การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแฝง (ที่ไม่ได้สังเกต) และตัวแปรที่สังเกตได้ SEM ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบแบบจำลองที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝงและตัวแปรสังเกตหลายตัว และประเมินทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านี้ SEM มีประโยชน์อย่างยิ่งเมื่อนักวิจัยต้องการทดสอบแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรไกล่เกลี่ยและกลั่นกรอง และเมื่อต้องการทดสอบแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝง (เช่น ทัศนคติ ความเชื่อ และค่านิยม)

มีเหตุผลหลายประการที่นักวิจัยอาจเลือกที่จะวิเคราะห์สถิติ SEM:

1. SEM ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบแบบจำลองทางทฤษฎีที่ซับซ้อนซึ่งเกี่ยวข้องกับตัวแปรและความสัมพันธ์หลายตัว
2. SEM ช่วยให้นักวิจัยประเมินทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ และกำหนดว่าตัวแปรหนึ่งมีผลกระทบทางอ้อมต่ออีกตัวแปรหนึ่งผ่านตัวกลางหรือไม่
3. SEM ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบแบบจำลองที่เกี่ยวข้องกับทั้งตัวแปรที่สังเกตได้และตัวแปรแฝง ซึ่งจะเป็นประโยชน์ในการทำความเข้าใจปรากฏการณ์ทางสังคมที่ซับซ้อน
4. SEM ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบแบบจำลองที่มีขนาดตัวอย่างเล็ก ซึ่งจะมีประโยชน์ในสถานการณ์ที่ยากต่อการรับสมัครผู้เข้าร่วมจำนวนมาก

SEM อาจใช้งานได้ค่อนข้างยากกว่าเทคนิคทางสถิติอื่นๆ เนื่องจากต้องใช้ความเข้าใจขั้นสูงเกี่ยวกับแนวคิดและขั้นตอนทางสถิติ อย่างไรก็ตาม ด้วยการฝึกอบรมและประสบการณ์ที่เหมาะสม นักวิจัยสามารถมีความเชี่ยวชาญในการใช้ SEM เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลของตน นอกจากนี้ยังมีโปรแกรมซอฟต์แวร์จำนวนมากที่สามารถช่วยเหลือนักวิจัยในการดำเนินการวิเคราะห์ SEM

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)