เป็นไปได้ที่จะเชื่อมโยงค่าความแปรปรวนร่วม (COV) ของค่าความผิดพลาดของตัวแปรหนึ่ง (X) กับค่าความผิดพลาดของตัวแปรอื่น (Y) ในการวิเคราะห์การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) แต่ขึ้นอยู่กับบริบทเฉพาะของการศึกษาของคุณ และสมมติฐานของแบบจำลองของคุณ ใน SEM การเชื่อมโยงเงื่อนไขข้อผิดพลาดของตัวแปรสองตัวโดยทั่วไปจะเรียกว่า ‘ความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาด’ หรือ ‘ความแปรปรวนร่วมที่เหลือ’

เมื่อคุณรวมความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดในแบบจำลอง SEM ของคุณ คุณกำลังสันนิษฐานว่าข้อผิดพลาดของตัวแปรทั้งสองไม่เป็นอิสระจากกันและมีความสัมพันธ์กัน นี่อาจเป็นสมมติฐานที่เหมาะสมหากมีเหตุผลให้เชื่อได้ว่าข้อผิดพลาดนั้นเกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น หากมีข้อผิดพลาดในการวัดที่ส่งผลต่อตัวแปรทั้งสอง หรือหากตัวแปรเกี่ยวข้องกันจริง ๆ ด้วยวิธีที่ซับซ้อนกว่าบัญชีแบบจำลองของคุณ 

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องระมัดระวังเมื่อรวมความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดในโมเดลของคุณ การเพิ่มความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดสามารถเพิ่มความซับซ้อนของโมเดลของคุณได้อย่างมาก ทำให้ตีความได้ยากขึ้นและเพิ่มโอกาสในการกำหนดโมเดลผิดพลาด การรวมลิงก์ดังกล่าวอาจนำไปสู่ปัญหาเกี่ยวกับการระบุ การระบุโซลูชันเฉพาะ และการประมาณค่าพารามิเตอร์ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่การรวมความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดจะต้องได้รับการพิสูจน์โดยความรู้เดิมหรือหลักฐานที่ชัดเจน

การตรวจสอบสมมติฐานของ SEM เช่น ค่าปกติหลายตัวแปร ความเป็นเส้นตรง และความเป็นอิสระของข้อผิดพลาดจะเป็นประโยชน์ หากไม่เป็นไปตามสมมติฐานของคุณหรือหากคุณไม่มีเหตุผลที่ดีที่จะรวมค่าความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาด จะเป็นการดีกว่าที่จะลบออกจากแบบจำลองของคุณ

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