การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) เป็นเทคนิคทางสถิติที่ใช้ในการทดสอบและประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้และตัวแปรแฝง SEM ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปร รวมถึงความสัมพันธ์ที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝงหลายตัว
นี่คือตัวอย่างการใช้ SEM เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูล:
ลองจินตนาการว่านักวิจัยสนใจที่จะศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างความภูมิใจในตนเองของนักเรียนกับผลการเรียน ผู้วิจัยเชื่อว่าอาจมีความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทั้งสองนี้ และปัจจัยอื่นๆ เช่น การสนับสนุนของผู้ปกครองและนิสัยการเรียน อาจเกี่ยวข้องกับทั้งความภาคภูมิใจในตนเองและผลการเรียน
เพื่อทดสอบความสัมพันธ์เหล่านี้ ผู้วิจัยสามารถใช้ SEM เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่มีการวัดความนับถือตนเอง ผลการเรียน การสนับสนุนของผู้ปกครอง และนิสัยการเรียนสำหรับกลุ่มตัวอย่างของนักเรียน ผู้วิจัยสามารถระบุรูปแบบที่ความภูมิใจในตนเองและผลการเรียนเป็นทั้งตัวแปรแฝง และการสนับสนุนของผู้ปกครองและพฤติกรรมการเรียนเป็นตัวแปรสังเกต จากนั้นผู้วิจัยสามารถประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหล่านี้โดยใช้การประมาณโอกาสสูงสุด (MLE) และประเมินความพอดีของแบบจำลองกับข้อมูล
หากผลการวิเคราะห์ระบุว่ามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างความภาคภูมิใจในตนเองกับผลการเรียน และการสนับสนุนของผู้ปกครองและนิสัยการเรียนมีความสัมพันธ์กับทั้งความภาคภูมิใจในตนเองและผลการเรียน ผู้วิจัยอาจสรุปได้ว่าตัวแปรเหล่านี้ล้วนเกี่ยวข้องกับ ซึ่งกันและกันและการปรับปรุงความนับถือตนเอง การสนับสนุนของผู้ปกครอง และนิสัยการเรียนอาจช่วยปรับปรุงผลการเรียน
นี่เป็นเพียงตัวอย่างหนึ่งของการใช้ SEM เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูล สามารถใช้ SEM กับคำถามการวิจัยได้หลากหลาย และสามารถใช้ทดสอบความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรได้
ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)
