SEM

Structural Equation Modeling: SEM
การวจิ ยั ยคุ สงั คมความรู้

รศ. ดร. วโิ รจน์ สารรัตนะ
หลกั สตู รศกึ ษาศาสตรดษุ ฎีบณั ฑติ สาขาวชิ าการบริหารการศกึ ษา

มหาวทิ ยาลยั มหามกุฎราชวิทยาลยั 2556

SEM

SEM

การสร้างโมเดลสมการโครงสร้าง (Structural
Equation Modeling: SEM) เป็ นเทคนิคทาง
สถิตเิ ทคนคิ หนงึ ทีใช้ในการทดสอบ (testing) และ
ประมาณคา่ (estimate) ความสมั พนั ธ์เชิงเหตผุ ล
(causal relationships)

การสร้างโมเดลสมการโครงสร้าง มีได้ทงั เพือการยืนยนั
(confirmation) และเพือการสาํ รวจ
(exploration) หมายความวา่ การสร้างโมเดลอาจ
มีวตั ถปุ ระสงค์เพอื การทดสอบทฤษฎี (theory
testing) หรือเพือสร้างทฤษฎี (theory
building)

Bollen, K A., & Long, S. J. (1993). Testing Structural Equation Models. SAGE
Focus Edition, vol. 154. Retrieved March 18, 2010, from

http://en.wikipedia.org/wiki/Structural_equation_modeling#cite_note-3

Theory Testing VS Theory Building

• กรณีการทดสอบทฤษฎี (theory testing) สร้างโมเดลด้วย
วิธีการเชิงอนมุ าน (deductive) หรือการวจิ ยั เชิงปริมาณ
(quantitative research) เริมต้นจากการศกึ ษาทฤษฎี
และงานวิจยั เพือกาํ หนดโมเดลสมมตฐิ านทแี สดงเป็นโมเดล
ความสมั พนั ธ์เชงิ สาเหตุ (causal model) ทีจะได้รับการ
ทดสอบจากข้อมลู ทีรวบรวมได้มา วา่ มีความสอดคล้อง (fit) กนั
หรือไม่ โดยใช้การวเิ คราะหอ์ งค์ประกอบเชงิ ยนื ยนั
(confirmatory factor analysis)

• กรณีการสร้างทฤษฎี (theory building) สร้างโมเดลด้วย
วิธีการเชิงอปุ มาน (inductive) หรือการวิจยั เชิงคณุ ภาพ
(qualitative research) แล้วใช้ข้อมลู ประมาณคา่ ของ
พารามเิ ตอร์อสิ ระ (free parameters) ซงึ บอ่ ยครังที
สมมติฐานเบืองต้นอาจมีการปรับโมเดล ในกรณีเช่นนีใช้การ
วเิ คราะห์องค์ประกอบเชิงสาํ รวจ (exploratory factor
analysis)

SEM…เป็ นเพอื ยนื ยนั หรือทดสอบทฤษฎมี ากกว่าสร้างทฤษฎี

ในบทความ What is Structural Equation

Modeling? (http://www2.gsu.edu/~mkteer/sem.html) ให้

ทศั นะว่า SEM…is a largely confirmatory, rather than
exploratory, technique. That is, a researcher are more
likely to use SEM to determine whether a certain
model is valid., rather than using SEM to "find" a
suitable model--although SEM analyses often involve a

certain exploratory element. และ Garson (2009)
ให้ทศั นะว่า SEM is usually viewed as a confirmatory

rather than exploratory procedure

ในทนี ีจะกล่าวถงึ การสร้างโมเดลสมการโครงสร้างเพอื Garson, G.D. (2009). Structural Equation Modeling.
Retrieved March 18, 2010, from http://faculty.chass.
การยืนยนั หรือทดสอบทฤษฎี (theory testing) ทีมี
หลักฐานทางทฤษฎีและงานวิจัยสนับสนุน ncsu.edu/garson/PA765/structur.htm

SEM

การสร้างโมเดลสมการโครงสร้าง ผ้สู ร้างโมเดลจะต้องคํานึงถึงตวั แปรทแี ตกตา่ งกนั 2 ประเภท นนั คือ ตวั
แปรภายนอก (exogenous variables) และตวั แปรภายใน (endogenous variables)
ตวั แปรภายนอกจะพิจารณาให้เป็นจดุ เริมต้นของโมเดล เป็นจดุ เริมต้นของหวั ลกู ศร ตวั แปรภายนอกจึง
เป็นได้เฉพาะตวั แปรต้น/ตวั แปรอสิ ระ สว่ นตวั แปรภายในเป็นได้ทงั ตวั แปรต้น/ตวั แปรอิสระ
(independent variable) และตวั แปรตาม (dependent variable) ทถี กู ทํานายด้วยตวั
แปรภายนอก และตวั แปรภายในอนื ๆ ซงึ ทกุ ตวั แปรต้องอย่ภู ายใต้ทฤษฎีในการเชอื มโยงกนั ซงึ แตกตา่ งจาก
ตวั แปรต้น/ตวั แปรอิสระและตวั แปรตามในสมการถดถอย (regression) ซงึ จะแสดงให้เหน็ เฉพาะตวั
แปรต้น/ตวั แปรอสิ ระทีส่งผลหรือทํานายตวั แปรตาม

สมการถดถอย (regression)

SEM ความสมั พนั ธ์เชงิ สาเหตุ

องค์ประกอบทีสําคญั ของโมเดลสมการโครงสร้าง คอื
โมเดลโครงสร้าง/โมเดลสมการโครงสร้าง (structural model/structural equation
model) ซงึ แสดงถงึ ความสมั พนั ธ์เชิงสาเหตุ (causal relationship) ระหวา่ งตวั แปร
ภายนอกและตวั แปรภายใน (หรือระหวา่ งตวั แปรแฝง) ซงึ อาจเป็นแบบทางเดียวและแบบเส้นเชงิ บวก
(recursive and linear additive) หรือแบบสองทางและแบบเส้นเชงิ บวก (non-
recursive and linear additive) และโมเดลการวดั (measurement model) ซงึ
แสดงถงึ ความสมั พนั ธ์ระหวา่ งตวั แปรแฝงกบั ตวั แปรสงั เกตได้ (ดภู าพในเฟรมถดั ไป)
ลกั ษณะขององค์ประกอบของโมเดลสมการโครงสร้างทีมที งั โมเดลโครงสร้าง และโมเดลการวดั ดงั กล่าว
ทาํ ให้แตกตา่ งจากโมเดลการวเิ คราะห์องค์ประกอบ (factor analysis model) ทปี ระกอบด้วย
เฉพาะโมเดลการวดั (measurement model) เท่านนั และแตกตา่ งจากโมเดลเส้นทาง (path
diagram) ทีมเี ฉพาะโมเดลโครงสร้าง (structural model) เท่านนั

SEM --- Path analysis + Factor analysis

การวเิ คราะห์ตามหลกั การวเิ คราะห์เส้นทาง (path analysis) โมเดลสมการ
การวเิ คราะห์องค์ประกอบ (factor analysis) โครงสร้างทีสะท้อน
ให้เห็นถงึ ทงั การ
ภูมหิ ลงั สถานะทางเศรษฐสังคม วเิ คราะห์เส้นทาง
ทางครอบครวั (path analysis) และ
การศกึ ษาของบิดา การวเิ คราะห์
อาชีพของบดิ า องค์ประกอบ (factor
analysis)
ผลสัมฤทธิ คะแนนภาษาองั กฤษ
จากโรงเรียน
คะแนนคณิตศาสตร์
คะแนนวิทยาศาสตร์

ความสาํ เร็จ การไดร้ ับการยอมรับ
ในอาชีพ
เงินเดือน
ความพงึ พอใจในงาน

SEM

การยืนยนั หรือการทดสอบวา่ โมเดลทีสร้างขนึ มีความสอดคล้องกบั ข้อมลู เชิงประจกั ษ์หรือไม่
นนั มีสถิตวิ ดั ความสอดคล้องดงั นี เช่น

1) คา่ ไค-สแควร์ (chi-square) ทีไม่มนี ยั สาํ คญั คือคา่ p-value สงู กว่า 0.05
2) คา่ สดั ส่วนไค-สแควร์/df มีค่าไม่ควรเกิน 2.00
3) ค่า goodness of fit index: GFI, adjusted goodness of fit

index:AGFI, comparative fit index: CFI มคี า่ ตงั แต่ 0.90 – 1.00
4) คา่ standardized root mean squared residual: standardized

RMR, root mean square of error approximation: RMSEA มีค่าตาํ
กวา่ 0.05
5) คา่ critical n: CN มีค่าเทา่ กบั หรือมากกว่า 200 ของกลมุ่ ตวั อยา่ ง
6) ค่า largest standardized residual มีค่า -2 ถึง 2

(ศึกษาเพิมเติม)

ยคุ ก่อนสังคมความรู้

การวิจยั “ยุคก่อนสังคมความรู้” สว่ นใหญ่ มี ยคุ นนั
โมเดลการวจิ ยั เป็นโมเดลแสดงความสมั พนั ธ์เชิง ยงั ไมก่ ลา่ วถึงตวั แปรแฝง
สาเหตรุ ะหวา่ งตวั แปร โดยมหี ลกั ฐานจากทฤษฎแี ละ และตวั แปรสงั เกต !!
งานวิจยั รองรับ มคี าํ ถามวิจยั งา่ ย ไมซ่ บั ซ้อน มกี าร
ตงั สมมติฐานวิจยั แยกเป็นข้อๆ ดงั เช่น การวิเคราะห์ นงลกั ษณ์ วริ ชั ชยั (2548). แนวโน้มการวจิ ยั ในยคุ สงั คมความรู้.
เส้นทาง (path analysis) เป็นกรณีตวั อย่าง วารสารบริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.
หนงึ ของโมเดลการวิจยั แบบเกา่ เป็นการศกึ ษา
อิทธิพลระหวา่ งตวั แปรตา่ ง ๆ เพอื ดวู า่ มอี ทิ ธิพล
ทางตรงและอิทธิพลทางอ้อมของตวั แปรทีสนั นิษฐาน
ว่าเป็นสาเหตตุ อ่ ตวั แปรทเี ป็นผลหรือไม่ สมั ประสทิ ธิ
เส้นทาง เป็นค่าทีบ่งบอกถึงอิทธิพลทางตรงของตวั
แปรทเี ป็นสาเหตทุ ที าํ ให้อีกตวั หนงึ เปลียนแปลงไป

ยคุ ก่อนสังคมความรู้

ในการวเิ คราะห์เส้นทางเพือศกึ ษาปรากฏการณ์ตา่ ง ๆ วา่ มีสาเหตเุ กดิ มาจากอะไรนนั
ผ้วู ิจยั อาศยั ทฤษฎีและงานวิจยั ต่าง ๆ มาตงั เป็นสมมตฐิ าน โดยการสร้างเป็น
แผนภาพเส้นทาง แสดงอทิ ธิพลระหวา่ งตวั แปรตา่ ง ๆ จากนนั จงึ ดําเนินการทดสอบ
แผนภาพตามสมมตฐิ านนนั วา่ เหมาะสมหรือไม่ โดยใช้สถติ ิวิเคราะห์เส้นทาง
(path analysis) ทีมีข้อตกลงเบอื งต้นทางสถิติดงั นี

1) ความสมั พนั ธ์ระหว่างตวั แปรในโมเดละต้องเป็นเชิงเส้นตรง เป็นบวกและเป็นเหตผุ ล
2) ความคลาดเคลอื นแตล่ ะตวั จะต้องไม่สมั พนั ธ์กบั ตวั แปรภายในโมเดล
3) เส้นทางเชงิ สาเหตจุ ะต้องเป็นระบบทศิ ทางเดยี ว
4) ตวั แปรจะต้องถกู วดั อย่ใู นมาตราอนั ตรภาค (interval)
5) ในการวิเคราะห์เส้นทางจะเกียวข้องอยู่ 2 โมเดล คือโมเดลทศิ ทางเดยี วเต็มรูป

(identified model) และ โมเดลแสดงทศิ ทางเดียวทีมกี ารตดั เส้นทางทีไม่มี
นยั สําคญั หรือไมม่ ีความหมายออกจากโมเดล (over just identified model)

ดูภาพเฟรมถดั ไป

นงลกั ษณ์ วิรชั ชยั (2548). แนวโน้มการวจิ ยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยคุ ก่อนสังคมความรู้ กรณีตวั อย่างจากภาพ อาจแยกตงั สมมตฐิ านการวจิ ยั
ออกเป็ นสองข้ อ
การวเิ คราะหเ์ ส้นทางทีเป็นโมเดลทิศทางเดียวเตม็ รูป
สมมติฐานขอ้ แรก สถานะทางเศรษฐสงั คม (SES) และ
ระดบั สติปัญญา (IQ) ของประชากร มีอิทธิพลต่อ
ผลสมั ฤทธิทางการเรียน (nAch) โดยประชากรทมี ีสถานะ
ทางเศรษฐสงั คมดีและระดบั สติปัญญาสงู มีแนวโน้มทีจะมี
ผลสมั ฤทธิทางการเรียนสงู กวา่ กลมุ่ อนื
สมมติฐานขอ้ สอง ประชากรทีมรี ะดบั สตปิ ัญญา และมี
ผลสมั ฤทธิทางการเรียนตา่ งกนั ระดบั สงู มผี ลการเรียนเฉลยี

(GPA) ดีกว่าประชากรกลมุ่ อืน

การวิเคราะหเ์ ส้นทางทีเป็นโมเดลแสดงทิศทางเดยี วทีมีการตดั เส้นทางทไี มม่ ี
นยั สําคญั หรือไมม่ คี วามหมายออกจากโมเดล

ยคุ ก่อนสังคมความรู้

การตงั สมมติฐานการวจิ ยั ทแี ยกกนั ออกเป็ นสองข้อดงั กลา่ วข้างต้น มีจดุ อ่อน คอื

1) โมเดลการวิจยั กบั โมเดลการวิเคราะห์ไม่ตรงกนั เหมอื นกบั การแยกโมเดลการวจิ ยั เป็นสองโมเดล
ผลการวจิ ยั จงึ ไมส่ มบรู ณ์เท่าทีควร เพราะ 1) สถิตวิ ิเคราะห์ในอดตี ไมส่ ามารถวเิ คราะหข์ ้อมลู ทมี ี
ตวั แปรหลายตวั พร้อมกนั ได้

2) นกั วิจยั สนใจศกึ ษาแตอ่ ิทธิพลหลกั และอทิ ธิพลทางตรง (direct effects) ไมส่ นใจศกึ ษา
อิทธิพลจากปฏิสมั พนั ธ์ หรืออิทธิพลทางอ้อม (indirect effects) ซงึ มีผลทาํ ให้ได้
ผลการวจิ ยั คอ่ นข้างจํากดั ไม่สมบรู ณ์ตามสภาพความเป็นจริง

3) หากโมเดลการวจิ ยั มตี วั แปรหลายระดบั เชน่ มีตวั แปรวดั ระดบั องคก์ ร และมีตวั แปรวดั ระดบั
บคุ คล เป็นต้น ผลการวิเคราะหข์ ้อมลู จะให้ผลทมี กี ารประมาณคา่ อิทธิพลของตวั แปรขนาด
องค์กรได้ตํากว่าทีควร แตห่ ากใช้เทคนิคการวิเคราะห์โมเดลเชิงเส้นระดบั ลดหลนั
(hierarchical linear model: HLM) จะได้ผลการวเิ คราะห์ตรงตามความเป็นจริง
มากขนึ

4) โมเดลการวิจยั มิได้รวมเทอมความคลาดเคลอื นในการวดั ตวั แปรต้องมีข้อตกลงเบืองต้นว่า ตวั
แปรทกุ ตวั ไม่มคี วามคลาดเคลือนในการวดั ซงึ เป็นข้อตกลงเบืองต้นไม่สอดคล้องกบั สภาพความ
เป็ นจริง

นงลกั ษณ์ วิรชั ชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยุคสังคมความรู้ การวิจยั มลี กั ษณะคาํ ถามวจิ ยั เกียวกบั ความสมั พนั ธ์

เชิงสาเหตทุ ซี บั ซ้อน ลกึ ซงึ มากกวา่ ยคุ กอ่ น โมเดลการวิจยั ยคุ สงั คมความรู้นีจงึ มี
ลกั ษณะแตกตา่ งจากโมเดลการวจิ ยั ยคุ ก่อน ตวั แปรในการวิจยั มที งั ตวั แปรสงั เกต
ได้ (observed variable) และตวั แปรแฝง (latent or
unobserved variable) โดยทีตวั แปรแฝงเป็นตวั แปรทีไม่มคี วาม
คลาดเคลอื นในการวดั ซงึ วดั ได้จากตวั บ่งชีทเี ป็นตวั แปรสงั เกตได้ ดงั ภาพ

STRUC THINK
VISION
KNOW ACTIV LEARN
RESOU
CHILD PROCESS PAR NT
ICT POTENT ENVIR EFFECTIV CHAR
ACADEM SATIS
DEFF LO
MORN
DEVEL EXPEC MOTIV
CHANG
POSIT SHARE
TRUST

สัมฤทธิ กางเพง็ . (2551). ปัจจัยทางการบริหารทีมีอิทธิพลต่อประสิทธิผลของโรงเรียน: การพฒั นาและตรวจสอบความตรงของตัวแบบ.
ดุษฎีนิพนธป์ ริญญาศกึ ษาศาสตรดุษฎีบณั ฑติ สาขาวชิ าการบริหารการศกึ ษา มหาวทิ ยาลยั ขอนแก่น.

จากภาพ โมเดลการวิจยั ประกอบด้วยโมเดลการวดั (measurement model) ห้าโมเดล และโมเดลสมการโครงสร้าง (structural

equation model) หนึงโมเดล กรณีของ “โมเดลการวดั ” ทีมีหลกั ฐานทางทฤษฎีและงานวจิ ยั เกียวกบั ตวั แปรแตล่ ะตวั
รองรับสนบั สนนุ ทงั ห้าโมเดล คอื (ใชร้ ูปวงรีเป็นสญั ลกั ษณ์แทนตวั แปรแฝง และรูปสีเหลียมแทนตวั แปรสงั เกตได)้

ตวั แปรแฝงภายนอก (exogenous latent variable) ได้แก่ 1) โมเดลการวัดตวั แปรแฝง POTENT (ปัจจยั สมรรถนะ
ขององค์การ) วดั จากตวั แปรสงั เกต 5 ตวั แปร ได้แก่ (1) การจดั โครงสร้างทีเหมาะสม (STRUC) (2) วิสยั ทศั น์ พนั ธกจิ และ
ยทุ ธศาสตร์ (VISION) (3) ความรู้ความสามารถของบคุ ลากร (KNOW) (4) การจดั ทรัพยากรการเรียนรู้ (RESOU) และ
(5) การใช้เทคโนโลยีสารสนเทศและการสอื สารในการบริหาร (ICT) 2) โมเดลการวดั ตวั แปรแฝง ACADEM (ปัจจยั
ภาวะผ้นู ําทางวชิ าการ) วดั จากตวั แปรสงั เกต 4 ตวั แปร ได้แก่ (1) การนิยามและการสอื สารเป้ าหมายร่วม (DEFF) (2) การ
กํากบั ตดิ ตาม และให้ข้อมลู ป้ อนกลบั เกียวกบั กระบวนการเรียนการสอน (MORN) (3) การสง่ เสริมการพฒั นาวิชาชีพ
(DEVEL) และ(4) การเป็นผ้นู ําการเปลยี นแปลง (CHANGE)

ตวั แปรแฝงภายใน (endogenous latent variable) ได้แก่ 1) โมเดลการวดั ตวั แปรแฝง PROCESS (ปัจจยั การจดั
กระบวนการเรียนรู้) วดั จากตวั แปร 5 ตวั แปร ได้แก่ (1) การเน้นผ้เู รียนเป็นสาํ คญั (CHILD) (2) การจดั กจิ กรรมสง่ เสริม
คณุ ภาพผ้เู รียนอย่างหลากหลาย (ACTIV) (3) การเน้นกระบวนการคิด (THINK) (4) การจดั บรรยากาศให้เอือตอ่ การ
เรียนรู้ (LEARN) และ(5) การมีส่วนร่วมของผ้เู กียวข้อง (PAR) 2) โมเดลการวัดตัวแปรแฝง ENVIR (ปัจจยั บรรยากาศ
ของโรงเรียน) วดั จากตวั แปร 5 ตวั แปร ได้แก่ (1) ความคาดหวงั สงู (EXPEC) (2) บรรยากาศเชงิ บวก (POSIT) (3) การให้
ความเป็นกนั เองและไว้วางใจซงึ กนั และกนั (TRUST) (4) การสง่ เสริมให้มีการตดั สินใจร่วม (SHARE) และ (5) การ
จดั ระบบการจงู ใจ (MOTIV) 3) โมเดลการวดั ตัวแปรแฝง EFFECTIV (ปัจจยั ประสทิ ธิผลของโรงเรียน) วดั จากตวั แปร 4
ตวั แปร ได้แก่ (1) ผลสมั ฤทธิทางการเรียน (NT) (2) คณุ ลกั ษณะของนกั เรียน (CHAR) (3) ความพึงพอใจของครู (SATIS)
และ (4) ความเป็นองค์การแหง่ การเรียนรู้ (LO)

ยคุ สังคมความรู้ POTENT PROCESS
ACADEM EFFECTIV
ส่วนโมเดลสมการโครงสร้าง มหี ลกั ฐานทางทฤษฎี
และงานวจิ ยั สนบั สนนุ วา่ ตวั แปรแฝง POTENT และ ENVIR
ตวั แปรแฝง ACADEM มีความสมั พนั ธ์กนั ต่างมี
อิทธิพลทางตรงตอ่ ตวั แปรแฝง PROCESS และตวั
แปรแฝง ENVIR และมอี ิทธิพลทงั ทางตรงและ
ทางอ้อมต่อตวั แปรแฝง EFFECTIV กรณีมอี ิทธิพล
ทางอ้อม มตี วั แปรแฝง PROCESS และตวั แปรแฝง
ENVIR เป็นตวั แปรคนั กลางหรือตวั แปรส่งผ่าน

(intervening or mediating variable
or mediator) ตวั แปรแฝง ACADEM มี
อิทธิพลทางอ้อมตอ่ ตวั แปรแฝง EFFECTIV ด้วยโดย
ผ่านตวั แปรแฝง PROCESS

ยคุ สังคมความรู้ STRUC THINK
PROCESS
VISION ACTIV ENVIR LEARN
KNOW CHILD TRUST PAR

RESOU POTENT EFFECTIV NT
CHAR
ICT ACADEM MOTIV SATIS
SHARE LO
DEFF EXPEC
MORN POSIT
DEVEL
CHANG

โมเดลการวิจยั จากภาพ ควรกําหนดสมมติฐานการวิจยั เป็นข้อความบรรยายรูปแบบอิทธิพลในโมเดลเป็ น
ภาพรวม เชน่ โมเดลสมการโครงสร้างทีสร้างขึนมีความสอดคลอ้ งหรือกลมกลืนกบั ขอ้ มูลเชิงประจกั ษ์

ใช้สถติ วิ ิเคราะห์ทสี ามารถวิเคราะห์ประมาณค่าพารามเิ ตอร์ในโมเดลสมการถดถอยทกุ โมเดลไปพร้อมกนั
(simultaneous equation model) และมกี ารทดสอบความกลมกลืนของโมเดล (model
goodness of fit test) คอื การวเิ คราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation
Model: SEM)

ซงึ ต้องใช้โปรแกรมคอมพวิ เตอร์สําหรับการวิเคราะห์ SEM ทใี ช้กนั มากคือ โปรแกรม LISREL และโปรแกรม
Mplus เป็นต้น สาํ หรับโปรแกรม SPSS ไม่สามารถวเิ คราะห์ข้อมลู ตามโมเดลนีได้

ยคุ สังคมความรู้

การวเิ คราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation Model: SEM) หรือสถิติ
วิเคราะห์ SEM พฒั นาโดย Karl G. Joreskog เมอื ปี ค.ศ. 1960 เป็นโมเดลทบี รู ณาการ
โมเดลการวดั ตามหลกั การวิเคราะห์องคป์ ระกอบ และโมเดลโครงสร้างตามหลกั การวิเคราะห์เส้นทาง กบั
วธิ ีการประมาณค่าพารามเิ ตอร์ตามหลกั วิชาเศรษฐมิติ

กลา่ วได้ว่า การวิเคราะหโ์ มเดลสมการโครงสร้าง เป็นสถิติวิเคราะห์ขนั สงู ทีได้รับการพฒั นาใหม่ แต่ยงั คง
มหี ลกั การพืนฐานทางสถิตแิ บบเดิม Kuhnel (2001 อ้างถึงใน นงลกั ษณ์ วิรัชชยั , 2548) สรุปว่า
........

“การเรียนรู้เรืองการวเิ คราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง ไมเ่ พียงแตจ่ ะชว่ ยให้ผ้เู รียนสามารถ
วเิ คราะห์ข้อมลู ทมี ีตวั แปรจาํ นวนมากในการวจิ ยั ทีมพี ืนฐานทางทฤษฎีรองรับเท่านนั แตก่ าร
เรียนรู้เรืองการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง ยงั จะเป็นประโยชน์ช่วยให้ผ้เู รียนเรียนรู้หลกั การ
พืนฐานของสถิตวิ เิ คราะห์ทงั หมด และมีประสบการณ์ตรงในการทาํ ความเข้าใจบทบาท
ของสถิตวิ ิเคราะห์ตอ่ การวจิ ยั ด้วย”

นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

LISREL or SEM

ยุคสังคมความรู้ NONPARAMETRIC MRA, ANCOVA FACTOR, CLUSTER
STATISTICS ANALYSIS
ANOVA

t-test

Hotelling T2

MANOVA

MMRA, MANCOVA
PATH ANALYSIS

HLM

นงลกั ษณ์ วิรชั ชยั (2548) ได้กล่าวว่า เมือศกึ ษาหลกั การของสถติ ิวิเคราะห์สว่ นทีเป็ นสถติ ิวเิ คราะห์อภมิ าน เปรียบเทยี บกบั
หลกั การของสถติ ิวเิ คราะห์ทีได้รับการพฒั นาใหม่ มีความเกียวข้องเชือมโยงถงึ กันของสถิติวเิ คราะห์แบบเดิม 3 ประเภท ดงั นี

ประเภทแรก เป็ นสถิตวิ ิเคราะห์ใช้ทดสอบความแตกตา่ งของค่าเฉลียระหว่างประชากรสองกลมุ่ ประเภท t-test และ z-
test สถิติวเิ คราะห์ ตอ่ จากนนั ขยายขอบเขตการวเิ คราะห์ เป็ นการทดสอบความแตกตา่ งของคา่ เฉลยี ระหวา่ งประชากรตงั แต่
สามกล่มุ ขนึ ไป โดยใช้ การวเิ คราะห์ความแปรปรวน (analysis of variance: ANOVA) กล่าวได้วา่ t-test เป็น
กรณีหนึงของ ANOVA เมือนกั วิจยั เรียนเรืองการวิเคราะห์การถดถอยพหคุ ณู (multiple regression analysis:
MRA) นกั วจิ ยั ได้เรียนรู้วา่ ANOVA และ ANCOVA (analysis of covariance) เป็นกรณีหนงึ ของ MRA เมือ
นกั วิจยั เรียนรู้ถงึ เรืองสถติ ิวเิ คราะห์ตวั แปรพหนุ าม (multivariate statistical analysis) จะเห็นวา่ สถิตวิ ิเคราะห์ทงั
ANOVA, ANCOVA, MRA เป็ นส่วนหนงึ ของการวิเคราะห์ความแปรปรวนตวั แปรพหนุ าม (multivariate
analysis of variance: MANOVA) การวิเคราะห์การถดถอยพหคุ ณู ตวั แปรพหนุ าม (multivariate
multiple regression analysis: MMRA) สถิติวิเคราะห์ในกรณีทีมีโมเดลการวิจยั รองรับ มีการขยายขอบเขต
การวเิ คราะห์ให้ครอบคลมุ ถงึ การวิเคราะห์เส้นทาง (path analysis) สําหรบั กรอบรูปสามเหลียมในภาพ แสดงถึงสถติ ิ
วิเคราะห์ทีใช้การวเิ คราะห์ความแปรปรวนและการวเิ คราะห์ถดถอยพหคุ ณู สาํ หรับการวิเคราะห์ข้อมลู พหรุ ะดบั ทีเรียกวา่ การ
วเิ คราะห์โมเดลเชงิ เส้นระดบั ลดหลนั (hierarchical linear model : HLM) ด้วย สถิติวิเคราะห์ทงั หมดนีเป็นสถิติ
วิเคราะห์ทีมตี วั แปรต้นตวั แปรตาม รวมเรียกวา่ เทคนคิ ทางสถิติกรณีตวั แปรมีความสมั พนั ธ์เชงิ เหตเุ ชิงผล (dependence
statistical technique)

นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยคุ สังคมความรู้ NONPARAMETRIC LISREL or SEM FACTOR, CLUSTER
STATISTICS ANALYSIS
• ประเภททีสอง ในกรอบทางซ้ายมอื เป็นเทคนคิ ทางสถิติ MRA, ANCOVA
กรณีตวั แปรมคี วามสมั พนั ธ์เชงิ เหตเุ ชงิ ผลสําหรับการ
วเิ คราะห์ข้อมลู ประเภททีไมม่ ขี ้อกาํ หนดเกยี วกบั ANOVA
พารามเิ ตอร์ ซึงข้อมลู มรี ะดบั การวดั ของตวั แปร ระดบั นาม
บญั ญัตแิ ละเรียงอนั ดบั สถิติวเิ คราะห์ในกลมุ่ นี คือ สถติ นิ นั t-test
พาราเมตริก (non parametric statistics) สถติ ิ
วิเคราะห์ประเภทการวิเคราะห์องค์ประกอบ และสถิติ Hotelling T2
วเิ คราะห์ประเภทสถิตนิ นั พาราเมตริก
MANOVA
• ประเภททีสาม ในกรอบทางขวามอื ของภาพ เป็นสถติ ิ
วเิ คราะห์ประเภททีข้อมลู ไมม่ กี ารระบตุ วั แปรต้นตวั แปรตาม MMRA, MANCOVA
ข้อมลู มีเพียงชดุ ของตวั แปรทสี มั พนั ธ์กนั เรียกวา่ เทคนคิ PATH ANALYSIS
ทางสถติ ิกรณีตวั แปรสมั พนั ธ์ระหว่างกนั
(ไดin้แtกe่ สrถdิตeิวเิpคeราnะdห์ใeนnกtลมุ่sกtaารtวiิเsคtรiาcะaหl์อtงeคc์ปhระnกiอqบue) HLM
(factor analysis) การวเิ คราะห์มาตรพหมุ ติ ิ
(multidimensional scaling)

ยุคสังคมความรู้

สถิตวิ ิเคราะห์ SEM ยงั มีศกั ยภาพสามารถวิเคราะห์โมเดล
ความสมั พนั ธ์เชิงสาเหตพุ หรุ ะดบั (multi-level causal
model) โมเดลการวิเคราะหอ์ งค์ประกอบระยะยาว
(longitudinal factor analysis model) โมเดล
กลมุ่ พหุ (multiple population model) โมเดลโค้ง
พฒั นาการแบบมีตวั แปรแฝง (latent growth curve
model) และโมเดลอืน ๆ อกี มาก (Joreskog and
Sorbom , 1996 อ้างถึงใน นงลกั ษณ์ วิรัชชยั , 2548)
รวมทงั สามารถวิเคราะห์โมเดล SEM ทีความสมั พนั ธ์ระหว่าง
ตวั แปรไม่เป็นแบบเส้นตรงได้อีกหลายโมเดล (Joreskog,
et al, 1999 อ้างถึงใน นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั , 2548) ขอบเขต
การวิเคราะห์ทีกว้างขวาง ทาํ ให้สถิตวิ ิเคราะห์ SEM สามารถ
วเิ คราะห์เพือตอบคําถามวจิ ยั ได้กว้างขวางและลกึ ซงึ มากขนึ

นงลกั ษณ์ วิรัชชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยคุ สังคมความรู้

นงลกั ษณ์ วิรัชชยั (2548) ได้กลา่ วอกี ว่า สถิตวิ เิ คราะห์ SEM เป็นสถิตวิ ิเคราะห์ทเี หมาะสมกบั งานวจิ ยั ทาง
สงั คมศาสตร์และพฤตกิ รรมศาสตร์ ในยคุ สงั คมความรู้ ด้วยเหตผุ ลโดยสรุปดงั นี

• มศี กั ยภาพสามารถวิเคราะห์ข้อมลู ได้กว้างขวาง เพราะมีหลกั การวิเคราะห์ ทสี ามารถวิเคราะห์ข้อมลู ได้
เชน่ เดียวกบั สถิติวิเคราะห์ทีง่ายทสี ดุ เช่น t-test ไปจนถึงสถติ ขิ นั สงู ทซี บั ซ้อนดงั กลา่ วแล้วข้างต้น

• สามารถใช้สถิติวิเคราะห์เป็นภาพรวมได้ตามโมเดลการวิจยั และมสี ถติ ทิ ดสอบความตรงของโมเดลการวิจยั
• การผอ่ นคลายข้อตกลงเบอื งต้นทางสถติ ิ ปกติสถติ วิ เิ คราะห์ยงิ เป็นสถิติขนั สงู จะยงิ มขี ้อตกลงเบอื งต้นทางสถิติ

มากขนึ แต่สถิตวิ เิ คราะห์ SEM กลบั มีข้อตกลงเบอื งต้นทางสถิตนิ ้อยลง การทีสถติ วิ ิเคราะห์ SEM นําเทอม
ความคลาดเคลอื นมาวิเคราะห์ด้วย ทาํ ให้สามารถวเิ คราะห์ข้อมลู กรณีทเี ทอมความคลาดเคลือนสมั พนั ธ์กนั ได้ ตวั
แปรในโมเดลการวิจยั มีความคลาดเคลือนในการวดั ได้ หรือโมเดลการวิจยั มีตวั แปรแฝงได้ ตวั แปรทาํ นายอาจมี
ความสมั พนั ธ์กนั ได้ โมเดลการวเิ คราะห์ไม่จาํ เป็นต้องเป็นโมเดลอทิ ธิพลแบบบวก และมอี ทิ ธิพลทางเดยี ว อาจเป็น
โมเดลแบบคณู และมอี ทิ ธิพลย้อนกลบั ได้ นอกจากนียงั สามารถวเิ คราะห์กรณีตวั แปรหลายตวั ในโมเดลการวจิ ยั มี
ระดบั การวดั แบบนามบญั ญตั ิ หรือแบบเรียงอนั ดบั ได้ด้วย
• ในการวจิ ยั เชิงทดลองเมือตวั แปรตามสร้างขนึ ตามโมเดลการวดั และตวั แปรตามอยใู่ นรูปของตวั แปรแฝง การ
วเิ คราะห์ด้วยสถติ วิ ิเคราะห์ SEM จะให้ผลการวิเคราะห์ถกู ต้องมากกว่าการวิเคราะห์ด้วย ANOVA,
MANOVA แบบเดมิ

นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั (2548). แนวโน้มการวจิ ยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยคุ สังคมความรู้

แม้วา่ การวิเคราะห์ SEM เป็นสถิติวิเคราะห์ทีมีความ
เหมาะสมกบั งานวจิ ยั ทางสงั คมศาสตร์ และพฤติกรรม
ศาสตร์มากขนึ แต่ก็ยงั มจี ดุ ออ่ น ซงึ ในอนาคตคงมีการ
พฒั นาให้มคี วามเหมาะสมมากยงิ ขนึ จดุ ออ่ นของสถิติ
วเิ คราะห์ SEM มสี ามประการ ดงั นี

1. ต้องใช้กล่มุ ตวั อย่างขนาดใหญ่ การวเิ คราะห์ SEM

ต้องใช้กลมุ่ ตวั อยา่ งขนาดใหญ่เช่นเดยี วกบั การ
วิเคราะห์การถดถอย เกณฑ์สําหรับการกําหนดขนาด
กลมุ่ ตวั อยา่ ง ระบขุ นาดกลมุ่ ตวั อยา่ งเป็นฟังก์ชนั ของ
จํานวนพารามเิ ตอร์ทีต้องประมาณคา่ คอื ต้องมขี นาด
กลมุ่ ตวั อยา่ งประมาณ 20 คน ตอ่ หนงึ พารามเิ ตอร์

นงลกั ษณ์ วิรชั ชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสารบริหาร
การศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยคุ สังคมความรู้

2. จดุ อ่อนในการวิเคราะห์เพอื ตรวจสอบความตรงของโมเดล เป็นการทดสอบสมมติฐานทางสถิตวิ ่า เมทริกซ์ความ
แปรปรวน-ความแปรปรวนร่วมจากข้อมลู เชงิ ประจกั ษ์ ไม่แตกต่างจากเมทริกซ์ความแปรปรวน-ความแปรปรวนที
คาํ นวณจากค่าพารามิเตอร์ในโมเดล หรือ H0 : = 
การทดสอบดงั กลา่ วเป็นการทดสอบด้วย chi-square test เมือนกั วิจยั ไม่สามารถปฏเิ สธสมมตฐิ านทางสถติ ิ
การแปลความหมายจะถือว่าโมเดลสอดคล้องกบั ข้อมลู เชงิ ประจกั ษ์ แต่ในความเป็นจริง โมเดลทนี กั วจิ ยั ทดสอบ
อาจจะยงั มใิ ชโ่ มเดลทีดีทีสดุ
Meehl and Waller (2002 อ้างถงึ ใน นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั , 2548) เสนอทางเลือกในการแก้ไขจดุ ออ่ นของ
การวเิ คราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง (SEM) สองวธิ ี วธิ ีแรก คอื การพฒั นาโมเดลทีมคี วามเป็นไปได้ตามทฤษฎี
ทงั หมด นํามาวิเคราะห์เพือให้ได้โมเดลทีสอดคล้องกบั ข้อมลู เชงิ ประจกั ษ์ทดี ีทีสดุ และวธิ ีทสี องเป็นวธิ ีที
Joreskog and Sorbom (1996 อ้างถงึ ใน นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั , 2548) เสนอไว้ คอื การรวบรวมข้อมลู
จํานวนมาก แยกกลมุ่ ตวั อยา่ งเป็นสองกลมุ่ กลมุ่ แรก เป็นกลมุ่ ตวั อย่างสาํ หรับการวเิ คราะห์ (analysis
sample) และกล่มุ ทสี อง เป็นกล่มุ สําหรับตรวจสอบความตรง (validated sample) เพือตรวจสอบ
ยืนยนั ความตรงของผลการวเิ คราะห์ข้อมลู

นงลกั ษณ์ วริ ัชชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยุคสังคมความรู้

3. มีโมเดลและกระบวนการวเิ คราะห์ย่งุ ยาก เนืองจากมตี วั แปรหลาย
ประเภท และมีเทอมความคลาดเคลือนในโมเดล รวมทงั มีเส้นทาง
อทิ ธิพลแบบต่างๆ แม้จะมีโปรแกรมคอมพิวเตอร์ช่วยในการวเิ คราะห์ แต่
การเขียนคาํ สงั แตกต่างจากโปรแกรมเดมิ กระบวนการวเิ คราะห์ข้อมลู
มิใช่วิเคราะห์ครังเดยี วได้ผลการวิเคราะห์ทนั ทีแบบโปรแกรม SPSS

การวเิ คราะห์ SEM ต้องวเิ คราะห์ข้อมลู แล้วนําผลการวเิ คราะห์มา
พิจารณา หากโมเดลยงั ไมส่ อดคล้องกบั ข้อมลู ต้องพิจารณาปรับโมเดล
ในส่วนของการผอ่ นคลายข้อตกลงเบอื งต้น แล้ววเิ คราะห์ใหม่ ซงึ นกั วจิ ยั
อาจต้องปรับโมเดลและวิเคราะห์ใหมห่ ลายครังกวา่ จะได้ผลการ
วิเคราะห์ข้อมลู ทีถกู ต้อง อย่างไรก็ดี ปัจจบุ นั มีการพฒั นาโปรแกรม
คอมพิวเตอร์ให้สามารถใช้งานได้สะดวกมากยิงขนึ

นงลกั ษณ์ วิรชั ชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้. วารสาร
บริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

ยุคสังคมความรู้

เนืองจากสถิตวิ ิเคราะห์ SEM ใช้หลกั การสถิตแิ บบเดมิ เป็นพืนฐาน ดงั นนั ในกรณีทนี กั วจิ ยั ยงั ตงั คาํ ถามวิจยั
แบบเดิม กําหนดสมมติฐานวิจยั เป็นรายข้อ แม้ผลการวเิ คราะห์ทไี ด้จากสถิตวิ ิเคราะห์ SEM จะมีความถกู ต้อง
มากขนึ แต่ผลการวิเคราะห์กม็ ไิ ด้แตกตา่ งมากมายจากผลการวเิ คราะห์แบบเดมิ นกั วิจยั อาจพจิ ารณาถงึ ความ
ค้มุ คา่ ในการเรียนรู้สถติ วิ เิ คราะห์ SEM อาจพิจารณาเรียนรู้การอ่านผลการวจิ ยั ทีใช้สถิตวิ ิเคราะห์ SEM โดยไม่
ต้องเรียนรู้ทจี ะใช้สถิตวิ ิเคราะห์ SEM ในการวิจยั กไ็ ด้
แต่ในกรณีทนี กั วจิ ยั กําหนดปัญหาวิจยั ทีมคี วามซบั ซ้อน ลกึ ซงึ มากกว่าในอดีต มีการสร้างโมเดลการวิจยั ทมี ตี วั แปร
แฝง และมีการกําหนดสมมตฐิ านวิจยั เป็นภาพรวม สถติ วิ เิ คราะห์ SEM เป็นเรืองสาํ คญั ทีนกั วจิ ยั ควรใช้ เพราะจะ
ทาํ ให้ได้ผลการวจิ ยั ทีตอบคําถามวจิ ยั ได้อย่างถกู ต้องและสมบรู ณ์
งานวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้ส่วนใหญ่จึงเป็นงานวิจยั ทีใช้สถติ ิวเิ คราะห์ SEM มากขนึ สําหรับการเรียนการสอน
นกั ศึกษาระดบั ปริญญามหาบณั ฑิตทกุ คนต้องได้เรียนรู้สถติ ิวิเคราะห์ SEM เพยี งพอทจี ะอ่านงานวจิ ยั ยคุ สงั คม
ความรู้ได้เข้าใจ และนําผลการวจิ ยั ไปใช้ประโยชน์ได้ นกั ศกึ ษาระดบั ปริญญาดษุ ฎีบณั ฑิตทกุ คนควรต้องได้เรียนรู้
สถิตวิ ิเคราะห์ SEM ถึงขนั ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมลู สําหรับการวิจยั ของตนได้ โดยนงลกั ษณ์ วริ ัชชยั มีความเห็นวา่
ในยคุ สงั คมความรู้นนั การมคี วามรู้เรืองสถิตวิ ิเคราะห์ SEM ซงึ เป็นสถิตวิ ิเคราะห์ทีมีความเหมาะสมสําหรับการ
วิจยั ทางสงั คมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ เป็นสถติ ิวิเคราะห์ทนี ่าจะเป็นเรืองทีมีประโยชน์ค้มุ คา่ การลงทนุ เรียนรู้

นงลกั ษณ์ วิรชั ชยั (2548). แนวโน้มการวิจยั ในยคุ สงั คมความรู้.
วารสารบริหารการศึกษา มหาวิทยาลยั ขอนแก่น, 1(2), 9-18.

, ทฤษฎี+งานวจิ ยั ... จุดเริมตน้ การสร้างโมเดลสมการโครงสร้างเพือการ

ยนื ยนั หรือทดสอบทฤษฎี

การศึกษาทฤษฎแี ละงานวิจยั ทเี กยี วข้องในบทที 2
เพอื สร้างโมเดลสมการโครงสรา้ งทเี ป็นโมเดลการวิจยั หรือโมเดลสมมติฐาน ถือวา่ เป็นจุดเริมตน้
ทีสาํ คญั หากศึกษาไม่ตรงเรืองตรงประเด็น ผลทเี กิดตามขึนมากจ็ ะไม่ตรงเรืองตรงประเดน็ ดว้ ย

ผลลพั ธ์ -- ไดโ้ มเดลสมการโครงสร้างถอื เป็นโมเดลสมมตฐิ านหรือโมเดลการวิจยั

ดาํ เนนิ การวจิ ยั ตามวธิ ีการทกี าํ หนดในบทที 3
•ประชากรและกลุ่มตวั อยา่ ง ขนาดกลุ่มตวั อยา่ งประมาณ 20 คน ต่อหนึงพารามิเตอร์
•เครืองมือทีใชใ้ นการวจิ ยั (ลกั ษณะ การสร้าง การตรวจสอบความตรงจากผทู้ รงคุณวฒุ ิ และการ
ทดลองใชเ้ พือหาค่าความเชือมนั )
•การรวบรวมขอ้ มูลจากกลุ่มตวั อยา่ งของประชากร
•การวเิ คราะห์ขอ้ มูล โดยใชส้ ถติ ิวิเคราะห์ SEM เช่น LISREL, MPLUS, AMOS, หรือ EQS ซึง
นกั วจิ ยั ในสาขาวชิ าการบริหารการศึกษาทีไม่ไดศ้ ึกษาลงลกึ ในเรืองนี จะตอ้ งเขา้ รบั ฝึกอบรมแบบ
เขม้ เพอื ใหม้ ีความรู้ความเขา้ ใจทีถ่องแท้ สามารถใชโ้ ปรแกรมวิเคราะห์ขอ้ มูลไดเ้ อง
•เกณฑว์ ดั ความสอดคลอ้ ง เช่น ค่าค่า , /df, GFI, AGFI, CFI, standardized RMR, RMSEA, CN
largest standardized residual, และค่า Q-plot เป็นตน้ หากผลการวเิ คราะหข์ อ้ มลู ไม่เป็นไปตาม
เกณฑก์ จ็ ะมกี ารปรับโมเดล

ผลการวจิ ัย ---โมเดลสมการโครงสร้างทสี ร้างขึนจากทฤษฎีมีความสอดคลอ้ งกบั ขอ้ มูลเชิงประจกั ษ์

หากตดั สินใจ SEM… ผวู้ จิ ยั ตอ้ งคาํ นึงถึง....

คณุ ภาพของโมเดลสมการโครงสร้าง.... เริมต้นตงั แตบ่ ทที 2 โดย

จะต้อง review ทฤษฎี + งานวิจยั สนบั สนนุ การสร้างโมเดล อยา่ ง
หนกั แน่นเข้มแขง็ ตรงเรืองตรงประเด็น หากขาดคณุ ภาพ.... ไม่วา่ จะใช้
เทคนิควธิ ีการทางสถิตดิ อี ย่างไร ผลทีได้จากการพฒั นาก็ยอ่ มด้อย
คณุ ภาพไปด้วย

การวิจัย SEM เป็ นการวิจัยเชิงปริมาณ มี
วตั ถปุ ระสงค์และระเบียบวิธีวจิ ยั ทีชดั เจน จงึ ไม่น่าเป็น
ห่วง ทีจะต้ องให้ ความสําคัญ คือ การ review
ทฤษฎแี ละงานวิจยั สนบั สนนุ การสร้างโมเดลในบทที 2
วา่ จะต้องตรงเรืองตรงประเด็น อย่างเป็นเหตผุ ล

ขอ้ ควรคาํ นึงถึง..... บทที 2

• ไม่......อ้างอิงทฤษฎีและงานวิจยั ทีไม่ตรง ต้องการทราบเรืองราวของเรือง
หนึง แตก่ ลบั ไปศกึ ษาเรืองราวของอีกเรืองหนึงมาแทนหรือมาแทรกปน

• ไม่..... สงั เคราะห์เนือหาเพือกําหนดตวั แปร “แบบมีธง” ไว้กอ่ นลว่ งหน้า วา่
ต้องการมีกีตวั หรือมีอะไรบ้าง ไม่วา่ เนือหาทีศกึ ษามานนั จะกลา่ วตวั แปรอืน
ไว้นอกเหนือจากนนั ก็ตาม.... เอาทกุ ตวั แปร แล้วสร้างตารางสงั เคราะห์ หาก
มีมากมาย คอ่ ยกําหนดเกณฑ์เพือคดั เลือก

• ไม่....นําเสนอเนือหา “แบบนําท่วมทงุ่ ” ไมท่ ราบว่าตรงไหนกลา่ วถึงตวั แปรใด
แตเ่ มือทําตารางสงั เคราะห์กลบั มีตวั แปรปรากฏในตารางสงั เคราะห์นนั เอา
ให้ชดั ๆ เลยว่า มีอะไรบ้าง 1, 2,3, 4…

• ..................................

ไม่กาํ หนดตวั แปรตามใจคิด...

• Warning: Indicator variables cannot be combined
arbitrarily to form latent variables. For instance,
combining gender, race, or other demographic
variables to form a latent variable called "background
factors" would be improper because it would not
represent any single underlying continuum of meaning.
The confirmatory factor analysis step in SEM is a test of
the meaningfulness of latent variables and their
indicators but the researcher may wish to apply
traditional tests (ex., Cronbach's alpha) or conduct
traditional factor analysis (ex., principal axis factoring)
as well. Rex B. Kline

ทาํ ตารางสงั เคราะห์.. หลงั การ review แต่ละตวั แปร

Bennis and Nanus (1985) การสงั เคราะห์จากหลากหลายแหลง่ ถือ
Hickman&Silva (1984)
องค์ประกอบ Westley&Mintbarg (1989) เป็นทกั ษะการคิดขนั สงู สดุ ตาม Bloom’s
Lesoure (1990)
Braun (1991) taxonomy revised 2001
Fisher and Wilmore (1993)
Nanus (1992)
Piciacchia(1996)
Marinelli (1998)
Thompson(2000)
ManningandRobertson (2002)
Williams (2005)
Sashkin&Sashkin(2003)
Kantabutra and Avery (2004)
Zaccaro&Bennis (2004)
Leimbach (2006)
(2005)
Thomus (2005)
Kapur(2007)
Kahan(2002)
Thompson(2005)
Leonard (2008)
Rock (2009)
วีระวัฒน์ ัปน ินตามัย (2544)
เศวต ัตนพ ีลรัตน์ (2547)
ุสดา ุสวรรณา ิภรมย์และอ ิดศัก ิดจันทรประภาเ ิลศ(2552)
พิชาย ัรตนดลกณ ูภเก็ต(2552)
สมชาย เทพแสง(2552)
ไพทูรย์ ิสนลา ัรตน์ (2553)
ูบร ัชย ิศ ิรมหาสาคร(2553)
ุส ีรพัน ์ธ เสนานุช (2553)
สภาบันเ ิพมผลผ ิลตแ ่หงชา ิต (2553)
ํสานักงานคณะกรรมการการ ึศกษาขัน ืพนฐาน (2553)

รวม

1. การสร้างวิสยั ทศั น์                                  33
2. การเผยแพร่วสิ ยั ทศั น์
3. การปฏบิ ตั ติ ามวสิ ยั ทศั น์                                  33
4. การเป็นแบบอยา่ งทดี ี
5. การประเมินวสิ ยั ทศั น์                                  33 (Synthesis)
6. การมสี ่วนร่วม
7. การสรา้ งนวตั กรรมและการ           17

เปลยี นแปลง    5
8. การสรา้ งความไวว้ างใจ
9. การใหค้ วามสําคญั กบั ผูอ้ นื  2
10. การมอบอาํ นาจ
11. การคดิ เชงิ กลยทุ ธ์   4
12. ความคดิ สรา้ งสรรค์
13. ผูน้ าํ การเปลยี นแปลง 1
14. การยดึ มนั ในอุดมการณ์
15. ความรับผดิ ชอบตอ่ วิสัยทศั น์ 1
16. มนุษยส์ ัมพนั ธ์
17. การทาํ งานเป็นทมี   4
รวม
  4

1

1

1

1

1

  3

5 7 8 5 3 4 6 3 3 5 5 4 4 4 5 3 3 3 4 5 6 4 4 6 4 5 3 4 4 3 4 5 4 14
5

วตั ถุประสงคก์ ารวิจยั ... ควรกาํ หนดเพอื เรียนรู้ในคาํ ถามและสถิติขนั
พนื ฐานดว้ ย

ตัวอย่างวัตถุประสงค์การวจิ ยั --- โมเดลสมการโครงสร้างภาวะผ้นู ําเชิงวสิ ยั ทศั น์
การวิจยั ครังนีมีจดุ มงุ่ หมายเพอื ศกึ ษาโมเดลสมการโครงสร้างภาวะผ้นู ําแหง่ การ

เปลยี นแปลงของผ้บู ริหารสถานศกึ ษาขนั พืนฐาน โดยมวี ตั ถปุ ระสงค์ ดงั นี

– เพือศกึ ษาระดบั พฤตกิ รรมภาวะผ้นู ําแหง่ การเปลียนแปลงของผ้บู ริหารสถานศกึ ษาขนั
พืนฐาน และเปรียบเทียบจําแนกตามเพศ อายุ ประสบการณ์เป็นผ้บู ริหาร และระดบั ของ
สถานศกึ ษา

– เพือศกึ ษาระดบั พฤตกิ รรมในปัจจยั ทมี ีอทิ ธิพลตอ่ ภาวะผ้นู ําแหง่ การเปลยี นแปลงของ
ผ้บู ริหารสถานศกึ ษาขนั พืนฐาน และเปรียบเทยี บจาํ แนกตามเพศ อายุ ประสบการณ์เป็น
ผ้บู ริหาร และระดบั ของสถานศกึ ษา

– เพอื ตรวจสอบความกลมกลนื ของโมเดลสมการโครงสร้างภาวะผ้นู าํ แหง่ การเปลยี นแปลง
ของผ้บู ริหารสถานศกึ ษาขนั พืนฐานทีพฒั นาขนึ กบั ข้อมลู เชงิ ประจกั ษ์

– เพือศกึ ษาขนาดอทิ ธิพลทางตรง อทิ ธิพลทางอ้อม และอทิ ธิพลรวมของปัจจยั ทีนํามาศกึ ษา
ตอ่ ภาวะผ้นู ําแห่งการเปลียนแปลงของผ้บู ริหารสถานศกึ ษาขนั พืนฐาน

กรณีศึกษา ... กรณี SEM มีตวั แปรสงั เกต

http://ednet.kku.ac.th/~edad/OLD/Dissertation_Pdf/Samrit.pdf
http://ednet.kku.ac.th/~edad/OLD/phenporn.pdf
http://ednet.kku.ac.th/~edad/OLD/Jirawan_PhD[1].pdf
http://ednet.kku.ac.th/~edad/OLD/Nikanchala_thesis.pdf
http://ednet.kku.ac.th/~edad/OLD/Nikanchala_thesis.pdf
http://www.mbuisc.ac.th/phd/thesis/Supphakant.pdf
http://www.mbuisc.ac.th/phd/thesis/wongwarin.pdf

การวจิ ยั SEM…. ผวู้ จิ ยั

• เป็ นนกั ศกึ ษาค้นคว้าทฤษฎีและงานวิจยั ทีเกียวข้อง
• เป็ นนกั ทดสอบหรือยืนยนั ทฤษฎี
• เป็ นนกั สร้างโมเดลสมการโครงสร้างเชงิ เหตผุ ล
• เป็ นนกั ออกแบบงานวิจยั เชงิ ปริมาณ
• เป็ นนกั สงั เคราะห์ข้อมลู หรือตวั แปร
• เป็ นนกั วเิ คราะห์ข้อมลู ด้วยสถติ วิ เิ คราะห์ SEM
• เป็ นนกั วิเคราะห์องค์ประกอบและเส้นทางอทิ ธิพล
• เป็ นนกั สร้างโมเดลเชงิ ทฤษฎีเพอื เป็ นแนวการพฒั นา
• เป็ นนกั วทิ ยาศาสตร์ทางสงั คมศาสตร์เชงิ เหตผุ ล
• เป็ นนกั สร้างองค์ความรู้ใหม่จากการสงั เคราะห์ตวั แปร
• เป็ น..................

Some Questions

How many observed variables are recommended?
• Typically, each variable in the model is conceptualized as a latent one,

measured by multiple indicators. Multiple indicators are developed for each
latent variable, with at least two and preferably three or more indicators per
latent variable.
• Indicator variables are observed variables, sometimes called manifest
variables or reference variables. Items in a survey instrument may be
indicators, for instance. Four or more indicators are recommended, though
three is acceptable and common practice. As few as two indicators or even
a single indicator may be acceptable if the researcher is confident in the
measure's validity and reliability.
• What is the problem with having less than three indicators per variable?
How many are recommended? (Point 3) Four are recommended, three is
okay, two is problematic, with one measurement error cannot be modeled.
Models using only two indicators are more likely to be underidentified
and/or fail to converge, and error estimates may be unreliable.

Some Questions

Sample Size
• In relation to parameters, what sample size does Kline recommend? He

recommends 10 times as many cases as parameters (or ideally 20 times).
He states that 5 times or less is insufficient for significance testing of model
effects. Rex B. Kline
• To have confidence in the goodness of fit test, a sample size of 100 to 200
is recommended (Hoyle 1995). In general a model should contain 10 to 20
times as many observations as variables (Mitchell 1993).
• Sample Size. As with factor analysis, you should have lots of data when
evaluating a SEM. As usual, there are several rules of thumb. For a simple
model, 200 cases might be adequate. When relationships among
components of the model are strong, 10 cases per estimated parameter may
be adequate. Karl L. Wuensch Dept. of Psychology, East Carolina
University, Greenville, NC USA November, 2009

แนะนาํ เวบ็ ไซด์
มคี าํ ถาม-คาํ ตอบเกยี วกบั SEM ทนี ่าสนใจหลายประเดน็

Principles and Practice of Structural
Equation Modeling

Rex B. Kline NY: Guilford Press, 1998.

http://student.sut.ac.th/buratin/index.php/using-mplus/49-rex-b-kline