Page 32 - การวิจัยทางการวัดและประเมินผลการศึกษา
P. 32
12-22
เร่ืองที่ 12.2.3 ขัน้ ตอนการวิเคราะห์องคป์ ระกอบเชิงยนื ยัน
สาระสังเขป
การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน มีข้ันตอนท่ีแตกต่างจากการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงส�ำรวจ
คือ มุ่งตรวจสอบทฤษฎีเพ่ือประโยชน์การน�ำไปใช้ให้เหมาะสมกับบริบทหรือน�ำไปสร้างตัวแปรแฝงที่ใช้
วิเคราะห์อิทธิพลเชิงสาเหตุต่อไป ผู้วิจัยสามารถก�ำหนดโมเดลของการวิจัยได้ เช่น จากการศึกษา แนวคิด
ทฤษฎีและงานวิจัยที่เก่ียวข้อง โปรแกรมการวิเคราะห์จ�ำเป็นต้องใช้โปรแกรมสมการโครงสร้าง (Structural
Equation Modeling: SEM) ได้แก่ โปรแกรม LISREL โปรแกรม AMOS และโปรแกรม Mplus เป็นต้น
โปรแกรมสมการโครงสร้างเหล่าน้ีมีขั้นตอนที่ส�ำคัญคล้ายคลึงกัน แต่มีความแตกต่างกันในรายละเอียดและ
ค�ำสั่งท่ีใช้ในการวิเคราะห์ ข้ันตอนการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน มีรายละเอียดดังน้ี
1. การศกึ ษาทบทวนทฤษฎแี ละงานวจิ ัยท่เี กยี่ วข้อง
ผู้วิจัยต้องค้นคว้าจากแนวคิด ทฤษฎีและงานวิจัยท่ีเก่ียวข้องกับตัวแปรให้มากที่สุด การวิเคราะห์
องคป์ ระกอบเชงิ ยืนยนั เป็นการศกึ ษาทฤษฎีและงานวิจัยทเี่ ก่ียวข้องก่อนว่าคุณลกั ษณะท่ผี ู้วจิ ัยต้องการศกึ ษา
มีองค์ประกอบอะไรบ้าง องค์ประกอบนั้น ๆ วัดได้ด้วยตัวแปรสังเกตอะไรบ้าง จากนั้นก�ำหนดเป็นโมเดล
องค์ประกอบ ข้ันตอนน้ีส�ำคัญ นอกจากจะท�ำให้สร้างกรอบแนวคิดของการวิจัยได้เหมาะสมแล้ว ยังเป็น
แนวทางในการตัดสินใจสร้างของนักวิจัย
2. การสรา้ งโมเดลการวเิ คราะห์องค์ประกอบเชิงยนื ยนั
น�ำแนวคิด ทฤษฎีมาสร้างโมเดลการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน โมเดลท่ีพัฒนาข้ึนนิยมเขียน
เป็นแผนภาพ (แต่บางโปรแกรมการวิเคราะห์อาจเขียนเป็นสมการ) การจัดท�ำไฟล์ขอ้ มูล ผู้วิจัยต้องตรวจสอบ
ความครบถ้วนสมบูรณ์ของการตอบเครื่องมือวิจัย การเตรียมข้อมูลในการวิเคราะห์ การวิเคราะห์ข้อมูล
ผู้วิจัยเลือกโปรแกรมสมการโครงสร้างท่ีจะวิเคราะห์ คือ โปรแกรม LISREL กระบวนการวิเคราะห์ ประกอบ
ด้วยข้ันตอนส�ำคัญ 2 ข้ันตอน คือ
3.1 ขั้นตอนการน�ำข้อมูลดิบที่ได้จากกลุ่มตัวอย่าง มาวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมระหว่างตัวแปร
ที่เป็น Covariances ด้วยโปรแกรม PRELIS
3.2 การประมวลผลในโปรแกรมสมการโครงสร้าง ข้อมูลน�ำเข้าเป็นความแปรปรวนร่วมระหว่าง
ตัวแปร โปรแกรมจะค�ำนวณความเป็นได้ค่าเดียวของโมเดล (model identification) การตรวจสอบความ
กลมกลืนของโมเดลกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (assessment of model fit) การประมาณค่าพารามิเตอร์
(parameter estimate)
(โปรดอา่ นเน้อื หาสาระโดยละเอยี ดในประมวลสาระชุดวิชาหนว่ ยท่ี 12 ตอนท่ี 12.2 เรอ่ื งที่ 12.2.3)
