💝Checklist 5 สิ่งที่ต้องมี เมื่อนำเสนอผล SEM
1️⃣การตรวจสอบเบื้องต้น (Data Screening)
2️⃣การตรวจสอบความตรงของโมเดล (Validity)
3️⃣ดัชนีความสอดคล้อง (Model Fit Indices)
4️⃣การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing)
5️⃣อิทธิพลทางตรง ทางอ้อม และรวม (Direct, Indirect, Total Effects)
.
สรุปคร่าวๆ ได้ดังนี้:
1️⃣ การตรวจสอบเบื้องต้น (Data Screening): Normality , Model identification
2️⃣ การตรวจสอบความตรงของโมเดล (Validity): CR (Composite Reliability) และ AVE (Average Variance Extraction), Discriminant Validity: หรือความตรงเชิงโครงสร้าง
3️⃣ ดัชนีความสอดคล้อง (Model Fit Indices): การรายงานค่า โมเดลฟิต เหล่านี้เป็นสิ่งที่จำเป็นในการวิเคราะห์ SEM อย่างมาก เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลโอเคแล้ว ผ่านแล้ว มักใช้คำว่า โมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์
4️⃣ การทดสอบสมมติฐาน (Hypothesis testing): การนำเสนอค่าอิทธิพลในแต่ละสมติฐาน ค่า p-value, ค่า r-square และบางครั้งอาจนำเสนอค่า S.E. , t-value ร่วมด้วย
5️⃣อิทธิพลทางตรง ทางอ้อม และรวม (Direct, Indirect, Total Effects): อิทธิพลทางตรง (Direct Effect: DE), อิทธิพลทางอ้อม (Indirect Effect: IE), อิทธิโดยรวม (Total Effect: TE), การนำเสนอเป็นแผนภาพ (Diagram)
.
.
โดยสรุป ค่าที่สำคัญที่ควรนำเสนอในการวิเคราะห์ SEM ได้แก่ เบ้ โด่ง correlation, CR-AVE, discriminant validity, ตารางนำเสนอค่าอิทธิพลในโมเดล พร้อมภาพประกอบ รวมถึงแสดงค่าโมเดลฟิตด้วย สิ่งเหล่านี้ทำให้การนำเสนอสมบูรณ์ เหล่านี้เป็นค่าสำคัญ แต่อย่างไรก็ตามก็สามารถนำเสนอค่าอื่นๆ ประกอบด้วยได้ เช่นตารางนำเสนอผล CFA ตารางนำเสนอค่าเฉลี่ยของตัวแปรต่างๆ หรือง่ายๆ ดูงานเก่าๆ รายงานผลอะไรบ้าง ก็นำเสนอตามนั้น หรือในวารสารนำเสนอค่าอะไรบ้าง ก็นำเสนอตามนั้นเช่นกัน
.
.
สอนสถิติวิจัย.ไทย
💝ร่วมติดตามได้ทุกช่องทาง
💝follow or subscribe in any channel
.
📳tel.086-555-5949
🆔️line: @SmartResearchThai
💌email: contact@SmartResearchThai.com
Tiktok: @SmartResearchThai
Youtube: SmartResearchThai
Facebook: SmartResearchThai
#ปรึกษาสถิติ #สอนใช้โปรแกรมสถิติ #แก้ปัญหาสถิติ #คอร์สสถิติ #เรียนสถิติ #sem #semreport
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
