ทบทวนการคำนวณกลุ่มตัวอย่าง SEM
่การคำนวณกลุ่มตัวอย่างในการวิจัย ที่มักพูดถึง และนึกถึงกันมากที่สุด คือ Taro Yamane แต่สูตรนี้มีความเฉพาะตัว คือ ควรเป็นข้อมูลที่เป็น 0,1 ถูก-ผิด ใช่-ไม่ใช่ รู้-ไม่รู้ แต่กลายเป็นว่าถูกนำไปใช้ในหลายบริบท หลายงานวิจัยมักใช้สูตรนี้ และคำนวณได้ คือ 390+ ปัดขึ้นเป็น 400 พบเจอได้เยอะในหลายงาน (ไว้ว่ากัน)
.
เมื่อต้องวิเคราะห์ SEM สิ่งที่ไม่แนะนำเลยก็คือใช้สูตร Taro Yamane หรือสูตรทั่วไป เช่น Krejcie & Morgan แต่ควรใช้สูตรที่เหมาะกับแต่ละโมเดล
.
โพสนี้จะพูดถึงการคำนวณกลุ่มตัวอย่างใน SEM เป็นหลัก
.
วันนี้ ขอมาทบทวนสูตรการคำนวณ SEM ที่นำเสนอกันในปัจจุบัน 5 วิธี ได้แก่
1️⃣ 10-20 เท่า : Observed (Schumacker & Lomax, 2004)
2️⃣ 10-20 เท่า : Parameter (Kline, 2011)
3️⃣ 100-500 (Hair et al., 2010)
4️⃣ Monte carlo simulation (Wolf et al., 2013)
5️⃣ Sample size calculator (Soper, 2025)
.
สูตร 1+2 เป็นสูตรดั้งเดิมที่มีมานานแล้ว คำนวณจากจำนวนตัวแปรสังเกตได้ กับ จำนวนพารามิเตอร์
.
คำนวณจากจำนวนตัวแปรสังเกตได้ โมเดลมีกี่ตัวแปรก็คำนวณตามนั้น
ส่วนการคำนวณตามพารามิเตอร์ เรียกว่าโมเดลนี้ต้องคำนวณกี่จุด ก็รองรับได้
.
สมมติว่ามี 3 ตัวแปรสังเกต ต้องมีกลุ่มตัวอย่างอย่างน้อย30คน
หากคำนวณด้วยพารามิเตอร์ จะต้องนับก่อนว่าโมเดลนั้นหน้าตาเป็นอย่างไร ต้องคำนวณพารามิเตอร์กี่จุด สมมติเป็นวิเคราะห์ CFA จากตัวแปร3ตัว ต้องคำนวณอย่างน้อย6พารามิเตอร์แน่นอน จึงเห็นได้ว่า มีความต่างกันอย่างชัดเจน
.
สูตร 3 เป็นคำแนะนำพื้นฐานของ Hair ซึ่งค่อนข้างยืดหยุ่นมาก ว่า 100-500 ขึ้นกับความซับซ้อนของโมเดล
.
สูตร 4 ส่วนตัวมองว่ายากที่สุด เพราะต้องเข้าใจสถิติและโปรแกรม ถึงจะคำนวณ ด้วย Monte Carlo ได้ แต่การคำนวณด้วยวิธีนี้ จะทำให้ได้กลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละโมเดล ไม่เยอะเกินไป ไม่น้อยเกินไป
.
สูตร 5 เป็นการผสมผสานกันในทุกมิติของโมเดล ไม่ว่าจะเป็นจำนวนตัวแปรแฝง จำนวนตัวแปรสังเกต ค่า power ค่า effect size ค่า p-value มาร่วมกันเพื่อคำนวณกลุ่มตัวอย่างที่เหมาะสมที่สุดกับโมเดล
.
เลือกสูตรให้เหมาะกับโมเดล กับเงื่อนไขในแต่ละงาน
.
อ่านจากบล็อกได้ที่
.
ต้องการผู้ช่วยทางสถิติ ปรึกษาสถิติ สอนใช้โปรแกรม ติดต่อสอบถามได้ทุกช่องทาง SmartResearchThai
.
สอนสถิติวิจัย.ไทย
.
🆔️line: @SmartResearchThai
💌email: contact@SmartResearchThai.com
#ปรึกษาสถิติ #สอนใช้โปรแกรมสถิติ #คอร์สสถิติ #sem
โฆษณา
- ดาวน์โหลดแอปพลิเคชัน
- © 2026 Blockdit
