ความแกร่งของโมเดลสมการโครงสร้างเชิงสํารวจ : อิทธิพลของ ขนาดกลุ่มตัวอย่าง ระดับของการแจกแจงไม่ปกติและ การกําหนดข้อมูลจําเพาะของโมเดลไม่ถูกต้อง

Abstract

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบความแกร่งของโมเดลสมการโครงสร้างเชิงสํารวจ (ESEM) กับโมเดลการวิเคราะห์ องค์ประกอบเชิงยืนยัน (CFA) โดยใช้ข้อมูลจำลองด้วยวิธีมอนตีคาร์โล และโปรแกรม LISREL 8.50 (PRELIS) สร้างข้อมูลจำลองที่ปรับเปลี่ยน ตามขนาดกลุ่มตัวอย่าง ระดับของการแจกแจงไม่ปกติและระดับของการกําหนดข้อมูลจําเพาะของโมเดลไม่ถูกต้อง ความแกร่งของโมเดล พิจารณาจากความลําเอียงของตัวประมาณค่าพารามิเตอร์ความลําเอียงของค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน และความลําเอียงของค่าสถิติ ทดสอบไค-สแควร์

ผลการวิจัยแสดงว่าโมเดลสมการโครงสร้างเชิงสำรวจ (ESEM) มีความแกร่งกว่าโมเดลการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (CFA) เมื่อใช้โมเดลที่มีการแจกแจงไม่ปกติปานกลางกับกลุ่มตัวอย่าง 800 และ 1,600 ตัวอย่าง และมีระดับการกําหนดข้อมูลจําเพาะของโมเดล ไม่ถูกต้องเท่ากับ 0.1 และ 0.3 นอกจากนี้ยังปรากฏว่า โมเดล ESEM มีความแกร่งเพิ่มมากขึ้น เมื่อกลุ่มตัวอย่างมีขนาด 400, 800 และ 1,600 ตัวอย่าง เป็นโมเดลที่มีการแจกแจงไม่ปกติเล็กน้อย และมีระดับการกําหนดข้อมูลจําเพาะของโมเดลไม่ถูกต้องเท่ากับ 0.3

Robustness of Exploratory Structural Equation Modeling: Effects of Sample Size, Degree of Nonnormality, and Model Misspecification

Wanna Chalearmpornpong¹, Ratana Siripanich² and Seree Chadcham²

¹Rajamangala University of Technology Tawan-ok Chanthaburi Campus, Thailand

²College of Research Methodology and Cognitive Science, Burapha University, Thailand

The objective of this research was to compare the robustness of Exploratory Structural Equation Modeling (ESEM) and Confirmatory Factor Analysis (CFA) using simulated data. Monte Carlo methods and LISREL 8.50 (PRELIS) were used to create simulated data, changing sample size, degree of nonnormality, and degree of model misspecification. The bias of parameter estimates, standard errors, and Chi-square fits were used to determine robustness.

It was found that ESEM was more robust with samples of 800 and 1,600, moderate nonnormality, and with 0.1 and 0.3 levels of model misspecifi. It was also more robust with samples of 400, 800, and 1600, small nonnormality, and with 0.3 level of model misspecification.