การพัฒนาเทคนิควิธีการวิเคราะห์เส้นทางสําหรับโมเดลตัวแปรแฝงโดยประยุกต์ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)

Abstract

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงคเพื่อพัฒนาเทคนิควิธีวิเคราะหเสนทางสําหรับโมเดลตัวแปรแฝงโดย ประยุกตทฤษฎีการตอบสนองขอสอบ (วิธี PAIRT) และเปรียบเทียบผลการวิเคราะหกับการวิเคราะห เสนทางแบบ PAL (Path Analysis with LISREL) โดยใชขอมูลจําลองจากคอมพิวเตอรและขอมูลเชิง ประจักษ การดําเนินการวิจัยแบงเปน 3 ขั้นตอน ไดแกขั้นพัฒนาเทคนิค PAIRT, ขั้นการใชขอมูลจําลอง เพื่อเปรียบเทียบผลการวิเคราะหระหวางวิธี PAIRT กับวิธี PAL และขั้นทดลองใชกับขอมูลเชิงประจักษ ผลการเปรียบเทียบปรากฏวา คาความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการประมาณคา Pji ของวิธี PAIRT มีจํานวนครั้งคํานวณทวนซ้ํานอยกวาวิธี PAL คาเฉลี่ยของ p – value ของคาไค-สแควรของวิธี PAIRT สูงกวาวิธี PAL คา Pji ของวิธีทั้งสองไมมีความสัมพันธเชิงเสนตรง และผลการทดลองใชกับ ขอมูลเชิงประจักษชี้ใหเห็นวาวิธี PAIRT ดีกวาวิธี PAL

THE DEVELOPMENT OF PATH ANALYSIS TECHNIQUES FOR LATENT VARIABLE MODELS USING MODIFIED ITEM RESPONSE THEORY

The purpose of this research was to develop a path analysis technique for latent variable models, based on modified item response theory (the “PAIRT” approach), and to compare results with the “PAL” approach (Path Analysis with LISREL), using both simulation data and empirical data. There were three steps to the study: development of the PAIRT technique; the use of simulation data to compare PAIRT and PAL; and a try-out with empirical data. In comparing results, it was found that the standard error of estimation of the path coefficient of correlation, Pji, using the PAIRT technique, involved fewer iterations than required by the PAL approach. The mean p-value of the chi-square goodness of fit index found by using the PAIRT approach was larger than that found via PAL. The Pji estimates resulting from the two approaches were found to have a non-linear relationship. A try-out with empirical data indicated that the PAIRT model provided better fit.