การใช้เทคนิคการวิเคราะห์องค์ประกอบเพื่อพัฒนาเครื่องมือวิจัยทางพฤติกรรมศาสตร์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิเคราะห์องค์ประกอบเป็นเทคนิคทางสถิติที่ช่วยให้นักวิจัยลดจำนวนตัวแปรให้น้อยลง โดยจัดรวมตัวแปรที่สัมพันธ์กันในรูปของมิติของตัวแปร ซึ่งเรียกว่าองค์ประกอบ องค์ประกอบหนึ่งๆ จะแทนตัวแปรแฝงอันเป็นคุณลักษณะที่นักวิจัยต้องการศึกษา การวิเคราะห์องค์ประกอบแบ่งออกเป็น 2 ประเภท คือ การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ และการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน การวิเคราะห์องค์ประกอบทั้งสองประเภทสามารถใช้ประโยชน์เพื่อพัฒนาเครื่องมือวิจัยทางพฤติกรรมศาสตร์ได้ โดยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจใช้เมื่อต้องการทราบว่าคุณลักษณะนั้นมีกี่องค์ประกอบ ส่วนการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันใช้เพื่อตรวจสอบว่าเครื่องมือที่สร้างมีความตรงเชิงโครงสร้างตามทฤษฎีของคุณลักษณะนั้นๆ บางครั้งนักวิจัยจะใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบทั้งสองประเภทร่วมกัน คือ เก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างชุดที่ 1 แล้ววิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจเพื่อค้นหาจำนวนองค์ประกอบของเรื่องนั้น แล้วใช้เครื่องมือชุดเดิมเก็บข้อมูลจากกลุ่มตัวอย่างชุดที่ 2 แล้ววิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันเพื่อตรวจสอบว่าองค์ประกอบที่ได้จากการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจมีความตรงข้ามกลุ่มหรือไม่
Article Details
1. กองบรรณาธิการสงวนสิทธิ์ในการพิจารณาและตัดสินการตีพิมพ์บทความในวารสาร
2. บทความทุกเรื่องจะได้รับการตรวจสอบทางวิชาการโดยผู้ทรงคุณวุฒิ แต่ข้อความและเนื้อหาในบทความที่ตีพิมพ์เป็นความรับผิดชอบของผู้เขียนแต่เพียงผู้เดียว มิใช่ความคิดเห็นและความรับผิดชอบของมหาวิทยาลัยศรีปทุม
3.การคัดลอกอ้างอิงต้องดำเนินการตามการปฏิบัติในหมู่นักวิชาการโดยทั่วไป และสอดคล้องกับกฎหมายที่เกี่ยวข้อง
เอกสารอ้างอิง
สุภมาส อังศุโชติ และคณะ. 2557. สถิติวิเคราะห์สำหรับการวิจัยทางสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์: เทคนิคการใช้โปรแกรม LISREL. พิมพ์ครั้งที่ 4 (ฉบับปรับปรุง) กรุงเทพฯ: เจริญดีมั่นคงการพิมพ์.
Bollen, K. A, 1989. Structural Equations with Latent Variables. New York : Wliey.
Diamantopoulos, A. & Siguaw, A.D. 2000. Introducing LISREL: A guide for the uninitiated. Sage Publications, London.
Hair, J. F. and others. 2010. Multivariate Data Analysis. 7th ed. New Jersey: Pearson Prentice-Hall .
Huang, Y.-C., & Lin, S.-H. 2014. “Assessment of Charisma as a Factor in Effective Teaching.” Educational Technology & Society, 17 (2), 284–295.
Kaplan, D. 2000. Structural Equation model: foundation and extensions. Sage Publications, Thousand Oake.
Kline, P. 1986 A Handbook of Test Construction: Introduction to Psychometric Design. Volume 931 of University paperbacks. New York: Methuen.
Nunnally,J.C.1978. Psychometric theory. (2nd ed.). New York, NY: McGraw-Hill.
Pett, M.A.,Lackey,N.R.,& Sullivan,J.J.2003. Making sense of factor analysis: The use of factor analysis for instrument development in health care research. Thousand Oaks, CA: Sage.
Rosen, B.L. 2013. (In Press). “Understanding statistics in health science: Exploratory factor analysis extraction methods.” The Health Education Monograph Series. Volume 30, Number 2.
Tabachnick,B.G.,& Fidell,L.S.(2007).Using multivariate statistics. Boston,MA: Pearson.
