ทิศทางการใช้เทคนิคการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างระหว่าง CB-SEM กับ PLS-SEM: ศาสตร์การตลาดในประเทศไทย

Main Article Content

กุลยา อุปพงษ์
ธนเทพ สุดแสง
ธิดารัตน์ เหมือนเดชา

บทคัดย่อ

บทความนี้มีวัตถุประสงค์วิเคราะห์ข้อมูลให้เห็นถึงทิศทางและแนวโน้มของการใช้เทคนิคการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างระหว่าง CB-SEM กับ PLS-SEM ของศาสตร์การตลาดในประเทศไทย ตลอดจนเสนอแนะแนวทางการประยุกต์ใช้ SEM แก่นักวิจัย และนักวิชาการ เป็นการวิจัยเอกสาร โดยการสืบค้นวารสารทางด้านการตลาดและวารสารที่เกี่ยวข้อง คัดเลือกวารสารที่มีการเผยแพร่ ระหว่าง พ.ศ. 2564-2566 และยังมีการ Active อยู่ในปัจจุบัน ซึ่งมีทั้งหมด 1,118 วารสาร หลังจากนั้นคัดเลือกวารสารที่ถูกประเมินประเมินคุณภาพวารสารที่อยู่ในฐานข้อมูล TCI1 และ TCI2 และมีความเกี่ยวข้องกับประเด็นที่ศึกษา ได้แก่ การตลาด ธุรกิจ และการจัดการ มีวารสารทั้งสิ้น จำนวน 34 วารสาร ต่อมาคัดเลือกบทความจากวารสารเหล่านั้น โดยมีเกณฑ์คัดเลือกคือkdจะต้องเป็นบทความวิจัยฉบับเต็มเกี่ยวกับศาสตร์การตลาด และใช้สถิติ SEM ด้วยซอฟท์แวร์ CB-SEM หรือ PLS-SEM พบว่า มีบทความวิจัยทั้งสิ้น 162 บทความ คิดเป็น ร้อยละ 49.56 ของบทความวิจัยที่เผยแพร่ทั้งหมด เมื่อวิเคราะห์และสังเคราะห์ พบว่า ทิศทางการใช้เทคนิคการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างระหว่าง CB-SEM กับ PLS-SEM ในศาสตร์การตลาด อนาคตมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในอัตราที่เพิ่มขึ้น และอย่างต่อเนื่อง ทั้ง CB-SEM หรือ PLS-SEM อีกประเด็นที่นักวิจัยจะต้องตระหนักคือการเลือกใช้ระหว่าง CB-SEM กับ PLS-SEM อย่างถูกต้องและเหมาะสม ซึ่งทั้ง 2 ซอฟท์แวร์ มีความแตกต่างกันไม่ว่าจะเป็น จุดเด่น เงื่อนไขข้อจำกัด การวิเคราะห์ข้อมูลและเกณฑ์การประเมิน ดังนั้นนักวิจัยจึงควรมีความรู้ความเข้าใจก่อนตัดสินใจเลือกใช้เพื่อก่อให้เกิดประสิทธิภาพ

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
อุปพงษ์ ก., สุดแสง ธ., & เหมือนเดชา ธ. . (2025). ทิศทางการใช้เทคนิคการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างระหว่าง CB-SEM กับ PLS-SEM: ศาสตร์การตลาดในประเทศไทย. วารสารบริหารธุรกิจ สถาบันเทคโนโลยีพระจอมเกล้าเจ้าคุณทหารลาดกระบัง, 15(1), 1–14. สืบค้น จาก https://so02.tci-thaijo.org/index.php/fam/article/view/275418
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

กุลยา อุปพงษ์ สรณ โภชนจันทร์ และ ศิริกาญจน์ ธรรมยัติวงศ์. (2565). อิทธิพลของเครื่องมือสื่อสารการตลาดดิจิทัลในการสร้างความพึงพอใจของลูกค้า. NIDA BUSINESS JOURNAL, 30, 42- 68.

ฉันธะ จันทะเสนา. (2563). วิธีรายงานผลการศึกษาของตัวแปรสร้างระดับที่สองของ PLS-SEM. จุฬาลงกรณ์ธุรกิจปริทัศน์,42(3), 39-67.

ศูนย์ดัชนีการอ้างอิงวารสารไทย. (2567). Statistical info. https://tci-thailand.org/

Abaddi, S. (2024). Digital skills and entrepreneurial intentions for final-year undergraduates: entrepreneurship education as a moderator and entrepreneurial alertness as a mediator. Management & Sustainability: An Arab Review, 3(3), 298-321.

Abarbanel, B., Singh, A. K., Bernhard. B, & Lucas, A. (2022). A comparative study of CB-SEM and PLS-SEM methods using online casino survey data. Journal of Applied Statistics & Machine Learning, 1(2), 101-116.

Anderson, J. & Gerbing, D. (1988). Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach. Psychological Bulletin, 103, 411-423.

Assaker, G. & O’Connor, P. (2023). Using PLS-SEM to test for the moderation Effects of continuous variables in hospitality and tourism studies. Cutting Edge Research Methods in Hospitality and Tourism, ch. 3, pp. 29-51.

Awang, Z., Lim, S. H., & Zainudin, N. F. S. (2018). Pendekatan mudah SEM: Structural Equation Modelling. Selangor: MPWS Rich Publication.

Bagozzi, R., & Yi, Y. (2012). Specification, evaluation, and interpretation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 40(1), 8-34.

Babin, B. J., Hair, J. F., & Boles, J. S. (2008). Publishing research in marketing journals using structural equation modeling. Journal of marketing theory and practice, 16(4), 279-286.

Baumgartner, H. & Homburg, C. (1996). Applications of Structural Equation Modeling in Marketing and Consumer Research: A Review. International Journal of Research in Marketing, 13(2), 139-161.

Cheung, G. W. (2008). Testing equivalence in the structure, means, and variances of higher-order constructs with structural equation modeling. Organizational Research Methods, 11(3), 593–613.

Cohen, J. (1988). Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates, Publishers.

Dash, G., & Paul, J. (2021). CB-SEM vs PLS-SEM methods for research in social sciences and technology forecasting. Technological Forecasting and Social Change, 173, 121092.

Davvetas, V., Diamantopoulos, A., Zaefarian, G., & Sichtmann, C. (2020). Ten basic questions about structural equations modeling you should know the answers to – But perhaps you don’t. Industrial Marketing Management, 90, 252–263.

Diamantopoulos, A. & Siguaw, J. A., (2000). Introduction to LISREL: A guide for the uninitiated. London: SAGE Publications, Inc,.

Dijkstra, T. K. (2014). PLS' Janus Face – Response to Professor Rigdon's ‘Rethinking Partial Least Squares Modeling: In Praise of Simple Methods’. Long Range Planning, 47(3), 146-153.

Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50.

Guenther, P., M. Guenther, C. M. Zeafarian. R. G. & Cartwright. S. (2023). Improving PLS-SEM use for business marketing research. Industrial Marketing Management, 111, 127–142.

Hair Jr, J. F., Babin, B. J., & Krey, N. (2017). Covariance-based structural equation modeling in the Journal of Advertising: Review and recommendations. Journal of Advertising, 46(1), 163-177.

Hair Jr., J. F., Gabriel M. L. D. S. & Patel, V. K. (2014). AMOS Covariance-Based Structural Equation Modeling (CBSEM): Guidelines on Its Application as a Marketing Research Tool. Brazilian Journal of Marketing, 13(2), 44–55.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis. Hampshire, Cengage Learning EMEA.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E., (2010). Multivariate data analysis: A global perspectives. Upper Saddle River, NJ: Pearson Education, International.

Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., Sarstedt, M., & Thiele, K. O. (2017). Mirror, mirror on the wall: A comparative evaluation of composite-based structural equation modeling methods. Journal of the Academy of Marketing Science, 45(5), 616–632.

Hair, J. F., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2012). Partial least squares: the better approach to structural equation modeling?. Long range planning, 45(5-6), 312-319.

Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2018). When to use and how to report the results of PLS-SEM. European Business Review, 31(1), 2-24.

Hair, J. F., Hult, G. T. M. Ringle, C. M. & Sarstedt, M. (2022). A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), 3rd ed. Thousand Oaks, CA: Sage.

Henseler, J., Ringle C. M., & Sinkovics R. R. (2009). The Use of Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing. Advances in International Marketing, 20, 277-319.

Hu, L-T. & Bentler, P.M., (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural equation modeling, 6(1), 1-55.

Hwang, G. J., Xie, H., Wah, B. W., & Gašević, D. (2020). Vision, challenges, roles and research issues of Artificial Intelligence in Education. Computers and Education: Artificial Intelligence, 1, 100001. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100001

Jöreskog, K. G. & Sörbom, D., (1993). LISREL 8: User’s Reference Guide. Scientific Software International.

Jöreskog, K. G., & Sörbom, D., (2012). LISREL 9.1: LISREL syntax guide. Scientific Software International.

Jöreskorg, K, G., Sörbom, D., (1997) LISREL 8: A Guide to the Program and Applications. Scientific Software International.

Kelloway, E. K. (2015). Using Mplus for Structural Equation Modeling; A Researcher’s Guide. SAGE.

Kline, R. B. (2023). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (5th ed.). PRESS.

Marsh, H. W., & Hocevar, D. (1985). Application of Confirmatory Factor Analysis to the Study of Self-Concept: First- and Higher-Order Factor Models and Their Invariance across Groups. Psychological Bulletin, 97, 562-582.

Nunnally, J. C. (1978). Psychometric Theory. McGraw-Hill.

Rigdon, E. E., Sarstedt, M., & Ringle, C. M. (2017). On comparing results from CB-SEM and PLS-SEM: Five perspectives and five recommendations. Marketing: ZFP–Journal of Research and Management, 39(3), 4-16.

Sakaria. D., Maat. S. T. Mohd Matore. M. E. E. (2023). Examining the Optimal Choice of SEM Statistical Software Packages for Sustainable Mathematics Education: A Systematic Review. Sustainability, 15(4), 3209.

Sarstedt, M., Hair, J. F., Ringle, C. M., Thiele, K. O., & Gudergan, S. P. (2016). Estimation issues with PLS and CBSEM: Where the bias lies!. Journal of business research, 69(10), 3998-4010.

Sarstedt, M., Radomir, L., Moisescu, O. I., & Ringle, C. M. (2022). Latent class analysis in PLS-SEM: A review and recommendations for future applications. Journal of Business Research, 138, 398–407.

Schumacker, R. E. & Lomax, R. G., (2010). A beginner’s guide to structural equation modeling (3th ed.). Lawrence Erlbaum Associates.

Shevlin, M., & Miles, J. N. (1998). Effects of sample size, model specification and factor loadings on the GFI in confirmatory factor analysis. Personality and Individual differences, 25(1), 85-90.

Trail, G. T. Kim, Y. K. & Alfaro-Barrantes. P. (2022). A Critical Assessment for Sport Management Research: Comparing PLS-SEM and CB-SEM Techniques for Moderation Analysis Using Formative Measures. Journal of Global Sport Management, 9(1), 248 – 268.

Ünal, U. (2021). Structural Equation Modeling as a Marketing Research Tool: A Guideline for SEM Users About Critical Issues and Problematic Practices. Journal of Statistics & Applied Science, 2(2). 66-77.

Untachai, S., Dullayaphut, P. Junla, J. & Bast, C. (2024). An Exploratory Study of the Effect of Entrepreneurial Marketing Orientation on Performance in the Context of Community Enterprises in Thailand. Creative Business and Sustainability Journal (CBSJ), 46(2), 44-61.

Uppapong, K., Mangkang, K. & Photchanachan, S. (2022). Developing Digital Marketing to Enhance Business Outcomes of Woven Fabric Entrepreneurs in Uttaradit Province. Journal of Business Administration The Association of Private Higher Education Institutions of Thailand, 11(1), 175-195.

Usakli, A., & Rasoolimanesh, S. M. (2023). Which SEM to use and what to report? A comparison of CB-SEM and PLS-SEM. In Cutting edge research methods in hospitality and tourism. Emerald Publishing Limited, 5-28.

Usakli, A. & Rasoolimanesh, S. M. (2023). Which SEM to Use and What to Report? A Comparison of CB-SEM and PLS-SEM. Cutting Edge Research Methods in Hospitality and Tourism, 5-28. https://doi.org/10.1108/978-1-80455-063-220231002

Vom Brocke, J., Simons, A., Niehaves, B., Riemer, K., Plattfaut, R., & Cleven, A. (2009). Reconstructing the giant: On the importance of rigour in documenting the literature search process. 17th [Paper persentation]. European Conference on Information Systems (ECIS), 3226–3238. Verona, Italy.

Wang, Y. A., & Rhemtulla, M. (2021). Power Analysis for Parameter Estimation in Structural Equation Modeling: A Discussion and Tutorial. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 4(1), 1–17.

Wong, K. K. (2013). Partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) techniques using SmartPLS. Marketing Bulletin, 1-32.