วิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้น
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มีจุดประสงค์ที่สำคัญคือ (1) เพื่อให้ผู้อ่านได้รู้จักและทำความเข้าใจเกี่ยวกับเทคนิคการกำหนดขนาดตัวอย่างของการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้น (2) เพื่อให้ผู้อ่านได้เห็นแนวทางวิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างของการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้นแบบคลาสสิก และ (3) เพื่อให้ผู้อ่านได้เห็นแนวทางวิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างของการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้นด้วยโปรแกรมออนไลน์และจากตารางที่สังเคราะห์ขึ้น บทความนี้ผู้เขียนใช้วิธีการสังเคราะห์ (Synthesis) เอกสารทางวิชาการ หนังสือ ตำราและบทความที่ว่าด้วยการกำหนดขนาดตัวอย่างของการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้น โดยในตอนต้นจะนำเสนอแนวคิดเกี่ยวกับการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้น ตอนกลางของบทความเป็นวิธีการกำหนดขนาดตัวอย่างด้วยหลักและวิธีการแบบดั้งเดิม โปรแกรมออนไลน์ และตารางที่สังเคราะห์ขึ้น ตอนท้ายของบทความเป็นการสรุปให้ผู้อ่านได้พิจารณานำไปใช้ในการดำเนินการกำหนดขนาดตัวอย่างสำหรับการวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้น เพื่อให้การวิจัยมีคุณภาพและน่าเชื่อถือ ตลอดจนพัฒนาองค์ความรู้ทางด้านวิจัยให้เพิ่มพูนมากยิ่งขึ้น
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสาร ไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนใดส่วนหนึ่งไปเผยแพร่ต่อหรือกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารการวัดผลการศึกษา มหาวิทยาลัยมหาสารคาม ก่อนเท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
Barbu, A., & Zhu, S-C. (2020). Monte Carlo Methods. Springer Nature Singapore Pte Ltd.
Bentler, P. M., & Chou, C. P. (1987). Practical issues in structural modeling. Sociological Methods & Research, 16(1), 78-117.
Bentler, P.M., & Yuan, K.-H. (1999). Structural equation modeling with small samples: Test statistics. Multivariate Behavioral Research, 34(2), 181- 197.
Boomsma, A. (1985). Nonconvergence, improper solutions, and starting values in LISREL maximum likelihood estimation. Psychometrika, 52, 345–370.
Christensen, L. B., Johnson, R. B., & Turner, L. A. (2014). Research Methods, Design, and Analysis. Pearson International Publishing.
Creative Research Systems. (2022). Sample Size Calculator. Creative Research Systems. https://www.surveysystem.com/sscalc.htm
Denis, D. J. (2021). Applied Univariate, Bivariate, and Multivariate Statistics Understanding Statistics for Social and Natural Scientists, With Applications in SPSS and R. John Wiley & Sons.
Gravetter, F. J. (2018). Research Methods for the Behavioral Sciences. Cengage Learning.
Kline, R. B. (2015). Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th ed.). The Guilford Press.
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., & Tatham, R. L. (2012). Multivariate data analysis (6th ed.). Pearson.
Marsh, H.W. and Hau, K.T. (1999). Confirmatory factor analysis: strategies for small sample sizes. In: Statistical Strategies for Small Sample Size. Sage Publications.
Marsh, H.W., Hau, K.-T., Balla, J.R., and Grayson, D. (1998). Is more ever too much? The number of indicators per factor in confirmatory factor analysis. Multivariate Behavioral Research, 33, 181–220.
Mitchell, F. J. (2017). Monte Carlo Simulation Methods, Assessment and Applications. Nova Science Publishers, Inc.
Muthén, L.K. and Muthén, B. (2002). How to use a Monte Carlo study to decide on sample size and determine power. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 4, 599–620.
Patten, M. L, & Newhart, M. (2018). Understanding Research Methods. Taylor and Francis.
Rubinstein, R. Y., & Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo Method, Third Edition. John Wiley & Sons, Inc.
Schreiber, J. B., Nora, A., Stage, F. K., Barlow, E. A., & King, J. (2006). Reporting structural equation modeling and confirmatory factor analysis results: A review. The Journal of Educational Research, 99(6), 323-338.
Soper, D. S. (2022). Structural Equation Model Sample Size Calculator. https://www.analyticscalculators.com/calculator.aspx?id=89.
Soper, D. S. (2022b). A-priori Sample Size Calculator for Structural Equation Models. http://www.danielsoper.com/statcalc
Tabachnick, B. G. and Fidell, L. S. (2007). Using Multivariate Statistics (5th ed.). Pearson International Publishing.
Tabachnick, B. G. and Fidell, L. S. (2012). Using Multivariate Statistics (6th ed.). Pearson International Publishing.
Tabachnick, B. G. and Fidell, L. S. (2014). Using Multivariate Statistics Pearson New International Edition. Pearson International Publishing.
Tabachnick, B. G., Fidell, L. S., & Ullman, J. B. (2018). Using Multivariate Statistics (7th ed.). Pearson International Publishing.
Thakkar, J. J. (2020). Structural Equation Modelling Application for Research and Practice (With Amos and R). Springer Nature.
Wang, J., & Wang, X. (2020). Structural equation modeling applications using Mplus. Wiley, John Wiley & Sons Ltd.
Wolf, E. J., Harrington, K. M., Clark, S. L., & Miller, M. W. (2013). Sample size requirements for structural equation models: An evaluation of power, bias, and solution propriety. Educational and Psychological Measurement, 73(6), 913-934.
