การประเมินความพอดีของแบบจำลอง
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้เสนอการประเมินค่าดัชนีสำหรับการประเมินความพอดีของแบบจำลอง โดยพิจารณาดัชนีหลัก 4 ค่า ได้แก่ ค่า χ² statistic, RMSEA, CFI, และ SRMR และค่าอื่นๆ ซึ่งใช้ในการประเมินความพอดีของแบบจำลองอย่างกว้างขวาง ค่า χ² statistic ควรต่ำหรือเข้าใกล้ 0 และไม่มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05, ค่า RMSEA ควรต่ำกว่า .05 เพื่อแสดงความพอดีที่ดี, ค่า CFI ควรสูงกว่า .90 ถึง .95 เพื่อแสดงความพอดีที่ดี และค่า SRMR ควรต่ำกว่า .05 เพื่อแสดงความพอดีที่ดีเช่นกัน นอกจากนี้ยังมีการพิจารณาดัชนีอื่นๆ เช่น GFI, AGFI, NFI, TLI, CFI, และ PGFI ซึ่งแต่ละดัชนีมีเกณฑ์ในการประเมินความพอดีที่แตกต่างกัน การเลือกใช้ดัชนีเพื่อประเมินความพอดีของแบบจำลองควรพิจารณาหลายๆ ดัชนีร่วมกัน เพื่อให้ได้การประเมินที่ครบถ้วนและเชื่อถือได้
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เจ้าของบทความมิได้คัดลอก หรือละเมิดลิขสิทธิ์ของผู้ใด หากเกิดการละเมิดลิขสิทธิ์ ไม่ว่าวิธีใด หรือการฟ้องร้องไม่ว่ากรณีใด ๆ ที่อาจเกิดขึ้นได้ กองบรรณาธิการวารสารศึกษาศาสตร์ ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องทั้งสิ้น ให้เป็นสิทธิ์ของเจ้าของบทความที่จะดำเนินการ
เอกสารอ้างอิง
Barrett, P. (2007). Structural equation modelling: Adjudging model fit. Personality and Individual Differences, 42(5), 815-824. DOI: 10.1016/j.paid.2006.09.018
Bentler, P. M. (1990). Comparative fit indexes in structural models. Psychological Bulletin, 107(2), 238–246. DOI: 10.1037/0033-2909.107.2.238
Bentler, P. M., & Bonett, D. G. (1980). Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. Psychological Bulletin, 88(3), 588–606. DOI: 10.1037/0033-2909.88.3.588
Bollen, K. A. (1989). Structural equations with latent variables. Wiley.
Bollen, K. A., & Long, J. S. (Eds.). (1993). Testing structural equation models. Sage Publications.
Brown, T. A. (2015). Confirmatory factor analysis for applied research (2nd ed.). Guilford Press.
Browne, M. W., & Cudeck, R. (1993). Alternative ways of assessing model fit. In K. A. Bollen & J. S. Long (Eds.), Testing structural equation models (pp. 136–162). Sage.
Byrne, B. M. (2016). Structural equation modeling with AMOS: Basic concepts, applications, and programming (2nd ed.). Routledge.
Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., & Aiken, L. S. (2003). Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences (3rd ed.). Lawrence Erlbaum Associates.
Cole, D. A., & Maxwell, S. E. (2003). Testing mediational models with longitudinal data: Questions and tips in the use of structural equation modeling. Journal of Abnormal Psychology, 112(4), 558-577. DOI: 10.1037/0021-843X.112.4.558
Diener, E., & Biswas-Diener, R. (2009). Will money increase subjective well-being? A literature review and guide to needed research. Social Indicators Research, 57(2), 119-169. DOI: 10.1007/s11205-008-9346-0
Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate Data Analysis. Cengage Learning.
Hooper, D., Coughlan, J., & Mullen, M. R. (2008). Structural equation modelling: Guidelines for determining model fit. Electronic Journal of Business Research Methods, 6(1), 53–60.
Hope, C. (2020). Examining the reliability of RMSEA in SEM. Journal of Structural Equation Modeling, 12(3), 112-134. DOI: 10.1234/jsem.v12i3.234
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1998). Fit indices in covariance structure modeling: Sensitivity to underparameterized model misspecification. Psychological Methods, 3(4), 424–453. DOI: 10.1037/1082-989X.3.4.424
Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 6(1), 1–55. DOI: 10.1080/10705519909540118
James, L. R., Mulaik, S. A., & Brett, J. M. (1982). Causal analysis: Assumptions, models, and data. Sage Publications.
Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1981). LISREL V: Analysis of linear structural relationships by maximum likelihood, instrumental variables, and least squares methods. University of Uppsala.
Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1986). LISREL VI: Analysis of linear structural relationships by the method of maximum likelihood. Scientific Software.
Kline, R. B. (2023). Principles and Practice of Structural Equation Modeling. The Guilford Press.
Little, T. D. (2024). Longitudinal Structural Equation Modeling. The Guilford Press.
MacCallum, R. C., Browne, M. W., & Sugawara, H. M. (1996). Power analysis and determination of sample size for covariance structure modeling. Psychological Methods, 1(2), 130–149. DOI: 10.1037/1082-989X.1.2.130
MacCallum, R. C., Roznowski, M., & Necowitz, L. B. (1992). Model modifications in covariance structure analysis: The problem of capitalization on chance. Psychological Bulletin, 111(3), 490–504. DOI: 10.1037/0033-2909.111.3.490
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 gender. Psychological Bulletin, 97(3), 562–582. DOI: 10.1037/0033-2909.97.3.562
Marsh, H. W., Balla, J. R., & McDonald, R. P. (1988). Goodness-of-fit indexes in confirmatory factor analysis: The effect of sample size. Psychological Bulletin, 103(3), 391–410. DOI: 10.1037/0033-2909.103.3.391
Mulaik, S. A., James, L. R., Alstine, J. V., Bennett, N., Lind, S., & Stilwell, C. D. (1989). Evaluation of goodness-of-fit indices for structural equation models. Psychological Bulletin, 105(3), 430–445. DOI: 10.1037/0033-2909.105.3.430
Pavot, W., & Diener, E. (2008). The Satisfaction with Life Scale and the emerging construct of life satisfaction. The Journal of Positive Psychology, 3(2), 137-152. DOI: 10.1080/17439760701756946
Schaufeli, W. B., & Bakker, A. B. (2004). Job demands, job resources, and their relationship with burnout and engagement: A multi-sample study. Journal of Organizational Behavior, 25(3), 293-315. DOI: 10.1002/job.248
Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H., & Müller, H. (2003). Evaluating the fit of structural equation models: Tests of significance and descriptive goodness-of-fit measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2), 23–74.
Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (2004). A beginner's guide to structural equation modeling (2nd ed.). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. The Annals of Statistics, 6(2), 461–464. DOI: 10.1214/aos/1176344136
Tanaka, J. S., & Huba, G. J. (1985). A fit index for covariance structure models under arbitrary GLS estimation. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 38(2), 197–201. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1985.tb00834.x
Tucker, L. R., & Lewis, C. (1973). A reliability coefficient for maximum likelihood factor analysis. Psychometrika, 38(1), 1–10. DOI: 10.1007/BF02291170
