โปรแกรม AMOS
โปรแกรม
AMOS
(Analysis of Moment Structure)
ปัจจุบันมีโปรแกรมวิเคราะห์ทางสถิติหลายโปรแกรมที่ใช้วิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง
เช่น Lisrel,
Mplus, EQS, SAS, PLS และ อย่างไรก็ตามโปรแกรมวิเคราะห์ทาง สถิติที่เป็นที่รู้จักกันดีและใช้กันอย่างแพร่หลายและได้รับความนิยมเป็นอย่างมากก็คือ
โปรแกรม AMOS (Analysis of Moment Structure)
โปรแกรม AMOS เป็น
โปรแกรม ที่ใช้สถิติวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและปัจจัยในลักษณะเดียวกันกับ
Multiple regression, Path Analysis และ Factor
analysis และโปรแกรมดังกล่าวยังมีลักษณะการวิเคราะห์เช่นเดียวกันกับ
โปรแกรม Lisrel แต่เมื่อเปรียบเทียบความยากง่ายในการใช้งานแล้ว
โปรแกรม AMOS จะให้ความสะดวกแก่นักวิจัย ในการวิเคราะห์มากกว่า
เนื่องจากการปรับโมเดลสมการโครงสร้างและการเชื่อมโยงความสัมพันธ์ระหว่างค่า Error
Term ในโมเดลทางเลือก สามารถเชื่อมโยงค่า Error Term ต่างแมทริก
โดยการใช้แผนภาพเชื่อมโยงได้ง่ายกว่า การใช้โปรแกรม Lisrel ที่ต้องใช้การเขียนคําสั่งในการปรับโมเดลทางเลือกเชื่อมโยงค่า
Error Term ต่างแมทริกซ์ ซึ่งเป็นการยุ่งยากสําหรับนักวิจัยโดยเฉพาะนักวิจัยมือใหมที่ยังไม่มีความชํานาญในการเขียนคําสั่งในการวิเคราะห์
ข้อมูล
AMOS (Analysis of Moment Structures) - เป็นโปรแกรมเสริม
ที่ทำให้สร้างแบบจำลองของสมการโครงสร้างและโครงสร้างความแปรปรวนร่วม
การวิเคราะห์อิทธิพล, และมีความสามารถพื้นฐานเพิ่มเติม เช่น การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น, ANOVA และ ANCOVA การวาดแบบตัวอย่างโดยใช้กราฟฟิก
AMOS เพื่อให้เห็นแผนภูมิเส้นทางความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆได้อย่างชัดเจนขึ้นมากกว่าการเขียนเป็นสมการทางคณิตศาสตร์
การใช้ โปรแกรม AMOS
จึงเป็นแนวทางหนึ่งที่ช่วยมาแก้ปัญหาในลักษณะเด่น 5 ประการคือ
1.
พื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลและการประมาณค่าพารามิเตอร์
โดยใช้ทฤษฎีทางสถิติวิธี maximum
likelihood statistical method และ ML เพื่อแก้ปัญหาข้อตกลงเบื้องต้นในส่วนของลักษณะการแจกแจงของตัวแปร
และค่าพารามิเตอร์ที่ไม่ทราบค่า
2.
ลักษณะของตัวแบบ มี 2 ลักษณะคือ ตัวแบบการวัด เพื่อแก้ปัญหาความคลาดเคลื่อนในการวัด
โดยใช้หลักการวิเคราะห์องค์ประกอบเพื่อยืนยัน
หรือการวิเคราะห์ยืนยันองค์ประกอบในการประมาณค่าตัวแปรแฝงตามตัวแบบความสัมพันธ์โครงสร้างเชิงเส้นระหว่างตัวแปรที่สังเกตได้กับตัวแปรแฝง
แล้วใช้ตัวแปรแฝงไปวิเคราะห์ข้อมูล
และตัวแบบสมการโครงสร้างจะครอบคลุมลักษณะความสัมพันธ์โครงสร้างเชิงเส้นทุกรูปแบบ
จึงสามารถวิเคราะห์ข้อมูลได้ไม่ว่าเป็นการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
ตัวแบบแบบอิทธิพลทางเดียว หรือแบบอิทธิพลย้อนกลับ
3.
สามารถปรับเปลี่ยนเส้นทางอิทธิพลในตัวแบบหรือตรวจสอบความคลาดเคลื่อนในการวัดของตัวแปร
โดยการตรวจสอบความสัมพันธ์โครงสร้างระหว่างตัวแปรตามทฤษฎีได้หลายวิธี โดยใช้
ไคสแควร์ ดัชนีวัดความพอเหมาะพอดี หรือดัชนีวัดระดับความกลมกลืน(goodness of fit index = GFI) รากของค่าเฉลี่ยกำลังสองของเศษเหลือ(root of mean square residuals = RMR) เป็นต้น
4.
ข้อจำกัดในเรื่องข้อตกลงเบื้องต้นมีน้อยกว่าทำให้ผลการวิเคราะห์มีความถูกต้องมากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิม
โดยเฉพาะข้อที่ว่าด้วยความสัมพันธ์ระหว่างความคลาดเคลื่อน และตัวแปรที่วัดได้หรือสังเกตได้ต้องไม่มีความคลาดเคลื่อน
ข้อมูลส่วนใหญ่จะไม่เป็นไปตามข้อตกลงนี้
5.
การเตรียมข้อมูล การสร้างข้อมูล กระทำได้แม้ข้อมูลจะเป็นตัวแปรที่มีระดับการวัดแบบเรียงอันดับ
หรือมีตัวแปรเซ็นเซอร์ทั้งบนและล่าง ซึ่งเป็นตัวแปรที่มีการแจกแจงไม่เป็นแบบปกติ
ข้อมูลมีความถี่มากๆที่ค่าใดค่าหนึ่ง
ที่มา : https://edu.tsu.ac.th/major/administration/Data/amos_lisrel.doc
ความคิดเห็น
แสดงความคิดเห็น