คลังเก็บป้ายกำกับ: การตรวจสอบสมมติฐาน

รัน SEM ด้วย AMOS

รัน SEM ด้วย AMOS ปรากฎว่าทำไปทำมาโปรแกรมให้โยงค่า COV ของ error จากตัวแปร X ไปหาค่า error ของตัวแปร Y ไม่ทราบว่ากรณีนี้สามารถทำได้หรือไม่

เป็นไปได้ที่จะเชื่อมโยงค่าความแปรปรวนร่วม (COV) ของค่าความผิดพลาดของตัวแปรหนึ่ง (X) กับค่าความผิดพลาดของตัวแปรอื่น (Y) ในการวิเคราะห์การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) แต่ขึ้นอยู่กับบริบทเฉพาะของการศึกษาของคุณ และสมมติฐานของแบบจำลองของคุณ ใน SEM การเชื่อมโยงเงื่อนไขข้อผิดพลาดของตัวแปรสองตัวโดยทั่วไปจะเรียกว่า ‘ความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาด’ หรือ ‘ความแปรปรวนร่วมที่เหลือ’

เมื่อคุณรวมความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดในแบบจำลอง SEM ของคุณ คุณกำลังสันนิษฐานว่าข้อผิดพลาดของตัวแปรทั้งสองไม่เป็นอิสระจากกันและมีความสัมพันธ์กัน นี่อาจเป็นสมมติฐานที่เหมาะสมหากมีเหตุผลให้เชื่อได้ว่าข้อผิดพลาดนั้นเกี่ยวข้องกัน ตัวอย่างเช่น หากมีข้อผิดพลาดในการวัดที่ส่งผลต่อตัวแปรทั้งสอง หรือหากตัวแปรเกี่ยวข้องกันจริง ๆ ด้วยวิธีที่ซับซ้อนกว่าบัญชีแบบจำลองของคุณ 

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องระมัดระวังเมื่อรวมความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดในโมเดลของคุณ การเพิ่มความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดสามารถเพิ่มความซับซ้อนของโมเดลของคุณได้อย่างมาก ทำให้ตีความได้ยากขึ้นและเพิ่มโอกาสในการกำหนดโมเดลผิดพลาด การรวมลิงก์ดังกล่าวอาจนำไปสู่ปัญหาเกี่ยวกับการระบุ การระบุโซลูชันเฉพาะ และการประมาณค่าพารามิเตอร์ ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่การรวมความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาดจะต้องได้รับการพิสูจน์โดยความรู้เดิมหรือหลักฐานที่ชัดเจน

การตรวจสอบสมมติฐานของ SEM เช่น ค่าปกติหลายตัวแปร ความเป็นเส้นตรง และความเป็นอิสระของข้อผิดพลาดจะเป็นประโยชน์ หากไม่เป็นไปตามสมมติฐานของคุณหรือหากคุณไม่มีเหตุผลที่ดีที่จะรวมค่าความแปรปรวนร่วมของข้อผิดพลาด จะเป็นการดีกว่าที่จะลบออกจากแบบจำลองของคุณ

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)

ความสำคัญของการตรวจสอบสมมติฐานในทางสถิติspss

ความสำคัญของการตรวจสอบสมมติฐานของการทดสอบทางสถิติใน SPSS 

สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบสมมติฐานของการทดสอบทางสถิติใน SPSS (หรือซอฟต์แวร์ทางสถิติใดๆ) เนื่องจากสมมติฐานเป็นรากฐานของการทดสอบทางสถิติ หากไม่เป็นไปตามสมมติฐาน ผลของการทดสอบทางสถิติอาจไม่ถูกต้องและไม่สามารถตีความได้อย่างถูกต้อง มีข้อสันนิษฐานหลายประการที่มักถูกตรวจสอบสำหรับการทดสอบทางสถิติใน SPSS ได้แก่:

1. ความปกติ: ข้อมูลควรได้รับการกระจายตามปกติ สมมติฐานนี้มักถูกตรวจสอบโดยใช้ฮิสโตแกรมหรือโครงร่างความน่าจะเป็นปกติ

2. ความเป็นอิสระ: การสังเกตควรเป็นอิสระจากกัน ซึ่งหมายความว่าผลของการสังเกตหนึ่งครั้งไม่ควรได้รับอิทธิพลจากผลของการสังเกตอื่นๆ

3. ผลต่างที่เท่ากัน: ผลต่างของกลุ่มที่เปรียบเทียบควรเท่ากัน สมมติฐานนี้มักถูกตรวจสอบโดยใช้การทดสอบความสม่ำเสมอของความแปรปรวน

4. ความเป็นเชิงเส้น: ควรมีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรที่กำลังวิเคราะห์ สมมติฐานนี้มักถูกตรวจสอบโดยใช้แผนภาพกระจาย

ด้วยการตรวจสอบสมมติฐานของการทดสอบทางสถิติ คุณจะมั่นใจได้ว่าผลลัพธ์ของการทดสอบนั้นถูกต้องและสามารถตีความได้อย่างมั่นใจ

ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)