คลังเก็บป้ายกำกับ: ตรวจสอบค่าที่ขาดหายไป

เตรียมข้อมูลให้ Clean ก่อนวิเคราะห์ SEM

จะวิเคราะห์ AMOS เก็บข้อมูลมาแล้ว ดูอย่างไรว่าข้อมูลเหล่านั้น Clean เพียงพอหรือไม่?

มีวิธีในการตรวจสอบว่าข้อมูลที่คุณใช้ใน AMOS สำหรับการวิเคราะห์ SEM นั้นสะอาดและพร้อมสำหรับการวิเคราะห์หรือไม่ ต่อไปนี้คือการตรวจสอบทั่วไปบางประการที่คุณสามารถทำได้:

  1. ตรวจสอบข้อมูลที่ขาดหายไป: ตรวจสอบค่าที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลของคุณ หากมีข้อมูลที่ขาดหายไปจำนวนมาก อาจจำเป็นต้องใส่ค่าที่ขาดหายไปหรือลบกรณีเหล่านั้นออกจากการวิเคราะห์
  2. ค่าผิดปกติ: ตรวจสอบค่าผิดปกติในข้อมูลของคุณโดยดูที่ boxplots, histograms หรือ scatter plots หากคุณพบค่าผิดปกติใดๆ ให้พิจารณาว่าเกิดจากข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลหรือสะท้อนถึงคะแนนจริง และตัดสินใจว่าจะลบหรือเก็บไว้
  3. ความปกติ: ประเมินการกระจายข้อมูลของคุณเพื่อตรวจสอบว่าเป็นไปตามการแจกแจงแบบปกติหรือไม่ คุณสามารถใช้ฮิสโทแกรม พล็อตความน่าจะเป็นปกติ หรือการทดสอบชาปิโร-วิลค์เพื่อตรวจสอบความเป็นปกติ หากข้อมูลของคุณไม่ได้รับการแจกจ่ายตามปกติ ให้พิจารณาว่าการแปลงหรือวิธีการประมาณแบบอื่นอาจเหมาะสมหรือไม่
  4. ความเป็นเชิงเส้น: ตรวจสอบความเป็นเชิงเส้นโดยสร้างแผนภาพกระจายของข้อมูลของคุณ หากความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรของคุณไม่เป็นเชิงเส้น ให้พิจารณาใช้โมเดล SEM อื่น
  5. ความเป็นอิสระ: ตรวจสอบความเป็นอิสระระหว่างตัวแปรโดยดูที่เมทริกซ์สหสัมพันธ์ หากความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสูง ให้พิจารณาว่าตัวแปรเหล่านี้เป็นตัวแทนของโครงสร้างพื้นฐานเดียวกันหรือไม่ ในกรณีนี้ การใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักหรือการวิเคราะห์ปัจจัยจะเป็นประโยชน์
  6. การโหลดแฟกเตอร์: เรียกใช้การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจในข้อมูลก่อนที่คุณจะรัน SEM ดูการโหลดแฟกเตอร์และหากมีค่าน้อยกว่า 0.5 เป็นไปได้ว่าตัวแปรสามารถถูกทิ้งได้

โปรดจำไว้ว่านี่เป็นเพียงการตรวจสอบทั่วไปบางส่วน และการตรวจสอบเฉพาะที่คุณต้องทำจะขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและสมมติฐานของแบบจำลอง SEM ของคุณ

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

ตัวเลขอายุผู้วิจัยต้องจัดกลุ่มอายุอย่างไร

หากข้อมูลอายุในแบบสอบถามจำเป็นต้องให้กลุุ่มตัวอย่างกรอกตัวเลขใส่ตัวเลขอายุ ผู้วิจัยต้องจัดกลุ่มอายุอย่างไรก่อนนำไปวิเคราะห์ผลการวิจัย

หากข้อมูลอายุในแบบสอบถามกรอกเป็นตัวเลข มีหลายสิ่งที่คุณสามารถทำได้เพื่อจัดการข้อมูลกลุ่มอายุก่อนนำไปวิเคราะห์ผลการวิจัย ดังนี้:

  1. ตรวจสอบค่าผิดปกติ: ค่าผิดปกติอาจมีผลกระทบอย่างมากต่อผลการวิเคราะห์ คุณสามารถตรวจสอบค่าผิดปกติได้โดยดูที่ค่าต่ำสุดและค่าสูงสุดของตัวแปรอายุ และระบุค่าใดๆ ที่แตกต่างจากค่าอื่นอย่างมีนัยสำคัญ
  2. ตรวจสอบค่าที่ขาดหายไป: ค่าที่ขาดหายไปอาจส่งผลต่อความถูกต้องของผลลัพธ์ คุณควรตรวจสอบค่าที่ขาดหายไปโดยใช้ตัวเลือก “ความถี่” ใน SPSS หรือโดยการค้นหาค่า “ไม่มี” หรือ “NA” ในข้อมูล
  3. เข้ารหัสข้อมูลใหม่: คุณสามารถเข้ารหัสข้อมูลใหม่ได้โดยการสร้างกลุ่มอายุหรือช่วงอายุเพื่อให้ง่ายต่อการวิเคราะห์ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถจัดกลุ่มอายุเป็นหมวดหมู่ เช่น “18-25”, “26-35”, “36-45” เป็นต้น
  4. ตรวจสอบการกระจายข้อมูล: สิ่งสำคัญคือต้องตรวจสอบการกระจายของข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติที่คุณวางแผนจะดำเนินการ ตัวอย่างเช่น หากคุณวางแผนที่จะใช้การทดสอบพาราเมตริก ข้อมูลควรได้รับการกระจายตามปกติ
  5. ตรวจสอบความถูกต้องของการป้อนข้อมูล: ความถูกต้องของการป้อนข้อมูลมีความสำคัญต่อความถูกต้องของผลลัพธ์ คุณสามารถตรวจสอบความถูกต้องได้โดยการตรวจสอบข้อมูลซ้ำ ป้อนข้อมูลซ้ำ หรือเปรียบเทียบข้อมูลกับแบบสอบถามต้นฉบับ
  6. การล้างข้อมูล: การล้างข้อมูลช่วยลบข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง ซ้ำซ้อน หรือไม่สอดคล้องกัน สิ่งนี้สามารถช่วยให้มั่นใจถึงความถูกต้องของผลลัพธ์

สิ่งสำคัญคือต้องระลึกไว้เสมอว่าการจัดการข้อมูลกลุ่มอายุเป็นขั้นตอนสำคัญในกระบวนการวิจัย และจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องตรวจสอบความถูกต้องของผลลัพธ์ เมื่อทำตามขั้นตอนเหล่านี้ คุณจะมั่นใจได้ว่าข้อมูลของคุณถูกต้องและพร้อมสำหรับการวิเคราะห์

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