มีข้อผิดพลาดหลายประการที่ผู้ใช้อาจพบเมื่อใช้ IBM SPSS AMOS สำหรับการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) ข้อผิดพลาดทั่วไปบางประการ ได้แก่ :
- Not meeting the assumptions for SEM: SEM ต้องการสมมติฐานบางประการเกี่ยวกับข้อมูลและแบบจำลองเพื่อให้บรรลุผลที่ถูกต้อง สมมติฐานเหล่านี้รวมถึงความเป็นปกติของข้อมูล ความเป็นอิสระจากข้อผิดพลาด ความเป็นเชิงเส้นของความสัมพันธ์ และความสามารถในการระบุตัวแบบ การไม่เป็นไปตามสมมติฐานเหล่านี้อาจนำไปสู่ข้อผิดพลาดในการประมาณแบบจำลองหรือการตีความผลลัพธ์
- Violation of measurement invariance: ค่าความไม่แปรผันของการวัดคือการสันนิษฐานว่ารายการการวัดของโครงสร้างกำลังวัดโครงสร้างพื้นฐานเดียวกันในกลุ่มหรือชุดย่อยที่แตกต่างกันของข้อมูล การละเมิดสมมติฐานนี้อาจนำไปสู่ผลลัพธ์ที่มีอคติหรือไม่สอดคล้องกัน
- Non-positive definite matrix: วิธีการประมาณค่า SEM เช่น การประมาณโอกาสสูงสุด (ML) ต้องใช้เมทริกซ์ที่แน่นอนที่เป็นบวก มิฉะนั้น กระบวนการประมาณค่าจะไม่สามารถบรรจบกัน ข้อผิดพลาดนี้มักเกิดขึ้นเมื่อมีหลายตัวแปรอิสระหรือเมื่อพยายามประมาณค่าโมเดลด้วยพารามิเตอร์อิสระมากเกินไป
- Specifying incorrect model: การระบุโมเดลที่ไม่ถูกต้อง เช่น การระบุโมเดลการวัดสำหรับตัวแปรแฝง หรือการระบุเส้นทางโครงสร้างระหว่างตัวแปรแฝงและข้อผิดพลาดในการวัด อาจทำให้เกิดข้อผิดพลาดในการประมาณและตีความโมเดล
- Error in defining the model: เช่น การกลับทิศทางของพาธ การระบุพาธระหว่างตัวแปรที่ไม่ได้สังเกต หรือการระบุพาธแบบวงกลม
- Missing data: SEM ต้องการข้อมูลที่ครบถ้วนในการประมาณแบบจำลอง ข้อมูลที่ขาดหายไปอาจนำไปสู่การประมาณพารามิเตอร์ที่มีอคติและผลลัพธ์ที่พอดีกับแบบจำลองที่ไม่ถูกต้อง
โปรดทราบว่าข้อผิดพลาดเหล่านี้อาจเกิดจากปัจจัยต่างๆ ไม่ใช่แค่ข้อจำกัดของซอฟต์แวร์เท่านั้น เพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดเหล่านี้ จำเป็นต้องมีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับทฤษฎี SEM สมมติฐาน และวิธีการประมาณค่า และต้องทำความคุ้นเคยกับความสามารถและข้อจำกัดของซอฟต์แวร์
ช่องทางติดต่อ
Tel: 0924766638 คุณอาจุ้ย
อีเมล: ichalermlarp@gmail.com
LINE: @impressedu
(หยุดทุกวันอาทิตย์)
