คลังเก็บป้ายกำกับ: แบบจำลองไม่พอดีกับข้อมูล

ข้อผิดพลาด AMOS - Proceed with Analysis (2) Residual Erro

ข้อผิดพลาด AMOS – Proceed with Analysis (2) Residual Error ข้อผิดพลาดนี้เกิดขึ้นได้อย่างไร ผลกระทบคืออะไร และจะแก้ไขข้อผิดพลาดนี้ได้อย่างไร?

ใน AMOS ข้อความ “Proceed with Analysis (2) Residual Error” จะถูกสร้างขึ้นเมื่อ AMOS พบข้อผิดพลาดขณะประเมินแบบจำลอง ข้อความแสดงข้อผิดพลาดจะถูกสร้างขึ้นเมื่อความแตกต่างระหว่างเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมที่ประเมินและสังเกตได้เกินกว่าค่าเกณฑ์ที่กำหนดโดย AMOS

ข้อความแสดงข้อผิดพลาดนี้ระบุว่าแบบจำลองไม่พอดีกับข้อมูล และมีความคลาดเคลื่อนอย่างมากระหว่างเมทริกซ์ความแปรปรวนร่วมที่สังเกตได้และที่ประมาณค่าไว้ สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ ได้แก่ :

  1. ข้อผิดพลาดข้อมูลจำเพาะ: โมเดลไม่ได้ระบุอย่างถูกต้องและไม่ได้แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในข้อมูลอย่างถูกต้อง
  2. ข้อผิดพลาดของข้อมูล: ข้อมูลมีค่าผิดปกติหรือข้อผิดพลาดที่ไม่ได้นำมาพิจารณาในแบบจำลอง
  3. ขนาดตัวอย่าง: ขนาดตัวอย่างอาจเล็กเกินไปที่จะประมาณค่าพารามิเตอร์ของแบบจำลองได้อย่างถูกต้อง

ผลกระทบของข้อผิดพลาดนี้คือพารามิเตอร์แบบจำลองจะไม่น่าเชื่อถือและการคาดคะเนของแบบจำลองจะไม่แม่นยำ

ในการแก้ไขข้อผิดพลาดนี้ คุณสามารถลองทำดังต่อไปนี้:

  1. ตรวจสอบค่าผิดปกติและข้อมูลที่ขาดหายไปในชุดข้อมูลของคุณและแก้ไขให้ถูกต้อง
  2. ระบุรุ่นอีกครั้ง: ตรวจสอบการระบุรุ่นที่ไม่ถูกต้องและแก้ไขโดยการเพิ่มหรือลบเส้นทาง
  3. มองหารุ่นอื่น: ลองรุ่นต่างๆ แล้วเปรียบเทียบผลลัพธ์เพื่อหารุ่นที่เหมาะสมที่สุด
  4. ตรวจสอบการกระจายของข้อมูลและพิจารณาใช้การแปลงที่เหมาะสมหากข้อมูลไม่ได้รับการแจกจ่ายตามปกติ
  5. เพิ่มขนาดตัวอย่าง: เพิ่มขนาดตัวอย่างและดูว่าแบบจำลองดีขึ้นหรือไม่
  6. ตรวจสอบสมมติฐานของแบบจำลอง: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าเป็นไปตามสมมติฐานของแบบจำลอง เช่น ค่าปกติหลายตัวแปร ความเป็นเส้นตรง และความเป็นอิสระจากข้อผิดพลาด
  7. ลองใช้เทคนิคการประมาณแบบต่างๆ: AMOS อนุญาตให้ใช้เทคนิคการประมาณหลายแบบ เช่น ML, WLS, GLS และ Robust ML ลองใช้เทคนิคต่างๆ และเปรียบเทียบผลลัพธ์เพื่อหาเทคนิคการประมาณที่เหมาะสมที่สุด

โปรดทราบว่าข้อความแสดงข้อผิดพลาดระบุว่ามีปัญหากับโมเดลและไม่ควรเพิกเฉย สิ่งสำคัญคือต้องทำความเข้าใจว่าเหตุใดข้อความแสดงข้อผิดพลาดจึงถูกสร้างขึ้น และเพื่อแก้ไขปัญหาพื้นฐานเพื่อให้แน่ใจว่าแบบจำลองนั้นให้ผลลัพธ์ที่น่าเชื่อถือและแม่นยำ

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