Transcript Path analysis กลุ่ม8 - หลักสูตรปรัชญาดุษฏีบัณฑิต สาขาวิชาวิจัยหลักสูตร

การวิเคราะห์เส้นทาง
(PATH ANALYSIS)
นาย นิติธาร ชูทรัพย์ 533JCe 202
นางสาวสุทธิดา รักษาขันธ์ 533JCe 214
นางสาวกนกอร กวานสุพรรณ 533JCe 216
วิจยั หลักสูตรและการสอน
PATH ANALYSIS คาที่ใช้กนั

การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
การวิเคราะห์แผนภาพเส้นทาง
การวิเคราะห์เชิงสาเหตุ
การวิเคราะห์เส้นทาง
การวิเคราะห์อท
ิ ธิพล
การวิเคราะห์เชิงวิถี
การวิเคราะห์เส้นโยง
การวิเคราะห์โมเดลเส้นโยง
PATH ANALYSIS
 ศ.ดร.สุชาติ ประสิทธิ์รฐั สินธุ์(2523, 2540) การวิเคราะห์เส้นทาง (ความสัมพันธ์)
 รศ.ดร.อานวย เลิศชยันตี(2545) การวิเคราะห์เชิงวิถี
 ศ.ดร.สาเริง บุญเรืองรัตน์(2526) การวิเคราะห์สาเหตุ
 รศ.ดร.บุญชม ศรีสะอาด(2547) การวิเคราะห์เส้นทาง การวิเคราะห์สาเหตุ
 ศ.ดร.ปุรชัย เปี่ ยมสมบูรณ์ (2535) การวิเคราะห์เส้นโยง
 รศ.ดร.ศิรชิ ยั กาญจนวาสี(2532) ทับศัพท์ PATH ANALYSIS
 ดร.นงราม เศรษฐพานิช(2526) การวิเคราะห์โมเดลเส้นโยง
 ศ.ดร.นงลักษณ์ วิรชั ชัย (2533) การวิเคราะห์เส้นทางอิทธิพล การวิเคราะห์อทิ ธิพล
3
เนื้อหาที่แนะนา
ความหมายของการวิเคราะห์เส้นทาง
การวิเคราะห์เส้นทางตามแนวทางที่วิจยั หรือ
พัฒนาขึ้น
หลักการของสัมประสิทธิ์เส้นทาง
การสร้างแผนภาพหรือรูปแบบแสดงอิทธิพลทาง
ทฤษฎี
การสร้างสมการโครงสร้าง
เนื้อหาที่แนะนา (ต่อ)
วิธีวิเคราะห์เส้นทาง
การแปลความหมายผลการวิเคราะห์ขอ้ มูล
ตัวอย่างงานวิจยั ที่ใช้ในการวิเคราะห์เส้นทาง
บทสรุป
ความรูเ้ บื้องต้นเกีย่ วกับการวิเคราะห์เส้นทาง
การวิเคราะห์เส้นทาง (Path analysis)
เป็ นการศึกษาความสัมพันธ์ของตัวแปรในเชิงเหตุและผล เป็ นวิธีท่ีมี
พื้นฐานทางสถิติมาจากการวิเคราะห์การถดถอย
(Regression analysis) โดยอาศัยแผนภาพและ
สมการโครงสร้างของแผนภาพเป็ นหลักในการนามาวิเคราะห์และ
อธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรเหตุท่ีมีต่อตัวแปรผลทัง้ ในด้านขนาด
และทิศทาง อีกทัง้ ยังสามารถอธิบายความสัมพันธ์ได้ทงั้ ความสัมพันธ์
ทางตรงและทางอ้อม
Path Analysis
1.
เป็ นการศึกษาอิทธิพลระหว่างตัวแปรต่าง ๆ เพือ่
ดูว่ามีอทิ ธิพลทางตรงและอิทธิพลทางอ้อมของตัวแปรที่
สันนิษฐานว่าเป็ นสาเหตุต่อตัวแปรที่เป็ นผลหรือไม่
2. สัมประสิทธิ์เส้นทาง เป็ นค่าที่บ่งบอกถึงอิทธิพล
ทางตรงของตัวแปรที่เป็ นสาเหตุท่ีทาให้อกี ตัวหนึ่ง
เปลีย่ นแปลงไป
* เพือ่ หาความสัมพันธ์และพยากรณ์และศึกษา
อิทธิพลเชิงสาเหตุ (PATH ANALYSIS)
* การวิจยั ที่มุ่งแสวงหาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
(Causal Analysis)
ความรู้ เบือ้ งต้ นเกีย่ วกับโมเดลเชิงสาเหตุ
(Causal Relationship Model)
 การวิจยั ทางสังคมศาสตร์และพฤติกรรมศาสตร์ มุง่ บรรยาย
(description)
มุง่ อธิบาย(explanation) การพยากรณ์(prediction) และการควบคุม
(control) ปรากฏการณ์ทางธรรมชาติ
่ กั วิจยั สร้างขึ้นตามทฤษฎีแทนปรากฎการณ์ทเ่ี กิดขึ้นจริงตาม
 โมเดลการวิจยั เป็ นสิง่ ทีน
ธรรมชาติ
ความเข้าใจที่คลาดเคลื่อนเกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
(Bollen 1989, 72-77 อ้างในนงลักษณ์ 2543, 5-7 )
1. Experimental Research เป็ นการศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุได้อย่าง
สมบูรณ์ , Non-Experimental Research ไม่สามารถใช้ศึกษา
ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุได้
9
2. การวิเคราะห์โมเดลลิสเรลพิสูจน์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุได้
สั ญลักษณ์ ของโมเดลเชิงสาเหตุ
ตัวแปรที่สังเกตได้
ตัวแปรแฝงหรื อองค์ประกอบ
ปลาย
หัว ตัวแปรปลายมีผลโดยตรงต่อตัวแปรหัว
(ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ)
ตัวแปรมีความสัมพันธ์กนั
10
ตัวอย่ างการอ่านสั ญลักษณ์ ของโมเดลเชิงสาเหตุ
Y
X
X1
X2
ตัวแปรที่สังเกตได้ X มีอิทธิพลโดยตรงขนาด
ต่อการเปลี่ยนแปลงที่สังเกตได้ Y โดยมี
ความคลาดเคลื่อนสุ่ มในการทานายขนาด
ตัวแปรที่สังเกตได้ X1 และ X1 มีความสัมพันธ์กนั
โดยมีความแปรปรวนร่ วมเท่ากับ
11
ประเภทของโมเดลเชิงสาเหตุ
(Causal or Relationship Model)
Manifest(Observed) / Latent
(Unobserved)
Recursive / Non- Recursive
Manifest(Observed) Multiple Regression
Analysis, Path Analysis
Latent (Unobserved) Factor Analysis
Recursive ทางเดียว Non- Recursive ย้ อนกลับ
12
การสร้ างโมเดลเชิงสาเหตุ
13
การวิเคราะห์ โมเดลเชิงสาเหตุ
Regression Model
Path Model
Factor Analysis Model
๏ EFM
๏ CFM
Covariance Structure Model
= LISREL
14
การวิเคราะห์ โมเดลเชิงสาเหตุ
Regression Model
Model :
(Multiple regression)
ตัวอย่าง
X1 b1
b2
X1
b3
X1
e
Y
15
การวิเคราะห์
โมเดลเชิงสาเหตุ
Path Model
Model : ตัวแปรอยูใ่ นรูปของคะแนนมาตรฐาน Y= XB+e
ตัวอย่าง แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง X1 - X4
โดย X1 ไม่ได้ถูกกาหนดโดยตัวแปรใด(Exogenous V.)
X2-X4 ถูกกาหนดโดยตัวแปรใดตัวแปรหนึ่งในโมเดล (Endogenous
V.)
X2 = p21X1 + e2
X3 = p31X1 +
p32X2 + e3
X4 = p42X2 +
16
p43X3 + e4
การวิเคราะห์
Factor Analysis Model
โมเดลเชิงสาเหตุ
EFM Exploratory Factor Model: EFM
Model : ตัวแปรอยูใ่ นรู ปของคะแนนมาตรฐาน
หรื อ
ตัวอย่าง สมมติวา่ มีตวั ประกอบร่วมอยู่ 2 คุณลักษณะที่เป็ น
ตัวแปรแฝงของตัวแปรที่สังเกตค่าได้ 6 ตัวแปร
17
การวิเคราะห์
โมเดลเชิงสาเหตุ
CFM
Factor Analysis Model
Confirmatory Factor Model: CFM
Model : ยอมให้ตวั ประกอบบางตัวมีความสัมพันธ์กนั
ตัวอย่าง สมมติวา่ มีตวั ประกอบร่วมอยู่ 2 คุณลักษณะที่เป็ น
ตัวแปรแฝงของตัวแปรที่สังเกตค่าได้ 3 ตัวแปร
18
การวิเคราะห์
โมเดลเชิงสาเหตุ
Covariance Structure Model
:
เป็ นการประยุLISREL
กต์เพื่อการศึกษาความสัมพันธ์เชิงโครงสร้าง
(Structural Relation) ระหว่างตัวแปรแฝง
โดยการประยุกต์หลักการของ
Path Analysis และ Confirmatory Factor
Model: CFM
19
Covariance Structure Model : LISREL
การศึกษาความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรในการวิจยั
ที่ไม่ใช่การทดลองนั้นนักวิจยั หลายท่านได้พฒั นาวิธีการวิเคราะห์ขอ้ มูลขึ้น
เพื่อใช้ในการศึกษา สรุ ปรวมได้ 6 วิธี (นงลักษณ์ วิรัชชัย, 2538) ดังนี้
1. การวิเคราะห์ตารางไขว้ (Cross Table Analysis)
2. โมเดลล็อกลิเนียร์ (Loglinear Model)
3. การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (Correlation Analysis)
4. การวิเคราะห์อิทธิ พลแบบดั้งเดิม (Classical Path Analysis)
5. การวิเคราะห์ในสาขาเศรษฐมิติ (Economatric)
6. การวิเคราะห์โมเดลลิสเรล (Lisrel Model)
20
โปรแกรม AMOS
21
โปรแกรม EQS
22
GREEK ALPHABETS
23
สุชาติ ประสิทธิ์รฐั สินธุ์ (2537: 29)
กล่าวว่า การวิเคราะห์เส้นทางเป็ นเทคนิคที่ผูว้ ิจยั
ต้องการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหตุและ
ตัวแปรผล โดยเปิ ดโอกาสให้ตวั แปรเหตุแต่ละตัว
มีผลเชิงสาเหตุทางตรงและ/หรือทางอ้อมต่อตัวแปรผล
ตามกรอบแนวคิดที่ผูว้ ิจยั เขียนขึ้นเป็ นแผนภาพ
เส้นทาง (path diagram) หรือตามสมการ
โครงสร้าง (structural equation)
โดยมักจะใช้แผนภาพและสมการโครงสร้างไปพร้อม ๆ
กัน
นงลักษณ์ วิรชั ชัย (2542: 40) กล่าวว่า
การวิเคราะห์เส้นทาง เป็ นวิธีการประยุกต์การวิเคราะห์
การถดถอยพหุคูณ เพือ่ หาความสัมพันธ์เชิงเหตุผลและ
ผลระหว่างตัวแปรเชิงปริมาณตามพื้นความรูท้ างทฤษฎี ให้
ทราบว่าตัวแปรซึง่ เป็ นเหตุมีอทิ ธิพลต่อ
ตัวแปรซึง่ เป็ นผลในลักษณะใด อิทธิพลแต่ละประเภท
มีปริมาณและทิศทางอย่างไร เพือ่ วิเคราะห์ตรวจสอบ
ทฤษฎีว่ารูปแบบความสัมพันธ์เชิงเหตุผลและผลจาก
ปรากฏการณ์จริงสอดคล้องหรือขัดแย้งกับความสัมพันธ์ตาม
ทฤษฎี
สาราญ มีแจ้ง (2544 : 65) กล่าวว่า
การวิเคราะห์เส้นทาง เป็ นเทคนิคทางสถิตทิ ่ีอาศัย
การประยุกต์การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ โดย
ศึกษาขนาดและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่าง
ตัวแปรเหตุท่ีมีผลต่อตัวแปรตามทัง้ ทางตรงและ
ทางอ้อม ซึง่ ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลนี้
สามารถนามาเขียนอธิบายได้ดว้ ยรูปแบบจาลอง
โมเดลและสมการโครงสร้างตามรูปแบบจาลองที่
สร้างขึ้น
สรุปความหมายของการวิเคราะห์เส้นทาง
การวิเคราะห์เส้นทาง เป็ นเทคนิคทางสถิติท่ีอธิบายทิศทาง
และความสัมพันธ์เชิงเหตุผลตามแบบจาลองที่ผูว้ ิจยั พัฒนาขึ้นมาจาก
หลักการ แนวคิดหรือทฤษฎีเป็ นหลัก โดยผลของการศึกษาจะทาให้
ทราบขนาดและทิศทางของผลทางตรง (direct effect)
และผลทางอ้อม (indirect effect) ระหว่างตัวแปรคัด
สรรที่เกิดขึ้นตามช่วงเวลา (chronological
order) หรือตามเหตุการณ์ (event) ที่เกิดขึ้นก่อนหลัง
ในแบบจาลองนัน้ ๆ
การวิเคราะห์เส้นทางตามแนวทางที่วิจยั หรือพัฒนาขึ้น
1. การวิเคราะห์เส้นทางแบบดัง้ เดิม
2. การวิเคราะห์เส้นทางด้วยโปรแกรมเฉพาะทางด้าน
คอมพิวเตอร์
วิธีการวิเคราะห์เส้นทางแบบดัง้ เดิม

(Path
Analysis with Correlation :PAR)
การวิเคราะห์เส้นทางแบบพี เอ อาร์
การวิเคราะห์เส้นทางแบบพี เอ คิว
(Path Analysis with Q Statistic :
PAQ)
การวิเคราะห์เส้นทางแบบพี เอ แอล
(Path Analysis with LISREL :
PAL)
1. การวิเคราะห์เส้นทางแบบดัง้ เดิม
เป็ นวิธีท่ีมีการประมาณค่าพารามิเตอร์ดว้ ยวิธีกาลัง
สองน้อยที่สดุ ซึง่ จะวิเคราะห์ค่าพารามิเตอร์จากการถดถอย
สมการโครงสร้างของที่ละสมการ และ มีการตรวจสอบ
ความสอดคล้องหรือความตรงของรูปแบบ 2 วิธี คือ
1. วิธีดนั แคน (Duncan)
2. วิธีของสเปซท์ (Specht)
1. วิธีดนั แคน (DUNCAN)
ที่ตรวจสอบความสอดคล้องหรือความตรงของรูปแบบด้วยการ
เปรียบเทียบค่าสหสัมพันธ์ท่ีคานวณจากสูตรสหสัมพันธ์ของ เพียร์สนั
(Pearson Correlation) กับค่าสหสัมพันธ์ท่ี
คานวณมาจากค่าสัมประสิทธิ์เส้นตรง ซึง่ เรียกการวิเคราะห์เส้นทางแบบ
นี้ว่า การวิเคราะห์เส้นทางแบบพี เอ อาร์ (Path
Analysis with Correlation : PAR)
ส่วนการตรวจสอบความสอดคล้องอีกวิธีหนึง่ คือ
2. วิธีของสเปซท์ (SPECHT)
ตรวจสอบความสอดคล้องของรูปแบบด้วยค่าสถิติ คิว
(Q Statistic) จึงเรียกว่า การวิเคราะห์เส้นทางแบบนี้ว่า
การวิเคราะห์เส้นทางแบบพี เอ คิว (Path Analysis with
Q Statistic : PAQ)
เนือ่ งจากการวิเคราะห์เส้นทางแบบพี เอ อาร์ เป็ นวิธีท่ีตอ้ ง
คานวณยุ่งยาก เพราะผูว้ ิจยั ต้องทาเองและไม่มีการทดสอบนัยสาคัญทางสถิติของการตรวจสอบความ
สอดคล้องหรือความตรงของรูปแบบซึง่ อาจทาให้เกิดความ ผิดพลาดในการอธิบายความหมายของรูปแบบ
ได้ จึงไม่ค่อยเป็ นที่นยิ มกันใน ปั จจุบนั จึงทาให้นกั วิจยั นิยมใช้ การวิเคราะห์เส้นทางการวิเคราะห์เส้นทาง
แบบพี เอ คิว เป็ นส่วนใหญ่
การวิเคราะห์เส้นทางด้วยโปรแกรมเฉพาะ
ทางด้านคอมพิวเตอร์
เป็ นเทคนิคการวิเคราะห์ค่าพารามิเตอร์ดว้ ยโปรแกรมคอมพิวเตอร์
นามาคานวณการวิเคราะห์เส้นทางโดยเฉพาะ
โปรแกรมลิสคอมป์ (Liscomp)
โปรแกรมเอ็คซ์ (EQS)
โปรแกรมลิสเรล (LISREL)

แต่ท่ีนกั วิจยั ที่นยิ มใช้กนั คือ โปรแกรมลิสเรล หรือ
พี เอ แอล (Path Analysis with
LISREL : PAL)
การวิเคราะห์เส้นทางแบบพี เอ แอล
(PATH ANALYSIS WITH LISREL : PAL)
พัฒนาโดยการนาวิธีประมาณค่าพารามิเตอร์หลาย ๆ วิธีมา
รวมกันโดยใช้โปรแกรมลิสเรล โดยเฉพาะการประมาณค่าด้วย
วิธีความเป็ นไปได้สงู สุด (Maximum
Likelihood : ML) ที่สามารถประมาณ
ค่าพารามิเตอร์โดยวิเคราะห์รวมทุกสมการในแผนภาพไป
พร้อม ๆ กัน นอกจากนี้ยงั สามารถวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิง
เหตุผลและผลที่เป็ นความสัมพันธ์ยอ้ นกลับ
การวิเคราะห์เส้นทาง มีลกั ษณะใหญ่ ๆ 3 ประการ
1.
2.
3.
เป็ นเทคนิคทางสถิตทิ ่ีอาศัยการประยุกต์การวิเคราะห์
ถดถอยพหุคูณ
เป็ นการศึกษาขนาดและทิศทางของความสัมพันธ์ระหว่ างตัว
แปรเหตุท่ีมีต่อตัวแปรผลทัง้ ทางตรงและทางอ้อม
ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลนี้ สามารถนามาเขียนอธิบาย
ได้ดว้ ยรูปแบบจาลองโมเดลและสมการโครงสร้างตามรูป
แบบจาลองที่สร้างขึ้น
หลักการของสัมประสิทธิ์เส้นทาง
รูปแบบแสดงอิทธิพลทางทฤษฎี ผูว้ ิจยั สามารถแยกค่าความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรใน
รูปแบบ (r) ออกเป็ นผลรวมของพารามิเตอร์ตามทฤษฎีสมั ประสิทธิ์เส้นทางได้โดยที่
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองตัวในโมเดลมีค่าเท่ากับผลบวกของอิทธิพล
ทางตรง (Direct Effect : DE) อิทธิพลทางอ้อม (Indirect
Effect : IE) ความสัมพันธ์เทียม (Spurious
Relationship : SR) อิทธิพลร่วม (Joint Effect :
JE) ที่ไม่สามารถแยกได้ว่าเป็ นอิทธิพลแบบใด ดังสมการต่อไปนี้ (นงลักษณ์ วิรชั
ชัย.2537 : 180)
r = DE+IE+SR+JE
ในการวิเคราะห์เส้นทาง ผูว้ ิจยั ประมาณค่าอิทธิพลทางตรงได้จากการประมาณ
ค่าพารามิเตอร์ในสมการถดถอยตามสมการโครงสร้างของรูปแบบ แล้วนาค่า
อิทธิพลทางตรงนัน้ มาประมาณค่าอิทธิพลทางอ้อม ส่วนอิทธิร่วมและอิทธิพล
เทียมหาได้จากการหาผลคูณของอิทธิพลทางตรงตามลูกศรในรูปแบบ แต่ในการ
วิเคราะห์เส้นทางนัน้ เพียงแต่ประมาณค่าสหสัมพันธ์จากอิทธิพลทางตรงและ
อิทธิพลทางอ้อมเท่านัน้ ไม่ควรรวมความสัมพันธ์เทียมและอิทธิพลร่วมเพราะ ถ้า
รูปแบบแสดงอิทธิพลมีความตรงและความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเป็ น
ความสัมพันธ์เชิงเหตุผลและผลจริง ค่าความสัมพันธ์เทียมและอิทธิพลร่วมควร
จะเป็ นศูนย์ (นงลักษณ์ วิรชั ชัย.2537 : 182) ดังนัน้ ค่าสหสัมพันธ์จงึ สามารถ
ประมาณค่าจากผลบวกของอิทธิพลทางตรงและอิทธิพลทางอ้อมเพียงสองส่วน
เท่านัน้ ซึง่ สามารถเขียนสมการใหม่ได้ ดังนี้
r = DE+IE
รูปแบบของความสัมพันธ์ของตัวแปร
1.
2.
3.
4.
5.
6.
ความสัมพันธ์แท้จริง (true Correlation)
ความสัมพันธ์เทียม (Spurious Relationship)
ความสัมพันธ์ท่ีเกิดจากอิทธิพลส่งผ่านจากตัวแปรคัน่ กลาง
(Intervening Variable)
ไม่มีความสัมพันธ์กนั เลย (No Correlation)
ความสัมพันธ์มีอทิ ธิพลทางอ้อมและทางตรง (Directed &
Indirect Effect)
ความสัมพันธ์เชิงเหตุผลย้อนกลับ (Reciprocal Causal
Relationship)
1. ความสัมพันธ์แท้จริง
(TRUECORRELATION)
1.
ความสัมพันธ์แท้จริง (True
Correlation)
เป็ นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยไม่มีตวั
แปรอืน่ เข้ามาเกีย่ วข้อง Z
X
Y
2. ความสัมพันธ์เทียม
( SPURIOUS RELATIONSHIP)
2. ความสัมพันธ์เทียม
( Spurious Relationship)
เป็ นความสัมพันธ์ระหว่าง
ตัวแปร 2 ตัว โดยที่ตวั แปรทัง้ สองไม่มีความสัมพันธ์
กันเลย แต่ได้รบั อิทธิพลจากตัวแปรอืน่ ที่เป็ นตัวแปร
เดียวกัน
Z
X
Y
3. ความสัมพันธ์ท่ีเกิดจากอิทธิพลส่งผ่านตัวแปรคัน่ กลาง
(INTERVENING VARIABLE)
3. ความสัมพันธ์ท่ีเกิดจากอิทธิพลส่งผ่านตัวแปร
คัน่ กลาง
(Intervening Variable)
เป็ นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 2 ตัว โดยมีตวั
แปรอืน่ เข้ามาเป็ นตัวเชือ่ มความสัมพันธ์
X
Z
Y
4. การไม่มีความสัมพันธ์ (NO
CORRELATION)
4. การไม่มีความสัมพันธ์ (No
Correlation) เป็ น
เป็ นลักษณะที่ตวั แปร 2 ตัว ไม่มีส่วนเกีย่ วข้อง เมื่อหา
ความสัมพันธ์จะมีค่าเป็ นศูนย์หรือเข้าใกล้ศูนย์
Z
X
Y
5. ความสัมพันธ์มีอทิ ธิพลทางตรงและทางอ้อม
(DIRECT EFFECT AND INDIRECT
EFFECT)
5. ความสัมพันธ์มีอท
ิ ธิพลทางตรงและทางอ้อม
(Direct Effect And Indirect
Effect) เป็ นความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรเหตุท่ีมีอทิ ธิพลทางตรงต่อตัวแปรผล
นอกจากนี้ตวั แปรเหตุยงั มีอทิ ธิพลทางอ้อมต่อตัวแปรผลโดยส่งผ่านตัวแปรอืน่
Z
X
Y
6. ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลย้อนกลับ
(RECIPROCAL CAUSAL RELATIONSHIP)
6. ความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลย้อนกลับ
เป็ นความสัมพันธ์ของตัวแปรสองตัวที่ต่างมี
อิทธิพลซึง่ กันและกัน
X
Y
ตัวแปรในรูปแบบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
1.
2.
3.
ตัวแปรภายนอก (Exogenous
Variable)
ตัวแปรภายใน (Endogenous
Variable)
ตัวแปรส่วนที่เหลือ (Residual
Variable : e)
ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรภายนอกกับตัวแปรภายใน
e1
e4
e3
X1
X3
X2
e2
Y
1. ต ัวแปรภายนอก
(EXOGENOUS VARIABLE)
ตัวแปรภายนอก (Exogenous
Variable) หมายถึง ตัวแปรที่
นักวิจยั ไม่สนใจศึกษาสาเหตุของตัวแปร
เหล่านี้ ตัวแปรสาเหตุตวั แปรภายนอกจึง
ไม่ปรากฏในโมเดล
2. ตัวแปรภายใน
(ENDOGENOUS VARIABLE)
ตัวแปรภายใน (Endogenous
Variable) หมายถึง ตัวแปรที่
นักวิจยั สนใจศึกษาว่าได้รบั อิทธิพล
จากตัวแปรใด สาเหตุของตัวแปร
ภายในจะแสดงไว้ในโมเดลอย่าง
ชัดเจน
3. ตัวแปรส่วนที่เหลือ
(RESIDUAL VARIABLE : E)
ตัวแปรส่วนที่เหลือ (Residual
Variable : e) หมายถึง ตัวแปรที่
ไม่ปรากฏอยู่ในโมเดล แต่อาจมี
อิทธิพลต่อตัวแปรที่อยู่ในโมเดลที่
สร้างขึ้นได้
แบ่งประเภทของตัวแปรในโมเดลการวิจยั ตามลักษณะ
การวัด
แบ่งได้ 2 ประเภท
1. ตัวแปรแฝง (Latent or
unobserved variable)
2. ตัวแปรสังเกตได้ (observed variable)
แบบจาลองเส้นแสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
X1
X3
X2
ตัวแปรทีอ่ ยู่หัวลูกรร
Y
X1
ตัวแปรเหตุ
x2
ตัวแปรผล
การสร้างแผนภาพหรือรูปแบบแสดงอิทธิพลทางทฤษฎี
วิธีการสร้างแผนภาพแสดงอิทธิพลตามทฤษฎี แบ่งออกเป็ น 2 ตอน คือ
ตอนที่ 1 ศึกษาทฤษฎี งานวิจยั และแนวคิดที่เกีย่ วข้องกับเรือ่ งหรือ
ปรากฏการณ์ท่ีจะทาการวิจยั
ตอนที่ 2 จัดลาดับตัวแปรว่าตัวแปรใดเป็ นสาเหตุของตัวแปร แล้วกาหนด
เป็ นรูปแบบหรือแผนภาพ
การจัดลาดับตัวแปรในรูปแบบหรือแผนภาพที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่าง
ตัวแปรจะต้องจัดจากซ้ายไปขวาเป็ นตัวแปรที่ถูกกระทบโดยตัวแปรอืน่ ๆ
ที่อยู่ทางซ้ายมือจากตัวแปรที่ถูกกระทบ
การสร้างสมการโครงสร้าง
การวิเคราะห์เส้นทางเป็ นการวิเคราะห์ท่ีอาศัยการ
วิเคราะห์การถดถอยเป็ นพื้นฐาน ดังนัน้ การวิเคราะห์
เส้นทางจึงมีสมการเข้ามาเกีย่ วข้อง เรียกว่า
สมการโครงสร้าง (Structural
Equations) ซึง่ อธิบายได้ดงั นี้
(สาราญ มีแจ้ง, 2544, 70)
ขนาดสัมประสิทธิ์เส้นทางของตัวแปรทีเ่ ป็ นสาเหตุ
ต่อตัวแปรทีเ่ ป็ นผล
e1
1
e3
p41
p31
p21
3
4
p43
p32
2
p42
e2
e4
จากรูปภาพสามารถสมการโครงสร้างในรูปคะแนนมาตรฐาน
ได้ ดังนี้
1.
ตัวแปร 1 เป็ นตัวแปรภายนอก (Exogenous Variable) ที่มาสามารถหา
สาเหตุได้ว่ารับอิทธิพลมาจากตัวแปรใด จึงมีแต่ตวั แปรส่วนที่เหลือ (Residual Variable : e)
เท่านัน้
2.ตัวแปร 2 ได้รบั อิทธิพลมาจากตัวแปร 1 สามารถสร้างสมการโครงสร้างได้ดงั นี้
Z2= P21Z1+e1
3. ตัวแปร 3 ได้รบั อิทธิพลมาจากตัวแปร 1 2 สามารถสร้างสมการโครงสร้างได้ดงั นี้
Z3 = P31Z1+ P32Z2+e3
4. ตัวแปร 4 ได้รบั อิทธิพลมาจากตัวแปร 1 2 3 สามารถสร้างสมการโครงสร้างได้ดงั นี้
Z4 = P41Z1+P42Z2+P43Z3+e4
วิธี วิเคราะห์เส้นทาง
ในการวิเคราะห์เส้นทาง หรือ การศึกษาความสัมพันธ์เชิงเหตุและผลนัน้ มีวิธี
วิเคราะห์ 4 วิธี
 1. การวิเคราะห์ ตารางไขว้
(Cross Table Analysis)
2. การวิเคราะห์ ด้วยโมเดลล็อกลิเนียร์ (Log linear Model)
3. การวิเคราะห์ เส้ นทางแบบดั้งเดิม (Classical Path Analysis)
4. การวิเคราะห์ เส้ นทางด้ วยโปรแกรมเฉพาะหรือการวิเคราะห์
เส้ นทางสมัยใหม่ (Modern Path Analysis)
1. การวิเคราะห์ตารางไขว้
(CROSS TABLE ANALYSIS)
เป็ นวิธีท่ีนกั สังคมวิทยาใช้ในการศึกษาความสัมพันธ์เชิง
เหตุและผล โดยการเก็บรวบรวมข้อมูลไว้ในตารางไขว้
ซึง่ จะแจกแจงความถีเ่ ป็ นค่าร้อยละในแต่ละกลุ่มของตัว
แปรที่เป็ นสาเหตุ แล้วทาการเปรียบเทียบค่าร้อยละ
ระหว่างกลุ่มที่มีต่อตัวแปรผล ตัวแปรเหตุตวั ใดที่มีค่า
ร้อยละสูงกว่าตัวแปรเหตุตวั อืน่ ๆ ก็แสดงว่าตัวแปรเหตุ
ตัวนัน้ มีความสัมพันธ์เชิงเหตุผลต่อตัวแปรผลมากกว่า
ตัวแปรอืน่ ๆ
2. การวิเคราะห์ดว้ ยโมเดลล็อกลิเนียร์
(LOGLINEAR MODEL)
เป็ นวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติท่ีใช้ศกึ ษาความสัมพันธ์เชิง
เหตุและผลระหว่างตัวแปรที่อยู่ในมาตรานามบัญญัติและ
มาตราเรียงลาดับการวิเคราะห์ดว้ ยวิธีน้ จี ะต้อง
ทาการศึกษาทฤษฎี แนวคิด เพือ่ สร้างรูปแบบขึ้นตาม
วัตถุประสงค์ของการวิจยั เสียก่อน แล้วจึงทาการประมาณ
ค่าพารามิเตอร์ดว้ ยการวิเคราะห์ถดถอย
3. การวิเคราะห์เส้นทางแบบดัง้ เดิม
(CLASSICAL PATH ANALYSIS)
เป็ นวิธีท่ีตอ้ งทาการศึกษาทฤษฎี งานวิจยั และแนวคิดต่าง ๆ เพือ่ สร้าง
รูปแบบตามวัตถุประสงค์ของการวิจยั และมีการประมาณค่าขนาดของอิทธิพล
หรือค่าสัมประสิทธิเส้นทาง (path Coefficient : P) ด้วย
เทคนิคการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณโดยประมาณค่าจากการถดถอยตาม
สมการในรูปแบบที่กาหนดไว้ท่ีละสมการ ค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยมาตรฐาน
(Standardized Regression Coeffcient
หรือ Beta Weight : β) ที่ได้จากสมการต่าง ๆ ก็คอื ค่าขนาด
อิทธิพลทางตรงของตัวแปรตามรูปแบบ ดังนัน้ ค่าขนาดอิทธิพล (P) ของ
ตัวแปรที่เป็ นสาเหตุต่อตัวแปรที่เป็ นอิทธิพลทางตรง ก็คอื ค่า β (สาเริง บุญ
เรือ่ งรัตน์.2526 : 69)
การตรวจสอบความสอดคล้องหรือความ
ตรงของรูปแบบวิเคราะห์เส้นทางแบบ ดัง้ เดิม
มีวิธีใช้กนั อยู่ในปั จจุบนั 2 วิธี คือ
1. วิธีดนั แคน (Duncan)
2.วิธีของสเปซท์ (Specht)
4. การวิเคราะห์เส้นทางด้วยโปรแกรมเฉพาะหรือการ
วิเคราะห์เส้นทางสมัยใหม่
(MODERN PATH ANALYSIS)
เป็ นการวิเคราะห์เส้นทางที่สามารถวิเคราะห์ได้ดว้ ย
โปรแกรมคอมพิวเตอร์โดยตรง ไม่ตอ้ งทาการวิเคราะห์
ด้วยมือเหมือนการวิเคราะห์ดว้ ยวิธีอน่ื ๆ
การวิเคราะห์เส้นทางแบบ พี เอ อาร์ (PAR)
การวิเคราะห์เส้นทางเป็ นวิธีการวิเคราะห์ตวั แปรพหุคูณวิธีหนึง่
การวิเคราะห์เส้นทางจะสามารถประเมินค่าความสัมพันธ์ทงั้
ทางตรงและทางอ้อมของตัวแปรอิสระที่มีต่อตัวแปรตามพร้อม
ทัง้ แสดงความสัมพันธ์ภายในของตัวแปรแต่ละตัวกับตัวแปร
ตัวอืน่ ๆ ในรูปแบบที่กาหนดไว้ การวิเคราะห์เส้นทางมี
รากฐานมาจากรูปแบบเชิงเส้นตรง นัน่ คือ เป็ นการนาเอาการ
วิเคราะห์ถดถอยมาขยายให้มีความหมายมากขึ้น
ข้อตกลงเบื้องต้นของการวิเคราะห์เส้นทาง
1.
2.
3.
4.
ระดับของการวัดของตัวแปรต่ าง ๆ อยู่ในระดับตั้งแต่ มาตรา
อัตรภาคขึน้ ไป
ตัวแปรต่ าง ๆ มีความสั มพันธ์ กนั เชิงเส้ นตรงเท่ านั้นและเป็ น
การแสดงความสั มพันธ์ ในแบบเหตุและผล
ตัวแปรแอบแฝง (Residual Variable) ในสมการถดถอย
พหุคูณแต่ ละสมการต้ องมีการกระจายแบบสุ่ ม ตัวแปรเหล่านี้
ต้ องไม่ มีความสั มพันธ์ กนั เองและไม่ มีความสั มพันธ์ กบั ตัว
แปรเกณฑ์ ของสมการนั้น ๆ ด้ วย
ความสั มพันธ์ เชิงสาเหตุและผลในโมเดลนีเ้ ป็ นเหตุและผล
ทางตรงทางเดี่ยวเท่ านั้นไม่ มีผลย้ อนกลับ (Recursive)
หลักการในการกาหนดรูปแบบตามสมมุติฐาน
มีดงั นี้
1.
2.
3.
พิจารณาจากทฤษฎี แนวคิด ประกอบกับ
วิจารณญาณของผูว้ ิจยั
พิจารณาแบบแผนของค่าสัมประสิทธิ์ระหว่าง
ตัวแปรต่าง ๆ
ยึดข้อตกลงเบื้องต้นของการวิเคราะห์เส้นทาง
การนาเสนอผลการวิเคราะห์ PATH ANALYSIS
การนาเสนอผลการวิเคราะห์ Path Analysis ควรมีดงั นี้
1. แบบแผนหรือแผนภาพเส้นทางสมมติ
2. ค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่ างตัวแปรแผนภาพ
3. ค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางที่ปรับแล้ว หรือค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางใหม่
4. การเปรียบเทียบค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ท่ีคานวณจากค่าสัมประสิทธิ์
เส้นทางกับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ท่ีคานวณจากสูตรของเพียรสัน
5. อิทธิพลทางตรงของตัวแปร
6. อิทธิพลทางอ้อมของตัวแปร
ตัวอย่างงานวิจยั ที่ใช้สถิติ PATH ANALYSIS
 การพัฒนาโมเดลเชิงสาเหตุความมีวินยั ในตนเอง
ของนักศึกษาระดับปริญญาตรี
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีสรุ นารี : การวิเคราะห์กลุ่มพหุ โดย จิตตานันท์ ติกุล.
 การพัฒนาโมเดลความสัมพันธ์เชิงสาเหตุของความเหนื่อยหน่ายในการปฏิบตั ิหน้าที่ของ
ข้าราชการตารวจชัน้ ประทวน : การวิเคราะห์กลุ่มพหุ โดย พิชญา ทองอยูเ่ ย็น.
 ความสัมพันธ์ระหว่ างบทบาทที่หลากหลายสุขภาวะทางจิต ทักษะและผลการปฏิบตั ิงานของ
ผูบ้ ริหารมหาวิทยาลัยของรัฐ การประยุกต์ใช้โมเดลสมการโครงสร้างแบบอิทธิพล
ย้อนกลับพหุกลุ่ม โดย พิสมัย อรทัย.
ในงานวิจยั การใช้สถิติการวิเคราะห์เส้นทาง
เพือ่ ศึกษารูปแบบ..............................
เพือ่ ศึกษาปั จจัยที่ส่งผล.....................
เพือ่ พัฒนารูปแบบ.............................
เพือ่ ศึกษาความสัมพันธ์....................
มีคนกล่าวไว้ในอินเตอร์เน็ตว่า
โปรแกรม LISREL เป็ นโปรแกรมในการวิเคราะห์ ค่าสถิติ
ทีไ่ ด้ รับการพัฒนามาให้ เราใช้ คานวณค่ าสถิติได้ ง่ายขึน้
ตอนนีด้ ฉิ ันกาลังทาวิจัยโดยใช้ Path analysis ในการ
confirm model ซึ่งสามารถใช้ โปรแกรม LISREL ช่ วยได้
ข้ อดีของ LISREL คือวิเคราะห์ Path ให้ เราทีเดียวพร้ อมกัน
ทุกเส้ น ในขณะทีถ่ ้ าเราใช้ โปรแกรม SPSS คานวณ Multiple
regression จะเป็ นการคานวณทีละเส้ นทางบนพืน้ ฐาน
แนวคิดทีว่ ่ าแต่ ละเส้ นมีความเป็ นอิสระจากกัน ซึ่งมันเป็ น
เรื่องทีเ่ ป็ นไปไม่ ได้ LISREL เข้ ามาแก้ จุดอ่ อนตรงนีค้ ่ ะ”
“
http://academic.cmru.ac.th/wijai/
69
หนังสืออ้างอิง
มีแจ้ง.(2534). สถิติขนั้ สูงสาหรับกาวิจยั . พิษณุโลก :
คณะศึกษาศาสตร์ มหาวิทยาลัยนเรศวร.
 ยุทธ ไกยวรรณ์.(2552). วิเคราะห์ขอ้ มูลวิจยั 4 .
กรุงเทพ : ศูนย์สอ่ื เสริมกรุงเทพ.
 สาราญ