การวิจัยการทดสอบแบบจำลองที่แข็งแกร่ง — SEM ที่แข็งแกร่งและการประเมินแบบจำลองโครงสร้าง
การวิจัยการทดสอบแบบจำลองที่แข็งแกร่ง (Robust model testing research) ประยุกต์ใช้แบบจำลองโครงสร้างหรือแบบจำลองเส้นทางกับข้อมูล โดยคำนึงถึงการละเมิดสมมติฐานภาวะปกติหลายตัวแปร (multivariate normality) และสมมติฐานการแจกแจงอื่น ๆ อย่างชัดเจน แทนที่จะทิ้งข้อมูลที่ไม่เป็นปกติหรือไม่บังคับให้มีการแปลงข้อมูล การวิจัยนี้ใช้ตัวประมาณค่าที่ได้รับการแก้ไข ซึ่งที่โดดเด่นที่สุดคือค่าไคกำลังสองแบบปรับขนาดของ Satorra-Bentler และค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานที่แข็งแกร่งของ Yuan-Bentler เพื่อสร้างดัชนีความสอดคล้องและการประมาณค่าพารามิเตอร์ที่น่าเชื่อถือ แม้ว่าสมมติฐานการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุดแบบคลาสสิกจะถูกละเมิดก็ตาม
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- Satorra, A., & Bentler, P. M. (1994). Corrections to test statistics and standard errors in covariance structure analysis. In A. von Eye & C. C. Clogg (Eds.), Latent variables analysis: Applications for developmental research (pp. 399–419). Sage. link ↗
- Yuan, K.-H., & Bentler, P. M. (1998). Robust mean and covariance structure analysis. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 51(1), 63–88. DOI: 10.1111/j.2044-8317.1998.tb00667.x ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Model Testing Research Design. ScholarGate. https://scholargate.app/th/research-design/robust-model-testing-research
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- การวิจัยการทดสอบแบบจำลองแบบเบย์ (Bayesian Model Testing Research)การออกแบบการวิจัย↔ compare
- การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)การวัดทางจิตวิทยา↔ compare
- การวิจัยเชิงทดสอบโมเดลการออกแบบการวิจัย↔ compare
- การวิจัยการทดสอบแบบจำลองพหุตัวแปรการออกแบบการวิจัย↔ compare
- การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis)สถิติศาสตร์↔ compare
- แบบจำลองสมการโครงสร้างสถิติการวิจัย↔ compare