Process / pipelinemultivariate-modeling

แบบจำลองสมการโครงสร้าง

แบบจำลองสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling: SEM) เป็นกรอบการวิเคราะห์ทางสถิติที่ครอบคลุม ซึ่งผสมผสานการวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis) (Sewall Wright, 1921) และการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis) เพื่อทดสอบแบบจำลองเชิงสาเหตุที่ซับซ้อน ซึ่งเชื่อมโยงตัวแปรที่สังเกตได้ (Observed Variables) และตัวแปรแฝง (Latent Variables) SEM ซึ่งถูกทำให้เป็นรูปธรรมโดย Jöreskog (1973) ด้วยซอฟต์แวร์ LISREL ช่วยให้สามารถประมาณค่าความสัมพันธ์ของการวัด (Measurement Relationships) (ตัวแปรต่างๆ วัดโครงสร้างแฝงได้อย่างไร) และความสัมพันธ์เชิงโครงสร้าง (Structural Relationships) (โครงสร้างส่งผลต่อผลลัพธ์อย่างไร) ได้พร้อมกัน ทำให้มีประสิทธิภาพสูงในการทดสอบทฤษฎีในสาขาจิตวิทยา ระบาดวิทยา การวิจัยองค์กร และวิทยาศาสตร์สุขภาพ ซึ่งกระบวนการแบบทับซ้อน (Mediation) การปรับเปลี่ยน (Moderation) และกระบวนการแฝงที่ซับซ้อน จำเป็นต้องมีการวิเคราะห์แบบบูรณาการ

นำไปใช้ด้วย StatMindเร็ว ๆ นี้วิดีโอเร็ว ๆ นี้Download slides

อ่านวิธีฉบับเต็ม

สำหรับสมาชิกเท่านั้น

เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้

เข้าสู่ระบบ

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+40 more

แหล่งอ้างอิง

  1. Jöreskog, K. G., & Sörbom, D. (1973). LISREL: A general computer program for estimating a linear structural equation system. Research Bulletin 73-5. University of Stockholm. link
  2. Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indices in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling, 6(1), 1–55. DOI: 10.1080/10705519909540118
  3. Wright, S. (1921). Correlation and causation. Journal of Agricultural Research, 20(7), 557–585. link

วิธีอ้างอิงหน้านี้

ScholarGate. (2026, June 4). Structural Equation Modeling (SEM). ScholarGate. https://scholargate.app/th/research-statistics/structural-equation-modeling

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.

Compare side by side

ถูกอ้างอิงโดย

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์คาโนนิคอลแบบเบย์ (Bayesian CCA)การวิเคราะห์ร่วมแบบเบย์ (Bayesian Conjoint Analysis)การอนุมานแบบเบย์เซียนร่วมกับความคลาดเคลื่อนในการวัดการวิจัยการทดสอบแบบจำลองแบบเบย์ (Bayesian Model Testing Research)การส่งผ่านแบบทวิภาคที่ถูกปรับปรุงเครือข่ายเบย์ (Bayesian Network)โครงข่ายเบย์เซียนที่มีความคลาดเคลื่อนในการวัดBayesian Observational Quantitative Researchการวิจัยสำรวจแบบเบย์ (Bayesian Survey Research)การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA)การสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุพลวัตFactor Analysisการวิจัยเชิงยืนยันแบบลำดับชั้นการวิจัยการทดสอบแบบจำลองเชิงลำดับชั้นการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันตามแนวแกนเวลาความตรงเชิงจำแนกตามช่วงเวลาการทดสอบความคงสภาพของการวัดตามช่วงเวลาการทดสอบโมเดลตามยาวการประมาณค่าภาวะน่าจะเป็นสูงสุดการวิเคราะห์การส่งผ่านการสร้างแบบจำลองแบบผสม (Mixture Modeling)การวิเคราะห์การส่งผ่านแบบกำกับดูแลการวิเคราะห์ปัจจัยยืนยันแบบหลายกลุ่ม (MG-CFA)การทดสอบความคงที่ของการวัดแบบหลายกลุ่มความไม่แปรเปลี่ยนของการวัดแบบพหุระดับการวิเคราะห์การส่งผ่านระดับพหุMultilevel Modelingการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณการวิจัยสหสัมพันธ์หลายตัวแปรการวิจัยเชิงอธิบายแบบหลายตัวแปรการวิจัยเชิงสังเกตแบบหลายตัวแปรตามช่วงเวลาการวิจัยการทดสอบแบบจำลองพหุตัวแปรการวิจัยแบบพหุตัวแปรในข้อมูลพาเนลการวิเคราะห์เนื้อหาเชิงปริมาณแบบหลายตัวแปรความตรงเชิงกฎเกณฑ์Ordinal EFAการวิจัยเชิงยืนยันแบบใช้ข้อมูลแผงการวิจัยการทดสอบแบบจำลองอิงแผงข้อมูลการวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis)Robust Confirmatory Factor Analysisความตรงเชิงจำแนกที่แข็งแกร่งการวิเคราะห์การส่งผ่านแบบทนทานการวิจัยการทดสอบแบบจำลองที่แข็งแกร่งRobust Moderated Mediationความตรงเชิงทฤษฎีแบบเข้มแข็งการวิเคราะห์เส้นทางที่ทนทาน (Robust Path Analysis)การสร้างสมการโครงสร้างที่ทนทาน (Robust Structural Equation Modeling)การวิเคราะห์อำนาจการทดสอบสำหรับแบบจำลองสมการโครงสร้างการวิจัยเชิงยืนยันที่อาศัยการจำลองสถานการณ์Voxel-Based Morphometry
ScholarGateStructural Equation Modeling (Structural Equation Modeling (SEM)). สืบค้นเมื่อ 2026-06-15 จาก https://scholargate.app/th/research-statistics/structural-equation-modeling · ชุดข้อมูล: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026