การวิเคราะห์เส้นทาง (path analysis)
Post on 18-Nov-2014
1.984 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis)
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
จัดท าโดย น.ส.ฉันทนา ปาปัดถา รหัส 5502052910022 – DICT II @KMUTNB
ผศ.ดร.ณมน จีรังสุวรรณ เสนอ
ผศ.พัลลภ พิริยะสุริวงศ์
การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis)
ประวัติ Path Analysis
Path Analysis
การวเิคราะห์เส้นทาง
การวเิคราะห์เส้นโยง
การวเิคราะห์อทิธิพล
การวเิคราะห์ความสัมพนธ์เชงิสาเหตุ
การวเิคราะห์อทิธิพลเชงิสาเหตุ
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ชีวอล์ล ไรท์ (Sewall Wright) นักพันธุกรรมศาสตร์ ผู้ริเริ่มพัฒนาเทคนิคการวิเคราะห์เส้นทางในราว ค.ศ. 1918 ระยะต้นของทศวรรษที่ 1920 ต่อจากนั้นได้มีผู้น ามาใช้ในวงการสังคมศาสตร์ เช่น ฮิวเบิร์ต เบลล็อค (Hubert M. Blalock, Jr.) เฮอร์เบิร์ต ไซมอน (Hurbert S. Simon)เฮร์แมน ไวลด์ และลาร์ช จูรีน (Herman Wold a nd Lars Jureen) เฮอร์เบิร์ต คอสท์เนอร์และโรเบิร์ต ลึก (Herbert L. Costner and Robert K. Leik) เรมอง บูดอง (Raymond Boudon) และโอทิส ดัดเลย์ ดันคั่น (Otis Dudley Duncan)
ประวัติ Path Analysis
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
จินตนา ธนวิบูลย์ชัย (2537: 11) ได้รวบรวมความหมายของ Path Analysis ไว้ดังนี้ ไรท์ (Wright. 1934) ได้ให้ความหมายของเทคนิค Path Analysis ว่าเป็นวิธีการผสมผสานข้อมูลเชิงปริมาณซึ่งสามารถวัดได้จากค่าสหสัมพันธ์กับข้อมูลเชิงคุณภาพ ซ่ึงได้จากความรู้ตามทฤษฎีเชิงสาเหตุและผลเพื่อการอธิบายในเชิงสถิติ เพคเฮาเซอร์ (Pedhauzer. 1982) กล่าวว่า Path Analysis เป็นวิธีการศึกษาผลทางตรงและผลทางอ้อมของตัวแปรต่างๆ ที่ตั้งสมมติฐานไว้ว่าเป็นสาเหตุหากเป็นวิธีการหนึ่งของการสร้างแบบจ าลองเชิงสาเหตุและผล โดยที่นักวิจัยอาศัยพื้นความรู้และข้อก าหนดตามทฤษฎีที่มีอยู่ในการด าเนินการ
ความหมาย Path Analysis
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
จินตนา ธนวิบูลย์ชัย (2537: 11) สรุปไว้ว่า เทคนิค Path Analysis เป็นวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติอย่างหนึ่งที่อาศัยการประยุกต์วิธีวิเคราะห์การถดถอยมาอธิบายความสัมพันธ์ของตัวแปรอิสระหลายๆ ตัวที่มีต่อตัวแปรตามทั้งที่เป็นความสัมพันธ์ทางตรงและทางอ้อม ตลอดจนสามารถอธิบายทิศทางและปริมาณความสัมพันธ์ของตัวแปรต่างๆ โดยมีลูกศรชี้ให้เห็นแบบจ าลองของความสัมพันธ์ได้ การอธิบายความสัมพันธ์นี้อาศัยพื้นความรู้ในปรากฎการณ์และพื้นฐานความรู้ตามทฤษฎีท่ีอธิบายในเชิงเหตุและผลเป็นส าคัญ วิธีวิเคราะห์นี้จึงสามารถน าไปใช้ในการตรวจสอบหรือคัดเลือก หรือสร้างทฤษฎีด้วย
ความหมาย Path Analysis
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
กล่าวโดยสรุป การวิเคราะห์ Path Analysis เป็นวิธีการวิเคราะห์ทางสถิติที่ประยุกต์การวิ เคราะห์การถดถอยพหุคูณ เพื่อศึกษาและอธิบายความสัมพันธ์ทั้งทางตรงและทางอ้อมองตัวแปรอิสระหลายๆ ตัวที่มีต่อตัวแปรตาม รวมท้ังการอธิบายทิศทางและปริมาณความสัมพันธ์ของตัวแปรต่างๆ โดยมีลูกศรชี้ให้เห็นแบบจ าลองของความสัมพันธ์ได้ (Wright. 1934; Pedhauzer. 1982; จินตนา ธนวิบูลย์ชัย. 2537: 11)
ความหมาย Path Analysis
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
การวิ เคราะห์มุ่ งไปที่การประมวล (Effect) ของตัวแปรตัวใดตัวหนึ่งที่มีต่ออีกตัวหนึ่ง ผลกระทบของตัวแปรแบ่งออกได้เป็น 2 ประเภท คือ ผลทางตรง (Direct Effect) และผลทางอ้อม (Indirect Effect)
จุดมุ่งหมายของ Path Analysis
X3
X2
X4 X1
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
การวาดโมเดล Path Analysis
การวาดภาพโมเดลแสดงอิทธิพล ตัวแปรแฝง (Latent Variables) แทนด้วยสัญลักษณ์รูปวงกลมหรือวงรี ตัวแปรสังเกตได้ (Observed Variables) แทนด้วยสลักษณะรูปสี่เหลี่ยม เส้นทาง อิทธิพลทางตรง (Direct Effects) ระหว่างตัวแปรแทนด้วยเส้นลูกศร ความแปรปรวนร่วมหรือความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางด้านลูกศรเส้นโค้งสองหัว
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ประเภทของ Path Analysis
นงลักษณ์ วิรัชัย (2535: 248) จ าแนกออกเป็น 2 แบบ ได้แก่
1. การวิเคราะห์อิทธิพลแบบดั้งเดิม (Classical Path Analysis) นักวิจัยใช้
ขั้นตอนวิธี (Algorithm) การวิเคราะห์ถดถอยโดยการประมาณค่าแบบ
ก าลังสองน้อยที่สุด (Least Square Estimation)
2. การวิเคราะห์อิทธิพลโดใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ส าหรับการวิเคราะห์
2.1 การจ าแนกตามลักษณะตัวแปร เป็นโมเดลมีตัวแปรแฝง (Model
with Latent Variables) และโมเดลไม่มีตัวแปรแฝง (Model without
Latent Variables or Classical SEM)
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ประเภทของ Path Analysis
2.2 การจ าแนกตามลักษณะความสัมพันธ์ เป็นโมเดลความสัมพันธ์ทางเดียว
(One-way Model or Recursive Model) และโมเดลความสัมพันธ์สอง
ทาง (Two-way Model or Non-recursive Model)
2.2 การจ าแนกตามลักษณะกลุ่มประชากร เป็นโมเดลกลุ่มเดียว Single Group
Model) และโมเดลกลุ่มพหุ (Multiple Group Model) เพื่อศึกษาความไม่
แปรเปลี่ยนของโมเดล (Model Invariance) ระหวา่งกลุ่มประชากร
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ประเภทของ Path Analysis
2.3 การจ าแนกตามลักษณะข้อมูล เป็นโมเดลภาคตัดขวาง (Cross-sectional
Modl) และโมเดลระยะยาว (Longitudinal Model) เพื่อศึกษาความ
คงที่ของโมเดล (Model Consistency) ระหว่างช่างเวลา
2.4 การจ าแนกตามลักษณะอิทธิพล เป็นโมเดลที่ไม่มีทั้งอิทธิพลก ากับ
(Moderating Effects) และอิทธิพลปฏิสัมพันธ์ (Interaction Effects)
และโมเดลที่มีอิทธิพลก ากับ และ/หรืออิทธิพลปฏิสัมพันธ์
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ประเภทของ Path Analysis
ในทางปฏิบัตินักสถิตินิยมจ าแนกเภทโมเดลสมการโครงสร้าง
ออกเป็น 2 ประเภท ตามลกัษณะตวัแปรเท่านัน้ คือ โมเดลสมการโครงสร้าง
แบบไมมี่ตวัแปรแฝง และโมเดลสมการโครงสร้างแบบมีตวัแปรแฝง
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ประเภทของ Path Analysis
โมเดลสมการโครงสร้างแบบไม่มีตัวแปรแฝง (Recursive Model) ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ประเภทของ Path Analysis
โมเดลสมการโครงสร้างแบบมีตัวแปรแฝง (Non Recursive Model) ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ลักษณะข้อมูลที่ใช้ Path Analysis
Path Analysis ต้องอาศัยการวิเคราะห์ถดถอยเป็นหลัก ดังนั้นข้อมูลที่ใช้หรือระดับการวัดของตัวแปร คือ (สุชาติ ประสิทธิ์รัฐสินธุ์ และลัดดาวัลย์ ลอดมณ.ี 2527: 55; จินตนา ธนวิบูลย์ชัย (2537: 21-24) 1. ตัวแปรตามควรเป็นตัวแปรที่มีการวัดระดับช่วง (Interval Scale) หรือตัวแปรทวิ (ซึ่งมีค่าเป็น 1 และ 0) หรืออัตราส่วน (Ratio) หรือมาตรวัด อื่นใดที่พอจะน ามาเทียบเคียงกับมาตรวัดทั้งสองระดับนี้ได้ 2. ตัวแปรอิสระจะเป็นตัวแปรที่มีการวัดระดับช่วง (Interval Scale) หรือตัวแปรทวิ (ซึ่งมีค่าเป็น 1 และ 0) หรืออัตราส่วน (Ratio) หรือมาตรวัด อื่นใดที่พอจะน ามาเทียบเคียงกับมาตรวัดทั้งสองระดับนี้ได้
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ลักษณะข้อมูลที่ใช้ Path Analysis
3. ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ในแบบจ าลองเชิงสาเหตุและผลที่สร้างขึ้นต้องเป็นเชิงเส้นตรงและเชิงบวก (Linearity and Additivity) 4. ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ต้องเป็นลักษณะความสัมพันธ์เชิงเหตุและผล (Causal relationship) 5. การวัดตัวแปรต่างๆ จะต้องมีความเชื่อมั่นและความเที่ยงตรงสูง 6. ตัวแปรส่วนที่เหลือ (Residual variable) ต้องไม่มีความสัมพันธ์กันเอง และไม่มีความสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระที่อยู่ก่อนหน้าด้วย 7. ความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนมีค าคงที่ (Homoscedasticity of error Variance)
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ข้อสมมติฐานส าคัญของ Path Analysis
แบบจ าลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต้องเป็นความสัมพันธ์เชิง
เส้นตรง (Linear) เชิงบวก (Additive) และอสมมาตร (Asymmetric) หรือ
ทิศทางของความสัมพันธ์เป็นไปในทางเดียวกัน (Unidirectional)
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
แบบจ าลอง Path Analysis
จะสังเกตเห็นว่าจะมีหัวลูกศรของเส้นทางเพียงหัวเดียวและมีทิศทางเดียว (จากซ้ายไปขวา) การเรียงล าดับตัวแปรต่างๆ เป็นการเรียงตามทฤษฎีหรือแนวความคิดเชิงสาเหตุและผล
X4 ถูกกระทบโดย X1, X2 และ X3
X3 ถูกกระทบโดย X2 และ X1 X2 ถูกกระทบโดย X1
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลองตัวแปร 2 ตัว สมมติว่าตัวแปรอิสระคือ X และตัวแปรตามคือ Y ในแบบจ าลองจะเขียนได้ดังภาพ
จะเห็นได้ว่ามีการก าหนดทิศทางความสัมพันธ์จาก X ไปยัง Y และมีสัญลักษณ์ PYX ระบ่าเป็นค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์เส้นทางระหว่าง X และ Y
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลองสมบูรณ์ในการเส้นทางตัวแปร 2 ตัว ถ้าจะเขียนแผนภาพให้สมบูรณ์ก็ต้องให้ Y ถูกอธิบายโดยตัวแปรอื่นๆ อย่างครบถ้วนนอกเหนือไปจากที่ถูกอธิบายโดย X สมมติ R เป็นตัวแปรอื่นๆ
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลองตัวแปร 2 ตัว สมมติว่าตวัแปรอิสระมีอยู่ 2 ตวัแปร คือ X1และ X2 และตวัแปรตามตัวสดุท้ายคือ Y จากแนวคิดและทฤษฎีท่ีมีอยูพ่บวา่ ตวัแปรอิสระและตวัแปรตามต่างมีความสมัพนัธ์ตามภาพ
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลองตัวแปร 4 ตัว
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลองตัวแปร 5 ตัว
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลอง 5 ตัวแปรที่มีเส้นทางไม่ครบ
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลองที่ไม่สามารถระบุความสัมพันธ์ได้ชัดเจน
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวแปรในแบบจ าลอง Path Analysis
แบบจ าลองการวิเคราะห์เส้นทางที่มีความสัมพันธ์กัน
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ความสัมพันธ์ระหว่าง X และ Y
1. ความสัมพันธ์ทางตรง
2. ความสัมพันธ์จากตัวแปรคั่นกลาง
X Y
X Z Y
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ความสัมพันธ์ระหว่าง X และ Y
3. ความสัมพันธ์มีอิทธิพลทางตรง/อ้อม
4. ความสัมพันธ์ย้อนกลัง
X Y
X Z
Y
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
หลักการที่ส าคัญของการวิเคราะห์ความสัมพันธ์
1. การสร้างโมเดลเชิงสาเหต ุ
2. การใช้ขอ้มูลเชิงประจักษ์ตรวจสอบโมเดลที่สร้างขึ้น
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ลักษณะความสัมพันธ ์
1. ผลทางตรง (Direct Effect หรือ DE) เป็นความสัมพันธ์ที่โยงถึงกัน
โดยตรงระหว่างตัวแปร
2. ผลทางอ้อม (Indirect Effect หรือ IE) เป็นความสัมพันธ์ที่โยงถึงกัน
โดยผ่านตัวแปรอื่นหรือโยงกันทางอ้อมระหว่างตัวแปร
3. ผลรวม (Total Effect หรือ TE) เป็นผลรวมของ DE กับ IE ซึ่ง
แสดงผลถึงในเชิงสาเหตุทั้งหมด
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ส่วนประกอบของการวิเคราะห์เส้นทาง
1. แผนภาพหรือไดอะแกรมที่แสดงความสัมพันธ์ของตัวแปร
2. การประมาณค่าอิทธิพล
3. การแยกส่วนประกอบของค่าอิทธิพล
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
Path Analysis is a Decomposition of Correlation
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
การวิเคราะห์ด้วยเทคนิค Path Analysis
การถดถอย การวิเคราะห์หาขนาดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรในแบบจ าลองจะกระท าได้โดยอาศัยการวิเคราะห์การถดถอยเป็นหลักในการค านวณ กล่าวคือ ในการวิเคราะห์การถดถอยอย่างง่าย (Simple Regression) ของข้อมูลจากตัวแปร x และ y เราสามารถใช้สูตรการเปลี่ยนคะแนนดิบให้เป็นคะแนนมาตรฐาน (ZX หรือ ZY) เป็นศูนย์ ในสมการพยากรณ์ของ ZY จะให้ค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยมาตรฐาน (Standardized Regression Coefficient) ซึ่งใช้สัญลักษณ์ ß แทน b ซึ่งเป็นสัมประสิทธิ์ถดถอยในกรณีที่ข้อมูลเป็นคะแนนดิบ
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
การวิเคราะห์ด้วยเทคนิค Path Analysis
การถดถอย ค่า ß นี้ เมื่อน ามาใช้ในการวิเคราะห์ด้วยเทคนิค Path Analysis มีชื่อเรียกใหม่ว่า Path Coefficient ซึ่งใช้สัญลักษณ์ P หรือ Pyx หรือ Pij แทนโดยสับสคริบ (Subscript) y หรือ i แทนตัวแปรตาม ส่วนสับสคริบ x หรือ j แทนตัวแปรอิสระ ค่า Pyx ที่ ใช้ ในการวิ เคราะห์การถดถอยอย่างง่ายมีความสัมพันธ์กับค่า r และ b
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
การวิเคราะห์ด้วยเทคนิค Path Analysis
ความแตกต่างระหว่างเทคนิค Path Analysis กับ Multiple Regression เช่น จากแบบจ าลองที่สร้างขึ้นเพื่อแสดงความสัมพันธ์ระหว่างสถานภาพทางเศรษฐกิจ (SES) ของผู้ปกคอรง (x 1) คุณภาพโรงเรียน (x2) และ คุณภาพของครู (x3) ที่มีต่อตัวแปรตามซ่ึงได้แก่ผลสัมฤทธิ์ทางการเรียน (x4)
Multiple Regression Path Analysis ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวอย่างงานวิจัย
การบริหารการเงินตามปรัชญาเศรษฐกิจพอเพียง ของผู้ประกอบการในจังหวัดล าปาง ล าพูน และเชียงใหม ่
โดย พรชนก ทองลาด (2551)
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวอย่างงานวิจัย
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ตัวอย่างงานวิจัย
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ข้อมูลตัวอย่าง
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
โมเดลตัวอย่างก่อนวิเคราะห์
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
โมเดลตัวอย่างหลังวิเคราะห์
ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
ขอบคุณค่ะ ฉันทนา ปาปัดถา @DICT II : KMUTNB
top related