เครื่องมือการวิเคราะห์ข้อมูลการวิจัย LISREL

7 กรกฎาคม 2568

LISREL: เครื่องมือวิจัยขั้นสูงสำหรับการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง

LISREL (LInear Structural RELations) คือโปรแกรมคอมพิวเตอร์สำเร็จรูปที่ใช้ในการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง โดยเฉพาะการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modeling: SEM) ซึ่งเป็นเทคนิคที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในงานวิจัยหลากหลายสาขา เช่น สังคมศาสตร์ พฤติกรรมศาสตร์ จิตวิทยา การศึกษา และบริหารธุรกิจ โปรแกรม LISREL ช่วยให้นักวิจัยสามารถทดสอบทฤษฎีและความสัมพันธ์เชิงสาเหตุที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรต่างๆ ได้อย่างเป็นระบบและมีประสิทธิภาพ

ความสามารถหลักของ LISREL

LISREL เป็นเครื่องมือที่มีความสามารถหลากหลายในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงปริมาณ โดยมีจุดเด่นที่สำคัญดังนี้:

• การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน (Confirmatory Factor Analysis: CFA): ใช้สำหรับทดสอบว่าตัวแปรสังเกตได้ (Observed Variables) ที่นักวิจัยสร้างขึ้นมานั้นเป็นตัวบ่งชี้ของตัวแปรแฝง (Latent Variables) ตามทฤษฎีที่กำหนดไว้หรือไม่

• การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis): ใช้วิเคราะห์อิทธิพลทางตรงและทางอ้อมระหว่างตัวแปรต่างๆ ในโมเดล เพื่อทำความเข้าใจความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ

• การสร้างและทดสอบโมเดลสมการโครงสร้าง (SEM): เป็นการรวมแนวคิดของ CFA และการวิเคราะห์เส้นทางเข้าด้วยกัน เพื่อทดสอบโมเดลความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรแฝงและตัวแปรสังเกตได้ไปพร้อมๆ กัน

• การวิเคราะห์โมเดลพหุระดับ (Multilevel Modeling): สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นลำดับชั้น เช่น นักเรียนในห้องเรียน หรือพนักงานในองค์กร

• การจัดการข้อมูล: มาพร้อมกับโปรแกรมย่อยชื่อ PRELIS ซึ่งช่วยในการเตรียมข้อมูล จัดการค่าสูญหาย (Missing Values) และตรวจสอบข้อตกลงเบื้องต้นทางสถิติ

ขั้นตอนการใช้งานโปรแกรม LISREL

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย LISREL โดยทั่วไปประกอบด้วย 5 ขั้นตอนหลัก ดังนี้:

ขั้นตอนที่ 1: การเตรียมข้อมูล (Data Preparation)

ก่อนเริ่มการวิเคราะห์ นักวิจัยจำเป็นต้องเตรียมไฟล์ข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่ LISREL สามารถอ่านได้ โดยส่วนใหญ่มักเตรียมข้อมูลในโปรแกรม SPSS หรือ Excel แล้วจึงนำเข้า (Import) สู่โปรแกรม LISREL ผ่าน PRELIS

• การนำเข้าข้อมูล: LISREL สามารถนำเข้าไฟล์ได้หลายรูปแบบ เช่น .sav (SPSS), .xls (Excel), .dat หรือ .txt

• การตรวจสอบข้อมูล: PRELIS ช่วยในการตรวจสอบลักษณะของข้อมูล เช่น การแจกแจงของข้อมูล (Normality) ค่าความเบ้ (Skewness) และความโด่ง (Kurtosis) ซึ่งเป็นข้อตกลงเบื้องต้นที่สำคัญของการวิเคราะห์ SEM

• การสร้างเมทริกซ์: โดยส่วนใหญ่ LISREL จะใช้ เมทริกซ์ความแปรปรวนร่วม (Covariance Matrix) หรือ เมทริกซ์สหสัมพันธ์ (Correlation Matrix) เป็นข้อมูลนำเข้าในการวิเคราะห์

ขั้นตอนที่ 2: การกำหนดโมเดล (Model Specification)

ขั้นตอนนี้เป็นหัวใจสำคัญของการวิจัย นักวิจัยต้องกำหนดรูปแบบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ ตามทฤษฎีหรือกรอบแนวคิดที่สร้างขึ้น ซึ่งสามารถทำได้ 2 วิธีหลัก:

1. การวาดแผนภาพเส้นทาง (Path Diagram): LISREL มีหน้าต่างสำหรับวาดแผนภาพเส้นทางด้วยกราฟิก (GUI) ผู้ใช้สามารถวาดสี่เหลี่ยมแทนตัวแปรสังเกตได้ วงรีแทนตัวแปรแฝง และลากเส้นลูกศรเพื่อแสดงถึงอิทธิพลระหว่างตัวแปร จากนั้นโปรแกรมจะสร้างชุดคำสั่ง (Syntax) ให้โดยอัตโนมัติ วิธีนี้ง่ายและเหมาะสำหรับผู้เริ่มต้น

2. การเขียนชุดคำสั่ง (Syntax): เป็นการเขียนโค้ดคำสั่งโดยตรงเพื่อกำหนดโมเดล ซึ่งต้องอาศัยความเข้าใจในภาษาของ LISREL (เช่น SIMPLIS หรือ LISREL Syntax) ที่มีการกำหนดชื่อเมทริกซ์ต่างๆ เช่น LX (Lambda-X) สำหรับค่าน้ำหนักองค์ประกอบของตัวแปรสังเกตได้ X, PH (Phi) สำหรับความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแฝง เป็นต้น วิธีนี้มีความยืดหยุ่นสูงและสามารถกำหนดโมเดลที่ซับซ้อนได้ดี

ขั้นตอนที่ 3: การประมาณค่าพารามิเตอร์ (Parameter Estimation)

หลังจากกำหนดโมเดลแล้ว โปรแกรม LISREL จะทำการประมาณค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ในโมเดล เช่น ค่าน้ำหนักองค์ประกอบ (Factor Loadings) ค่าอิทธิพลของเส้นทาง (Path Coefficients) และค่าความคลาดเคลื่อน (Error Variances) วิธีการประมาณค่าที่นิยมใช้มากที่สุดคือ Maximum Likelihood (ML)

ขั้นตอนที่ 4: การประเมินความสอดคล้องของโมเดล (Model Fit Evaluation)

ในขั้นตอนนี้ LISREL จะแสดงผลลัพธ์เป็นค่าสถิติต่างๆ เพื่อให้นักวิจัยประเมินว่า "โมเดลตามทฤษฎี" ที่สร้างขึ้นมีความสอดคล้องกับ "ข้อมูลเชิงประจักษ์" มากน้อยเพียงใด ดัชนีที่สำคัญในการพิจารณา ได้แก่:

• ค่าไคสแควร์ (Chi-Square: χ2): ควรมีค่าน้อยและไม่มีนัยสำคัญทางสถิติ (p > 0.05) แต่ค่านี้มักอ่อนไหวต่อขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ใหญ่

• ดัชนีวัดระดับความกลมกลืน (Goodness of Fit Index: GFI): ควรมีค่าเข้าใกล้ 1 (เกณฑ์ทั่วไป > 0.90)

• ดัชนีวัดระดับความกลมกลืนที่ปรับแก้แล้ว (Adjusted Goodness of Fit Index: AGFI): ควรมีค่าเข้าใกล้ 1 (เกณฑ์ทั่วไป > 0.90)

• ดัชนีความสอดคล้องเปรียบเทียบ (Comparative Fit Index: CFI): ควรมีค่าเข้าใกล้ 1 (เกณฑ์ทั่วไป > 0.95)

• ค่ารากของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองของการประมาณค่า (Root Mean Square Error of Approximation: RMSEA): ควรมีค่าน้อย (เกณฑ์ทั่วไป < 0.08 หรือ < 0.05)

ขั้นตอนที่ 5: การแปลผลและการปรับแก้โมเดล (Interpretation and Model Modification)

หากผลการประเมินพบว่าโมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์ นักวิจัยจะทำการแปลผลค่าพารามิเตอร์ต่างๆ เพื่ออภิปรายผลตามวัตถุประสงค์ของงานวิจัย

แต่หากโมเดลยังไม่สอดคล้องกับข้อมูล LISREL จะเสนอแนะ ดัชนีปรับแก้โมเดล (Modification Indices: M.I.) ซึ่งจะชี้ให้เห็นว่าควรมีการปรับแก้โมเดลในส่วนใด (เช่น การเพิ่มเส้นความสัมพันธ์ที่ไม่ได้กำหนดไว้ในตอนแรก) เพื่อให้โมเดลมีความสอดคล้องกับข้อมูลเชิงประจักษ์มากขึ้น อย่างไรก็ตาม การปรับแก้โมเดลทุกครั้งต้องเป็นไปตามหลักการของทฤษฎี ไม่ใช่การปรับเพื่อให้ได้ค่าสถิติที่ดีเพียงอย่างเดียว

สรุป

LISREL เป็นเครื่องมือวิจัยที่มีศักยภาพสูงสำหรับนักวิจัยที่ต้องการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงโครงสร้างที่ซับซ้อน แม้ว่าการใช้งานอาจต้องอาศัยความเข้าใจในทฤษฎีเบื้องหลังและภาษาคำสั่งเฉพาะ แต่ด้วยความสามารถในการทดสอบโมเดลได้อย่างครอบคลุม ทำให้ LISREL ยังคงเป็นหนึ่งในโปรแกรมมาตรฐานสำหรับการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้างในแวดวงวิชาการมาจนถึงปัจจุบัน