หลักการและเหตุผล

แบบจำลองสมการโครงสร้าง (Structural Equation Modelling: SEM) เป็นเครื่องมือทางสถิติที่มีความสามารถพิเศษในการวิเคราะห์

1) ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่มีลักษณะเป็นตัวแปรแฝง (Latent Variables) หรือตัวแปรที่สังเกตไม่ได้โดยตรง (unobserved variables) แต่สามารถวัดโดยอ้อมผ่านตัวแปรที่สังเกตได้ แต่‍เนื่องจากตัวแปรที่สังเกตได้มักไม่สามารถบ่งชี้การเปลี่ยนแปลงของตัวแปรแฝงได้อย่างสมบูรณ์ จึงมักจะต้องใช้ตัวแปรที่สังเกตได้หลายๆ ตัวประกอบกัน นำมาสู่การสร้างแบบจำลองการวัด (Measurement Model) ของตัวแปรแฝง ตัวอย่างตัวแปรแฝง เช่น ทัศนคติ ความง่ายในการ‍ใช้‍งาน อรรถประโยชน์ คุณภาพชีวิต ความกังวล ความเชื่อมั่น เป็นต้น

2) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ที่มีลักษณะความสัมพันธ์หลายทาง กล่าวคือ สามารถวิเคราะห์ผลของตัว‍แปรหนึ่งที่มีต่ออีกตัวแปรหนึ่งทั้งในลักษณะความสัมพันธ์โดยตรง (direct relationship) ความสัมพันธ์โดยอ้อม (indirect relationship) และความสัมพันธ์ในลักษณะตัวกำกับ (moderator) ซึ่งเป็นตัวแปรที่ส่งผลต่อลักษณะความสัมพันธ์ระหว่าง 2 ตัวแปรอื่นๆ อีกต่อหนึ่ง (ดูภาพที่ 1) ความสัมพันธ์ดังกล่าวข้างต้นสามารถแทนได้ด้วยระบบสมการ (system of equations) ดังนั้นแบบจำลอง SEM จึงมักประกอบด้วยสมการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรจำนวนหลายสมการ

ตัวอย่างการนำแบบจำลอง SEM ไปใช้ในการวิเคราะห์ เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้บริโภคด้วยทฤษฎีพฤติกรรมตามแผน หรือทฤษฎีการยอมรับเทคโนโลยี (technology adoption) ทฤษฎีพฤติกรรมตามแบบแผนอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างความตั้งใจของบุคคล (Intention) และการแสดงออกพฤติกรรม (Behavior) โดยได้อธิบายว่า ความตั้งใจของบุคคลนั้นได้รับอิทธิพลจากทัศนคติที่มีต่อพฤติกรรม (Attitude) บรรทัดฐานของบุคคลที่อยู่โดยรอบ (Subjective norms) รวมถึงการรับรู้ถึงการควบคุมพฤติกรรมของตนเอง (Perceived behavioral control) ซึ่งประการหลังนี้เป็นส่วนที่อธิบายพฤติกรรมที่ไม่ได้อยู่ในการควบคุมของบุคคลอย่างเต็มที่ (Incomplete volitional control) เมื่อบุคคลต้องอาศัยโอกาส ทรัพยากรต่างๆ เช่น เงิน ทักษะ เวลา ความร่วมมือจากบุคคลอื่น โดยบุคคลจะประเมินว่าตนเองมีความสามารถที่จะกระทำหรือแสดงพฤติกรรมนั้นได้ เมื่อตนเองมีความสามารถในการกระทำและสามารถควบคุมผลลัพธ์ที่ต้องการได้ นอกจากนี้ยังอาจมีปัจจัยอื่นๆ ซึ่งได้แก่ ทางเลือกอื่นๆ ที่มาแข่งขันกับพฤติกรรมนั้นๆ (competing choices) เช่น ผลิตภัณฑ์/บริการแบบเดียวกันของธุรกิจอื่น หรือผลิตภัณฑ์/บริการที่สามารถใช้ทดแทนกันได้ (substitute goods/services)

การอบรมนี้มีวัตถุประสงค์ในการพัฒนาทักษะการสร้างแบบจำลอง SEM ในภาคปฏิบัติ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์เป็นแบบจำลองที่มีความถูกต้องตามหลักวิชาการและสามารถนำไปใช้งานได้จริง ผู้เข้าอบรมจะได้ลงมือปฏิบัติการจริงบนเครื่องคอมพิวเตอร์ด้วยกรณีตัวอย่าง เพื่อให้เกิดความเข้าใจจนสามารถนำทักษะไปประยุกต์ใช้ในกรณีอื่นๆ ต่อไป ขั้นตอนในการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างประกอบด้วย 2 ขั้นตอนหลัก ได้แก่ (1) การตรวจสอบคุณภาพของแบบจำลองที่ใช้ในการวัด (measurement model) ตัวแปรแฝง โดยใช้การวิเคราะห์ Confirmatory Factor Analysis (CFA) เพื่อตรวจสอบ validity และ reliability ของแบบจำลองการวัด และ (2) การวิเคราะห์ Path Analysis ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ หลังจากที่ได้แบบจำลองการวัดที่ถูกต้องแล้ว ภาพต่อไปนี้แสดงตัวอย่างผลลัพธ์ที่ได้จากการวิเคราะห์ด้วยแบบจำลองสมการโครงสร้าง

วัตถุประสงค์การอบรม

1. ผู้เข้าอบรมมีความรู้ความเข้าใจการใช้แบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) เพื่อช่วยในการวิเคราะห์

2. ผู้เข้าอบรมได้พัฒนาทักษะการสร้างแบบจำลอง SEM ในภาคปฏิบัติ

3. ผู้เข้าอบรมสามารถนำทักษะที่ได้ไปปรับปรุง พัฒนา และประยุกต์การใช้งานให้เหมาะสมกับหน่วยงานในความรับผิดชอบของตนได้

เนื้อหาอบรม

1. วิธีการใช้งานโปรแกรม Mplus

• คุณสมบัติของโปรแกรม

• ภาษาของ Mplus

• วิธีนำเข้าข้อมูล

• การทดลอง run แบบจำลองตัวอย่าง

2. การสร้างแบบจำลองการวัด (measurement model)

• การวิเคราะห์การยืนยันองค์ประกอบ (Confirmatory Factor Analysis, CFA)

• การทดสอบ reliability

• การทดสอบ discriminant validity

• เงื่อนไขของแบบจำลองที่ใช้การได้ และวิธีการปรับปรุงแบบจำลอง

3. การวิเคราะห์เส้นทาง (Path Analysis)

• เงื่อนไขของแบบจำลองที่ใช้การได้ และวิธีการปรับปรุงแบบจำลอง

• แบบจำลอง MIMIC (Multiple Indicators Multiple Causes)

• การวิเคราะห์ผลกระทบโดยตรง ผลกระทบโดยอ้อม และผลกระทบโดยรวม

• การนำแบบจำลองไปใช้จำลองสถานการณ์

รูปแบบการอบรม

1. การเรียนรู้แบบผู้ใหญ่ (Adult Learning) สิ่งที่เรียนรู้ต้องเกี่ยวกับกับการทำงานและสามารถนำมาประยุกต์ใช้ในการทำงานได้จริง

2. การฝึกอบรม มีความหลากหลายเพื่อให้เกิดความน่าสนใจและเข้าใจง่าย

• การบรรยาย : เนื้อหาที่เกี่ยวข้องเพื่อให้ง่ายต่อการเรียนรู้

• Work Shop : เกิดการแลกเปลี่ยนซึ่งกันและกัน

• การนำเสนอความคิดเห็น : การแลกเปลี่ยนความรู้และประสบการณ์ในองค์กรระหว่างกัน

• ให้คำปรึกษา : ให้คำปรึกษาแนะนำ โดยทีมวิทยากรชำนาญการ 

3. การกำหนดแนวทางเพื่อให้ผู้เข้าฝึกอบรมนำความรู้ที่ได้รับไปทบทวนและหารือกับทีมผู้บริหารในองค์กรเพื่อให้เกิดประโยชน์กับการบริหารองค์กรอย่างยั่งยืน

วิทยากร

• อ.ทวีชัย เจริญเศรษฐศิลป์   และ ทีมนักวิจัยจากสถาบันอนาคตศึกษาเพื่อการพัฒนา (IFD)

#อบรมรัฐวิสาหกิจ #หลักสูตรSEM #พัฒนาทักษะข้อมูล #วิเคราะห์เชิงลึก #ConfirmatoryFactorAnalysis #อบรมเชิงปฏิบัติ #พัฒนาองค์กรภาครัฐ #การวิเคราะห์สมการโครงสร้าง #IFDtraining