การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

แบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) คือการสะสมของวิธีการที่เกี่ยวข้องกัน ไม่ใช่เทคนิคเดียว วิธีการต่างๆ มีความยืดหยุ่น และกรอบงานใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

นักวิจัยชอบวิธีการเหล่านี้เพราะช่วยให้พวกเขาสามารถประมาณการพึ่งพาอาศัยกันหลายรายการและสัมพันธ์กันในการวิเคราะห์ครั้งเดียว การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างใช้ตัวแปรสองประเภท ได้แก่ ภายนอกและภายนอก

เป็นที่ทราบกันดีว่า "ความรับผิดชอบมาพร้อมกับอำนาจ" ดังนั้นต้องใช้การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างที่มีประสิทธิภาพอย่างรอบคอบ การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างนั้นซับซ้อน แต่ในขณะเดียวกัน ก็เป็นเรื่องง่ายมากสำหรับเราที่จะเผชิญกับสถานการณ์ที่น่าอึดอัดใจด้วยซอฟต์แวร์ที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้อย่างรวดเร็ว

อะไรคือความต้องการหลักในการใช้การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง?

ในองค์กรใด ๆ การตลาดมีความสำคัญมาก และการจะประสบความสำเร็จทางการตลาดต้องรู้จักผู้บริโภค พวกเขาต้องรู้ทัศนคติ ความคิดเห็น และลักษณะบุคลิกภาพของตนเอง แต่ลักษณะเหล่านี้แฝงอยู่และไม่สามารถวัดได้ง่ายเพราะมักเป็นนามธรรม

ณ ตอนนี้ เพื่อวัดผล เราสามารถดำเนินการสำรวจ สร้างแบบจำลองการสังเกต และอื่นๆ ได้ แต่กระบวนการเหล่านี้ไม่ได้ผลมากนักเพราะการวัดและการสังเกตมีข้อเสียของข้อผิดพลาด การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างทำได้ดีทั้งสองงาน

การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างใช้การวิเคราะห์ปัจจัยและการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ หากเราใช้วิธีการวิเคราะห์ทั้งสองนี้แยกกัน เราจะพลาดความยืดหยุ่น ดังนั้น SEM จึงให้ความยืดหยุ่นแก่เรา เหมาะสำหรับการวิเคราะห์เชิงสาเหตุ multicollinearity ซึ่งสัมพันธ์กับตัวแปรอิสระ

อ่าน: ประเภทของการสร้างแบบจำลองการระบุแหล่งที่มา

แบบจำลองการวัดเป็นการวิเคราะห์ปัจจัยที่คล้ายคลึงกันในการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง โมเดลโครงสร้างเป็นปมที่ผูกส่วนประกอบและองค์ประกอบของแบบจำลองการวัด แบบจำลองโครงสร้างจะเชื่อมโยงส่วนประกอบและองค์ประกอบเข้าด้วยกันหรือกับตัวแปรอิสระอื่นๆ ในบางกรณี ตัวแปรจะถูกรวมเข้าด้วยกันบนพื้นฐานเชิงประจักษ์

การรวมเกิดขึ้นก่อนการวิเคราะห์ปัจจัย และรูปแบบการวัดไม่มีบทบาท ในกรณีอื่นๆ เมื่อเราเกี่ยวข้องกับตัวแปรดิบเท่านั้น ตัวแปรที่สังเกตได้จะถูกใช้ และสุดท้ายเมื่อไม่มีแบบจำลองการวัด แบบจำลองโครงสร้างจะเป็นไปตามการวิเคราะห์เส้นทาง

แบบจำลองสมการโครงสร้างใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลการสำรวจ ไม่ผูกกับแหล่งข้อมูลเดียวและสามารถใช้กับธุรกรรมของลูกค้า เศรษฐกิจ โซเชียลมีเดีย ข้อมูลธุรกรรมของลูกค้า เมื่อเร็ว ๆ นี้ มันถูกใช้ในประสาทวิทยาศาสตร์สำหรับข้อมูล fMRI ในรูปแบบที่ทันสมัย ​​สามารถใช้กับประเภทข้อมูลใดก็ได้ – โมเดลนี้ใช้ชนิดข้อมูล เช่น อัตราส่วน ช่วง ลำดับ ค่าเล็กน้อย และการนับ ช่วยในการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์แบบโค้งระหว่างตัวแปร

การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างสามารถทำงานได้โดยไม่มีข้อมูลที่ครบถ้วน แต่นั่นไม่ควรจะล่อใจให้เราไม่ต้องป้อนข้อมูลทั้งหมดลงในแบบจำลอง โมเดลนี้ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการสร้างแบบจำลองตามยาว แบบผสม และแบบลำดับชั้น สามารถใช้ในการแบ่งส่วนได้ โมเดลนี้รองรับตัวแปรตามหลายตัวแปร เช่น Conjoint Analysis แบบจำลองสมการโครงสร้างใช้เพื่อแก้ไขปัญหารูปแบบการตอบสนองในแบบสำรวจผู้บริโภค

เมื่อใดควรใช้การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง

อาจมีกรณีธุรกิจที่ต้องการให้คุณให้ความสำคัญกับการรับรู้ของผู้บริโภค เช่น ความสนใจในการซื้อ ความชื่นชอบ ในผลิตภัณฑ์ของคุณ แม้ว่าจะเป็นงานการสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อน แต่การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างก็เหมาะสำหรับวัตถุประสงค์เหล่านี้ แบบจำลองสมการโครงสร้างใช้สำหรับงานที่ง่ายกว่า เช่น สำหรับการสำรวจผู้บริโภค

การสร้างแบบจำลองส่วนผสมสมการโครงสร้าง (SEMM) เป็นวิธีการอีกประเภทหนึ่งในการกำหนดเป้าหมายกลุ่มผู้บริโภคที่ซ่อนอยู่ด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล

เราต้องไม่ทึกทักเอาเองว่าแบบจำลองประเภทหนึ่งเหมาะสำหรับการวิเคราะห์แบบใดแบบหนึ่ง แบบจำลองส่วนผสมบางครั้งใช้ได้ผลก็ต่อเมื่อพยายามอย่างมีประสิทธิภาพเท่านั้น บางครั้งโมเดลโดยรวมตัวเดียวก็ใช้ได้ดี

การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างดี ไม่ดี หรือน่าเกลียดหรือไม่?

เมื่อคุณทำงานในสภาพแวดล้อมที่มีการออกแบบที่ไม่มีการทดลองทั่วไป เช่น จิตวิทยาอุตสาหกรรมหรือองค์กร จำเป็นต้องมีการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างใช้กันอย่างแพร่หลายและกำลังถูกใช้โดยผู้ตรวจทานเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้ตรวจทานมักจะไม่รู้ว่าจะดำเนินการต่อไปอย่างไร

ข้อได้เปรียบที่สำคัญของการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างคือช่วยให้สามารถทดสอบข้อเสนอทางทฤษฎีได้ การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างช่วยให้คุณประเมินการคาดการณ์เชิงปริมาณได้

ความคล้ายคลึงกันระหว่างวิธีการทางสถิติแบบดั้งเดิมกับ SEM

• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างเป็นไปตามวิธีการแบบเดิม เช่น การถดถอย สหสัมพันธ์ และความแปรปรวนในหลายวิธี
• ทั้งการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างและวิธีการดั้งเดิมมีแนวคิดเดียวกันกับตัวแบบทางสถิติเชิงเส้น
• ด้วยสมมติฐานบางประการ การทดสอบทางสถิติจึงถูกต้อง การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างถือว่าปกติหลายตัวแปรและวิธีดั้งเดิมถือว่ามีการแจกแจงแบบปกติ
• แบบจำลองสมการแบบดั้งเดิมและเชิงโครงสร้างไม่ได้ทดสอบความเป็นเหตุเป็นผล

ความแตกต่างระหว่างวิธีดั้งเดิมและ SEM

วิธีการดั้งเดิมแตกต่างจากการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างในพื้นที่ต่อไปนี้:

• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างมีความครอบคลุมและยืดหยุ่น แบบจำลองสมการโครงสร้างเหมาะสำหรับการรับรู้ความสามารถของตนเอง ความซึมเศร้า แนวโน้มด้านสุขภาพ แนวโน้มทางเศรษฐกิจ พลวัตของครอบครัว และปรากฏการณ์อื่นๆ
• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างต้องการข้อกำหนดที่เป็นทางการสำหรับการประมาณค่าและการทดสอบ ในขณะที่วิธีการดั้งเดิมใช้วิธีการเริ่มต้น การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างไม่มีแบบจำลองเริ่มต้นและมีข้อจำกัดเล็กน้อยในการระบุประเภทของความสัมพันธ์ การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างต้องการให้นักวิจัยสนับสนุนสมมติฐานด้วยทฤษฎี
• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างเป็นเทคนิคพหุตัวแปร ซึ่งรวมทั้งตัวแปรที่สังเกตและไม่ได้สังเกต ในขณะที่วิธีดั้งเดิมจะวิเคราะห์เฉพาะตัวแปรที่วัดเท่านั้น การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างแก้สมการที่เกี่ยวข้องกันหลายตัวพร้อมกัน ซึ่งจะกำหนดค่าประมาณพารามิเตอร์ด้วยการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง
• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถค้นหาความไม่สมบูรณ์ในการวัดได้ การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างพบข้อผิดพลาดในขณะที่วิธีการแบบเดิมถือว่าไม่มีข้อผิดพลาดในการวัด
• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างไม่มีการทดสอบที่ตรงไปตรงมาเพื่อตัดสินว่าแบบจำลองใดดีที่สุด แต่เป็นการวิเคราะห์วิธีการแบบดั้งเดิม และให้การทดสอบที่ตรงไปตรงมาเพื่อค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างใช้แบบจำลองเพื่อตรวจสอบการทดสอบหลายรายการ เช่น Bentler-Bonett Non-Normed Fit Index (NNFI), chi-square, Comparative Fit Index (CFI), Root Mean Squared Error of Approximation (RMSEA))
• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างช่วยแก้ปัญหาความหลากหลายในแนวร่วม การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างใช้การวัดหลายแบบเพื่ออธิบายตัวแปรที่ไม่ได้สังเกต Multicollinearity ไม่ได้เกิดขึ้นเนื่องจากตัวแปรที่ไม่ได้สังเกตเป็นโครงสร้างที่แฝงอยู่ที่ชัดเจน
• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างใช้ภาษากราฟิกเพื่อนำเสนอความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ ข้อกำหนดการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างขึ้นอยู่กับชุดของตัวแปร การแสดงกราฟิกหรือรูปภาพของแบบจำลองจะเปลี่ยนเป็นชุดของสมการ ชุดสมการช่วยในการแก้การทดสอบหลายรายการและค่าพารามิเตอร์ประมาณการ

อ่านเพิ่มเติม: แบบจำลองการถดถอยในการเรียนรู้ของเครื่อง

การใช้แบบจำลองสมการโครงสร้างได้รับผลกระทบจาก

• สมมติฐานที่ถูกทดสอบและวิจัย
• ขนาดกลุ่มตัวอย่างที่ต้องการ: โดยเฉลี่ยแล้ว อัตราส่วนต้องเป็น 20:1 สำหรับจำนวนอาสาสมัครต่อจำนวนพารามิเตอร์แบบจำลอง แต่ส่วนใหญ่ 10:1 จะแม่นยำกว่า เมื่ออัตราส่วนน้อยกว่า 5:1 การประมาณการจะไม่เสถียร
• เครื่องมือวัด
• ความปกติหลายตัวแปร
• การระบุพารามิเตอร์
• การจัดการกับค่าผิดปกติ
• ไม่มีข้อมูล
• การตีความดัชนีความพอดีของแบบจำลอง

กระบวนการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง

การวิเคราะห์แบบจำลองสมการโครงสร้างดำเนินการด้วยวิธีต่อไปนี้:

• วิจัยทฤษฎีที่เกี่ยวข้อง
• ทบทวนวรรณกรรมเพื่อรองรับข้อกำหนดของแบบจำลอง
• ระบุรูปแบบเช่นไดอะแกรมและสมการ
• กำหนดจำนวนองศาอิสระและการระบุแบบจำลองเพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์เพื่อค้นหาค่าที่ไม่ซ้ำกัน
• การเลือกวิธีการวัดสำหรับตัวแปรที่แสดงในแบบจำลอง
• เก็บข้อมูล
• ดำเนินการวิเคราะห์เชิงสถิติเชิงพรรณนาเบื้องต้น เช่น ข้อมูลที่ขาดหายไป มาตราส่วน และปัญหาความสอดคล้องกัน
• ประมาณค่าพารามิเตอร์โมเดล
• ประมาณการแบบพอดี
• ระบุโหมดความหมาย
• ตีความผลลัพธ์
• ผลลัพธ์ปัจจุบัน

ซอฟต์แวร์เฉพาะสำหรับการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง

• LISREL เป็นซอฟต์แวร์แบบจำลองสมการโครงสร้างที่เหมาะสมในปี 1970
• แพ็คเกจ OpenMx R เป็นโอเพ่นซอร์ส R ที่ให้โอเพ่นซอร์สและแอปพลิเคชั่น Mx เวอร์ชันที่อัปเดต

เป้าหมายของการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างคือการทำความเข้าใจรูปแบบที่สัมพันธ์กันระหว่างชุดของตัวแปรและอธิบายความแปรปรวนให้มากที่สุด

การใช้แบบจำลองสมการโครงสร้างขั้นสูง

• ค่าคงที่การวัด
• เป็นเทคนิคที่ช่วยให้สามารถประมาณค่าร่วมกันของแบบจำลองได้หลายแบบ โดยแต่ละแบบมีกลุ่มย่อยต่างกัน แอปพลิเคชันที่รวมการวิเคราะห์ความแตกต่างระหว่างกลุ่มต่างๆ เช่น วัฒนธรรม เพศ และอื่นๆ และพฤติกรรมทางพันธุกรรม
• การสร้างแบบจำลองการเติบโตแฝง
• แบบจำลองลำดับชั้น/หลายระดับ
• แบบจำลองส่วนผสม (ชั้นแฝง) การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง
• เทคนิคการประมาณค่าและการทดสอบทางเลือก
• การอนุมานที่แข็งแกร่ง
• การวิเคราะห์การสุ่มตัวอย่างแบบสำรวจ
• หลายวิธี
• โมเดลหลายลักษณะ
• ต้นไม้จำลองสมการโครงสร้าง

ความคิดสุดท้าย

มีหลายแบบจำลองที่อาจอ้างว่ามีเทคนิคการสร้างแบบจำลองที่คล้ายกันเมื่อวิเคราะห์ข้อมูล แต่มีรูปแบบการดำเนินการที่แตกต่างกันมากสำหรับการตัดสินใจ เราต้องแน่ใจว่าเราไม่ได้เลือกแบบจำลองที่เกินพอดี ซึ่งเป็นความผิดพลาดที่เกิดขึ้นกับการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง มีองค์ประกอบของมนุษย์เมื่อเราเลือกเทคนิคการสร้างแบบจำลองทางสถิติ และสามารถนำมาพิจารณาได้

พื้นที่หลักของการวิจัยการตลาดอยู่ระหว่างการวิจัยเชิงคุณภาพและการวิจัยเชิงปริมาณอย่างหนัก และการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างไม่เหมาะสำหรับการจัดการในพื้นที่สีเทานี้

upGrad เป็นพอร์ทัลออนไลน์สำหรับการศึกษาระดับอุดมศึกษาที่ให้บริการโปรแกรมที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมซึ่งได้รับการออกแบบและนำเสนอ หากคุณมีความหลงใหลและต้องการเรียนรู้เกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ คุณสามารถผ่าน IIIT-B & upGrad's PG Diploma in Machine Learning และ AI ที่มีการเรียนรู้มากกว่า 400 ชั่วโมง ภาคปฏิบัติ การช่วยเหลืองาน และอื่นๆ อีกมากมาย

เรียนรู้ หลักสูตร ML จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

คำถามที่พบบ่อย

• ขนาดตัวอย่างที่ดีที่สุดคืออะไร?

ตามการสำรวจและการสังเกต เราต้องมีอย่างน้อย 200 กรณีและอย่างน้อย 20 กรณีต่อตัวแปร ตัวอย่างเช่น เราต้องมีผู้ตอบแบบสอบถาม 500 คนหากมีการให้คะแนนแอตทริบิวต์ 50 รายการในแบบจำลอง

• บิ๊กดาต้าคืออะไร?

การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างกำลังค่อยๆ ย้ายไปสู่การศึกษา จิตวิทยา และสังคมวิทยา นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังทำความคุ้นเคยกับการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง ด้วยเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน โมเดลนี้จึงทำงานได้ดีกับตัวอย่างที่ค่อนข้างใหญ่ซึ่งมีตัวแปรมากมาย ดังนั้น "ใหญ่" จึงเป็นญาติ! ในบางกรณี เราสามารถใช้เครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องมาตรฐาน เช่น LogitBoost สำหรับการคาดคะเน

• ต้องใช้สมมติฐานทางสถิติอะไรบ้าง?

ขึ้นอยู่กับประเภทของการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง แบบจำลองสมการโครงสร้าง เช่นเดียวกับขั้นตอนทางสถิติส่วนใหญ่ ดังนั้นจึงทนทานต่อการฝ่าฝืนสมมติฐานและข้อผิดพลาด

• การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างทดสอบสมมติฐานหรือไม่?

นี่เป็นความเข้าใจผิดเกี่ยวกับสถิติ ข้อมูลและการวิเคราะห์ไม่ได้เกิดขึ้นจากอากาศที่บางเบาและอยู่บนพื้นฐานของการสังเกต เนื่องจากเป็นธรรมชาติของมนุษย์ เราสังเกตสิ่งต่าง ๆ และพวกเขามักจะเดาว่ามันเกิดขึ้นได้อย่างไร นี่คือการวิเคราะห์เชิงสำรวจที่มีความเสี่ยงสูงในตัวเอง

• รุ่นไหนดีที่สุด?

มีดัชนีหลายตัวที่ใช้วัดสิ่งนี้ เช่น Comparative Fit Index (CFI) และ Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) เป็นดัชนีที่พบบ่อยที่สุดบางส่วน ที่รู้จักกันดีที่สุดคือ R กำลังสอง คุณต้องตัดสินใจว่ารุ่นใดดีที่สุดโดยพิจารณาจากสามัญสำนึกและความสามารถในการตัดสินใจ