วารสารสหวิทยาการ มหาวิทยาลัยชินวัตร

Navigating the Future of Quantitative Research: The Power of Structural Equation Modeling

Sipnarong Kanchanawongpaisan — Tue, 19 Nov 2024 00:00:00 +0700

This study delves into the advanced applications of Structural Equation Modeling (SEM) in modern quantitative research. SEM's versatility and power allow researchers to simultaneously examine multiple relationships and account for measurement errors, offering significant advantages over traditional regression models. This research highlights SEM's capacity to provide detailed and nuanced insights into complex constructs, particularly beneficial in social sciences, business administration, and psychology. A rigorous preparatory process is essential for the robustness and reliability of SEM models. This process includes defining the research problem, conducting a comprehensive literature review, developing a theoretical framework, identifying relevant variables, designing the study, and validating measurement instruments. Evaluating the measurement model fit using various indices, such as the Chi-Square Test, RMSEA, CFI, TLI, SRMR, GFI, and AGFI, ensures a comprehensive model accuracy assessment. The findings underscore the significant implications of SEM for advancing quantitative research methodologies. Researchers can enhance their studies' precision and explanatory power by leveraging SEM. This approach paves the way for exploring intricate relationships and contributes to developing sophisticated and reliable research techniques. This study provides an example process, valuable insights, and practical recommendations for researchers aiming to employ advanced statistical methods, ultimately leading to more robust and insightful findings in various research domains.

A Comprehensive Review of A Beginner’s Guide to Structural Equation Modeling

Poori Chitladaporn, Sipnarong Kanchanawongpaisan — Tue, 19 Nov 2024 00:00:00 +0700

Structural Equation Modeling (SEM) is an essential statistical tool in social science research, but its complexity can often intimidate beginners. "A Beginner’s Guide to Structural Equation Modeling" by Randall E. Schumacker and Richard G. Lomax addresses this challenge by offering an accessible introduction to SEM for those with limited statistical backgrounds. This review assesses the book's effectiveness in breaking down the intricacies of SEM into understandable concepts while providing practical, real-world examples and step-by-step guidance. Key strengths of the book include its clear explanations, hands-on software tutorials, and the inclusion of foundational SEM topics such as model specification, estimation, and assessment of model fit. However, specific advanced issues, such as multi-group SEM and latent growth models, are simplified, and broader coverage of SEM software alternatives like SmartPLS and R’s lavaan would enhance the book’s utility. Despite these limitations, the book is an excellent resource for graduate students, early-career researchers, and professionals new to SEM, offering a solid foundation for further exploration into more complex aspects of SEM. Overall, this guide successfully lowers the entry barrier for beginners, providing them the tools to conduct fundamental SEM analyses confidently.

Keywords: Structural Equation Modeling (SEM), beginner’s Guide, statistical Analysis

Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th Edition) by Rex B. Kline: A Book Review

Tue, 19 Nov 2024 00:00:00 +0700

This article reviews Rex B. Kline’s Principles and Practice of Structural Equation Modeling (4th Edition), a seminal text widely regarded as an essential resource for understanding and applying structural equation modeling (SEM). With its emphasis on conceptual clarity and practical application, the book caters to researchers, practitioners, and students across disciplines such as psychology, education, and business. Kline's step-by-step approach simplifies complex statistical concepts, making the book accessible to beginners while providing practical tools for intermediate users. Key strengths include integrating software tools Amos, Mplus, lavaan, and others and including recent advancements such as Judea Pearl’s structural causal model (SCM) and causal mediation analysis. These updates position the book as a forward-looking resource in the field of SEM. While the book excels in accessibility and pedagogical value, it offers limited depth in advanced techniques such as Bayesian SEM and multilevel modeling, which might leave seasoned statisticians seeking additional resources. Nevertheless, its comprehensive treatment of topics like confirmatory factor analysis (CFA), measurement invariance, and bootstrap estimation makes it indispensable for applied researchers. The text bridges the gap between theory and practice, equipping readers with the skills to effectively design, analyze, and interpret SEM models. This review highlights the book's strengths and limitations, offering insights into its relevance for various audiences. It concludes that Kline’s work remains a foundational text in SEM, ideal for those seeking a practical, user-friendly guide to mastering this powerful statistical technique.

การจัดการความเครียดของนิสิตมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ต่อการจัดการเรียนการสอนแบบผสมผสาน

kanlapruk polsorn — Tue, 19 Nov 2024 00:00:00 +0700

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาระดับความเครียดและรูปแบบการจัดการความเครียดของนิสิตมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ต่อการจัดการเรียนการสอนแบบผสมผสาน กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้ คือนิสิตระดับปริญญาตรี มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ ปีการศึกษา 2565 รวมทั้งสิ้น 451 คน ได้มาโดยใช้วิธีสุ่มแบบเฉพาะเจาะจง (Purposive Sampling) เครื่องมือที่ใช้ในการวิจัยครั้งนี้เป็นแบบสอบถาม ได้แก่ ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับข้อมูลทั่วไปของนิสิต แบบวัดระดับความเครียดของนิสิตมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ และแบบประเมินการจัดการความเครียดของนิสิตมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ การวิเคราะห์ข้อมูล ผู้วิจัยเก็บรวบรวมข้อมูลที่ได้จากกลุ่มตัวอย่าง มาวิเคราะห์หาค่าทางสถิติด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์ มาแจกแจงค่าความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานและวิเคราะห์เปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของตัวแปรโดยใช้การทดสอบค่าที (Independent – t test) ผลการวิจัยพบว่า กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่มีระดับคะแนนความเครียดมากกว่า 62 คะแนน เป็นความเครียดระดับสูงที่เกิดต่อเนื่องหรือกำลังเผชิญกับวิกฤตของชีวิต ความเครียดระดับนี้ส่งผลทำให้เจ็บป่วยทางกายและสุขภาพจิต ชีวิตไม่มีความสุข ความคิดฟุ้งซ่าน การตัดสินใจไม่ดี ยับยั้งอารมณ์ไม่ได้ โดยเปรียบเทียบระดับความเครียดของนิสิตที่มีเพศและระยะเวลาที่ใช้ในการทำกิจกรรมในเวลาว่างแตกต่างกัน มีระดับความเครียดที่แตกต่างอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ .05 กลุ่มตัวอย่างส่วนใหญ่สามารถจัดการกับความเครียดโดยรวมได้ในระดับมาก (x ̅= 2.89) เมื่อพิจารณารายด้านพบว่า กลุ่มตัวอย่างสามารถจัดการกับความเครียดในระดับมาก ทั้งด้านการจัดการที่ปัญหา (x ̅= 2.80) และ การจัดการที่อารมณ์ (x ̅= 2.98)

Enhancing local government management of wastewater issues in the Phetchaburi River at Khlong Khachen subdistrict

Tue, 19 Nov 2024 00:00:00 +0700

Water pollution in Phetchabun province has significantly impacted the local economy, environment, and quality of life. A survey conducted in 2017 revealed that the Phetchaburi River was severely polluted, with a Water Quality Index (WQI) ranging from 31 to 60 and dissolved oxygen (DO) levels below acceptable standards. Key contributing factors include domestic wastewater discharge directly into the river and the construction of weirs obstructing water flow. Approximately 200 households were found to be encroaching on the riverbanks, with most having septic tanks that discharged directly into the river. Additionally, concrete roads and bridges served as barriers to water flow. To address these issues, the relocation of toilets and septic tanks away from the riverbanks has been proposed. River restoration efforts have been supported by the community and relevant agencies, including water management, weed removal, and community engagement. Collaborative efforts and inclusive participation have been crucial for river restoration. Through effective collaboration, the Phetchaburi River can be revitalized and sustainable development can be achieved.