top of page

CFA series (4) Validity

ในการวิเคราะห์สมการโครงสร้าง (SEM) มักเลี่ยงไม่ได้เลยที่จะต้องวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน หรือ CFA (Confirmatory Factor Analysis) ดังนั้น ครั้งนี้ได้โอกาสเขียนบทความเกี่ยวกับ CFA โดยจะนำเสนอในรูปแบบ series ซึ่งเตรียมไว้ทั้งหมด 4 ตอน ได้แก่ (1) Introduction CFA, (2) First/ Higher-Order model, (3) Formative model, และ (4) Validity สำหรับบทความนี้จะเป็น series ที่ 4 เรื่อง Validity มาติดตามกันได้เลยครับ


 

CFA Series (4) :Validity


CFA series (4) Validity

มาต่อกันใน CFA series (4) ในบทนี้จะเกี่ยวกับเรื่อง Validity จากที่กล่าวไปแล้วใน CFA series (1) ว่า CFA เอาไว้ทำอะไร ทำไมต้องวิเคราะห์ ต้องรู้อะไรบ้าง และต้องตรวจสอบอะไรบ้าง และใน CFA series (2) ว่า First/ Higher order คืออะไร และ CFA series (3) เรื่อง Formative ไปแล้วนั้น ต่อไปจะมาลงในรายละเอียด Formative กันครับ


บทสี่ Validity จึงขอเล่าเกี่ยวกับว่า

  1. Validity คืออะไร

  2. ผลและแนวทางการวิเคราะห์ Validity

  3. ตัวอย่างบทความเรื่อง Validity

  4. สรุป





1. Validity คืออะไร


มาถึงในตอนที่ 4 ก็ต้องย้ำกันอีกครั้งว่า เรื่อง CFA นั้นเกี่ยวข้องกับคำว่า Measurement model หรือโมเดลการวัด ดังนั้นถ้าจะให้พูดง่ายๆ ว่า CFA คืออะไร ก็คือสถิติที่เอาไว้ทดสอบโมเดลการวัด แล้วโมเดลการวัดคืออะไร ก็คือการทดสอบว่าองค์ประกอบที่กำลังสนใจอยู่นั้น วัดได้จริงหรือไม่ การจะวัดได้จริงจึงขึ้นอยู่กับตัวแปรสังเกตในองค์ประกอบนั้นๆ


แล้ว Validity มาเกี่ยวอะไรกับ CFA ต้องย้อนความกันก่อนว่า validity คืออะไร ลองดูภาพนี้กันก่อนครับ



ภาพนี้คือการอธิบายความแตกต่างระหว่าง Reliability กับ Validity ว่าง่ายๆ ก็คือ Reliability ภาษาไทยมักใช้คำว่า "ความเชื่อมั่น" ก็คือเครื่องมือในการวิจัยที่เราสร้างขึ้นมานั้นมีความ "เชื่อมั่น" มากน้อย แค่ไหน ความเชื่อมั่นที่ว่านี้ก็คือเมื่อนำเครื่องมือนี้ไปใช้จริง แล้วผลทีได้มา น่าเชื่อถือ ยกตัวอย่างเช่น เครื่องมือ แบบสอบถาม เราพัฒนาแบบสอบถามขึ้นมาก็ต้องไปทำการ Tryout อย่างน้อย 30 ชุด กับกลุ่มตัวอย่างที่ใกล้เคียง เพื่อทดสอบว่าแบบสอบถามนี้ ถ้านำไปใช้กับกลุ่มตัวอย่างจริง จะน่าเชื่อถือ ซึ่งเราพิสูจน์ด้วยค่า Cronbach Alpha


แล้วทำไมต้อง 30 ชุด เนื่องจากมี rule of thumb ว่าข้อมูลอย่างน้อย 30 เคสจะทำให้มีการกระจายเป็นโค้งปกติได้ ตามทฤษฎี central limit theorm จึงเป็นจำนวนขั้นต่ำว่าต้องเก็บ 30 ชุด

ส่วน Validity ก็คือเครื่องมือที่นำมาใช้นี้ มีความเที่ยงตรงมากแค่ไหน เมื่อพิจารณาจากเนื้อเรื่องที่กำลังศึกษาอยู่ เช่น กำลังศึกษาเกี่ยวกับเรื่องการมีส่วนร่วมของชุมชน แต่เครื่องมือ (เช่นแบบสอบถาม) กลับถามเกี่ยวกับการตลาด แบบนี้ ก็ถือว่า "ไม่ตรง" กับเรื่องที่ทำ ภาษาไทยมักเรียกว่า "ความเที่ยงตรง"


ลองมาดูอีกภาพ จะเห็นความเชื่อมโยงระหว่าง Reliability กับ Validity



ภาพนี้จะเห็นว่ามีเป้าอยู่ 4 เป้า และมีการยิงธนูเข้าไปทั้ง 4 เป้า โดยที่เป้าหมายคือศูนย์กลาง ดังนี้

  • เป้าที่ 1 : Reliable Not Valid ก็คือ ยิงธนูได้ตรงจุดเดิม ใกล้เคียงจุดเดิม แต่ไม่ตรงกลางเป้า หมายความว่า เครื่องมือมีความน่าเชื่อถือ เชื่อมั่น แต่ไม่ตรงจุด ไม่ตรงเรื่องที่ศึกษา

  • เป้าที่ 2 : Low Valid Low Relia ก็คือ ยิงธนูใกล้เคียงเป้า แต่ก็มีการกระจายเล็กน้อย หมายความว่า เครื่องมือเกือบน่าเชื่อถือ พอได้แต่ยังไม่ดี ถามได้เกือบตรงเรื่องแต่ยังไม่สุด

  • เป้าที่ 3 : Not Relia Not Valid ก็คือ ยิงธนูไม่ตรงอะไรเลย กระจายมั่วไปหมด ไม่เข้าเป้า หมายความว่า เครื่องไม่มีน่าเชื่อถือ ไม่มีความเชื่อมั่นใดๆ และถามไม่ตรงเรื่องที่ศึกษาด้วย

  • เป้าที่ 4 : Both Relia and Valid ก็คือ ยิงธนูได้ตรงเป้า และย้ำตรงจุดเดิมซ้ำๆ หมายความว่า เครื่องมือมีความน่าเชื่อมากๆ และถามได้ตรงจุด ตรงเรื่อง มีคุณภาพ

ดังนั้น ในการพัฒนาเครื่องมือ (เช่นแบบสอบถาม) จึงหวังว่าจะได้เครื่องมือที่ตรงเป้าที่สุด และผลเป็นเช่นเดิมอย่างนั้นทุกครั้ง ก็คือมีความเชื่อมั่น น่าเชื่อถือ และตรงกับเรื่องที่กำลังศึกษา


Reliability มักตรวจสอบด้วย Cronbach Alpha

Validity มักตรวจสอบด้วย IOC


Cronbach Alpha ควรมีค่า 0.7 ขึ้นไป
IOC คือการให้ผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบข้อคำถาม และให้คะแนน -1 0 +1 




2. ผลและแนวทางการวิเคราะห์ Validity


จากหัวข้อที่ 1 ได้กล่าวว่า Validity ตรวจสอบด้วย IOC นั้น ถือว่าเป็นการตรวจสอบอย่างง่าย เป็นพื้นฐานเบื้องต้น ใช้ความเชี่ยวชาญจากคนในการตรวจสอบ แต่หากจะตรวจสอบด้วยสถิติ เรื่อง Validity จะไปเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน หรือ Confirmatory Factor Analysis (เน้นอธิบายในการวิจัยเชิงปริมาณ) ทำไมต้องใช้ CFA ในการตรวจสอบ


ก็เพื่อตรวจสอบว่า ข้อคำถาม หรือ Items (Indicators) ต่างๆ ในเครื่องมือ (เช่นแบบสอบถาม) นั้นอยู่ภายใต้เรื่องนั้นจริงๆ คำถามใดที่ยังอยู่ คำถามใดที่ถูกตัดทิ้ง เหมือนเป็นการช่วยยืนยันว่าข้อคำถามเหล่านี้ "ตรง" ตามเรื่องที่ศึกษาจริงๆ ประเด็นที่นอกเหนือจากการใช้ CFA อยู่ที่ต้องการค่า CR และ AVE เพื่อยืนยัน


  • CR หรือ Composite Reliability ภาษาไทยมักเรียกว่า "ความเชื่อมั่นองค์ประกอบ" ควรมีค่า 0.7 ขึ้นไป

  • AVE หรือ Average Variance Extraction ภาษาไทยมักเรียกว่า "ค่าเฉลี่ยของความแปรปรวนที่สกัดได้" ควรมีค่า 0.5 ขึ้นไป


CR และ AVE มีสูตรดังนี้



ถ้าวิเคราะห์ในโปรแกรม AMOS สามารถเพิ่ม plugins การออกค่า CR AVE ได้ โดยใช้ plugins ของ James Gaskin ศึกษาเพิ่มเติมได้ที่ http://statwiki.gaskination.com/index.php?title=Plugins แต่ถ้าเป็นโปรแกรมอื่นต้องไปคำนวณเอง เช่นทำใน Excel
 

ความต่อเนื่องเมื่อได้ผลของ CR AVE มาแล้วจะนำไปตรวจสอบ Discriminant Validity ก็คือการตรวจสอบว่าองค์ประกอบต่างๆ นำมาศึกษานั้นมีความ "เหมือน" และความ "ต่าง" จากกันแค่ไหน เช่น มีองค์ประกอบเรื่อง Product กับองค์ประกอบเรื่อง Promotion คำถามคือ ทั้ง 2 องค์ประกอบคือเรื่องเดียวกันใช่หรือไม่ คำตอบคือ "ไม่" ดังนั้น Indicators ในเรื่อง Product ก็ควรอยู่ในกลุ่มเดียวกัน Indicators เรื่อง Promotion ก็ควรอยู่ในกลุ่มเดียวกัน ในขณะที่ Indicators ทั้งสองเรื่องก็ควรอยู่กันคนละกลุ่ม


ดังนั้น ตัว Discriminant Validity จะเป็นตัวช่วยบอกว่า องค์ประกอบทั้งสองนั้น เป็นคนละเรื่องกัน จริงหรือไม่ ซึ่งต้องอาศัยค่า CR และ AVE เข้ามาช่วยในการคำนวณ ลองดูภาพตัวอย่าง


ที่มา: Zubaidah Harun, etc. 2016. The Confirmatory Factor Analysis (CFA) on GST Compliance Research Model in Malaysia.


จากภาพตัวอย่างงานของ Zubaidah Harun และคณะ (2016). เป็นการตรวจสอบว่าองค์ประกอบทั้ง 4 เรื่องเป็นคนละเรื่องกันจริงหรือไม่ องค์ประกอบทั้ง 4 ได้แก่ Knowledge, Attitude, Comm Channels, และ GST Compliance สร้างเป็นตาราง Matrix


ทีนี้แล้วค่าในแต่ละช่องคืออะไร มันมี 2 สูตรในการหา

  • สูตรที่ 1 ค่าในช่องคือค่าสหสัมพันธ์ของแต่ละองค์ประกอบ (latent correlation) และค่าในแนวทแยง (ที่เป็นตัวดำ) คือค่า Square Root of AVE

  • สูตรที่ 2 ค่าในช่องคือค่าสหสัมพันธ์ของแต่ละองค์ประกอบยกกำลังสอง (square latent correlation) และค่าในแนวทแยง (ที่เป็นตัวดำ) คือค่า AVE

แล้วแต่ว่าจะเลือกใช้สูตรของใคร แต่ที่มักพบเจอคือสูตรที่ 1 เป็นของ Fornell and Larcker. 1981 ในขณะที่สูตรที่ 2 จะเป็นของ Hair 2010.





3.ตัวอย่างบทความเรื่อง Validity


ตัวอย่างที่ 1 การศึกษาเรื่อง GST ใน Malaysia.

The Confirmatory Factor Analysis (CFA) on GST Compliance Research Model in Malaysia. ของ Zubaidah Harun และคณะ (2016).


ที่มา: Zubaidah Harun, etc. 2016. The Confirmatory Factor Analysis (CFA) on GST Compliance Research Model in Malaysia.


จะเห็นว่าผู้วิจัยได้เน้นการวิเคราะห์ CFA เพื่อตรวจสอบว่า Indicators ในแต่ละองค์ประกอบนั้นถูกต้องหรือไม่ ควรอยู่ในองค์ประกอบนั้นจริงหรือไม่ จึงต้องเริ่มจากการวิเคราะห์ CFA แล้วออกค่า CR AVE และทำ Discriminant Validity เพื่อเป็นการยืนยัน



ตัวอย่างที่ 2 การศึกษาเกี่ยวกับ social entrepreneurial personality

Validity and reliability of the social entrepreneurial personality

ของ Radin A Rahman, Radin Siti Aishah and Lope Pihie, Zaidatol Akmaliah (2014).




ที่มา: Radin A Rahman, Radin Siti Aishah and Lope Pihie, Zaidatol Akmaliah (2014) Validity and reliability of the social entrepreneurial personality. In: 10th European Conference on Management Leadership and Governance ECMLG 2014, 13-14 Nov. 2014, Zagreb, Republic of Croatia. (pp. 506-513).


เช่นเดียวกับเรื่อง GST ต้องทำการวิเคราะห์ CFA ก่อนเพื่อออกค่า CR AVE และวิเคราะห์ Discriminant Validity





4.สรุป


ในบทสรุป CFA series ก็เดินทางมาถึง series ที่ 4 แล้ว ซึ่งเป็นเรื่อง Validity เปรียบเสมือนเป็นปลายทางสุดท้ายของการทำ CFA ก่อนข้ามไปสู่การวิเคราะห์ SEM (Structural Equation Modelings) ต่อไป โดยการทำ Validity นี้ อาจเรียกเป็น Constrcuted Validity หรือการวิเคราะห์ความตรงเชิงโครงสร้าง เพื่อตรวจสอบว่า Indicators ในแต่ละองค์ประกอบนั้น เป็นของเรื่องนั้นๆ จริงหรือไม่ หรือพูดเป็นทางการก็คือว่าตัวชี้วัดเหล่านี้ "ตรง" ตาม "โครงสร้าง" จริงหรือไม่ โดยอาศัยค่า CR AVE และจัดทำ Discriminant Validity แต่ค่าเหล่านี้ต้องคำนวณมือเอง หรือทำใน Excel ได้ แต่สำหรับใครที่ใช้ AMOS ก็สามารถโหลด plugins ของ James Gaskin มาใช้ได้





อ้างอิง

Zubaidah Harun, etc. 2016. The Confirmatory Factor Analysis (CFA) on GST Compliance Research Model in Malaysia.


Radin A Rahman, Radin Siti Aishah and Lope Pihie, Zaidatol Akmaliah (2014) Validity and reliability of the social entrepreneurial personality. In: 10th European Conference on Management Leadership and Governance ECMLG 2014, 13-14 Nov. 2014, Zagreb, Republic of Croatia. (pp. 506-513).

 

สนใจเรียน CFA SEM สามารถสอบถามรายละเอียดได้ในทุกช่องทาง หรือดูรายละเอียดการสอนได้ที่



ร่วมติดตามได้ทุกช่องทาง

follow or subscribe in any channel

.

tel.086-555-5949

line: @SmartResearchThai

Blockdit: SmartResearchThai

Youtube: SmartResearchThai

Facebook: SmartResearchThai

1,289 views0 comments

Recent Posts

See All

Kommentare


bottom of page