การพัฒนาเทคนิควิธีการวิเคราะห์เส้นทางสำหรับโมเดลตัวแปรแฝงโดยประยุกต์ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (IRT)

The development of path analysis techniques for latent variable models using modified item response theory

Abstract

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อพัฒนาเทคนิควิธีวิเคราะห์เส้นทางสำหรับโมเดลตัวแปรแฝงโดยประยุกต์ทฤษฎีการตอบสนองข้อสอบ (วิธี PAIRT) และเปรียบเทียบผลการวิเคราะห์กับการวิเคราะห์เส้นทางแบบ PAL (Path Analysis with LISREL) โดยใช้ข้อมูลจำลองจากคอมพิวเตอร์และข้อมูลเชิงประจักษ์  การดำเนินการวิจัยแบ่งเป็น 3 ขั้นตอน ได้แก่ ขั้นพัฒนาเทคนิค PAIRT, ขั้นการใช้ข้อมูลจำลองเพื่อเปรียบเทียบผลการวิเคราะห์ระหว่างวิธี PAIRT กับวิธี PAL และขั้นทดลองใช้กับข้อมูลเชิงประจักษ์   ผลการเปรียบเทียบปรากฏว่า ค่าความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของการประมาณค่า Pji ของวิธี PAIRT มีจำนวนครั้งคำนวณทวนซ้ำน้อยกว่าวิธี PAL ค่าเฉลี่ยของ p – value ของค่าไค-สแควร์ของวิธี PAIRT สูงกว่าวิธี PAL ค่า Pji ของวิธีทั้งสองไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นตรง และผลการทดลองใช้กับข้อมูลเชิงประจักษ์ชี้ให้เห็นว่าวิธี PAIRT ดีกว่าวิธี PAL        The purpose of this research was to develop a path analysis technique for latent variable models, based on modified item response theory (the “PAIRT” approach), and to compare results with the “PAL” approach (Path Analysis with LISREL), using both simulation data and empirical data.    There were three steps to the study: development of the PAIRT technique; the use of simulation data to compare PAIRT and PAL; and a try-out with empirical data.   In comparing results, it was found that the standard error of estimation of the path coefficient of correlation, Pji, using the PAIRT technique, involved fewer iterations than required by the PAL approach was larger than that found via PAL. The Pji estimates resulting from the two approaches were found to have a non-linear relationship. A try-out with empirical data indicated that the PAIRT model provided better fit.