ในการวิเคราะหขอมูล ผูวิจัยใชคอมพิวเตอรชวยในการจัดกระทําขอมูล โดยโปรแกรม SPSS for Windows และ LISREL เพื่อหาคาสถิติตาง ๆ ดังนี้
1. สถิติบรรยาย
1.1 การแจกแจงความถี่และคารอยละ สําหรับการวิเคราะหขอมูลพื้นฐานของผูตอบ แบบสอบถามที่เปนกลุมตัวอยาง
1.2 การวิเคราะหหาคาเฉลี่ย และคาสวนเบี่ยงเบนมาตรฐาน สําหรับการวิเคราะห
องคประกอบ
2. สถิติอางอิง
2.1 การวิเคราะหองคประกอบเชิงยืนยัน (Confirmatory factor analysis) เพื่อศึกษา วา องคประกอบที่สงผลตอประสิทธิผลการทํายุทธศาสตรที่ตรวจสอบจากผูเชี่ยวชาญเปนจริงตามขอมูล เชิงประจักษ
2.2 การวิเคราะหคาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธแบบเพียรสัน (Pearson’s product moment coefficient) และทดสอบความมีนัยสําคัญดวยสถิติทดสอบที เพื่อศึกษาความสัมพันธภายใน ระหวางองคประกอบที่สงผลตอประสิทธิผลการนํายุทธศาสตรสูการปฏิบัติ
2.3 การวิเคราะหการถดถอยพหุคูณ (Multiple regression analysis) มีสถิติที่
เกี่ยวของ เชน สัมประสิทธิ์ความแปรผันพหุคูณ สัมประสิทธิ์สหสัมพันธพหุคูณ สัมประสิทธิ์ความแปรผัน พหุคูณกับสัมประสิทธิ์ถดถอยบางสวน และทดสอบกรณีมีนัยสําคัญดวยสถิติทดสอบเอฟ
2.4 การวิเคราะหเสนทางอิทธิพล (Path analysis) แสดงความสัมพันธของตัวแปรที่
ศึกษา ทดสอบความมีนัยสําคัญดวยสถิติทดสอบเอฟหรือที เพื่อศึกษาโครงสรางความสัมพันธเชิงเหตุผล 2.4.1 การทดสอบตัวแบบการวิจัยเปนการตรวจสอบความสัมพันธโครงสรางเชิง เสน โดยใชโปรแกรมลิสเรล 8.30 (LISREL version 8.30) ในการวิเคราะหและตรวจสอบ มีขั้นตอนดังนี้
(นงลักษณ วิรัชชัย. 2542)
2.4.1.1 การกําหนดขอมูลจําเพาะตัวแบบ (Specification of the model) ผูวิจัยไดสนใจศึกษาวา ตัวแปรสาเหตุตัวใดบางที่สงผลโดยตรงและโดยออม โดยผูวิจัยไดใชรูปแบบการ วิเคราะหตัวแบบความสัมพันธโครงสรางเชิงเสน ประกอบไปดวยตัวแปรสังเกตทั้งหมด โดยมีขอตกลง
105
เบื้องตนของตัวแบบวา ความสัมพันธของตัวแบบทั้งหมด เปนความสัมพันธเชิงเสนตรง (Linear) เปน ความสัมพันธเชิงบวก (Additive) และเปนความสัมพันธทางเดียว (Recursive model) ระหวางตัวแปร ภายนอก (Exogenous variables) และตัวแปรภายใน (Endogenous variables)
2.4.1.2 การระบุความเปนไปไดคาเดียวของแบบตัวแบบ (Identification of the model) ผูวิจัยใชเงื่อนไขกฎที (t-rule) นั่นคือ จํานวนพารามิเตอรที่ไมทราบคาจะตองนอยกวา หรือเทากับจํานวนสมาชิกในเมทริกซความแปรปรวน – ความแปรปรวนรวมของกลุมตัวอยาง ตรวจสอบ โดยจะใหจํานวนพารามิเตอรที่ตองการประมาณคา (t) และจํานวนตัวแปรสังเกตได (NI) ซึ่งนํามา คํานวณหาจํานวนสมาชิกในเมทริกซความแปรปรวนรวมได กฎที กลาววาแบบจําลองจะระบุคาไดพอดี
เมื่อ t ≤ (1/2) (NI) (NI+1) และใชกฎความสัมพันธทางเดียว (recursive rule) (Bollen. 1989) 2.4.1.3 การประมาณคาพารามิเตอรของตัวแบบ (Parameter estimation form the model) ผูวิจัยใชการประมาณคาโดยใชวิธี ML (Maximum likelihood) ซึ่งเปนวิธีที่
แพรหลายที่สุด เนื่องจากมีความคงเสนคงวา (Consistency) มีประสิทธิภาพและเปนอิสระจากมาตรวัด 2.4.2 การตรวจสอบความสอดคลองของตัวแบบ (Goodness-of fit measures) เพื่อศึกษาภาพรวมของตัวแบบวาสอดคลองกับขอมูลเชิงประจักษเพียงใด ผูวิจัยใชคาสถิติที่จะตรวจสอบ ดังนี้
2.4.2.1 คาสถิติไค-สแควร (chi-square statistics) เปนคาสถิติที่ใชทดสอบ สมมติฐานทางสถิติวาฟงกชั่นความสอดคลองมีคาเปนศูนย ถาคาสถิติไค-สแควร มีคาต่ํามาก หรือยิ่งเขา ใกลศูนยมากเทาไรแสดงวาขอมูลโมเดลลิสเรลมีความสอดคลองกับขอมูลเชิงประจักษ
2.4.2.2 ดัชนีวัดระดับความสอดคลอง (goodness-of-fit index : GFI) ซึ่ง เปนอัตราสวนของผลตางระหวางฟงกชั่นความสอดคลองจากตัวแบบกอน และหลังปรับตัวแบบกับ ฟงกชั่น ความสอดคลองกอนปรับตัวแบบ คา GFI หากมีคามากกวา 0.90 แสดงวาโมเดลมีความ สอดคลองกับขอมูลเชิงประจักษ
2.4.2.3 ใชดัชนีวัดความสอดคลองที่ปรับแลว (Adjusted goodness-of-fit index : AGFI) ซึ่งนํา GFI มาปรับแกและคํานึงขนาดของตัวแปรและกลุมตัวอยาง คานี้ใชเชนเดียวกับ GFI คา GFI และ AGFI ที่เขาใกล 1 แสดงวาตัวแบบมีความสอดคลองกับขอมูลเชิงประจักษ
2.4.2.4 ค า RMSEA (Root mean square error of approximation) เปนคาที่บงบอกถึงความไมสอดคลองของตัวแบบที่สรางขึ้นกับเมทริกซความแปรปรวนรวมของ ประชากร ซึ่ง Browne & Cudeck (1993) ไดอธิบายวา คา RMSEA ที่นอยกวา .05 แสดงวามีความ สอดคลองสนิท (Close fit) แตอยางไรก็ตาม คาที่ใชไดและถือวาตัวแบบที่สรางขึ้นสอดคลองกับตัวแบบ ไมควรจะเกิน .08
106
2.4.2.5 คาขนาดตัวอยางวิกฤติ (Critrical N : CN) ซึ่งเปนคาขนาดของ ตัวอยางที่ใชคาไค-สแควรทดสอบขอมูล คา CN ที่สูงกวาหรือเทากับ 200 ของกลุมตัวอยาง จะมี
แนวโนมที่คาไค-สแควรที่ไมมีนัยสําคัญ นั่นคือขอมูลตัวแบบที่สรางขึ้นสอดคลองกับขอมูลเชิงประจักษ
(Bollen. 1989)
2.4.2.6 คาสูงสุดของเศษเหลือในรูปคะแนนมาตรฐาน (Largest standardized residual) ระหวางเมทริกซสหสัมพันธที่เขาสูการวิเคราะหกับเมทริกซที่ประมาณได โดย คาเศษเหลือเคลื่อนที่เขาใกล 0 จะถือวาตัวแบบมีแนวโนมสอดคลองกับขอมูลเชิงประจักษ ความพอดี
เศษเหลือเหมาะสมอยูระหวาง -2 ถึง 2 (Bollen. 1989)
ดังนั้น ผูวิจัยจึงใชเกณฑในการตรวจสอบความสอดคลองระหวางตัวแบบที่
ผูวิจัยพัฒนาขึ้นกับขอมูลเชิงประจักษ สรุปไดตามตาราง
ตารางที่ 2 สรุปเกณฑที่ใชในการตรวจสอบความสอดคลอง
ดัชนี ระดับการยอมรับ
1. คาไค-สแควร (χ2) 2. คา GFI
3. คา AGFI 4. คา RMSEA 5. คา CN
− χ2 ที่ไมมีนัยสําคัญหรือคา P-value สูงกวา .05 แสดงวาตัวแบบมี
ความสอดคลอง
− มีคาตั้งแต .90 ขึ้นไป แสดงวาตัวแบบมีความสอดคลอง
− มีคาตั้งแต .90 ขึ้นไป แสดงวาตัวแบบมีความสอดคลอง
− นอยกวา .08 แสดงวาตัวแบบมีความสอดคลอง
− ≥ 200 แสดงวาตัวแบบมีความสอดคลอง
2.4.3 การปรับตัวแบบ (Model adjustment)
ผูวิจัยปรับตัวแบบบนพื้นฐานของทฤษฎีและงานวิจัยเปนหลัก โดยมีการ ดําเนินการคือ จะตรวจสอบผลการประมาณคาพารามิเตอร วามีความสมเหตุสมผลหรือไมและมีคาใด แปลกเกินความเปนจริงหรือไม รวมทั้งพิจารณาคาสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ เชิงพหุยกกําลังสอง (Squared multiple correlation) ใหมีความเหมาะสม รวมทั้งพิจารณาคาความสอดคลองรวม (Overall fit) ของตัวแบบวาโดยภาพรวมแลวตัวแบบสอดคลองกับขอมูลเชิงประจักษเพียงใด และจะ หยุดปรับตัวแบบเมื่อพบวา คาสูงสุดของเศษเหลือในรูปคะแนนมาตรฐานต่ํากวา 2.00 (นงลักษณ
วิรัชชัย. 2542)
107