Page 178 -

ุ
ิ
ิ
คลังความรดจทัลและฐานข้อมลจดหมายเหต มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร ์
้
ู
ู
วิจัยธุรกิจที่คุณทำได: จากการเริ่มตนสูความสำเร็จ 163

Brown (2015) อธิบายว.าการใช] EFA เหมาะสำหรับการค]นหาโครงสร]างของปYจจัยในข]อมูลเชิงสำรวจ

ในขณะที่ CFA ใช]ในการยืนยันโครงสร]างที่พบจาก EFA หรือจากทฤษฎี โดยเฉพาะในงานวิจัยที่เกี่ยวข]องกับการ
วางแผนกลยุทธSหรือการพัฒนาเครื่องมือวัดทางธุรกิจ

ตัวอย.างเช.น ในการพัฒนาแบบสอบถามเพื่อประเมินคุณภาพการบริการของพนักงานขาย บริษัทอาจ

เริ่มจากการสร]างข]อคำถามและใช] EFA เพื่อระบุปYจจัยที่ซ.อนอยู. เช.น ความรู]เกี่ยวกับผลิตภัณฑS ทักษะการ

สื่อสาร และการแก]ปYญหาเฉพาะหน]า หลังจากนั้นใช] CFA เพื่อยืนยันโครงสร]างปYจจัยเหล.านี้ในกลุ.มตัวอย.างใหม.
ซึ่งช.วยให]แบบสอบถามมีความเที่ยงตรงและน.าเชื่อถือ

สรุปได]ว.า การวิเคราะหSความสัมพันธS โดยเฉพาะการวัดความสัมพันธSด]วย Pearson และ Spearman

และการวิเคราะหSปYจจัยร.วม มีบทบาทสำคัญในการวิจัยทางธุรกิจ เทคนิคเหล.านี้ช.วยให]นักบริหารสามารถเข]าใจ

ความสัมพันธSระหว.างปYจจัยต.างๆ ในองคSกรและสภาพแวดล]อมทางธุรกิจ ระบุปYจจัยสำคัญที่มีผลต.อความสำเร็จ
ขององคSกร และพัฒนากลยุทธSที่มีประสิทธิภาพ อย.างไรก็ตาม การใช]เทคนิคเหล.านี้ต]องคำนึงถึงข]อจำกัดและ

ข]อตกลงเบื้องต]นของแต.ละเทคนิค รวมถึงการตีความผลอย.างระมัดระวังและในบริบทของธุรกิจ เพื่อให]การ
ตัดสินใจทางธุรกิจมีความถูกต]องและมีประสิทธิภาพสูงสุด

3.5.4 การวิเคราะห_ข^อมูลขั้นสูง (Advanced Data Analysis)

การวิเคราะหSข]อมูลขั้นสูง (Advanced Data Analysis) เปfนเทคนิคที่มีบทบาทสำคัญในงานวิจัยและ

ธุรกิจ เพื่อให]เข]าใจโครงสร]างของข]อมูลเชิงลึกและทำการทำนายผลลัพธSได]อย.างแม.นยำ บทนี้จะครอบคลุม
ถึง การวิเคราะหSโมเดลเชิงโครงสร]าง (Structural Equation Modeling) และ การใช] Machine Learning

และ AI ในการวิเคราะหSข]อมูล ซึ่งเปfนสองเครื่องมือหลักที่มีประโยชนSอย.างยิ่งในบริบทการบริหารธุรกิจและการ

วิเคราะหSข]อมูลขนาดใหญ.

3.5.4.1 การวิเคราะห_โมเดลเชิงโครงสร^าง (Structural Equation Modelling)

การวิเคราะหSโมเดลเชิงโครงสร]างเปfนเทคนิคทางสถิติขั้นสูงที่ใช]ในการทดสอบและประมาณค.า

ความสัมพันธSเชิงสาเหตุระหว.างตัวแปร Hair และคณะ (2019) อธิบายว.า SEM เปfนการผสมผสานระหว.างการ

วิเคราะหSองคSประกอบ (Factor Analysis) และการวิเคราะหSเส]นทาง (Path Analysis) ซึ่งช.วยให]นักวิจัย
สามารถศึกษาความสัมพันธSระหว.างตัวแปรแฝง (Latent Variables) และตัวแปรสังเกตได] (Observed

Variables) พร]อมกันในโมเดลเดียว

ในบริบทของการบริหารธุรกิจ SEM มีประโยชนSอย.างมากในการศึกษาปรากฏการณSที่ซับซ]อน เช.น

พฤติกรรมผู]บริโภค ประสิทธิภาพองคSกร หรือการจัดการห.วงโซ.อุปทาน ซึ่งบริษัทอาจใช] SEM เพื่อตรวจสอบ
ว.า คุณภาพการให]บริการ และ ความไว]วางใจในแบรนดS ส.งผลต.อ ความพึงพอใจของลูกค]าอย.างไร โดยปYจจัย