# data[].attributes.body
https://www.youtube.com/channel/UCH0Sqfx_yQDQL9Z_qwdOWpA

# data[].attributes.attachment_link.description
Share your videos with friends, family, and the world

# data[].attributes.attachment_link.title
An applied guide to research designs  quantitative, qualitative, and mixed methods by Edmonds, W. Alex Kennedy, Thomas 

# data[].attributes.attachment_link.title
106218_Joseph F. Hair, William C. Black, Barry J. Babin, Rolph E Anderson - Multivariate Data Analysis-Cengage Learning (2019)

# data[].attributes.headline
เกณฑ์ทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาความสอดคล้องของโมเดล

# data[].attributes.subject
เกณฑ์ทางสถิติที่ใช้ในการพิจารณาความสอดคล้องของโมเดล

# data[].attributes.headline
หนังสือ "โมเดลสมการโครงสร้าง"

# data[].attributes.subject
หนังสือ "โมเดลสมการโครงสร้าง"

# data[].attributes.headline
เกณฑ์ที่ใช้พิจารณาดัชนีตรวจสอบความสอดคล้องของโมเดล

# data[].attributes.subject
เกณฑ์ที่ใช้พิจารณาดัชนีตรวจสอบความสอดคล้องของโมเดล

# data[].attributes.headline
บทความวิชาการที่ควรอ้างอิง

# data[].attributes.subject
บทความวิชาการที่ควรอ้างอิง

# data[].attributes.attachment_link.title
หลักการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง

# data[].attributes.headline
ตัวอย่างแบบสอบถาม

# data[].attributes.subject
ตัวอย่างแบบสอบถาม

# data[].attributes.body
LISREL
http://bit.ly/2DO9sRq
AMOS
https://bit.ly/3x65ugt
Mplus
http://bit.ly/2Q07iWb

# data[].attributes.body
วิเคราะห์ตามในห้อง

# data[].attributes.body
ฝึกทำการบ้าน

# data[].attributes.headline
ฝึกวิเคราะห์ข้อมูลเชิงเปรียบเทียบ

# data[].attributes.subject
ฝึกวิเคราะห์ข้อมูลเชิงเปรียบเทียบ

# data[].attributes.body
DataParametrics
https://bit.ly/3oGbZ77

DataNonParametrics
https://bit.ly/3oF9e6b

# data[].attributes.attachment_link.title
การใช้สถิติวิจัยสำหรับการวิจัยในระดับบัณฑิตศึกษา20dec2021

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
R integration

jamovi is built on top of the R statistical language, giving you access to the best the statistics community has to offer. would you like the R code for your analyses? jamovi can provide that too.

# data[].attributes.attachment_link.title
jamovi - open statistical software for the desktop and cloud

# data[].attributes.attachment_link.description
jamovi is built on top of the R statistical language, giving you access to the best the statistics community has to offer. would you like the R code for your analyses? jamovi can provide that too.

# data[].attributes.attachment_link.authors[].name
บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยบูรพา

# data[].attributes.attachment_link.title
โครงการอบรมการใช้สถิติสำหรับการวิจัยระดับบัณฑิตศึกษา

# data[].attributes.attachment_link.title
บทคัดย่อนุธิดา

# data[].attributes.headline
เล่มวิทยานิพนธ์

# data[].attributes.subject
เล่มวิทยานิพนธ์

# data[].attributes.attachment_link.title
พฤติกรรมการกลั่นแกล้ง8.2.65

# data[].attributes.body
https://youtu.be/UzE6Z6acQMw

# data[].attributes.attachment_link.title
การวิเคราะห์คลื่นไฟฟ้าสมอง วิทวัส

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
This calculator will compute the sample size required for a study that uses a structural equation model (SEM), given the number of observed and latent variables in the model, the anticipated effect size, and the desired probability and statistical power levels. The calculator will return both the minimum sample size required to detect the specified effect, and the minimum sample size required given the structural complexity of the model.

Please enter the necessary parameter values, and then click 'Calculate'.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
calculate sample size for structural equation models

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
structural equation model sample size calculator

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
structural equation model sample size formula

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
sample size for structural equation model

# data[].attributes.attachment_link.title
A-priori Sample Size Calculator for Structural Equation Models

# data[].attributes.attachment_link.description
This calculator will compute the sample size required for a study that uses a structural equation model (SEM), given the number of observed and latent variables in the model, the anticipated effect size, and the desired probability and statistical power levels.

# data[].attributes.attachment_link.description
ระบบการเรียนรู้ด้วยตนเอง สำนักงานพัฒนาวิจัย โรงพยาบาลพระมงกุฎเกล้าและวิทยาลัยแพทยศาสตร์พระมงกุฎเกล้า

# data[].attributes.attachment_link.title
Module2_IRB regulation and review process สุธี 25 ม.ค. 65.pdf_1645159806

# data[].attributes.attachment_link.title
จรรยาบรรณวิจัย วช

# data[].attributes.attachment_link.title
จริยธรรมวิจัย2

# data[].attributes.attachment_link.title
Principles and Practice of Structural Equation Modeling, Third Edition

# data[].attributes.attachment_link.title
Rick H. Hoyle - Handbook of Structural Equation Modeling-The Guilford Press (2023)

# data[].attributes.attachment_link.title
resizeA Beginner's Guide to Structural Equation Modeling-Routledge (2022)

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
TITLE: CFA model  

DATA:
  FILE IS "datacfa.txt";
 
VARIABLE:
  NAMES ARE ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8 ind9 ind10 ind11 ;
  USEVARIABLES ARE ind1 ind2 ind3 ind4 ind5 ind6 ind7 ind8 ind9 ind10 ind11 ;
  MISSING IS *;
ANALYSIS:
  TYPE IS General;
  ESTIMATOR IS ML;
  ITERATIONS = 1000;
  CONVERGENCE = 0.00005;
  
 Model:
 good1 by ind1 ind2 ind3 ind4;
 good2 by ind5 ind6 ind7;
 good3 by ind8 ind9 ind10 ind11;
 trainer by good1 good2 good3;

OUTPUT:   MODINDICES(4) STANDARDIZED;

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
TITLE:  PATH Model

DATA:
  FILE IS "pathsummary.txt";
  TYPE IS CORRELATION MEANS STDEVIATIONS;
  NGROUPS = 1;
  NOBSERVATIONS = 400;
 
VARIABLE:
  NAMES ARE x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10;
  USEVARIABLES ARE x1 x2 x3 x4 y1 y2 y3 y4 y5 y6 y7 y8 y9 y10;

ANALYSIS:
  TYPE IS General;
  ESTIMATOR IS ML;
  ITERATIONS = 1000;
  CONVERGENCE = 0.00005;
  
 Model:
 input by x4 x1 x2 x3;
 process by y2 y1 y3;
 output by y5 y4 y6 y7;
 outcome by y8 y9 y10;
 outcome on output process;
 output on process;
 process on input;
X2       WITH X1;
Y7       WITH Y4;
Y7       WITH Y6;
Y8       WITH Y4;
Y10      WITH Y7;
!Y2       WITH Y1;
Y8       WITH Y2;
Y6       WITH Y5;
Y9       WITH Y3;
X4       WITH X1;
X4       WITH X2;
Y6       WITH Y4;
Y5       WITH X4;
Y9       WITH X4;
X4       WITH X3;

Model indirect:
outcome ind process;
outcome ind input;
output ind input;

OUTPUT:   MODINDICES(4) STANDARDIZED;

# data[].attributes.attachment_link.title
1. What is Mixed Methods Research? | John W. Creswell | Mixed Methods @ University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
2. What Skills are Needed for Mixed Methods Research? | John W. Creswell |  University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
3. Steps in Designing a Mixed Methods Study  | John W. Creswell | University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
4. Basic Mixed Methods Research Designs | John W. Creswell | University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
5. Advanced Mixed Methods Research Designs | John W. Creswell | University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
6 How to Draw a Diagram of Your Mixed Methods Procedures | John W. Creswell | University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
7. Introducing a Mixed Methods Study | John W. Creswell | University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
8. Sampling and Integration | John W. Creswell | Mixed Methods @ University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
9. How to Write a Mixed Methods Study for Publication | John W. Creswell | University of Michigan

# data[].attributes.attachment_link.title
10. Evaluating the Quality of a Mixed Methods Study | John W. Creswell | University of Michigan