คณะจิตวิทยาขอแสดงความยินดีกับ อาจารย์ ดร.นิปัทม์ พิชญโยธิน ประธานแขนงวิชาจิตวิทยาพัฒนาการ คณะจิตวิทยา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ที่ได้รับอนุมัติจากสภาจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ครั้งที่ 886 วันที่ 25 เมษายน พศ. 2567 ให้ดำรงตำแหน่ง “ผู้ช่วยศาสตราจารย์” ตั้งแต่วันที่ 15 มีนาคม พ.ศ. 2566
คณะจิตวิทยา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ขอเชิญผู้สนใจเข้าร่วม “โครงการอบรมความรู้พื้นฐานจิตวิทยาอุตสาหกรรมและองค์การ ประจำปี 2566” ซึ่งจะจัดอบรมผ่านโปรแกรม ZOOM ระหว่างวันที่ 26 มิถุนายน – 24 กรกฎาคม 2566 (วันจันทร์ และวันอังคาร เวลา 18.00 – 21.00 น.) รวมใช้ระยะเวลาในการฝึกอบรมและสอบวัดผลทั้งสิ้น 27 ชั่วโมง โดย คณาจารย์ประจำแขนงวิชาจิตวิทยาอุตสาหกรรมและองค์การ คณะจิตวิทยา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เป็นวิทยากร
โครงการอบรมมีวัตถุประสงค์เพื่อเผยแพร่องค์ความรู้ด้านจิตวิทยาให้แก่บุคคลภายนอก และเตรียมความพร้อมทางจิตวิทยาให้แก่ผู้สมัครที่จะเข้ามาศึกษาต่อในระดับบัณฑิตศึกษา แขนงวิชาอุตสาหกรรมและองค์การ ได้มีพื้นฐานทางจิตวิทยาที่จำเป็น เพื่อเตรียมความพร้อมและนำไปต่อยอดในการศึกษารายวิชาที่กำหนดในหลักสูตรในระดับที่สูงขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เนื้อหาการอบรมจะเป็นการปูพื้นฐานให้แก่ผู้ที่สนใจศึกษาศาสตร์ทางด้านจิตวิทยาในบริบทการทำงานและบุคคลที่ทำงานเกี่ยวข้องกับทรัพยากรมนุษย์ ได้เรียนรู้และเข้าใจกับคําว่าจิตวิทยา I/O และสร้างความเข้าใจในประเด็นด้านอุตสาหกรรม เช่น กระบวกการคัดเลือก วัดและประเมิน และประเด็นด้านองค์การ เช่น ความพึงพอใจและผลการปฏิบัติงานของบุคลากร แรงจูงใจในการทำงาน เป็นต้น รวมทั้งประเด็นด้านการเรียนรู้และสุขภาวะทางจิตใจของบุคลากรในที่ทำงาน รวมถึงการคาดหวังว่าผู้ที่ผ่านการอบรมไปนั้น จะสามารถนําศาสตร์ทางจิตวิทยาไปประยุกต์พัฒนาบุคลากรและแก้ปัญหาในที่ทำงานเพื่อให้องค์กรมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
หลังจากเสร็จสิ้นการอบรมแต่ละครั้ง ทางผู้จัดโครงการจะอัพโหลดไฟล์วิดีโอการอบรมให้ผู้เข้าร่วมโครงการ สามารถเข้ามาดูย้อนหลังได้จนถึงวันที่ 7 สิงหาคม 2566
ผู้ที่สอบผ่านเกณฑ์การวัดผลของโครงการจะได้รับวุฒิบัตรเพื่อใช้ประกอบการสมัครเข้าศึกษาต่อในระดับบัณฑิตศึกษา แขนงวิชาแขนงวิชาจิตวิทยาอุตสาหกรรมและองค์การ คณะจิตวิทยา ได้
บุคลากรของรัฐและหน่วยงานราชการที่ได้รับอนุมัติจากผู้บังคับบัญชาแล้ว
มีสิทธิเบิกค่าลงทะเบียนได้ตามระเบียบของทางราชการ
—————————————– ปิดรับสมัครแล้ว ———————————————-
สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ คุณวาทินี สนลอย
โทร. 02-218-1307 หรือ email: Wathinee.s@chula.ac.th
A big thank you to Dr. Maurer for sharing his research insights and expertise with us. We also want to express our gratitude to everyone who attended and contributed to the engaging discussion.
Principal component analysis (PCA; Hotelling, 1933), canonical correlation analysis (CCA; Hotelling, 1935, 1936), and redundancy analysis (RA; Van Den Wollenberg, 1977) are the basic analytic techniques developed in multivariate statistics. In applications of these methods, researchers often rely on certain cutoff values to make the decisions on determining the dimensionality or identifying the important variables to understand or interpret the components. However, the selection of cutoff value is often arbitrary and does not have any statistical or theoretical basis. Consequently, most decisions made are subjective and do not consider the sampling fluctuations. Additionally, various substantive hypotheses cannot be tested easily unless one uses the time-consuming and computationally intensive approaches such as bootstrap or permutation tests. Therefore, PCA, CCA, and RA are typically applied in exploratory data analysis, rather than confirmatory data analysis. The fundamental reason of this phenomenon is the lack of inferential information (e.g., standard errors and confidence intervals) in these methods.
Structural equation modeling (SEM), on the other hand, is a framework that provides comprehensive results including not only point estimates but also inferential information. Besides, various estimators have been developed in SEM to accommodate both normal and non-normal data. Moreover, the SEM framework allows flexible extensions (e.g., multi-group model) to satisfy a variety of needs to test hypotheses.
To aid the applications of multivariate statistics, one natural idea is to integrate the multivariate methods into the SEM framework. Such an integration will produce the inferential information in multivariate statistics and thus promote the applications of the relevant method. In fact, some work has been done in terms of the integration of PCA into the SEM framework. Specifically, Dolan (1996) first developed the regular model to analyze the unstandardized variables (or covariance matrices); Gu (2016) proposed the scale-invariant model to analyze the standardized variables (or correlation matrices) and developed the multi-group scale-invariant model that allows the invariance of parameters to be tested; and Ogasawara (2000) gave the standard errors for the rotated PCA estimates. Most recently, Gu and Cheung (2023) showed that inferential information in multivariate principal component regression can be obtained by extending the SEM framework for PCA. In terms of the integration of CCA into the SEM framework, some similar work has been done. Specifically, Gu, Yung, and Cheung (2019) provided the regular model and the scale-invariant model to analyze the unstandardized variables (or covariance matrices) and the standardized variables (or correlation matrices), separately; Gu and Wu (2018) developed the multi-group scale-invariant model to test the invariance of canonical loadings; and Gu, Wu, Yung, and Wilkins (2021) gave the standard errors for the rotated CCA estimates. In terms of the integration of RA into the SEM framework, Gu et al. (2023) developed the scale-invariant model for RA, because RA was originally defined for the standardized variables only.
Table 1. Existing work and future projects of integrating PCA, CCA, and RA into the SEM framework.
PCA |
CCA |
RA |
|
Regular model |
Dolan (1996) |
Gu, Yung, & Cheung (2019) |
N/A |
Scale-invariant model |
Gu (2016) |
Gu, Yung, & Cheung (2019) |
Gu, Yung, Cheung, Joo, & Nimon (2023) |
Multi-group model |
Gu (2016) |
Gu & Wu (2018) |
Future project 2 |
Standard errors for rotated estimates |
Ogasawara (2000) |
Gu, Wu, Yung, & Wilkins (2021) |
Future project 3 |
Component-based regression model |
Gu & Cheung (2023) |
Future project 1 |
Future project 4 |
Table 1 provides a summary of the relevant work that has been done for the integration of PCA, CCA, and RA into the SEM framework, and this table also shows the future projects that can be done to complete this ongoing process of integration. The first future project is to extend the SEM framework for CCA to integrate canonical correlation regression (CCR). CCR is one of the commonly used methods in chemometrics (Burnham, Viveros, & MacGregor, 1996), and the integration of CCR into the SEM framework will produce the standard errors of the regression coefficients in CCR. The second future project is to develop the multi-group regular or scale-invariant model for RA so that the invariance of RA parameters can be tested. The third future project is to obtain the standard errors for rotated RA estimates, which can facilitate the interpretation of the rotated redundancy variates. Finally, the fourth future project is to clarify the equivalence and differences between RA and reduced-rank regression (RRR; a closely-related method that achieves the same mathematical goal but was independently developed by other statisticians such as Izenman, 1975; Tso, 1981; Davies and Tso, 1982). Such a clarification will give a better understanding of both RA and RRR and promote their applications in relevant studies.
In the next two years, the author is going to work on these four future projects and complete the integration of CCA and RA into the SEM framework.
References
Burnham, A. J., Viveros, R. & MacGregor, J. F. (1996). Frameworks for latent variable multivariate regression. Journal of Chemometrics, 10, 31-45. DOI: 10.1002/(SICI)1099-128X(199601)10:1<31::aid-cem398>3.0.CO;2-1
Davies, P. T., & Tso, M. K.-S. (1982). Procedures for reduced-rank regression. Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics), 31, 244-255. DOI: 10.2307/2347998
Dolan, C. (1996). Principal component analysis using LISREL 8. Structural Equation Modeling, 3, 307-322. DOI: 10.1080/10705519609540049
Gu, F. (2016). Analysis of correlation matrices using scale-invariant common principal component models and a hierarchy of relationships between correlation matrices. Structural Equation Modeling, 23, 819-826. DOI: 10.1080/10705511.2016.1207180
Gu, F., & Cheung, M. W.-L. (2023). A model-based approach to multivariate principal component regression: Selection of principal components and standard error estimates for unstandardized regression coefficients. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 76, 605-622. DOI: 10.1111/bmsp.12301
Gu, F., & Wu, H. (2018). Simultaneous canonical correlation analysis with invariant canonical loadings. Behaviormetrika, 45, 111-132. DOI: 10.1007/s41237-017-0042-8
Gu, F., Wu, H., Yung, Y.-F., & Wilkins, J. L. M. (2021). Standard error estimates for rotated estimates of canonical correlation analysis: An implementation of the infinitesimal jackknife method. Behaviormetrika, 48, 143-168. DOI: 10.1007/s41237-020-00123-7
Gu, F., Yung, Y.-F., & Cheung, M. W.-L. (2019). Four covariance structure models for canonical correlation analysis: A COSAN modeling approach. Multivariate Behavioral Research, 54, 192-223. DOI: 10.1080/00273171.2018.1512847
Gu, F., Yung, Y.-F., Cheung, M. W.-L., Joo, B.-K., & Nimon, K. (2023). Statistical inference in redundancy analysis: A direct covariance structure modeling approach. Multivariate Behavioral Research, 58, 877-893. DOI: 10.1080/00273171.2022.2141675
Hotelling, H. (1933). Analysis of a complex of statistical variables into principal components. Journal of Educational Psychology, 24, 417-441. DOI: 10.1037/h0071325
Hotelling, H. (1935). The most predictable criterion. Journal of Educational Psychology, 26, 139-142. DOI: 10.1037/h0058165
Hotelling, H. (1936). Relations between two sets of variates. Biometrika, 28, 321-377. DOI: 10.2307/2333955
Izenman, A. J. (1975). Reduced-rank regression for the multivariate linear model. Journal of Multivariate Analysis, 5, 248–264. DOI: 10.1016/0047-259X(75)90042-1
Ogasawara, H. (2000). Standard errors of the principal component loadings for unstandardized and standardized variables. British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 53, 155-174. DOI: 10.1348/000711000159277
Tso, M. K.-S. (1981). Reduced-rank regression and canonical analysis. Journal of the Royal Statistical Society. Series B, 43, 183-189. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1981.tb01169.x
Van Den Wollenberg, A. (1977). Redundancy analysis: An alternative for canonical correlation analysis. Psychometrika, 42, 207-219. DOI: 10.1007/BF02294050
Lecturer in Quantitative Psychology Area
‘โครงการอบรมความทางรู้ทางจิตวิทยาเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning) หัวข้อ ทฤษฎีการปรึกษาเชิงจิตวิทยาและจิตบำบัด (THEORIES OF COUNSELING AND PSYCHOTHERAPY)’ เป็นโครงการสําหรับการปูพื้นฐานให้แก่ผู้ที่สนใจศึกษาศาสตร์ทางด้านจิตวิทยาการปรึกษา ได้เรียนรู้และเข้าใจในศาสตร์ต่าง ๆ ของจิตวิทยาการปรึกษา และสร้างความเข้าใจเกี่ยวกับ การเป็นนักจิตวิทยาการปรึกษา และทฤษฎีหลากหลายที่เกี่ยวข้องกับจิตวิทยาการปรึกษา รวมถึงการคาดหวังว่าผู้ที่ผ่านการอบรมไปนั้น จะสามารถนําศาสตร์ทางจิตวิทยาการปรึกษาไปประยุกต์ใช้ต่อตนเอง และผู้อื่นให้ประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น
คณะจิตวิทยา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย มีนโยบายผลักดันการเปิดหลักสูตรอบรมระยะสั้น/ชุดรายวิชา ที่มีการรับรองความสามารถ และรองรับการสะสมหน่วยกิตในระบบคลังหน่วยกิต (Credit Bank) ให้กับผู้สนใจเข้าศึกษา และสามารถขอเทียบโอนหน่วยกิตเมื่อเข้ามาศึกษาต่อในหลักสูตรของคณะ ในการนี้คณะจิตวิทยาจึงได้จัดให้มีโครงการอบรมความทางรู้ทางจิตวิทยาเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ตลอดชีวิต (Lifelong Learning) หัวข้อ ทฤษฎีการปรึกษาเชิงจิตวิทยาและจิตบำบัด (THEORIES OF COUNSELING AND PSYCHOTHERAPY)’ ขึ้นมาเพื่อนำร่องสำหรับผู้ที่สนใจเข้าศึกษาในระดับบัณฑิตศึกษา (ปริญญาโท-เอก) แขนงวิชาจิตวิทยาการปรึกษา ระหว่างวันที่ 8 มิถุนายน – 3 สิงหาคม 2567 (อาจมีการเปลี่ยนแปลงตามความเหมาะสม) ณ ห้อง 613 ชั้น 6 อาคารบรมราชชนนีศรีศตพรรษ คณะจิตวิทยา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
** โครงการนี้เป็นการเรียนพื้นฐานทฤษฎีทางจิตวิทยาการปรึกษาและจิตบำบัด ไม่มีการฝึกปฏิบัติ ผู้เรียนยังไม่สามารถให้คำปรึกษาทางจิตวิทยาได้ **
โดยประเมินผลแบบ Letter Grade มีเกณฑ์การวัดผล ดังนี้
Letter Grade |
ช่วงคะแนน |
A |
85 คะแนนขึ้นไป |
B+ |
80 – 84 คะแนน |
B |
75 – 79 คะแนน |
C+ |
70 – 74 คะแนน |
C |
65 – 65 คะแนน |
D |
60 – 64 คะแนน |
F |
ต่ำกว่า 60 คะแนน |
รหัสรายวิชา |
ชื่อรายวิชา |
จำนวนหน่วยกิต |
3802601 |
ทฤษฎีการปรึกษาเชิงจิตวิทยาและจิตบำบัด
|
3 (3-0-9) |
คำอธิบายรายวิชา |
การวิเคราะห์เปรียบเทียบและการประเมินโดยประสบการณ์เกี่ยวกับทฤษฎีและเทคนิคในการปรึกษาเชิงจิตวิทยาและจิตบำบัด
|
|
วัตถุประสงค์เชิงพฤติกรรม |
|
|
* การเทียบโอนรายวิชาจะสมบูรณ์เมื่อได้รับการอนุมัติจากคณะกรรมการบริหารหลักสูตร และคณะกรรมการบริหารคณะจิตวิทยา ภายในภาคการศึกษาแรกของการเข้าศึกษาในหลักสูตร
|
|
ประเภทผู้เข้าร่วมอบรม |
อัตราค่าลงทะเบียน |
1 |
บุคคลทั่วไป (Early Bird) |
18,000 บาท (16 หัวข้อ) |
2 |
บุคคลทั่วไป (หัวข้อละ 2,000 บาท) |
20,000 บาท (16 หัวข้อ) |
3 |
* บุคคลทั่วไป สำหรับสอบวัดผล |
500 บาท |
หมายเหตุ
(มีผู้สมัครเต็มจำนวนแล้ว)
เปิดรับสมัครในเวลาทำการ ระหว่างเวลา 09.00 – 16.00 น. (จันทร์ – ศุกร์)
สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ คุณวาทินี สนลอย งานบริการวิชาการ คณะจิตวิทยา จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Tel. 02-218-1307 E-mail: wathinee.s@chula.ac.th
Why be a counsellor |
นักจิตวิทยาการปรึกษาคืออะไร แล้วทำไมเราจึงอยากเป็นนักจิตวิทยาการปรึกษา |
Difference, Diversity, and Power |
ความแตกต่างหลากหลายและมิติทางอำนาจในกระบวนการปรึกษา |
Wounded Counsellor: Therapeutic Use of Self |
ประสบการณ์บาดแผลทางจิตใจของนักจิตวิทยาการปรึกษาเป็นคุณหรือเป็นโทษต่อกระบวนการปรึกษา |
Logotherapy |
จิตบำบัดแนวความหมายในชีวิต : แม้ไม่มีอะไรเหลืออยู่ ชีวิตก็ยังมีความหมาย มีคุณค่าอยู่ในตัวของมันเองเสมอ |
Humanistic Approach – Rogerian Client-Centered Approach |
ทฤษฎีจิตบำบัดแบบบุคคลเป็นศูนย์กลาง : เมื่อศักยภาพของมนุษย์เพียงพอต่อการเปลี่ยนแปลง |
Gestalt Therapy |
จิตบำบัดแนวเกสตัลท์ : สุขภาวะทางจิตดีขึ้นได้ด้วยการตระหนักรู้อย่างเป็นปัจจุบันขณะ |
Psychoanalytic and Psychodynamic Therapy |
ทฤษฎีจิตบำบัดแบบจิตวิเคราะห์และพลวัต: เหตุใดทฤษฎีต้นตำรับของจิตบำบัดนี้ยังคงใช้ได้อยู่ในปัจจุบัน |
Cognitive Behavioral Therapy |
จิตบำบัดแบบมุ่งเน้นความคิดและพฤติกรรมนิยม : จิตบำบัดที่ได้รับการยอมรับสำหรับภาวะซึมเศร้าและวิตกกังวล |
Acceptance and Commitment Therapy |
จิตบำบัดแนวการยอมรับและพันธสัญญา : ยอมรับความท้าทาย พร้อมยืนหยัดต่อความหมายในชีวิต |
Adlerian Therapy & Behavioral Therapy |
จิตบำบัดแบบแอดเลอเรียนเพื่อการเข้าใจและแก้ไขปมในใจที่บ่มเพาะในวัยเด็ก และจิตบำบัดมุ่งเน้นการปรับเปลี่ยนพฤติกรรม : เมื่อความสุขและความทุกข์กำหนดโดยสิ่งแวดล้อม |
Couple and Family Therapy |
พื้นฐานจิตวิทยาความสัมพันธ์และครอบครัว |
Art Therapy |
ศิลปะบำบัดในศาสตร์กระบวนการปรึกษา |
Buddhist Approach |
จิตวิทยาการปรึกษาเชิงพุทธ : บูรณาการพุทธธรรมสู่การดูแลใจเชิงจิตวิทยา |
The Controversy of Diagnosis |
มองข้อถกเถียงเกี่ยวกับการวินิจฉัยในศาสตร์จิตวิทยาการปรึกษาในมุมต่าง ๆ |
Reality Therapy |
การปรึกษาแบบเผชิญความจริง : ชีวิตมีทางเลือก เมื่อทางเลือกเปลี่ยน
|
Therapeutic Relationship: A significant predictor of
|
สัมพันธภาพในกระบวนการปรึกษา : ปัจจัยสำคัญต่อความสำเร็จของจิตบำบัด |
ขนส่งสาธารณะ
BTS สถานีสนามกีฬาแห่งชาติ ทางออก 2 แล้วเดินตรงเข้ามาทางประตูสนามนิมิบุตร ประมาณ 300 เมตร
รถเมล์ ป้ายสนามกีฬาแห่งชาติ / มาบุญครอง / โอสถศาลา
ที่จอดรถ
อาคารจอดรถ 4 ติดกับอาคารจุฬาพัฒน์ 14
คณะจิตวิทยาขอแสดงความยินดีเนื่องในโอกาส ครบรอบ 33 ปี แห่งการสถาปนา สถาบันวิจัยทรัพยากรทางน้ำ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เมื่อวันที่ 25 เมษายน 2567 ณ ชั้น 9 อาคารสถาบัน 3 จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
คณะจิตวิทยา ขอแสดงความยินดีเนื่องในโอกาสครบรอบ 50 ปีแห่งการสถาปนาสถาบันวิจัยสังคม จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ในวันที่ 22 เมษายน 2567 ณ Social Innovation Hub ชั้น 1 อาคารวิศิษฐ์ ประจวบเหมาะ
 |
 |
คณะจิตวิทยาขอแสดงความยินดีเนื่องในโอกาสวันครบรอบ 89 ปี แห่งการสถาปนาคณะสัตวแพทยศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เมื่อวันที่ 19 เมษายน 2567 ที่ผ่านมา ณ ชั้น B อาคาร 60 ปี สัตวแพทยศาสตร์ คณะสัตวแพทยศาสตร์ จุฬาฯ
ภาพบรรยากาศงานสืบสานวัฒนธรรมไทยประเพณีวันสงกรานต์ พ.ศ. 2567 ของคณะจิตวิทยา จุฬาฯ เมื่อวันที่ 17 เมษายน 2567 ที่ผ่านมา ณ ห้อง 614 ชั้น 6 อาคารบรมราชชนนีศรีศตพรรษ
คณะจิตวิทยาขอกราบขอบพระคุณ ผศ.นิรมล ชยุตสาหกิจ รศ. ดร.ชุมพร ยงกิตติกุล ศ.พิเศษ ดร.สมโภชน์ เอี่ยมสุภาษิต และ ผศ. ดร.ชวินท์ ธัมมนันท์กุล ที่ให้ความกรุณาเดินทางมาร่วมงานและให้คำอวยพรเนื่องในวันปีใหม่ไทยอันเป็นสิริมงคลยิ่งแก่บุคลากรและนิสิตคณะจิตวิทยา
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
 |
