(Table 3). All of the correlations

(Table 3). All of the correlations were below 0.80, at which discriminant
validity may occur (Quintal, Lee, & Soutar, 2010). Second, to
assess discriminant validity, Hair et al. (2006:778) suggested that a test
should be conducted to ‘‘compare the variance-extracted percentages
for any two constructs with the square of the correlation estimate between these two constructs. The variance-extracted estimates should be
greater than the squared correlation estimate’’. Table 3 shows that the
average variances extracted from any pair of factors were greater than
the corresponding inter-construct squared correlation estimates. This
test supported the discriminant validity of each construct.
In order to examine common method bias, the current study followed
the recommendations made by Podsakoff and his colleagues
(2003). Podsakoff, Mackenzie, Lee, and Podsakoff (2003, p. 899) argued
that when ‘‘a researcher cannot obtain the predictor and criterion
variables from different sources, cannot separate the
measurement context, and cannot identify the source of the method
bias, it is best to use a single-common method-factor approach to statistically
control for method biases’’. The current study met the above criteria
and therefore used the Harman’s single-factor test to examine
common method bias.
This test proposes that common method bias is a vital problem if one
individual factor emerges after a factor analysis and one general factor
makes up for the most of the covariance among the measures (Podsakoff
et al., 2003). The outcomes of an exploratory factor analysis demonstrated
that all of the items in the current study were loaded on four
different factors and no dominant factor accounted for the majority
of the covariance among the variables. Comparing with that of the
three-construct model in the current study, the fit statistics for a single-factor
test were not acceptable (v2 = 7249.541, df = 350, p = 0.000,
GFI = 0.323, AGFI = 0.215, NFI = 0.440, TLI = 0.407, CFI = 0.451,
SRMR = 0.133). These results revealed that common method bias was
not a severe problem in the current study.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

(ตารางที่ 3) ทั้งหมดของความสัมพันธ์ที่ถูกล่าง 0.80 ที่ซึ่ง discriminantมีผลบังคับใช้อาจเกิดขึ้น (Quintal, Lee, & Soutar, 2010) ที่สอง การประเมินตั้งแต่ discriminant ผม et al. (2006:778) ชี้ให้เห็นว่า การทดสอบควรดำเนินการเพื่อ '' เปรียบเทียบเปอร์เซ็นต์การแยกต่างสำหรับโครงสร้างใด ๆ สองกับตารางความสัมพันธ์ประเมินระหว่างโครงสร้างเหล่านี้สอง การประเมินผลต่างสกัดควรมากกว่าการประเมินความสัมพันธ์สอง '' ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นว่าการผลต่างเฉลี่ยสกัดจากคู่ใด ๆ ของปัจจัยได้มากกว่าสอดคล้องกันระหว่างโครงที่สร้างกำลังสองการประเมินความสัมพันธ์ นี้ทดสอบได้รับการสนับสนุนมีผลบังคับใช้ discriminant ของแต่ละโครงสร้างเพื่อตรวจสอบวิธีทั่วไปอคติ ตามการศึกษาปัจจุบันคำแนะนำโดย Podsakoff และเพื่อนร่วมงานของเขา(2003) . Podsakoff แม็คเคนซี่ Lee และ Podsakoff (2003, p. 899) โต้เถียงว่าเมื่อ '' นักวิจัยไม่สามารถรับการทำนายและเกณฑ์ไม่สามารถแยกตัวแปรจากแหล่งต่าง ๆ การการประเมินบริบท และไม่สามารถระบุแหล่งที่มาของวิธีการbias มันจะใช้วิธีเดียวกันปัจจัยวิธีทางสถิติควบคุมวิธีควร '' การศึกษาปัจจุบันตามเกณฑ์ข้างต้นและทดสอบปัจจัยเดียวของ Harman ที่ใช้ดังนั้น การตรวจสอบความโน้มเอียงวิธีทั่วไปการทดสอบนี้เสนอว่า อคติวิธีทั่วไปที่เป็นปัญหาสำคัญถ้าหนึ่งแต่ละปัจจัยที่โผล่ออกมาหลังจากการวิเคราะห์ปัจจัยและปัจจัยหนึ่งทั่วไปทำให้ขึ้นมากสุดของการแปรปรวนระหว่างมาตรการ (Podsakoffet al. 2003) แสดงผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ปัจจัยการสำรวจที่รายการในการศึกษาปัจจุบันทั้งหมดถูกโหลดในสี่ปัจจัยต่าง ๆ และปัจจัยที่ไม่โดดเด่นคิดเป็นส่วนใหญ่ความแปรปรวนระหว่างตัวแปร เปรียบเทียบกับที่ของการโครงสร้างสามรูปแบบในการศึกษาปัจจุบัน สถิติเหมาะสำหรับตัวเดียวทดสอบไม่ได้ยอมรับ (v2 = 7249.541, df = 350, p = 0.000GFI = 0.323, AGFI = 0.215 แง่ = 0.440, TLI = 0.407, CFI = 0.451SRMR = 0.133) ผลลัพธ์เหล่านี้เปิดเผยว่า อคติวิธีทั่วไปไม่มีปัญหารุนแรงในการศึกษาปัจจุบัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

(ตารางที่ 3) ทั้งหมดของความสัมพันธ์ด้านล่าง 0.80 ซึ่งจำแนก
ความถูกต้องอาจเกิดขึ้น (กิโลกรัมลี & Soutar 2010) ประการที่สองเพื่อ
ประเมินความถูกต้องจำแนก, ผม, et al (2006: 778) ชี้ให้เห็นว่าการทดสอบ
ควรจะดำเนินการไป '' เปรียบเทียบเปอร์เซ็นต์แปรปรวนสกัด
ใดสองโครงสร้างที่มีตารางของประมาณการความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสองสร้าง ประมาณการความแปรปรวนสกัดควรจะ
สูงกว่าประมาณการความสัมพันธ์ยืด '' ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นว่า
ความแปรปรวนเฉลี่ยสกัดจากคู่ของปัจจัยใด ๆ มากกว่า
ที่สอดคล้องกันระหว่างการสร้างความสัมพันธ์ยืดประมาณการ นี้
การทดสอบได้รับการสนับสนุนความถูกต้องจำแนกของแต่ละสร้าง.
เพื่อตรวจสอบอคติวิธีการทั่วไป, การศึกษาในปัจจุบันตาม
คำแนะนำที่ทำโดย Podsakoff และเพื่อนร่วมงานของเขา
(2003) Podsakoff, แม็คเคนซี่ลีและ Podsakoff (2003, น. 899) ที่ถกเถียงกันอยู่
ว่าเมื่อ '' นักวิจัยไม่ได้รับทำนายและเกณฑ์
ตัวแปรจากแหล่งที่มาที่แตกต่างกันไม่สามารถแยก
บริบทการวัดและไม่สามารถระบุแหล่งที่มาของวิธีการที่
มีอคติมัน ดีที่สุดคือการใช้วิธีการวิธีการปัจจัยเดียวที่จะร่วมกันทางสถิติ
การควบคุมสำหรับ 'วิธีอคติ' การศึกษาในปัจจุบันพบกับเกณฑ์ดังกล่าวข้างต้น
และดังนั้นจึงใช้การทดสอบเดียวปัจจัย Harman เพื่อตรวจสอบ
อคติวิธีที่พบบ่อย.
การทดสอบนี้แนะว่าวิธีการที่พบอคติเป็นปัญหาที่สำคัญหากหนึ่งใน
ปัจจัยของแต่ละบุคคลที่โผล่ออกมาหลังจากการวิเคราะห์ปัจจัยและเป็นหนึ่งในปัจจัยทั่วไป
ทำให้ขึ้น ที่สุดของความแปรปรวนท่ามกลางมาตรการที่ (Podsakoff
et al., 2003) ผลของการวิเคราะห์ปัจจัยการสำรวจแสดงให้เห็น
ว่าทุกรายการในการศึกษาในปัจจุบันที่ถูกโหลดในสี่
ปัจจัยที่แตกต่างกันและยังไม่มีปัจจัยสำคัญคิดเป็นส่วนใหญ่
ของความแปรปรวนระหว่างตัวแปร เปรียบเทียบกับที่ของ
รูปแบบสามโครงสร้างในการศึกษาในปัจจุบันสถิติพอดีสำหรับปัจจัยเดียวที่
ทดสอบเป็นที่ยอมรับไม่ได้ (v2 = 7,249.541, DF = 350, p = 0.000,
GFI = 0.323, AGFI = 0.215, NFI = 0.440 , TLI = 0.407, CFI = 0.451,
SRMR = 0.133) ผลลัพธ์เหล่านี้เผยให้เห็นว่าวิธีการที่พบอคติก็
ไม่ได้เป็นปัญหาที่เกิดขึ้นอย่างรุนแรงในการศึกษาในปัจจุบัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

( ตารางที่ 3 ) ทั้งหมดของความสัมพันธ์ต่ำกว่า 0.80 ซึ่งจำแนกความถูกต้องอาจเกิดขึ้น ( Quartal ลี และ ซูทาร์ , 2010 ) ที่สอง ,แบบประเมินฯ ผมและคณะ ( 2006:778 ) แนะนำให้ทดสอบควรศึกษา " "compare แปรปรวนร้อยละสกัดใด ๆ สองสร้างด้วยตารางของค่าประมาณการระหว่างสองโครงสร้าง . ความแปรปรวนที่ประมาณการควรจะสูงกว่าประมาณการยกกำลังสอง ) " " ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นว่าความแปรปรวนเฉลี่ยสกัดจากคู่ของปัจจัยมากกว่าที่สอดคล้องกันระหว่างสร้างสถิติประมาณการ ) นี้ทดสอบสนับสนุนความตรงจำแนกแต่ละสร้างเพื่อศึกษาวิธีการทั่วไปที่อคติ การศึกษาปัจจุบัน ตามข้อเสนอแนะจาก podsakoff และเพื่อนร่วมงานของเขา( 2003 ) podsakoff แม็คเคนซี่ย์ ลี และ podsakoff ( 2546 , หน้า 899 ) แย้งเมื่อ " " นักวิจัยไม่สามารถขอรับ Predictor และเกณฑ์ตัวแปรจากแหล่งที่แตกต่างกัน ไม่สามารถแยกบริบทในการวัด และไม่สามารถระบุแหล่งที่มาของวิธีการอคติก็จะดีที่สุดที่จะใช้วิธีเดียวกัน วิธีการทางสถิติ ปัจจัยการควบคุมแบบอคติ " " การศึกษาปัจจุบันพบเกณฑ์ข้างต้นและดังนั้นจึงใช้ Harman เป็นปัจจัยเดียวทดสอบเพื่อตรวจสอบวิธีการทั่วไปที่ลำเอียงการทดสอบนี้เสนอว่าวิธีที่พบโดยทั่วไปมีอคติเป็นปัญหาสําคัญถ้าหนึ่งปัจจัยส่วนบุคคลที่ปรากฏหลังจากการวิเคราะห์ปัจจัย และปัจจัยหนึ่งทั่วไปทำให้ขึ้นส่วนใหญ่ของความแปรปรวนระหว่างมาตรการ ( podsakoffet al . , 2003 ) ผลที่ได้จากการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ แสดงทั้งหมดของรายการในการศึกษาปัจจุบันถูกโหลด สี่และปัจจัยต่าง ๆไม่เด่นด้านคิดเป็นส่วนใหญ่ของความแปรปรวนของตัวแปร เปรียบเทียบกับที่ของสามสร้างแบบจำลองในการศึกษาปัจจุบัน พอดีสถิติสำหรับปัจจัยเดียวทดสอบที่ไม่ได้รับการยอมรับ ( V2 = 7249.541 , df = 350 , p = 0.000 ,GFI = 0.323 , AGFI = 0.215 , NFI = 0.440 , tli = 0.407 CFI = 0.451 , ,srmr = 0.133 ) ผลพบว่าวิธีที่พบโดยทั่วไปมีอคติ คือไม่ได้เป็นปัญหารุนแรงในการศึกษาปัจจุบัน