We then constructed a structural eq

We then constructed a structural equation model to test the media- tion hypotheses. Four item parcels (each consisting of two randomly selected items) were used as indicators of the conscientiousness and ex- troversion latent constructs. Researchers traditionally had difficulty establishing suitable CFA models for personality constructs (Church & Burke, 1994; Nye, Roberts, Saucier, & Zhou, 2008) due to the covariance among personality constructs, which leads to cross-loaded items. We en- countered the same issue; however the use of item parcels improved the fit of our model and lowered our participant-to-parameter ratio.1 Fur- ther, following the guidance of Williams and O'Boyle (2008) we deter- mined that item parceling was appropriate due to our interest in structural relationships and not the measurement of personality itself. For all other measures we used items as indicators of the latent con- structs. Pathways were added to the model as indicated in Fig. 1.2 Age and gender were considered as potential control variables, but were not included in the final analyses due to their non-significant bivariate relationships with the dependent variables. The model demonstrated ac- ceptable fit, χ2 (195) = 369.48, p b .01, RMSEA = .06 (90% CI = .05 to .07), CFI = .91, SRMR = .091. The model accounted for 24.7% of the variance in student activities, 14.6% of the variance in instructor relationship build- ing behaviors, 11.0% of the variance in feedback seeking, 10.2% of the var- iance in general socializing, and 11.3% of the variance in GPA.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากนั้นเราจะสร้างโมเดลสมการโครงสร้างในการทดสอบสมมติฐานการสื่อ สี่ห่อสินค้า (แต่ละประกอบด้วยสองรายการที่เลือกสุ่ม) ถูกนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดของความยุติธรรมและอดีต troversion สร้างแฝง นักวิจัยแบบดั้งเดิมที่มี culty ไฟแตกสร้างแบบจำลอง CFA เหมาะสำหรับสร้างบุคลิกภาพ (คริสตจักรและเบิร์คปี 1994 ไนย์, โรเบิร์ตซอสและโจว, 2008) เนื่องจากความแปรปรวนในหมู่สร้างบุคลิกภาพซึ่งนำไปสู่​​รายการข้ามโหลด เรา en- โต้ปัญหาเดียวกัน; แต่การใช้งานของผืนรายการการปรับปรุงสายเสื้อของรูปแบบของเราและการลดลงของผู้เข้าร่วมการพารามิเตอร์ ratio.1 Fur- บิดาของเราดังต่อไปนี้การแนะนำของวิลเลียมส์และ O'Boyle (2008) เรายับยั้งขุดบรรจุหีบห่อสินค้าที่มีความเหมาะสมเนื่องจาก ความสนใจของเราในความสัมพันธ์ของโครงสร้างและไม่ได้วัดบุคลิกภาพของตัวเอง สำหรับมาตรการอื่น ๆ ทั้งหมดที่เราใช้ในรายการที่เป็นตัวชี้วัดของ structs งแฝง เตรียมความพร้อมถูกเพิ่มเข้าไปในรูปแบบตามที่ระบุไว้ในรูป 1.2 ได้รับการพิจารณาอายุและเพศเป็นตัวแปรในการควบคุมที่มีศักยภาพ แต่ไม่รวมอยู่ในสาย NAL วิเคราะห์เนื่องจากสายที่ไม่ได้มีนัยสำคัญของพวกเขาลาดเท bivariate ความสัมพันธ์กับตัวแปรตาม แสดงให้เห็นถึงรูปแบบการทําเสื้อสาย ceptable, χ2 (195) = 369.48, PB 0.01, RMSEA = 0.06 (90% CI = 0.05-0.07) CFI = 0.91, SRMR = 0.091 รูปแบบการคิดเป็น 24.7% ของความแปรปรวนในกิจกรรมนักเรียน 14.6% ของความแปรปรวนในความสัมพันธ์ของพฤติกรรมผู้สอน ณ อาคารไอเอ็นจี, 11.0% ของความแปรปรวนในการแสวงหาข้อเสนอแนะ, 10.2% ของ iance var- ในสังคมทั่วไปและ 11.3% ของ ความแปรปรวนในเกรดเฉลี่ย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากนั้นเราก็สร้างสมการโครงสร้างแบบทดสอบสื่อ , สมมติฐาน สี่รายการพัสดุ ( แต่ละประกอบด้วยสองการสุ่มเลือกรายการ ) ถูกใช้เป็นตัวชี้วัดของความซื่อตรงและ EX - troversion แฝงสร้าง . นักวิจัยได้สร้างโมเดลแบบดิฟจึง culty CFA เหมาะสำหรับบุคลิกภาพสร้าง ( โบสถ์& Burke , 1994 ; สิ่งพิมพ์ ซอส& Zhou , โรเบิร์ต2551 ) เนื่องจากการร่วมระหว่างบุคลิกภาพสร้างซึ่งนำไปสู่ข้ามโหลดรายการ เรา EN - countered ปัญหาเดียวกัน อย่างไรก็ตาม การใช้รายการพัสดุปรับปรุงรูปแบบของเราจึงไม่ลดลงและผู้เข้าร่วมของเราต่อพารามิเตอร์ 1 - มีขน ,ตามคำแนะนำของวิลเลียมส์ และ o'boyle ( 2551 ) เรายับยั้ง - ขุดรายการส่งพัสดุมีความเหมาะสม เนื่องจากความสนใจของเราในความสัมพันธ์เชิงโครงสร้างและการวัดบุคลิกภาพของตัวเอง สำหรับมาตรการอื่น ๆที่เราใช้สินค้าเป็นตัวบ่งชี้แฝงคอน - structs . เซลล์มีการเพิ่มรูปแบบตามที่ระบุไว้ในรูปที่ 12 อายุและเพศพบว่า ตัวแปรควบคุมที่อาจเกิดขึ้น แต่ไม่ได้ถูกรวมอยู่ในระบบของพวกเขาจึงวิเคราะห์เนื่องจากไม่ signi จึงไม่สามารถเทียบความสัมพันธ์กับตัวแปรตาม . แบบจำลองแสดง AC - ceptable จึง T , χ 2 ( 195 ) = 369.48 P B . 01 , RMSEA = . 06 ( 90 % CI = . 05 . 07 ) , CFI = . 91 srmr = . 091 . โมเดลสามารถอธิบายความแปรปรวนใน 24.7 % ของนักเรียนกิจกรรม 146 % ของความแปรปรวนในความสัมพันธ์ที่ผู้สอนสร้างพฤติกรรมไอเอ็นจี % ของความแปรปรวนในการแสวงหาความคิดเห็น ร้อยละ 10.2 ของวาร์ - iance ทั่วไปในสังคม และร้อยละ 11.3 ของความแปรปรวนใน GPA .