Having obtained estimates for the l

Having obtained estimates for the loadings and error
variances for the interaction terms, two nested models were
then specified. In both models, the loadings and error variances
for the interaction terms were fixed at their previously
estimated values. The first model was a restricted model in
which the γ parameters linking the ‘formalization–environment’,
the ‘centralization–environment’, and the ‘coordination–
environment’ interaction terms to EMO behavior were
fixed at zero, and the remaining γ parameters were freely
estimated. The second model was an unrestricted model in
which those γ parameters originally fixed at zero were freed.
As is shown in Table 1, moving from the restricted model to
the unrestricted model resulted in a decrease in χ2 of 2.84, with
an associated decrease of 3 degrees of freedom. Although this
is an improvement in fit, it is not significant at p

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Having obtained estimates for the loadings and errorvariances for the interaction terms, two nested models werethen specified. In both models, the loadings and error variancesfor the interaction terms were fixed at their previouslyestimated values. The first model was a restricted model inwhich the γ parameters linking the ‘formalization–environment’,the ‘centralization–environment’, and the ‘coordination–environment’ interaction terms to EMO behavior werefixed at zero, and the remaining γ parameters were freelyestimated. The second model was an unrestricted model inwhich those γ parameters originally fixed at zero were freed.As is shown in Table 1, moving from the restricted model tothe unrestricted model resulted in a decrease in χ2 of 2.84, withan associated decrease of 3 degrees of freedom. Although thisis an improvement in fit, it is not significant at p<.05, anddoes not provide conclusive evidence that the unrestrictedmodel is superior to the restricted model. However, by testingfor interactions, nonnormal variables are included in themodel: this violates the assumption of multivariate normality,and (often severely) biases the χ2 statistic (West, Finch, &Curran, 1995), rendering formal comparisons of the teststatistic in our nested models inappropriate. Thus, our ability todetermine which model is superior based on traditional fitindexes is compromised. As a result, we look for other factorsto inform our decision on this front. To this end, we comparethe percentage of variance explained in EMO behavior acrossthe two models. For the restricted model, the reduced formsquared multiple correlation is .655, while for the unrestrictedmodel, the squared multiple correlation is .730. Thus, inabsolute terms, we are explaining an additional 7.5% of thevariance in the EMO behavior measure in the unrestrictedmodel. This is a substantial increase in variance explained.Furthermore, all three interaction terms return significant pathcoefficients in the unrestricted model. Given this additionalinformation, we can see that the unrestricted model provides anon-trivial improvement over the restricted model: thus, weuse the results from the former when evaluating thehypotheses.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ได้มีการประมาณการภาระสำหรับข้อผิดพลาดและความแปรปรวนคำปฏิสัมพันธ์ที่ซ้อนกันสองรุ่นได้รับการระบุไว้แล้ว ในรูปแบบที่ทั้งแรงและความแปรปรวนข้อผิดพลาดสำหรับคำปฏิสัมพันธ์ที่ได้รับการแก้ไขก่อนหน้านี้ของพวกเขาค่าประมาณ รุ่นแรกที่เป็นรูปแบบที่ จำกัด ในการที่พารามิเตอร์γเชื่อมโยง'formalization สิ่งแวดล้อม' 'ที่ศูนย์สิ่งแวดล้อม' และ 'coordination- สิ่งแวดล้อมแง่การมีปฏิสัมพันธ์กับพฤติกรรม EMO ได้รับการแก้ไขที่ศูนย์และพารามิเตอร์γเหลือได้อย่างอิสระประมาณ รูปแบบที่สองคือรูปแบบที่ไม่ จำกัด ในการที่ผู้พารามิเตอร์γคงเดิมที่ศูนย์เป็นอิสระ. ในฐานะที่จะแสดงในตารางที่ 1 ย้ายจากรูปแบบการ จำกัด การรูปแบบไม่จำกัด ส่งผลให้เกิดการลดลงของχ2 2.84 ที่มีการลดลงที่เกี่ยวข้อง3 ระดับความอิสระ. แม้ว่านี่จะมีการปรับปรุงในแบบที่มันไม่ได้เป็นอย่างมีนัยสำคัญที่ p <0.05 และไม่ได้ให้หลักฐานแน่ชัดว่าที่ไม่จำกัดรูปแบบจะดีกว่ารุ่นที่ จำกัด อย่างไรก็ตามโดยการทดสอบสำหรับการติดต่อตัวแปร nonnormal จะรวมอยู่ในรูปแบบนี้เป็นการละเมิดข้อสันนิษฐานของปกติหลายตัวแปรที่และ(มักรุนแรง) อคติสถิติχ2 (เวสต์ฟินช์และเคอร์แร1995), การแสดงผลการเปรียบเทียบอย่างเป็นทางการของการทดสอบทางสถิติในรูปแบบที่ซ้อนกันของเราที่ไม่เหมาะสม ดังนั้นความสามารถในการตรวจสอบว่าเป็นรูปแบบที่เหนือกว่าบนพื้นฐานของความพอดีแบบดั้งเดิมดัชนีที่ถูกบุกรุก เป็นผลให้เรามองหาปัจจัยอื่น ๆที่จะแจ้งการตัดสินใจของเราที่ด้านหน้านี้ ด้วยเหตุนี้เราเปรียบเทียบอัตราร้อยละของความแปรปรวนที่อธิบายไว้ในพฤติกรรม EMO ทั่วทั้งสองรุ่น สำหรับรูปแบบที่ จำกัด ของรูปแบบที่ลดลงสองความสัมพันธ์หลาย0.655 ในขณะที่สำหรับไม่ จำกัดรูปแบบความสัมพันธ์หลายแควร์เป็น 0.730 ดังนั้นในแง่แน่นอนเราจะอธิบายเพิ่มอีก 7.5% ของความแปรปรวนในการวัดพฤติกรรมEMO ในที่ไม่ จำกัดรูปแบบ นี้จะเพิ่มขึ้นอย่างมากในการอธิบายความแปรปรวน. นอกจากนี้ทั้งสามแง่การทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญกลับเส้นทางสัมประสิทธิ์ในรูปแบบที่ไม่ จำกัด ให้นี้เพิ่มเติมข้อมูลเราจะเห็นว่ารูปแบบไม่ จำกัด ให้การปรับปรุงที่ไม่น่ารำคาญมากกว่ารุ่นที่จำกัด : ทำให้เราใช้ผลที่ได้จากอดีตเมื่อประเมินสมมติฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีรับประมาณภาระและข้อผิดพลาด
ความแปรปรวนสำหรับการโต้ตอบเงื่อนไขซ้อนกันสองรุ่นคือ
แล้วระบุ in เจ็ดข้อบกพร่องและการจัดงาน ( ปิด variances
for the interaction terms สำหรับ fixed at their previously
estimated สองสาม . แบบแรกเป็นแบบที่γจำกัด
พารามิเตอร์การเชื่อมโยง ' formalization –สิ่งแวดล้อม
'' การรวบรวม–สิ่งแวดล้อม ' และ ' การประสานงานและสภาพแวดล้อมในการโต้ตอบกับอีโมรูป

นักเรียนที่ศูนย์ และเหลือγตัวแปรอิสระ
โดยประมาณ แบบที่ 2 เป็นแบบไม่จำกัดใน
ผู้γพารามิเตอร์เดิมที่ศูนย์เป็นอิสระ .
ตามที่แสดงในตารางที่ 1 ย้ายจากรูปแบบ

จำกัดแบบไม่จำกัดมีผลในการลดχ 2 2.84 ,
ที่ลดลง 3 องศาอิสระ แม้ว่านี้
คือการปรับปรุงในพอดี มันไม่ได้เป็นอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ p < . 05 และ
ไม่ได้ให้หลักฐานว่ารูปแบบไม่จำกัด
เป็น superior การจำกัดรูปแบบ อย่างไรก็ตาม จากการทดสอบ
สำหรับการโต้ตอบ ตัวแปร nonnormal จะรวมอยู่ใน
รูปแบบ :นี้เป็นการละเมิดสมมติฐานแบบธรรมดา ,
( มักจะอคติอย่างรุนแรง ) ที่χ 2 สถิติ ( เวสต์ ฟินช์ &
เคอร์แรน , 1995 ) , การแสดงผลที่เป็นทางการการเปรียบเทียบการทดสอบ
สถิติในซ้อนกันแบบไม่เหมาะสม ดังนั้น เราสามารถกำหนดรูปแบบ ซึ่งดีกว่า

ตามดัชนีแบบดั้งเดิมถูกทำลาย เป็นผลให้เราค้นหา
ปัจจัยอื่น ๆเพื่อแจ้งการตัดสินใจของเราในหน้านี้ จุดนี้เราเปรียบเทียบร้อยละของความแปรปรวน

อธิบายในอีโมพฤติกรรมทั้งสองแบบ สำหรับการ จำกัด รูปแบบการฟอร์ม
ยกกำลังสองความสัมพันธ์หลายอยู่ แต่ในขณะที่รูปแบบไม่จำกัด
, สถิติสหสัมพันธ์พหุคูณ . 730 . ดังนั้นในแง่แน่นอน
เราจะอธิบายเพิ่มเติมเป็น 7.5 % ของ
ความผันแปรในพฤติกรรมอีโมวัดในรูปแบบไม่จำกัด

นี้จะเพิ่มขึ้นอย่างมากในความอธิบาย
นอกจากนี้ปฏิสัมพันธ์ทั้งหมดสามเงื่อนไขกลับค่าสัมประสิทธิ์เส้นทาง
( แบบไม่จำกัด . ให้ข้อมูลเพิ่มเติม
นี้ เราจะเห็นได้ว่า แบบไม่จำกัดให้
ไม่ใช่ trivial การปรับปรุงกว่ารุ่น : ดังนั้นเรา
จำกัดใช้ผลจากอดีตเมื่อประเมิน
สมมติฐาน