Hence, the robust maximum likelihoo

Hence, the robust maximum likelihood method of estimation was used to estimate the various models . Several fit indices were used, including the Satorra-Bentler scaled chi-square, root mean square error of approximation (RMSEA), standardised root-mean square residual (SRMR),
comparative fit index (CFI), and the goodness of fit index (GFI). Values close to 0.95 for GFI and CFI are considered indicative of good model fit. It is suggested that values close to 0.06 are indicative of acceptable fit for RMSEA, whilst values less than 0.08 are acceptable for SRMR (Hu & Bentler, 1999). In addition, Akaike’s information criterion (AIC) is used in the comparison of competing measurement and structural models with smaller values representing a better fit for the proposed model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดังนั้น วิธีประเมินความเป็นไปได้สูงสุดแข็งแกร่งถูกใช้เพื่อประเมินรูปแบบต่าง ๆ ดัชนีต่าง ๆ พอดีใช้ รวมถึงปรับ Bentler Satorra chi-square ข้อผิดพลาดของค่าเฉลี่ยกำลังสองรากของประมาณ (RMSEA), แบบรากหมายถึงพื้นที่ส่วนที่เหลือจาก (SRMR),เปรียบเทียบกับดัชนี (CFI), และความดีของดัชนีพอดี (GFI) ค่าใกล้กับ 0.95 GFI และ CFI กำลังส่อรุ่นดีพอดี ขอแนะนำค่าใกล้กับ 0.06 ส่อพอยอมรับได้สำหรับ RMSEA ในขณะที่ค่าน้อยกว่า 0.08 เป็นที่ยอมรับสำหรับ SRMR (Hu & Bentler, 1999) นอกจากนี้ ใช้ในการเปรียบเทียบแบบจำลองประเมินและโครงสร้างการแข่งขันเกณฑ์ข้อมูลของ Akaike (AIC) กับค่าขนาดเล็กแทนพอดีสำหรับรูปแบบการนำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดังนั้นวิธีโอกาสสูงสุดที่แข็งแกร่งของการประมาณค่าถูกใช้ในการประเมินรูปแบบต่างๆ ดัชนีพอดีหลายคนถูกนำมาใช้รวมทั้ง Satorra-Bentler ปรับไคสแควร์, รากหมายถึงข้อผิดพลาดของการประมาณตาราง (RMSEA) รากเฉลี่ยมาตรฐานตารางที่เหลือ (SRMR)
ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ (CFI) และความดีงามของดัชนีพอดี ( GFI) ค่าใกล้เคียงกับ 0.95 สำหรับ GFI และ CFI จะถือว่าบ่งบอกถึงความพอดีแบบอย่างที่ดี มันบอกว่าค่าที่ใกล้เคียงกับ 0.06 แสดงให้เห็นถึงความพอดีที่ยอมรับได้สำหรับ RMSEA ขณะที่ค่าน้อยกว่า 0.08 เป็นที่ยอมรับสำหรับ SRMR (Hu และ Bentler, 1999) นอกจากนี้เกณฑ์ของข้อมูล Akaike (AIC) ถูกนำมาใช้ในการเปรียบเทียบการแข่งขันการวัดและรูปแบบโครงสร้างที่มีค่าที่มีขนาดเล็กเป็นตัวแทนแบบที่ดีขึ้นสำหรับรุ่นที่นำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดังนั้น มีความเป็นไปได้สูงสุด วิธีการประมาณที่ใช้ในการประมาณการแบบจำลองต่าง ๆ ดัชนีแบบหลายแบบ รวมทั้ง satorra bentler ปรับไคสแควร์ รากของการประมาณค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSEA ) , มาตรฐานรากหมายความว่าสี่เหลี่ยมจัตุรัสที่เหลือ ( srmr )
ดัชนีเปรียบเทียบ ( CFI ) พอดี และความดีของดัชนีพอดี ( GFI ) มีค่าใกล้ 095 GFI CFI ถือว่าดังและแบบอย่างที่ดี เหมาะสม พบว่าค่าใกล้ 0.06 จะแสดงให้เห็นถึงพอดีได้ค่า RMSEA ในขณะที่น้อยกว่า 0.08 เป็นที่ยอมรับสำหรับ srmr ( & bentler Hu , 1999 ) นอกจากนี้เคราะห์ข้อมูลเกณฑ์ ( AIC ) ใช้ในการเปรียบเทียบแข่งขันวัดและโครงสร้างรุ่นเล็กค่าแทนดีกว่าพอดีสำหรับแบบจำลอง