FINDINGSValidityFor analyzing const

FINDINGS
Validity
For analyzing construct validity of DCS, exploratory factor analysis was used. Stevens(1996) explained “the
purpose of exploratory factor analysis is to identify the factor structure or model for a set of variables.”.
According to this purpose, first, Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) coefficient and Bartlett sphericity test were used
for analyzing suitability of the data for factor analysis by exploratory factor analysis (EFA). KMO coefficient
gives the information about the suitability of the the data matrix for the factor analysis, the suitability of the data
structure for factor extraction and this coefficient is expected to be higher than .60 (Büyüköztürk, 2007). In the
analysis the KMO value for the DCS was found .75. Also the Bartlett test determines the relationship between
the variables on the basis of partial correlations, and the calculated chi-square statistic is expected to be
significant (Büyüköztürk, 2007). The calculated chi square statistic was χ2 = 3336, 213, p. =.000 in the Bartlett
sphericity test. KMO coefficient and Bartlett sphericity test indicate that the collected data are suitable for the
factor analysis

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อค้นพบตั้งแต่วันที่สำหรับการวิเคราะห์สร้างความถูกต้องของDCS การวิเคราะห์ปัจจัยที่ถูกนำมาใช้สำรวจ สตีเว่นส์ (1996) อธิบายว่า "จุดประสงค์ของการวิเคราะห์ปัจจัยสอบสวนคือการระบุโครงสร้างปัจจัยหรือแบบจำลองสำหรับการตั้งค่าของตัวแปร.". ตามวัตถุประสงค์นี้แรกไกเซอร์เมเยอร์-Olkin (KMO) ค่าสัมประสิทธิ์และทดสอบ Bartlett sphericity ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยโดยการวิเคราะห์ปัจจัยที่สำรวจ (EFA) ค่าสัมประสิทธิ์ KMO ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความเหมาะสมของเมทริกซ์ข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยความเหมาะสมของข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับการสกัดปัจจัยและค่าสัมประสิทธิ์นี้คาดว่าจะสูงกว่า 0.60 (Büyüköztürk 2007) ในการวิเคราะห์ค่า KMO สำหรับ DCS ถูกพบ 0.75 นอกจากนี้ยังมีการทดสอบที่บาร์ตเลตต์จะเป็นตัวกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่อยู่บนพื้นฐานของความสัมพันธ์บางส่วนและคำนวณสถิติไคสแควร์ที่คาดว่าจะมีนัยสำคัญ(Büyüköztürk 2007) สถิติตารางคำนวณเป็นไคχ2 = 3336 213 พี = 0.000 ในบาร์ตเลตทดสอบความกลม ค่าสัมประสิทธิ์ KMO และการทดสอบความกลมบาร์ตเลตต์แสดงให้เห็นว่าการเก็บรวบรวมข้อมูลที่มีความเหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สำหรับวิเคราะห์ความถูกต้องค่าความเที่ยงตรงเชิงโครงสร้างของการควบคุม การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจที่ใช้ สตีเวนส์ ( 1996 ) อธิบาย "
วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจเพื่อศึกษาองค์ประกอบ โครงสร้าง หรือ รูปแบบชุดของตัวแปร " .
ตามจุดประสงค์แรกนี้ ไคเซอร์ เมเยอร์ olkin ( kmo ) แบบทดสอบความอ้วนท้วน บาร์ทเล็ตใช้
เพื่อวิเคราะห์ความเหมาะสมของข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ปัจจัยโดยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจ ( EFA ) kmo สัมประสิทธิ์
ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความเหมาะสมของข้อมูลเมทริกซ์สำหรับการวิเคราะห์ความเหมาะสมของข้อมูลโครงสร้างปัจจัย และค่าสัมประสิทธิ์
การสกัดนี้คาดว่าจะสูงกว่า 60 ( B ü y ü k ö ZT ü RK , 2007 ) ในการวิเคราะห์ค่า
kmo สำหรับ DCS พบ 75ยังทดสอบ Bartlett กำหนดความสัมพันธ์ระหว่าง
ตัวแปรบนพื้นฐานของความสัมพันธ์บางส่วน และค่าไคสแควร์ สถิติ คาดว่าจะมี
) ( B ü y ü k ö ZT ü RK , 2007 ) ค่าไคสแควร์ สถิติคือχ 2 = 2993 , 213 , P = . 000 ใน Bartlett
วกทดสอบและการทดสอบสัมประสิทธิ์ kmo วกบาร์ทเล็ทท์ระบุว่า ข้อมูลที่เหมาะสำหรับ
การวิเคราะห์ปัจจัย