As an alternative test, we compared

As an alternative test, we compared the squared correlation between two latent
constructs to their average variance extracted (AVE) estimates (Fornell and Larcker,
1981). Based on the correlation coefficients given in Table I and the AVE values given
in Appendix 2, we can conclude that none of the squared correlations is higher than the
AVE for each individual construct. In fact, the highest squared correlation of 0.35
between communication and long-term relationship (with a correlation of 0.59) was
much lower than the AVE for the two constructs (0.56 and 0.57). These results
collectively provide strong evidence of discriminant validity among the theoretical
constructs.
Reliability was assessed using Cronbach’s alpha value (Cronbach, 1951; Nunnally
and Bernstein, 1994). Alternatively, following Bagozzi and Yi (1988), we computed
composite reliability (CR) scores to assess construct reliability. As reported in
Appendix 1, all factors have Cronbach’s alpha values and CRs greater than 0.70. In
addition, the AVE values for all constructs exceed 0.50. The Cronbach’s alpha values
for the outcome variables (customer service and financial performance) reported
in Appendix 2 show that these constructs exhibit adequate reliability as well.
Taken together, the results from the instrument development process show that the
theoretical constructs exhibit good psychometric properties.
3.5 Hypothesis testing and results
The hypothesized full structural model (Figure 1) was tested using LISREL, with
variance-covariance matrices for the latent variables and residuals used as input. The
summated-scores for the four first-order latent variables were used as indicators for the
second-order supply-chain relational capabilities construct. The summary statistics
and the correlation matrix for the constructs used in the model are presented in Table I.
The model parameters were estimated using the method of maximum likelihood.
The value for the model fit indices as given in Figure 2 shows that the model fits the
data very well. The hypothesized relationships were tested using their associated
t-statistics. Figure 2 presents the results of the hypothesized relationships among the
study variables. All the hypothesized relationships were found to be significant at the
0.01 level.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในฐานะที่เป็นทางเลือกการทดสอบเราเมื่อเทียบกับความสัมพันธ์ระหว่างสองยกกำลังแฝง
สร้างการแปรปรวนเฉลี่ยของพวกเขาสกัด (AVE) ประมาณการ (Fornell และ larcker
1981) ขึ้นอยู่กับค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่กำหนดในตาราง i และค่านิยมที่ได้รับ AVE
ในภาคผนวก 2 เราสามารถสรุปได้ว่าไม่มีความสัมพันธ์ยกสูงกว่า
AVE สำหรับแต่ละบุคคลสร้าง ในความเป็นจริงความสัมพันธ์ยกกำลังสูงสุด 0.35
ระหว่างการสื่อสารและความสัมพันธ์ระยะยาว (ที่มีความสัมพันธ์ของ 0.59) เป็น
ต่ำกว่า AVE ในการสร้างสอง (0.56 และ 0.57) ผลลัพธ์เหล่านี้เรียกรวม
แสดงหลักฐานที่แข็งแกร่งของความถูกต้องจำแนกระหว่างทฤษฎี

สร้างความน่าเชื่อถือได้รับการประเมินโดยใช้ค่าอัลฟาครอนบาคของ. (Cronbach 1951; Nunnally
และ Bernstein, 1994)อีกทางเลือกหนึ่งดังต่อไปนี้ bagozzi และ yi (1988) เราคำนวณความน่าเชื่อถือประกอบ
(CR) คะแนนในการประเมินความน่าเชื่อถือสร้าง ตามที่รายงานในภาคผนวก 1
ปัจจัยทั้งหมดมีค่าอัลฟาครอนบาคและ crs สูงกว่า 0.70 ใน
นอกจากนี้ค่า AVE ในการสร้างทั้งหมดเกิน 0.50 ค่าอัลฟาครอนบาคของ
สำหรับผลตัวแปร (การบริการลูกค้าและประสิทธิภาพทางการเงิน) รายงาน
ในภาคผนวกที่ 2 แสดงให้เห็นว่าการสร้างความน่าเชื่อถือเหล่านี้แสดงให้เห็นอย่างเพียงพอเช่นกัน.
นำมารวมกันผลที่ได้จากกระบวนการพัฒนาเครื่องมือที่แสดงให้เห็นว่าการสร้างทฤษฎี
แสดงคุณสมบัติ psychometric ดี.
ทดสอบ 3.5 สมมติฐานและผลการ
ตั้งสมมติฐานรูปแบบโครงสร้างเต็มรูปแบบ (รูปที่ 1 ) ได้รับการทดสอบโดยใช้ลิสเรลด้วย
เมทริกซ์ความแปรปรวนความแปรปรวนร่วมสำหรับตัวแปรแฝงและที่เหลือนำมาใช้เป็นอินพุท
summated คะแนนสำหรับสี่ลำดับแรกตัวแปรแฝงถูกนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดสำหรับ
ลำดับที่สองห่วงโซ่อุปทานความสามารถในการสร้างความสัมพันธ์ สถิติสรุป
และเมทริกซ์ความสัมพันธ์กับโครงสร้างที่ใช้ในรูปแบบที่ถูกนำเสนอในตาราง i.
พารามิเตอร์แบบประมาณโดยใช้วิธีการของความน่าจะเป็นสูงสุด.
ค่าสำหรับดัชนีแบบพอดีตามที่กำหนดในรูปที่ 2 แสดงให้เห็นว่ารูปแบบที่เหมาะกับ
ข้อมูลเป็นอย่างดี ความสัมพันธ์ของการตั้งสมมติฐานได้มีการทดสอบใช้ที่เกี่ยวข้อง
เสื้อสถิติของพวกเขา รูปที่ 2 นำเสนอผลการตั้งสมมติฐานของความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
การศึกษาความสัมพันธ์ทั้งหมดสมมติฐานพบว่ามีอย่างมีนัยสำคัญที่ระดับ 0.01
.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เป็นการทดสอบอื่น เราเปรียบเทียบสหสัมพันธ์ยกกำลังสองระหว่างสอง latent
(AVE) ประเมินแยกโครงสร้างกับผลต่างของค่าเฉลี่ย (Fornell และ Larcker,
1981) โดยใช้สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ที่กำหนดในตารางผมและ AVE ที่กำหนดค่า
ในภาคผนวก 2 เราสามารถสรุปความสัมพันธ์ยกกำลังสองไม่ว่าสูงกว่า
AVE สำหรับแต่ละโครงสร้างแต่ละ อันที่จริง ความสัมพันธ์ของ 0.35 ลอการิทึมสูง
ระหว่างความสัมพันธ์ระยะยาวกับความสัมพันธ์ของคือ 0.59) และการสื่อสารถูก
มากกว่า AVE สำหรับโครงสร้างสอง (0.56 และ 0.57) ผลลัพธ์เหล่านี้
โดยรวมมี discriminant มีผลบังคับใช้ระหว่างที่ทฤษฎี
โครงสร้าง.
ความน่าเชื่อถือถูกประเมินโดยใช้ค่าอัลฟาของ Cronbach (Cronbach, 1951 Nunnally
และนาร์ดเบิร์นส ไตน์ 1994) หรือ ตาม Bagozzi และยี่ (1988), เราคำนวณ
คะแนนความน่าเชื่อถือโดยรวม (CR) จะสร้างความน่าเชื่อถือ ใน
ภาคผนวก 1 ปัจจัยทั้งหมดมีค่าอัลฟาของ Cronbach และมากกว่า 0.70 CRs ใน
เพิ่ม ค่า AVE สำหรับโครงสร้างทั้งหมดเกิน 0.50 ค่าอัลฟาของ Cronbach
สำหรับผลแปร (บริการลูกค้าและผล) รายงาน
ในภาคผนวกที่ 2 แสดงว่า โครงสร้างเหล่านี้แสดงความน่าเชื่อถือเพียงพอเป็น
ผลลัพธ์จากเครื่องมือพัฒนาปวง แสดงว่า
โครงสร้างทฤษฎีแสดงดี psychometric คุณสมบัติ.
3.5 ทดสอบสมมติฐานและผล
แบบจำลองโครงสร้างเต็มค่า (รูป 1) ทดสอบด้วย LISREL
เมทริกซ์ความแปรปรวนความแปรปรวนร่วมของตัวแปรแฝงอยู่และค่าคงเหลือใช้เป็นอินพุต
สรุปปริมาณใช้คะแนนสำหรับตัวแปรแฝงอยู่ลำดับแรกสี่ถูกใช้เป็นตัวบ่งชี้สำหรับการ
สั่งสองห่วงโซ่อุปทานเชิงความสามารถสร้าง สรุปสถิติ
และเมทริกซ์สหสัมพันธ์สำหรับโครงสร้างที่ใช้ในแบบจำลองจะแสดงตารางผม
พารามิเตอร์ของแบบจำลองถูกประเมินโดยใช้วิธีการของความเป็นไปได้สูงสุด
ค่าสำหรับรูปแบบเหมาะสมกับดัชนีที่กำหนดในรูปที่ 2 แสดงว่า รูปแบบที่เหมาะกับการ
ข้อมูลดีมาก ทดสอบค่าความสัมพันธ์โดยใช้การเชื่อมโยง
t-สถิติ รูปที่ 2 แสดงผลความสัมพันธ์ระหว่างค่า
ศึกษาตัวแปร ความสัมพันธ์ของค่าทั้งหมดที่พบจะมีความสำคัญที่การ
ระดับ 0.01

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นการทดสอบเป็นทางเลือกที่เราเมื่อเทียบกับความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวบนสังเวียนที่แฝงตัวอยู่
ซึ่งจะช่วยสร้างความแตกต่างการประเมินออกมา( Ave )โดยเฉลี่ยของพวกเขา( fornell และ larcker
1981 ) ที่ใช้ coefficients ความสัมพันธ์ที่ให้ไว้ในตารางผมและค่า Ave ที่ได้รับ
ซึ่งจะช่วยในส่วน ภาคผนวก 2 เราจะสามารถสรุปได้ว่าไม่มีความสัมพันธ์เชิงบนสังเวียนที่จะสูงกว่า
ซึ่งจะช่วย Ave สำหรับสร้างแต่ละคน ในความเป็นจริงแล้วความสัมพันธ์กันบนสังเวียนระดับสูงสุดของ 0.35
ระหว่างความสัมพันธ์ระยะยาวและการสื่อสาร(มีความสัมพันธ์ที่ 0.59 )เป็น
ต่ำกว่า Ave สำหรับสองสร้าง( 0.56 และ 0.57 ) ผลการทดสอบนี้
รวมเรียกว่ามีหลักฐานของการมีผลบังคับใช้ในทางทฤษฎี discriminant
ซึ่งจะช่วยสร้าง.
ความน่าเชื่อถือได้ประเมินการใช้ค่าอัลฟาของ Cronbach ' s alpha ( Cronbach ' s alpha 1951 nunnally
และ, 1994 )มีทางเลือกดังต่อไปนี้: bagozzi และ Yi ( 1988 )เราคำนวณ
คอมโพสิตความน่าเชื่อถือ( CR )คะแนนการประเมินสร้างความน่าเชื่อถือ ตามที่มีการรายงานใน
ภาคผนวก 1 ปัจจัยทั้งหมดมีค่าตัวอักษรของ Cronbach ' s alpha ระบบสำรองและมากกว่า 0.70
ซึ่งจะช่วยในการเพิ่มค่า Ave สำหรับการประกอบสร้างทั้งหมดเกินกว่า 0.50 ค่าของแอลฟา Cronbach ' s alpha ที่
สำหรับตัวแปรผลลัพธ์(บริการลูกค้าและการดำเนินงานทางการเงิน)รายงาน
ใน ภาคผนวก 2 แสดงว่าการประกอบสร้างจัดแสดงนิทรรศการความน่าเชื่อถืออย่างเพียงพอเป็นอย่างดี.
ไปด้วยกันผลจากการพัฒนาเครื่องมือการแสดงให้เห็นว่าที่
ทางทฤษฎีการประกอบสร้างจัดแสดงนิทรรศการที่ดี psychometric คุณสมบัติ( Properties )
3.5 สมมุติฐานการทดสอบและผลการ
ซึ่งจะช่วยให้ hypothesized โครงสร้างแบบเต็มรูปแบบ(รูปที่ 1 )ได้รับการทดสอบแล้วโดยใช้ lisrel ,พร้อมด้วย
ความแตกต่าง - covariance แม็ตทริกซ์สำหรับตัวแปรแฝงตัวอยู่และ residuals ใช้เป็นอินพุต
summated - คะแนนที่แฝงตัวอยู่ในตัวแปรสี่ครั้งแรกเป็นการสั่งซื้อที่ใช้เป็นสัญลักษณ์แสดงความสามารถในรายย่อย
ที่สอง - การสั่งซื้อซัพพลายเชนที่สร้าง สรุปสถิติที่
และ Matrix Storage Technology สำหรับการประกอบสร้างความสัมพันธ์ที่ใช้ในรุ่นที่แสดงอยู่ในตาราง I .
พารามิเตอร์โมเดลที่มีการประมาณการของความน่าจะเป็นวิธีการที่สูงสุด.
ค่าดัชนีความเหมาะสมของรุ่นที่ให้ไว้ในรูปที่ 2 แสดงให้เห็นว่ารุ่นที่ใช้ได้พอดีกับ
ข้อมูลที่เป็นอย่างมาก ความสัมพันธ์กับ hypothesized ที่ได้รับการทดสอบโดยใช้ที่เกี่ยวข้อง
T - สถิติของพวกเขา รูปที่ 2 แสดงถึงผลของความสัมพันธ์ระหว่าง hypothesized ท่ามกลางตัวแปร
ซึ่งจะช่วยการศึกษาความสัมพันธ์กับ hypothesized ทั้งหมดพบว่าเป็นไปได้เป็นอย่างมากที่
0.01 ระดับ.
ที่