polynomial regression analysis. Fut

polynomial regression analysis. Future methodological
work is required before SEM can handle the non-linearity
implied by the polynomial equation.
In contrast to matching form of fit models, covariancebased
SEM is now sufficiently well-developed to test
moderation form of fit models. Finally, the fact that
covariance-based SEM has been developed to analyze linear
and not non-linear effects is reflected in the results of
the Monte Carlo simulation, as the fit indices in covariancebased
SEM do not warn against an un-modeled moderator
(or quadratic) effect. To prevent incorrect theoretical conclusions,
studies that investigate complex path models
should verify as part of their robustness checks that moderator
and/or quadratic effects have not been overlooked.
The conclusions from this work imply two main
avenues for fruitful future research grounded on contingency
theory. First, future contingency-style studies
could attempt to develop models based on the concept
of hetero-performance of different “matches” between the
contingency and MCS variables. It would also be interesting
to investigate potential asymmetric effects of mis-fit on
performance. Such work may not necessarily be quantitative
in nature, but could also be qualitative, as theory may
not yet be developed well enough for more sophisticated
models.31
Second, carefully discussing when moderation forms
of fit might represent truncated versions of a matching
form of fit might contribute to a more fine-graded
view of contingency relationships. However, any empirical
contingency-related work should pay particular attention
to the limits of studying ‘fit,’ as any research design can
only consider a limited number of variables at a time.
Also, future contingency studies may critically reflect on
whether the underlying assumption of contingency theory
(that companies are always seeking to regain ‘fit’)
always holds true. If, for example, companies are found
to adopt practices just to appear legitimate (DiMaggio and
Powell, 1983), researchers may find quite a few companies
remaining in misfit without attempting to regain fit.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์ถดถอยพหุนาม วิธีในอนาคตทำงานถูกต้องก่อน SEM สามารถจัดการที่ไม่ใช่เชิงเส้นโดยนัย โดยสมการพหุนามในทางตรงข้ามแบบตรงรุ่นพอดี covariancebasedSEM เป็นพอพัฒนาเพื่อทดสอบแบบฟอร์มควบคุมรุ่นพอดี ในที่สุด ความจริงที่แปรปรวนจาก SEM ได้รับการพัฒนาเพื่อวิเคราะห์เชิงเส้นและผลกระทบที่ไม่เป็นเชิงเส้นกับจากผลการการจำลอง Monte Carlo เป็นดัชนีที่ดีใน covariancebasedSEM ได้เตือนกับผู้ดูแลการสร้างแบบจำลองไม่ได้(หรือกำลังสอง) ผลการ เพื่อป้องกันไม่ให้บทสรุปของทฤษฎีที่ถูกต้องการศึกษาที่ตรวจสอบแบบจำลองเส้นทางซับซ้อนควรตรวจสอบเป็นส่วนหนึ่งของความแข็งแกร่งของพวกเขาตรวจสอบว่าผู้ดูแลหรือกำลังสองผลได้ไม่ถูกมองข้ามบทสรุปจากงานนี้บ่งบอกถึงสองหลักสถานที่สำหรับงานวิจัยในอนาคตประสบเหตุผลในฉุกเฉินทฤษฎี การศึกษาแบบฉุกเฉินครั้งแรก ในอนาคตพยายามพัฒนาแบบจำลองที่อิงแนวคิดผ่อนดำเนินการอื่น "ตรง" ระหว่างการฉุกเฉินและแปร MCS มันจะน่าสนใจการตรวจสอบความสมมาตรผลของพอดีผิดพลาดในประสิทธิภาพการทำงาน งานดังกล่าวอาจไม่จำเป็นต้องเชิงปริมาณในธรรมชาติ แต่ยังสามารถคุณภาพ ทฤษฎีอาจยังไม่ ได้รับการพัฒนาดีพอสำหรับซับซ้อนมากขึ้นmodels.31ที่สอง อภิปรายอย่างละเอียดเมื่อฟอร์มควบคุมของพอดีอาจเป็นตัวแทนตัดรุ่นตรงกันแบบฟอร์มของพอดีอาจทำให้การเพิ่มเติมปรับอย่างช้า ๆมุมมองของฉุกเฉิน อย่างไรก็ตาม เชิงประจักษ์ใด ๆงานฉุกเฉินที่เกี่ยวข้องควรให้ความสนใจเฉพาะเมื่อต้องการจำกัดการศึกษา 'พอดี' เป็นงานวิจัยการ ออกแบบสามารถพิจารณาเฉพาะ ตัวแปรจำนวนจำกัดครั้งยัง ศึกษาฉุกเฉินในอนาคตอาจถึงสะท้อนบนว่าสมมติฐานพื้นฐานของทฤษฎีฉุกเฉิน(ที่บริษัทเสมอกำลังฟื้น 'พอดี')เสมอถือเป็นจริง หาก เช่น พบบริษัทเพื่อนำมาใช้เพียงกฎหมาย (DiMaggio และพาวเวลล์ 1983) นักวิจัยอาจพบค่อนข้างไม่กี่บริษัทที่เหลืออยู่ใน misfit โดยพยายามฟื้นพอดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์การถดถอยพหุนาม ระเบียบวิธีการในอนาคต
การทำงานจำเป็นต้องมีก่อน SEM สามารถจัดการที่ไม่เป็นเชิงเส้น
โดยนัยสมการพหุนาม.
ในทางตรงกันข้ามกับที่ตรงกับรูปแบบของแบบจำลองพอดี covariancebased
SEM คือตอนนี้พอมีการพัฒนาในการทดสอบ
รูปแบบการดูแลของแบบจำลองพอดี สุดท้ายความจริงที่ว่า
ความแปรปรวนตาม SEM ได้รับการพัฒนาในการวิเคราะห์เชิงเส้น
และไม่เชิงเส้นผลกระทบที่จะสะท้อนให้เห็นในผลของ
การจำลอง Monte Carlo เป็นดัชนีพอดี covariancebased
SEM ไม่ต้องเตือนกับผู้ดูแลยกเลิกการสร้างแบบจำลอง
(หรือ สมการกำลังสอง) มีผลบังคับใช้ เพื่อป้องกันไม่ให้ข้อสรุปทฤษฎีที่ไม่ถูกต้อง
การศึกษาที่ดำเนินการตรวจสอบรูปแบบเส้นทางที่ซับซ้อน
ควรตรวจสอบเป็นส่วนหนึ่งของความแข็งแกร่งของพวกเขาจะตรวจสอบว่าผู้ดูแล
และ / หรือผลกระทบที่กำลังสองยังไม่ได้รับการมองข้าม.
ข้อสรุปจากการทำงานนี้บ่งบอกถึงสองหลัก
ลู่ทางสำหรับการวิจัยในอนาคตมีผลอยู่บนฉุกเฉิน
ทฤษฎี ครั้งแรกของการศึกษาฉุกเฉินสไตล์ในอนาคต
อาจจะพยายามที่จะพัฒนารูปแบบขึ้นอยู่กับแนวคิด
ของการแตกต่างมีประสิทธิภาพที่แตกต่างกัน "แมตช์" ระหว่าง
ฉุกเฉินและตัวแปร MCS นอกจากนี้ยังจะน่าสนใจ
เพื่อศึกษาผลที่ไม่สมมาตรศักยภาพของการผิดพลาดพอดีกับ
ประสิทธิภาพการทำงาน งานดังกล่าวอาจไม่จำเป็นต้องเชิงปริมาณ
ในธรรมชาติ แต่ยังอาจเป็นเชิงคุณภาพเช่นทฤษฎีอาจจะ
ยังไม่ได้รับการพัฒนาอย่างดีพอสำหรับความซับซ้อนมากขึ้น
models.31
สองอย่างระมัดระวังการพูดคุยเมื่อรูปแบบการดูแล
พอดีอาจจะเป็นตัวแทนของรุ่นที่ถูกตัดทอนของการจับคู่
รูปแบบของพอดี อาจนำไปสู่การปรับช้ามากขึ้น
มุมมองของความสัมพันธ์ฉุกเฉิน อย่างไรก็ตามใด ๆ เชิงประจักษ์
ทำงานฉุกเฉินที่เกี่ยวข้องควรให้ความสนใจโดยเฉพาะอย่างยิ่ง
ข้อ จำกัด ของการศึกษา 'พอดี' การออกแบบการวิจัยใด ๆ ที่สามารถ
พิจารณาเฉพาะในจำนวนที่ จำกัด ของตัวแปรในเวลา.
นอกจากนี้ยังมีการศึกษาฉุกเฉินอนาคตวิกฤตอาจสะท้อนให้เห็นถึง
ว่าสมมติฐานพื้นฐาน ของทฤษฎีฉุกเฉิน
(ที่ บริษัท มักจะมองหาที่จะฟื้น 'พอดี')
เสมอถือเป็นจริง ตัวอย่างเช่นหาก บริษัท มีการค้นพบ
ที่จะนำมาใช้ปฏิบัติเพียงเพื่อให้ปรากฏถูกต้องตามกฎหมาย (ดิมักจิโอและ
พาวเวล 1983) นักวิจัยอาจพบค่อนข้างไม่กี่ บริษัท
ที่เหลืออยู่ในไม่เหมาะโดยไม่พยายามที่จะฟื้นความพอดี