suppliers/partners variable when ex

suppliers/partners variable when explaining the explained
variance of the knowledge variable (56%).
In order to be able to compare the proposed hypotheses, the
precision and stability of the obtained estimations must be
assessed. For this purpose the Bootstrap technique was used
which offers the standard error and the t values of the parameters.
Following Roldán and Sánchez-Franco (2012), there was a
generation of a Bootstrap proof of 5,000 subsamples and a
one-tailed Student t distribution with (n-1) degrees of freedom,
where n is the number of subsamples to calculate the significance
of the path coefficients. From these levels, the significance of the
structural routes is obtained and, therefore, the support or not of
the hypotheses (Table 5). Specifically, the 4 hypotheses proposed
in the research have been confirmed with important levels of
significance.
The Stone–Geisser (Q2) test was used as a criterion to
measure the predictive relevance of the dependent constructs.
According to Chin (2010), if Q2 N 0, the construct has
predictive relevance. In our model all the Q2 values of the
dependent constructs display values above 0.41 (Table 5)
which is why it can be said the model has predictive relevance

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซัพพลายเออร์คู่แปรเมื่ออธิบายการอธิบายความแปรปรวนของตัวแปรความรู้ (56%)เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบเสนอสมมติฐาน การความแม่นยำและความเสถียรของการประเมินที่ได้รับต้องประเมิน ใช้เทคนิคสำหรับวัตถุประสงค์นี้ Bootstrapซึ่งมีข้อผิดพลาดมาตรฐานและค่า t ของพารามิเตอร์มี Roldán และสุดน่ารักถือฝรั่งเศส (2012),สร้างหลักฐานเริ่มต้น 5,000 subsamples และการกระจาย t นักเรียนที่เดียวกับ (n-1) องศาความเป็นอิสระโดยที่ n คือ จำนวนของ subsamples เพื่อคำนวณความสำคัญของสัมประสิทธิ์เส้นทาง จากระดับเหล่านี้ ความสำคัญของการเส้นทางโครงสร้างได้รับ และ ดังนั้น การสนับสนุนหรือไม่สมมติฐาน (ตาราง 5) เฉพาะ เสนอสมมติฐาน 4ในการวิจัยได้รับการยืนยัน ด้วยระดับความสำคัญของความสำคัญที่ใช้เป็นเกณฑ์ในการทดสอบหิน – Geisser (Q2)วัดความเกี่ยวข้องเชิงทำนายของโครงสร้างขึ้นตามคาง (2010), ถ้ามี Q2 N 0 การก่อสร้างทำนายความเกี่ยวข้องกัน ในรูปแบบของเราทั้งหมด Q2 ค่าของการขึ้นอยู่กับโครงสร้างแสดงค่าเหนือ 0.41 (ตาราง 5)ซึ่งเป็นเหตุผลที่เรียกได้ว่า รุ่นมีความเกี่ยวข้องเชิงคาดการณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ซัพพลายเออร์ / พันธมิตรตัวแปรเมื่ออธิบายอธิบาย
ความแปรปรวนของตัวแปรความรู้ (56%).
เพื่อที่จะสามารถที่จะเปรียบเทียบสมมติฐานที่นำเสนอที่
มีความแม่นยำและความมั่นคงของประมาณการที่ได้รับจะต้องมีการ
ประเมิน เพื่อจุดประสงค์นี้เทคนิค Bootstrap ถูกนำมาใช้
ซึ่งมีข้อผิดพลาดมาตรฐานและค่า T ของพารามิเตอร์.
หลังจากRoldánและSánchez-ฝรั่งเศส (2012) มี
การสร้างหลักฐานเงินทุน 5,000 subsamples และ
การจัดจำหน่ายเสื้อนักเรียนคนหนึ่งนก กับ (n-1) องศาอิสระ
ที่ n คือจำนวนของ subsamples ในการคำนวณอย่างมีนัยสำคัญ
ของสัมประสิทธิ์เส้นทาง จากระดับเหล่านี้อย่างมีนัยสำคัญของ
เส้นทางที่มีโครงสร้างที่จะได้รับและมีการสนับสนุนหรือไม่ของ
สมมติฐาน (ตารางที่ 5) โดยเฉพาะ 4 สมมติฐานที่นำเสนอ
ในการวิจัยได้รับการยืนยันที่มีระดับความสำคัญของการ
มีนัยสำคัญ.
หิน Geisser (Q2) การทดสอบถูกนำมาใช้เป็นเกณฑ์ไปยัง
วัดความสัมพันธ์กันทำนายของสร้างขึ้น.
ตามที่คาง (2010) ถ้า Q2 N 0, สร้างมี
ความสัมพันธ์กันทำนาย ในรูปแบบของเราทั้งหมดค่าไตรมาสที่ 2 ของการ
สร้างขึ้นแสดงค่าข้างต้น 0.41 (ตารางที่ 5)
ซึ่งเป็นเหตุผลที่สามารถกล่าวว่ารูปแบบที่มีความสัมพันธ์กันทำนาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ซัพพลายเออร์ตัวแปรเมื่ออธิบายอธิบาย / คู่ค้าความแปรปรวนของตัวแปรความรู้ ( 56 )เพื่อให้สามารถเปรียบเทียบเสนอสมมติฐาน ,แม่นยำและเสถียรภาพของได้รับการต้องประเมิน การวิจัยนี้ใช้เทคนิคบูซึ่งมีข้อผิดพลาดมาตรฐานและ t ค่าของพารามิเตอร์ต่อไปนี้โรลด์ . kgm และซันเชซ ฟรังโก้ ( 2012 ) , มีรุ่นของบู 5 , 000 subsamples และการพิสูจน์หนึ่งหางกระจาย T นักเรียน ( N - 1 ) องศาของอิสรภาพโดยที่ n คือหมายเลขของ subsamples คำนวณ .ของเส้นทาง ผลการวิจัยพบว่า 1 . จากระดับเหล่านี้ ความสำคัญของเส้นทางเป็นโครงสร้างที่ได้รับและ จึง สนับสนุน หรือ ไม่ ของสมมติฐาน ( ตารางที่ 5 ) โดยเฉพาะ 4 ข้อเสนอในการวิจัยที่ได้รับการยืนยันในระดับที่สำคัญของนัยสำคัญหิน– geisser ( 2 ) แบบทดสอบที่ใช้เป็นเกณฑ์ในการวัดความเกี่ยวข้องทำนายตามโครงสร้าง .ตามคาง ( 2010 ) ถ้า Q2 N 0 , สร้างได้, ทำนาย . ในแบบจำลองทั้งหมดของเราค่าไตรมาส 2 ของขึ้นอยู่กับโครงสร้างแสดงค่าข้างต้น 0.41 ( ตารางที่ 5 )ซึ่งทำให้มันสามารถพูดแบบมีความเกี่ยวข้องพยากรณ์