Considering the research model invo

Considering the research model involved latent variables that could not observed directly, structural equation modeling (SEM) with component-based approach will applied with SmartPLS 2.0 from [15] to estimate the parameters. This method was chosen with following considerations: 1. As one method in soft modeling group, component-based SEM is not too strict about fulfilling the assumptions of normality, as required under covariance-based SEM (AMOS, LISREL); 2. The existence of formative and reflective indicators that cannot be handled by covariance-based SEM [16], and; 3. Can be used without any loss of power of the test for very small sample. Component-based SEM has proven its use in sample size is only 6 [17]. In studying the relationship between people participation, social capital, and ecotourism sustainability at Kintamani District in Bali; we conducted two types of analysis i.e. measurement model analysis to evaluate the appropriateness of items/indicators in explaining latent variable, and inner or structural model analysis to measure effect of exogenous towards endogenous latent variable and test the hypotheses.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พิจารณารูปแบบการวิจัยเกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝงที่ไม่สามารถสังเกตโดยตรง สมการโครงสร้าง (SEM) การสร้างแบบจำลอง ด้วยวิธีการคอมโพเนนต์จะใช้ SmartPLS 2.0 จาก [15] การประมาณพารามิเตอร์ เลือกวิธีการนี้ มีข้อพิจารณาดังต่อไปนี้: 1. เป็นวิธีการหนึ่งในกลุ่มโมเดลนุ่ม SEM ที่คอมโพเนนต์ไม่เข้มงวดเกินไปเกี่ยวกับสมมติฐานของเครื่อง เป็นต้องใต้แปรปรวนตาม SEM (อาโมส LISREL); การตอบสนอง 2. การดำรงอยู่ของก่อสร้าง และสะท้อนตัวชี้วัดที่ไม่สามารถจัดการ โดย SEM แปรปรวนตาม [16], และ 3. สามารถใช้งานได้โดยไม่มีการสูญเสียพลังงานของการทดสอบสำหรับตัวอย่างขนาดเล็กมาก คอมโพเนนต์ SEM ได้พิสูจน์การใช้งานในขนาดตัวอย่างคือ 6 เท่านั้น [17] ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างผู้มีส่วนร่วม ทุนทางสังคม และความยั่งยืนท่องเที่ยวเชิงนิเวศอำเภอคินในบาหลี เราดำเนินการสองชนิดของการวิเคราะห์เช่นแบบจำลองการวิเคราะห์การวัดการประเมินความเหมาะสมของรายการ/ตัวชี้วัดในการอธิบายตัวแปรแฝงภายใน หรือโครงสร้างรูปแบบวิเคราะห์เพื่อวัดผลของตัวแปรแฝงภายนอกไปสู่ภายนอก และทดสอบสมมติฐาน และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พิจารณารูปแบบการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝงที่ไม่สามารถสังเกตเห็นได้โดยตรง, การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) ด้วยวิธีการ component-based ที่จะนำไปใช้กับ SmartPLS 2.0 จาก [15] ในการประมาณค่าพารามิเตอร์ วิธีการนี​​้ได้รับเลือกให้กับการพิจารณาดังนี้ 1. ในฐานะที่เป็นวิธีการหนึ่งในกลุ่มการสร้างแบบจำลองนุ่ม component-based SEM คือไม่เข้มงวดเกินไปเกี่ยวกับการปฏิบัติตามสมมติฐานของภาวะปกติในขณะที่ต้องอยู่ภายใต้ความแปรปรวนตาม SEM (เอมัสลิสเรล); 2. การดำรงอยู่ของตัวชี้วัดการก่อสร้างและการสะท้อนแสงที่ไม่สามารถจัดการกับความแปรปรวนตาม SEM [16] และ; 3. สามารถใช้งานได้โดยไม่ต้องมีการสูญเสียพลังงานของการทดสอบใด ๆ สำหรับกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็กมาก component-based SEM ได้รับการพิสูจน์การใช้งานในขนาดของกลุ่มตัวอย่างเพียง 6 [17] ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการมีส่วนร่วมของคนทุนทางสังคมและการท่องเที่ยวเชิงนิเวศพัฒนาอย่างยั่งยืนที่ Kintamani อำเภอในบาหลีนั้น เราดำเนินการทั้งสองประเภทของการวิเคราะห์การวิเคราะห์รูปแบบเช่นการวัดในการประเมินความเหมาะสมของรายการ / ตัวชี้วัดในการอธิบายตัวแปรแฝงและการวิเคราะห์รูปแบบภายในหรือโครงสร้างในการวัดผลกระทบจากภายนอกที่มีต่อตัวแปรภายในแฝงและการทดสอบสมมติฐาน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พิจารณารูปแบบการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝงที่ไม่สามารถสังเกตได้โดยตรงแบบจำลองสมการโครงสร้าง ( SEM ) กับการสอนจะใช้กับ smartpls 2.0 [ 15 ] เพื่อประมาณค่าพารามิเตอร์ วิธีนี้ใช้กับการพิจารณาต่อไปนี้ : 1 . เป็นวิธีการหนึ่งในกลุ่มแบบนุ่ม , การ SEM จะไม่ค่อยเข้มงวดเรื่องตามสมมติฐานของการแจกแจงแบบปกติ ตามที่ต้องการภายใต้ความแปรปรวนโดยใช้ SEM ( อาโมส ด้วย ) 2 . การดำรงอยู่ของการก่อสร้างสะท้อนตัวที่ไม่สามารถจัดการได้ โดยร่วมใช้ SEM [ 16 ] และ 3 . สามารถใช้โดยไม่ต้องมีการสูญเสียอำนาจการทดสอบขนาดเล็กมากตัวอย่าง ส่วนประกอบพื้นฐานของ SEM ได้พิสูจน์ใช้ขนาดตัวอย่าง 6 [ 17 ] ในการศึกษาความสัมพันธ์ระหว่างการมีส่วนร่วม คน ทุนทางสังคม และการท่องเที่ยวเชิงนิเวศอย่างยั่งยืนในเขตในบาหลี คินตามณี เราจัดสองประเภทของการวิเคราะห์ เช่น การวิเคราะห์รูปแบบการวัดประเมินความเหมาะสมของรายการ / ตัวชี้วัดในการอธิบายตัวแปรแฝงและโครงสร้างภายในหรือการวิเคราะห์รูปแบบการวัดผลของตัวแปรแฝงภายในและภายนอกเพื่อทดสอบสมมติฐาน