- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
To investigate how the different co
To investigate how the different components relate to the general construct of relationsoriented
leadership behaviour, we distinguished between three plausible scenarios. A series of
confirmatory factor analyses were performed and compared in terms of goodness-of-fit to
determine the most appropriate scenario (Bentler & Bonett, 1980; Kernis & Goldman, 2006).
The first scenario says that although relations-oriented leadership behaviour may consist of
conceptually distinct components, these are not empirically distinguishable due to high
interrelations. In this case, a one-factor solution representing a general relations-oriented
leadership behaviour construct should give the best goodness-of-fit results. The second
scenario represents a situation where relations-oriented leadership behaviour is a 16
multidimensional construct, consisting of five different components. This scenario
corresponds to a five-factor solution. Finally, in the third scenario it is assumed that the five
components are conceptually distinct, but interrelated facets that are influenced by a general
relations-oriented leadership behaviour construct. In factor analytic terminology this equates
to a second-order factor analysis, with the five components being indicators of a latent
relations-oriented leadership behaviour construct. The goodness-of-fit indices for the three
scenarios are shown in Table 2. Based on the suggestions of Hu and Bentler (1998), we focus
on four different goodness-of-fit indices: Bentler’s (1990) comparative fit index (CFI), the
root-mean-square error of approximation (RMSEA), the standardized root-mean-square
residual (SRMR) and the χ²-difference test. The standard χ² test statistic is not taken into
account because of its sensitivity to sample size (Marsh, Balla & McDonald, 1988; Hu &
Bentler, 1998). The one-factor model provides a poor fit to the data according to the CFI
(values close to 0.95 indicate good fit) (Hu & Bentler, 1998) and the RMSEA (values ≤ 0.08
indicate fair fit) (Browne & Cudeck, 1993; Hu & Bentler, 1998). Only the SRMR is below the
recommended value of 0.08 (Hu & Bentler, 1998). However, as compared to the one-factor
model, the five-factor model shows a much better fit to the data (∆χ² = 1452.00, ∆df = 47,
p
leadership behaviour, we distinguished between three plausible scenarios. A series of
confirmatory factor analyses were performed and compared in terms of goodness-of-fit to
determine the most appropriate scenario (Bentler & Bonett, 1980; Kernis & Goldman, 2006).
The first scenario says that although relations-oriented leadership behaviour may consist of
conceptually distinct components, these are not empirically distinguishable due to high
interrelations. In this case, a one-factor solution representing a general relations-oriented
leadership behaviour construct should give the best goodness-of-fit results. The second
scenario represents a situation where relations-oriented leadership behaviour is a 16
multidimensional construct, consisting of five different components. This scenario
corresponds to a five-factor solution. Finally, in the third scenario it is assumed that the five
components are conceptually distinct, but interrelated facets that are influenced by a general
relations-oriented leadership behaviour construct. In factor analytic terminology this equates
to a second-order factor analysis, with the five components being indicators of a latent
relations-oriented leadership behaviour construct. The goodness-of-fit indices for the three
scenarios are shown in Table 2. Based on the suggestions of Hu and Bentler (1998), we focus
on four different goodness-of-fit indices: Bentler’s (1990) comparative fit index (CFI), the
root-mean-square error of approximation (RMSEA), the standardized root-mean-square
residual (SRMR) and the χ²-difference test. The standard χ² test statistic is not taken into
account because of its sensitivity to sample size (Marsh, Balla & McDonald, 1988; Hu &
Bentler, 1998). The one-factor model provides a poor fit to the data according to the CFI
(values close to 0.95 indicate good fit) (Hu & Bentler, 1998) and the RMSEA (values ≤ 0.08
indicate fair fit) (Browne & Cudeck, 1993; Hu & Bentler, 1998). Only the SRMR is below the
recommended value of 0.08 (Hu & Bentler, 1998). However, as compared to the one-factor
model, the five-factor model shows a much better fit to the data (∆χ² = 1452.00, ∆df = 47,
p
0/5000
To investigate how the different components relate to the general construct of relationsoriented
leadership behaviour, we distinguished between three plausible scenarios. A series of
confirmatory factor analyses were performed and compared in terms of goodness-of-fit to
determine the most appropriate scenario (Bentler & Bonett, 1980; Kernis & Goldman, 2006).
The first scenario says that although relations-oriented leadership behaviour may consist of
conceptually distinct components, these are not empirically distinguishable due to high
interrelations. In this case, a one-factor solution representing a general relations-oriented
leadership behaviour construct should give the best goodness-of-fit results. The second
scenario represents a situation where relations-oriented leadership behaviour is a 16
multidimensional construct, consisting of five different components. This scenario
corresponds to a five-factor solution. Finally, in the third scenario it is assumed that the five
components are conceptually distinct, but interrelated facets that are influenced by a general
relations-oriented leadership behaviour construct. In factor analytic terminology this equates
to a second-order factor analysis, with the five components being indicators of a latent
relations-oriented leadership behaviour construct. The goodness-of-fit indices for the three
scenarios are shown in Table 2. Based on the suggestions of Hu and Bentler (1998), we focus
on four different goodness-of-fit indices: Bentler’s (1990) comparative fit index (CFI), the
root-mean-square error of approximation (RMSEA), the standardized root-mean-square
residual (SRMR) and the χ²-difference test. The standard χ² test statistic is not taken into
account because of its sensitivity to sample size (Marsh, Balla & McDonald, 1988; Hu &
Bentler, 1998). The one-factor model provides a poor fit to the data according to the CFI
(values close to 0.95 indicate good fit) (Hu & Bentler, 1998) and the RMSEA (values ≤ 0.08
indicate fair fit) (Browne & Cudeck, 1993; Hu & Bentler, 1998). Only the SRMR is below the
recommended value of 0.08 (Hu & Bentler, 1998). However, as compared to the one-factor
model, the five-factor model shows a much better fit to the data (∆χ² = 1452.00, ∆df = 47,
p<0.001; and CFI=0.94, RMSEA = 0.074, SRMR = 0.038). The second-order factor model
shows an equally good fit as compared to the five-factor model (∆χ² = 2.36, ∆df = 5, not
significant; and other goodness-of-fit indices almost identical to the ones of the five-factor
model). This indicates that the more parsimonious second-order model should be preferred
and supports the conception of relations-oriented leadership behaviour as a multidimensional
construct, of which the components are related due to the existence of a higher order construct
(Kernis & Goldman, 2006). The factor loadings for the second-order factor model are shown
in Figure 2. They are all statistically significant (p<0.001) and higher than 0.40.
leadership behaviour, we distinguished between three plausible scenarios. A series of
confirmatory factor analyses were performed and compared in terms of goodness-of-fit to
determine the most appropriate scenario (Bentler & Bonett, 1980; Kernis & Goldman, 2006).
The first scenario says that although relations-oriented leadership behaviour may consist of
conceptually distinct components, these are not empirically distinguishable due to high
interrelations. In this case, a one-factor solution representing a general relations-oriented
leadership behaviour construct should give the best goodness-of-fit results. The second
scenario represents a situation where relations-oriented leadership behaviour is a 16
multidimensional construct, consisting of five different components. This scenario
corresponds to a five-factor solution. Finally, in the third scenario it is assumed that the five
components are conceptually distinct, but interrelated facets that are influenced by a general
relations-oriented leadership behaviour construct. In factor analytic terminology this equates
to a second-order factor analysis, with the five components being indicators of a latent
relations-oriented leadership behaviour construct. The goodness-of-fit indices for the three
scenarios are shown in Table 2. Based on the suggestions of Hu and Bentler (1998), we focus
on four different goodness-of-fit indices: Bentler’s (1990) comparative fit index (CFI), the
root-mean-square error of approximation (RMSEA), the standardized root-mean-square
residual (SRMR) and the χ²-difference test. The standard χ² test statistic is not taken into
account because of its sensitivity to sample size (Marsh, Balla & McDonald, 1988; Hu &
Bentler, 1998). The one-factor model provides a poor fit to the data according to the CFI
(values close to 0.95 indicate good fit) (Hu & Bentler, 1998) and the RMSEA (values ≤ 0.08
indicate fair fit) (Browne & Cudeck, 1993; Hu & Bentler, 1998). Only the SRMR is below the
recommended value of 0.08 (Hu & Bentler, 1998). However, as compared to the one-factor
model, the five-factor model shows a much better fit to the data (∆χ² = 1452.00, ∆df = 47,
p<0.001; and CFI=0.94, RMSEA = 0.074, SRMR = 0.038). The second-order factor model
shows an equally good fit as compared to the five-factor model (∆χ² = 2.36, ∆df = 5, not
significant; and other goodness-of-fit indices almost identical to the ones of the five-factor
model). This indicates that the more parsimonious second-order model should be preferred
and supports the conception of relations-oriented leadership behaviour as a multidimensional
construct, of which the components are related due to the existence of a higher order construct
(Kernis & Goldman, 2006). The factor loadings for the second-order factor model are shown
in Figure 2. They are all statistically significant (p<0.001) and higher than 0.40.
การแปล กรุณารอสักครู่..
เพื่อตรวจสอบว่าองค์ประกอบที่แตกต่างที่เกี่ยวข้องกับโครงสร้างทั่วไปของ relationsoriented
พฤติกรรมความเป็นผู้นำของเราแตกต่างระหว่างสามสถานการณ์ที่เป็นไปได้ ชุดของ
การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันได้ดำเนินการและเมื่อเทียบในแง่ของความดีของพอดีกับ
การตรวจสอบสถานการณ์ที่เหมาะสมที่สุด. (Bentler & Bonett, 1980; Kernis และโกลด์แมน 2006)
สถานการณ์แรกที่บอกว่าถึงแม้ว่าพฤติกรรมความเป็นผู้นำที่มุ่งเน้นความสัมพันธ์ที่อาจ ประกอบด้วย
ชิ้นส่วนที่แตกต่างแนวคิดเหล่านี้จะไม่แตกต่างสังเกตุเนื่องจากการสูง
สัมพันธ์ ในกรณีนี้ทางออกหนึ่งปัจจัยที่เป็นตัวแทนของความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นทั่วไป
สร้างพฤติกรรมความเป็นผู้นำควรจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดความดีของพอดี สอง
สถานการณ์หมายถึงสถานการณ์ที่พฤติกรรมความเป็นผู้นำความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นเป็น 16
สร้างหลายมิติประกอบด้วยห้าองค์ประกอบที่แตกต่างกัน สถานการณ์นี้
สอดคล้องกับการแก้ปัญหาที่ห้าปัจจัย สุดท้ายในสถานการณ์ที่สามมันจะสันนิษฐานว่าห้า
องค์ประกอบที่มีความแตกต่างแนวคิด แต่แง่มุมสัมพันธ์ที่ได้รับอิทธิพลจากทั่วไป
พฤติกรรมความเป็นผู้นำความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นการสร้าง คำศัพท์ในการวิเคราะห์ปัจจัยนี้เท่ากับ
การที่สองเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่มีห้าองค์ประกอบเป็นตัวชี้วัดของแฝง
พฤติกรรมความเป็นผู้นำความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นการสร้าง ดัชนีความดีของพอดีสำหรับสาม
สถานการณ์จะแสดงในตารางที่ 2 ขึ้นอยู่กับข้อเสนอแนะของหูและ Bentler (1998) เรามุ่งเน้น
ไปที่สี่ที่แตกต่างกันดัชนีความดีของพอดี: Bentler ของ (1990) ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ (CFI ),
ข้อผิดพลาดรากเฉลี่ยตารางการประมาณ (RMSEA), มาตรฐานรากเฉลี่ยตาราง
ที่เหลือ (SRMR) และการทดสอบχ²แตกต่าง สถิติทดสอบχ²มาตรฐานไม่ได้นำเข้า
บัญชีเพราะความไวในการขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (มาร์ช Balla และ McDonald, 1988; Hu &
Bentler, 1998) รูปแบบหนึ่งปัจจัยให้เป็นแบบที่ไม่ดีกับข้อมูลตาม CFI
(ค่าใกล้เคียงกับ 0.95 แสดงให้เห็นแบบที่ดี) (Hu & Bentler, 1998) และ RMSEA (ค่า≤ 0.08
แสดงให้เห็นพอดียุติธรรม) (บราวน์และ Cudeck 1993; Hu & Bentler, 1998) เฉพาะ SRMR ต่ำกว่า
ค่าที่แนะนำ 0.08 (Hu & Bentler, 1998) อย่างไรก็ตามเมื่อเทียบกับหนึ่งปัจจัย
รุ่นรุ่นห้าปัจจัยที่แสดงให้เห็นพอดีดีกว่ามากที่ข้อมูล (Δχ² = 1452.00, Δdf = 47,
p <0.001 และ CFI = 0.94, RMSEA = 0.074, SRMR = 0.038) รูปแบบปัจจัยที่สองสั่ง
แสดงให้เห็นแบบที่ดีอย่างเท่าเทียมกันเมื่อเทียบกับรุ่นที่ห้าปัจจัย (Δχ² = 2.36, Δdf = 5, ไม่ได้
อย่างมีนัยสำคัญและดัชนีความดีของพอดีอื่น ๆ เกือบจะเหมือนกันกับคนที่ห้า ปัจจัย
รูปแบบ) นี้แสดงให้เห็นว่ารูปแบบการประหยัดมากขึ้นอันดับที่สองควรเป็นที่ต้องการ
และสนับสนุนความคิดของพฤติกรรมความเป็นผู้นำที่มุ่งเน้นความสัมพันธ์ที่เป็นหลายมิติ
สร้างซึ่งส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องเนื่องจากการดำรงอยู่ของโครงสร้างขั้นสูง
(Kernis และโกลด์แมน 2006) . น้ำหนักองค์ประกอบสำหรับรูปแบบการสั่งซื้อปัจจัยที่สองจะแสดง
ในรูปที่ 2 พวกเขาทั้งหมดอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p <0.001) และสูงกว่า 0.40
พฤติกรรมความเป็นผู้นำของเราแตกต่างระหว่างสามสถานการณ์ที่เป็นไปได้ ชุดของ
การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยันได้ดำเนินการและเมื่อเทียบในแง่ของความดีของพอดีกับ
การตรวจสอบสถานการณ์ที่เหมาะสมที่สุด. (Bentler & Bonett, 1980; Kernis และโกลด์แมน 2006)
สถานการณ์แรกที่บอกว่าถึงแม้ว่าพฤติกรรมความเป็นผู้นำที่มุ่งเน้นความสัมพันธ์ที่อาจ ประกอบด้วย
ชิ้นส่วนที่แตกต่างแนวคิดเหล่านี้จะไม่แตกต่างสังเกตุเนื่องจากการสูง
สัมพันธ์ ในกรณีนี้ทางออกหนึ่งปัจจัยที่เป็นตัวแทนของความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นทั่วไป
สร้างพฤติกรรมความเป็นผู้นำควรจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดความดีของพอดี สอง
สถานการณ์หมายถึงสถานการณ์ที่พฤติกรรมความเป็นผู้นำความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นเป็น 16
สร้างหลายมิติประกอบด้วยห้าองค์ประกอบที่แตกต่างกัน สถานการณ์นี้
สอดคล้องกับการแก้ปัญหาที่ห้าปัจจัย สุดท้ายในสถานการณ์ที่สามมันจะสันนิษฐานว่าห้า
องค์ประกอบที่มีความแตกต่างแนวคิด แต่แง่มุมสัมพันธ์ที่ได้รับอิทธิพลจากทั่วไป
พฤติกรรมความเป็นผู้นำความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นการสร้าง คำศัพท์ในการวิเคราะห์ปัจจัยนี้เท่ากับ
การที่สองเพื่อวิเคราะห์ปัจจัยที่มีห้าองค์ประกอบเป็นตัวชี้วัดของแฝง
พฤติกรรมความเป็นผู้นำความสัมพันธ์ที่มุ่งเน้นการสร้าง ดัชนีความดีของพอดีสำหรับสาม
สถานการณ์จะแสดงในตารางที่ 2 ขึ้นอยู่กับข้อเสนอแนะของหูและ Bentler (1998) เรามุ่งเน้น
ไปที่สี่ที่แตกต่างกันดัชนีความดีของพอดี: Bentler ของ (1990) ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ (CFI ),
ข้อผิดพลาดรากเฉลี่ยตารางการประมาณ (RMSEA), มาตรฐานรากเฉลี่ยตาราง
ที่เหลือ (SRMR) และการทดสอบχ²แตกต่าง สถิติทดสอบχ²มาตรฐานไม่ได้นำเข้า
บัญชีเพราะความไวในการขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (มาร์ช Balla และ McDonald, 1988; Hu &
Bentler, 1998) รูปแบบหนึ่งปัจจัยให้เป็นแบบที่ไม่ดีกับข้อมูลตาม CFI
(ค่าใกล้เคียงกับ 0.95 แสดงให้เห็นแบบที่ดี) (Hu & Bentler, 1998) และ RMSEA (ค่า≤ 0.08
แสดงให้เห็นพอดียุติธรรม) (บราวน์และ Cudeck 1993; Hu & Bentler, 1998) เฉพาะ SRMR ต่ำกว่า
ค่าที่แนะนำ 0.08 (Hu & Bentler, 1998) อย่างไรก็ตามเมื่อเทียบกับหนึ่งปัจจัย
รุ่นรุ่นห้าปัจจัยที่แสดงให้เห็นพอดีดีกว่ามากที่ข้อมูล (Δχ² = 1452.00, Δdf = 47,
p <0.001 และ CFI = 0.94, RMSEA = 0.074, SRMR = 0.038) รูปแบบปัจจัยที่สองสั่ง
แสดงให้เห็นแบบที่ดีอย่างเท่าเทียมกันเมื่อเทียบกับรุ่นที่ห้าปัจจัย (Δχ² = 2.36, Δdf = 5, ไม่ได้
อย่างมีนัยสำคัญและดัชนีความดีของพอดีอื่น ๆ เกือบจะเหมือนกันกับคนที่ห้า ปัจจัย
รูปแบบ) นี้แสดงให้เห็นว่ารูปแบบการประหยัดมากขึ้นอันดับที่สองควรเป็นที่ต้องการ
และสนับสนุนความคิดของพฤติกรรมความเป็นผู้นำที่มุ่งเน้นความสัมพันธ์ที่เป็นหลายมิติ
สร้างซึ่งส่วนประกอบที่เกี่ยวข้องเนื่องจากการดำรงอยู่ของโครงสร้างขั้นสูง
(Kernis และโกลด์แมน 2006) . น้ำหนักองค์ประกอบสำหรับรูปแบบการสั่งซื้อปัจจัยที่สองจะแสดง
ในรูปที่ 2 พวกเขาทั้งหมดอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (p <0.001) และสูงกว่า 0.40
การแปล กรุณารอสักครู่..
เพื่อตรวจสอบว่าองค์ประกอบต่างๆที่เกี่ยวข้องกับทั่วไปสร้าง relationsoriented
พฤติกรรมภาวะผู้นำ เราแยกแยะระหว่างสามสถานการณ์ที่เป็นไปได้ ชุดวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน
การเปรียบเทียบในแง่ความดีของพอดี
ตรวจสอบสถานการณ์ที่เหมาะสมที่สุด ( bentler & bonett , 1980 ; kernis
& Goldman , 2006 )สถานการณ์แรก บอกว่า แม้ว่าความสัมพันธ์เชิงภาวะผู้นำ พฤติกรรมอาจประกอบด้วย
แนวคิดแตกต่างกัน ส่วนประกอบเหล่านี้จะไม่สังเกตุความแตกต่างได้ เนื่องจาก interrelations สูง
ในกรณีนี้ เป็นปัจจัยหนึ่งของโซลูชั่นทั่วไปความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมภาวะผู้นำ
สร้างควรให้ความดีที่ดีที่สุดของผลพอดี 2
สถานการณ์เป็นสถานการณ์ที่ความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมภาวะผู้นำเป็น 16
หลายมิติสร้าง ประกอบด้วยห้าองค์ประกอบที่แตกต่างกัน
ภาพนี้สอดคล้องกับการแก้ปัญหาปัจจัยห้า ในที่สุด , ในสถานการณ์ที่สามเป็นสันนิษฐานว่าห้า
ส่วนประกอบที่เป็นแนวคิดที่แตกต่างกัน แต่แง่มุมที่สัมพันธ์กันที่ได้รับอิทธิพลโดยทั่วไป
ความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมผู้นำสร้าง ในส่วนนี้เป็นการวิเคราะห์ศัพท์
เพื่อการวิเคราะห์องค์ประกอบอันดับที่สองกับห้าองค์ประกอบตัวบ่งชี้ของการแฝง
ความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมผู้นำสร้าง ความดีของพอดีกับดัชนี 3
สถานการณ์ที่แสดงในตารางที่ 2 ตามข้อเสนอแนะของฮู และ bentler ( 1998 ) เราเน้น
4 ความดีต่าง ๆ ของดัชนีพอดี : bentler ( 1990 ) ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ ( CFI ) ,
รากของการประมาณค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSEA ) รากหมายความว่าสี่เหลี่ยมจัตุรัส
ตกค้างมาตรฐาน ( srmr ) และχ² - ทดสอบความแตกต่าง มาตรฐานχ²ทดสอบสถิติไม่เข้า
บัญชีเพราะความไวขนาดตัวอย่าง ( มาร์ช บัลลา& McDonald , 1988 ; ฮู&
bentler , 1998 )ปัจจัยหนึ่งที่รูปแบบให้พอดีกับคนจนให้ข้อมูลไปตามลม
( ค่าใกล้ 0.95 แสดงว่าพอดี ) ( หู& bentler , 1998 ) และค่า RMSEA ≤ 0.08
บ่งชี้ยุติธรรมพอดี ) ( บราวน์& cudeck , 1993 ; ฮู& bentler , 1998 ) เพียง srmr อยู่ด้านล่าง
แนะนำค่า 0.08 ( Hu & bentler , 1998 ) อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับปัจจัยหนึ่ง
รุ่นปัจจัยห้าแบบแสดงที่ดีมากกับข้อมูล ( ∆χ² = 1452.00 ∆ , df = 47 ,
p < 0.001 ; และ CFI = 0.94 0.074 srmr , RMSEA = , = ) ) รูปแบบปัจจัยที่สอง -
แสดงดีเท่ากันพอดี เมื่อเทียบกับปัจจัย 5 แบบ ( ∆χ² = 2.36 , ∆ df = 5 ,
) ; และความดีอื่น ๆ ของดัชนีพอดีเกือบจะเหมือนกันกับที่ของปัจจัย
5 รุ่น )นี้บ่งชี้ว่าแบบที่สองตระหนี่มากขึ้น คงชอบ
และสนับสนุนความคิดของความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมผู้นำทางเป็นหลายมิติ
สร้าง ซึ่งชิ้นส่วนที่เกี่ยวข้อง เนื่องจาก อยู่ในระดับสูง ( kernis
& Goldman , 2006 ) ปัจจัยภาระสำหรับสอง - ปัจจัยรูปแบบแสดง
ในรูปที่ 2มีนัยสำคัญทางสถิติ ( P < 0.001 ) และสูงกว่า 0.40 .
พฤติกรรมภาวะผู้นำ เราแยกแยะระหว่างสามสถานการณ์ที่เป็นไปได้ ชุดวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน
การเปรียบเทียบในแง่ความดีของพอดี
ตรวจสอบสถานการณ์ที่เหมาะสมที่สุด ( bentler & bonett , 1980 ; kernis
& Goldman , 2006 )สถานการณ์แรก บอกว่า แม้ว่าความสัมพันธ์เชิงภาวะผู้นำ พฤติกรรมอาจประกอบด้วย
แนวคิดแตกต่างกัน ส่วนประกอบเหล่านี้จะไม่สังเกตุความแตกต่างได้ เนื่องจาก interrelations สูง
ในกรณีนี้ เป็นปัจจัยหนึ่งของโซลูชั่นทั่วไปความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมภาวะผู้นำ
สร้างควรให้ความดีที่ดีที่สุดของผลพอดี 2
สถานการณ์เป็นสถานการณ์ที่ความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมภาวะผู้นำเป็น 16
หลายมิติสร้าง ประกอบด้วยห้าองค์ประกอบที่แตกต่างกัน
ภาพนี้สอดคล้องกับการแก้ปัญหาปัจจัยห้า ในที่สุด , ในสถานการณ์ที่สามเป็นสันนิษฐานว่าห้า
ส่วนประกอบที่เป็นแนวคิดที่แตกต่างกัน แต่แง่มุมที่สัมพันธ์กันที่ได้รับอิทธิพลโดยทั่วไป
ความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมผู้นำสร้าง ในส่วนนี้เป็นการวิเคราะห์ศัพท์
เพื่อการวิเคราะห์องค์ประกอบอันดับที่สองกับห้าองค์ประกอบตัวบ่งชี้ของการแฝง
ความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมผู้นำสร้าง ความดีของพอดีกับดัชนี 3
สถานการณ์ที่แสดงในตารางที่ 2 ตามข้อเสนอแนะของฮู และ bentler ( 1998 ) เราเน้น
4 ความดีต่าง ๆ ของดัชนีพอดี : bentler ( 1990 ) ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ ( CFI ) ,
รากของการประมาณค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสอง ( RMSEA ) รากหมายความว่าสี่เหลี่ยมจัตุรัส
ตกค้างมาตรฐาน ( srmr ) และχ² - ทดสอบความแตกต่าง มาตรฐานχ²ทดสอบสถิติไม่เข้า
บัญชีเพราะความไวขนาดตัวอย่าง ( มาร์ช บัลลา& McDonald , 1988 ; ฮู&
bentler , 1998 )ปัจจัยหนึ่งที่รูปแบบให้พอดีกับคนจนให้ข้อมูลไปตามลม
( ค่าใกล้ 0.95 แสดงว่าพอดี ) ( หู& bentler , 1998 ) และค่า RMSEA ≤ 0.08
บ่งชี้ยุติธรรมพอดี ) ( บราวน์& cudeck , 1993 ; ฮู& bentler , 1998 ) เพียง srmr อยู่ด้านล่าง
แนะนำค่า 0.08 ( Hu & bentler , 1998 ) อย่างไรก็ตาม เมื่อเทียบกับปัจจัยหนึ่ง
รุ่นปัจจัยห้าแบบแสดงที่ดีมากกับข้อมูล ( ∆χ² = 1452.00 ∆ , df = 47 ,
p < 0.001 ; และ CFI = 0.94 0.074 srmr , RMSEA = , = ) ) รูปแบบปัจจัยที่สอง -
แสดงดีเท่ากันพอดี เมื่อเทียบกับปัจจัย 5 แบบ ( ∆χ² = 2.36 , ∆ df = 5 ,
) ; และความดีอื่น ๆ ของดัชนีพอดีเกือบจะเหมือนกันกับที่ของปัจจัย
5 รุ่น )นี้บ่งชี้ว่าแบบที่สองตระหนี่มากขึ้น คงชอบ
และสนับสนุนความคิดของความสัมพันธ์เชิงพฤติกรรมผู้นำทางเป็นหลายมิติ
สร้าง ซึ่งชิ้นส่วนที่เกี่ยวข้อง เนื่องจาก อยู่ในระดับสูง ( kernis
& Goldman , 2006 ) ปัจจัยภาระสำหรับสอง - ปัจจัยรูปแบบแสดง
ในรูปที่ 2มีนัยสำคัญทางสถิติ ( P < 0.001 ) และสูงกว่า 0.40 .
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- People always say I'm look younger than
- ผิวสวย
- เป็นเพลงเร็ว แรง และกระแทรกจังหวะ
- Talking animals to assist him.
- opinion
- หลังจากนั้นพวกเราก็ออกจากห้างพร้อมกับถือ
- เม้าท์
- ว่า
- Ben-Zvi et al. [22] have presented an op
- เม้าท์
- Ok
- ดื่ม
- คุณกำลังทำอะไรอยู่
- ฉันไม่ได้ทำหน้าที่ภรรยา
- หลังจากนั้นพวกเราก็ออกจากห้างพร้อมกับถือ
- Receptionist
- 跟我聊天 怎么了
- AE monitoring has been developed for non
- Due to all the bots and spammers abusing
- candidate
- People always say I'm look younger than
- I was just a child, not sexy.
- ไม่มีโรคภัย
- ขอบคุณที่เข้าใจ แล้วคุณ ที่นั้นเป็นอย่าง
