that the six factors were distinct

that the six factors were distinct and unidimensional. Because a
few correlation coefficients exceeded .5, this study also verified
multicollinearity. The result (Table 3) revealed no problem with
collinearity, as tolerance was far greater than .1, and VIF was far
less than 10. To address the potential concern of a common method
bias due to the use of a survey, we checked for possible common
method variance with Harman’s single-factor test (Harman,
1967; Podsakoff et al., 2003). According to this approach, common
method variance is present if a single factor accounts for the majority
of the covariance in the dependent and independent variables.
An exploratory factor analysis (EFA) of the 26 variables revealed
six factors with Eigen values greater than 1.00 (Appendix B). No
single factor explained a majority of the variance, thus providing
evidence that common method bias was not a threat. In addition,
our scale items revealed six factors that explained 73.28% of the
variance in our study’s constructs, with the first factor explaining
42.490% and the last factor explaining 3.919% of the total
variance.
4.3. Structural equation modeling (SEM)
Structural equation modeling was conducted to test the validity
of the proposed model and the hypotheses. Fig. 2 presents the
estimated model, illustrating the direction and magnitude of the
impact of the standardized path coefficients. The chi-square statistic
indicated that the model did not fit the data well (2(
df
=283)
=
571.99, p < .001). Given the sensitivity of the chi-square statistics
to sample size (Bentler and Bonett, 1980), other fit indexes were
also examined. First, the normed chi-square (2/df) was considered
to reduce the sensitivity of the chi-square statistic. The value
of the normed chi-square was 2.02, which was below the cutoff
criterion of 3 (Hair et al., 2006), indicating that the model fit
the data well. Other goodness-of-fit indices proved that the structural
model reasonably fit the data (GFI = .89; NFI = .92; CFI = .96;
RMSEA = .05). The model’s fit, as indicated by these indexes, was
deemed satisfactory, thereby providing a good basis for testing
the hypothesized paths. The parameter estimates of the structural
model exhibited the direct effects of one construct on the
other. A significant coefficient at a certain level of alpha thus
reveals a significant relationship among latent constructs (Fig. 2
and Table 4).
To examine how employees’ emotional intelligence affects
CWBs, Hypothesis 1 was verified and, as a result, partially accepted.
Specifically, among the employees’ emotional intelligence elements
OEA (ˇ =
−.31; t =
−4.34; p < .001), SEA (ˇ =
−.28; t =
−3.47;
p < .001), and UOE (ˇ =
−.24; t =
−3.42; p < .001) had a significant
effect on CWBs, while ROE (ˇ =
−.03; t =
−.59; p > .05) did
not. Hypothesis 2 (i.e., employees’ emotional intelligence has a

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ว่า ปัจจัยที่หกได้หมด และ unidimensional เนื่องจากการค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์บางเกินครั้งที่ 5 การศึกษานี้ยังตรวจสอบmulticollinearity ไม่มีปัญหากับการเปิดเผยผล (ตาราง 3)ภาวะร่วมเส้นตรง เป็นที่ยอมรับได้ไกลมากกว่า.1 และ VIF ไม่ไกลน้อยกว่า 10 เพื่อแก้ไขปัญหาเป็นไปได้ของวิธีการทั่วไปตั้งเนื่องจากการใช้แบบสำรวจ เราตรวจสอบได้ทั่วไปวิธีผลต่างกับการทดสอบปัจจัยเดียวของ Harman (Harman1967 Podsakoff และ al., 2003) ตามวิธีการนี้ ทั่วไปวิธีผลต่างคือถ้าตัวหนึ่งบัญชีสำหรับส่วนใหญ่แปรปรวนในขึ้นอยู่กับที่และตัวแปรอิสระการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงบุกเบิก (EFA) ของตัวแปร 26 เปิดเผยปัจจัยที่ 6 มีค่า Eigen มากกว่า 1.00 (ภาคผนวก B) ไม่ใช่ส่วนใหญ่ของความแปรปรวน จึง ให้อธิบายปัจจัยเดียวหลักฐานที่ว่า อคติวิธีทั่วไปที่ไม่เป็นภัยคุกคามต่อ นอกจากนี้สินค้าของเราขนาดเปิดเผย 6 ปัจจัยที่อธิบาย 73.28% ของการความแปรปรวนในโครงสร้างของการศึกษาของเรา ด้วยการอธิบายปัจจัยแรก42.490% และตัวสุดท้ายที่อธิบาย 3.919% ของยอดรวมผลต่าง4.3. สมการโครงสร้าง (SEM) การสร้างโมเดลโมเดลสมการโครงสร้างได้ดำเนินการทดสอบความแบบเสนอและสมมุติฐาน Fig. 2 แสดงแบบประเมิน การแสดงทิศทางและขนาดของการผลกระทบของค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางมาตรฐาน สถิติ chi-squareระบุว่า แบบไม่พอดีข้อมูลดี (2 (df= 283)=p 571.99, < .001). ความละเอียดอ่อนของสถิติ chi-squareตัวอย่างขนาด (Bentler และ Bonett, 1980), อื่น ๆ พอ มีดัชนีนอกจากนี้ยัง ตรวจสอบ Chi-square normed (2/df) ถือเป็นครั้งแรกลดความไวของสถิติ chi-square ค่าของ normed chi-square ถูก 2.02 ซึ่งเป็นด้านล่างตัดเกณฑ์ 3 (ผมและ al., 2006), บ่งชี้ว่า แบบพอดีดีข้อมูล พิสูจน์ความดีของพอดัชนีอื่น ๆ ที่โครงสร้างการรุ่นข้อมูลที่เหมาะสม (GFI = 89 NFI = 92 CFI = 96RMSEA =.05). พอดีของรูปแบบ ตามที่ระบุ โดยดัชนีเหล่านี้ ถูกถือว่าพอใจ ให้เป็นฐานที่ดีสำหรับการทดสอบเส้นทางค่า ค่าประมาณพารามิเตอร์ในโครงสร้างแบบจำลองจัดแสดงผลโดยตรงของโครงสร้างหนึ่งในการอื่น ๆ สัมประสิทธิ์อย่างมีนัยสำคัญที่ระดับของอัลฟาจึงพบความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญระหว่างโครงสร้างแฝงอยู่ (Fig. 2กตาราง 4)การตรวจสอบกระทบของความฉลาดทางอารมณ์ของพนักงานCWBs, 1 สมมติฐานการตรวจสอบ และ ดัง บางส่วนยอมรับระหว่างองค์ประกอบความฉลาดทางอารมณ์ของพนักงานโดยเฉพาะOEA (ˇ =−.31 t =−4.34 p < .001), ซี (ˇ =−.28 t =−3.47p < .001), และ UOE (ˇ =−.24 t =−3.42 p < .001) มีความสำคัญผล CWBs ในขณะที่โร (ˇ =−.03 t =−.59 p > .05) ไม่ได้ไม่ สมมติฐานที่ 2 (เช่น ความฉลาดทางอารมณ์ของพนักงานมีการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่หกปัจจัยมีความแตกต่างกันและ unidimensional เพราะ
ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ไม่กี่เกิน 0.5 การศึกษาครั้งนี้ยังมีการยืนยัน
พหุ ผล (ตารางที่ 3) เปิดเผยว่าปัญหาที่ไม่มี
collinearity เป็นความอดทนก็ยังห่างไกลมากขึ้นกว่า 0.1 และ VIF ก็ยังห่างไกล
น้อยกว่า 10. ที่อยู่ที่ความกังวลที่มีศักยภาพของวิธีการที่พบ
อคติเนื่องจากการใช้ของการสำรวจที่เราตรวจสอบ ร่วมกันเป็นไปได้ที่
ความแปรปรวนวิธีเดียวกับการทดสอบปัจจัยของ Harman (Harman,
1967; Podsakoff et al, 2003.) ตามวิธีนี้ร่วมกัน
แปรปรวนวิธีการที่เป็นปัจจุบันถ้าบัญชีปัจจัยเดียวสำหรับส่วนใหญ่
ของความแปรปรวนในตัวแปรตามและเป็นอิสระ.
วิเคราะห์ปัจจัยสอบสวน (EFA) ของตัวแปรที่ 26 เปิดเผย
หกปัจจัยที่มี Eigen ค่าที่มากกว่า 1.00 (ภาคผนวก B) ไม่มี
ปัจจัยเดียวอธิบายส่วนใหญ่ของความแปรปรวนจึงให้
หลักฐานที่แสดงว่ามีอคติวิธีการที่พบไม่ได้เป็นภัยคุกคาม นอกจากนี้
รายการระดับของเราเปิดเผยหกปัจจัยที่อธิบาย 73.28% ของ
ความแปรปรวนในโครงสร้างการศึกษาของเรามีปัจจัยแรกอธิบาย
42.490% และปัจจัยสุดท้ายอธิบาย 3.919% รวม
แปรปรวน.
4.3 การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM)
การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างได้ดำเนินการทดสอบความถูกต้อง
ของรูปแบบการเสนอและสมมติฐาน มะเดื่อ 2 นำเสนอ
รูปแบบการประเมินที่แสดงทิศทางและขนาดของ
ผลกระทบของค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางที่ได้มาตรฐาน สถิติไคสแควร์
ชี้ให้เห็นว่ารูปแบบไม่เหมาะกับข้อมูลที่ดี (? 2 (
DF
= 283)
=
571.99, p <0.001) ที่ได้รับความไวของสถิติไคสแควร์
ขนาดตัวอย่าง (Bentler และ Bonett, 1980) ดัชนีพอดีอื่น ๆ ที่ถูก
ตรวจสอบยัง ก่อนที่เกณฑ์ไคสแควร์ (2 / DF) ได้รับการพิจารณา
เพื่อลดความไวของสถิติไคสแควร์ มูลค่า
ของ normed ไคสแควร์เป็น 2.02 ซึ่งเป็นด้านล่างตัด
เกณฑ์ 3 (ผม et al., 2006) แสดงให้เห็นว่ารูปแบบเหมาะสมกับ
ข้อมูลที่ดี ดัชนีความดีของพอดีอื่น ๆ ได้รับการพิสูจน์ว่าโครงสร้าง
รูปแบบที่เหมาะสมพอดีกับข้อมูล (GFI = 0.89; NFI = 0.92; CFI = 0.96;
RMSEA = 0.05) พอดีรุ่นตามที่ระบุโดยดัชนีเหล่านี้ได้รับการ
ถือว่าเป็นที่น่าพอใจจึงให้เป็นพื้นฐานที่ดีสำหรับการทดสอบ
เส้นทางการตั้งสมมติฐาน ประมาณการค่าพารามิเตอร์ของโครงสร้าง
รูปแบบการแสดงผลกระทบโดยตรงจากการสร้างหนึ่งใน
อื่น ๆ ค่าสัมประสิทธิ์ที่มีนัยสำคัญในระดับหนึ่งของอัลฟาจึง
เผยให้เห็นความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญโครงสร้างแฝง (รูปที่. 2
และตารางที่ 4).
ในการตรวจสอบว่าพนักงานมีผลต่อความฉลาดทางอารมณ์
CWBs, สมมุติฐานที่ 1 ได้รับการตรวจสอบและเป็นผลให้ได้รับการยอมรับบางส่วน.
โดยเฉพาะ ในหมู่พนักงานองค์ประกอบความฉลาดทางอารมณ์
OEA (=
-.31; t =
-4.34; p <0.001) ทะเล (=
-.28; t =
-3.47;
p <0.001) และ UOE ( =
-.24; t =
-3.42; p <0.001) อย่างมีนัยสำคัญมี
ผลกระทบต่อ CWBs ขณะที่ ROE (=
-.03; t =
-.59; p> 0.05) ไม่
ได้ สมมติฐานที่ 2 (กล่าวคือพนักงานมีความฉลาดทางอารมณ์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ 6 ปัจจัยคือที่แตกต่างกันและ unidimensional . เพราะ
สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ไม่เกิน 5 การศึกษาตรวจสอบค่า
. ผล ( ตารางที่ 3 ) พบว่า ปัญหา
collinearity , ความอดทนได้ไกลมากกว่า 1 และ VIF ถูกไกล
น้อยกว่า 10 ไปยังที่อยู่กังวลศักยภาพวิธีการ
ทั่วไปอคติจากการใช้แบบสำรวจ เราตรวจสอบ
ทั่วไปที่สุดวิธีความแปรปรวนกับ Harman เป็นปัจจัยเดียวทดสอบ ( Harman
1967 ; podsakoff , et al . , 2003 ) ตามวิธีนี้เป็นวิธีการทั่วไป
แปรปรวนปัจจุบันถ้าบัญชีเป็นปัจจัยเดียวสำหรับส่วนใหญ่
ของนักเรียนในตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม
การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ ( EFA ) ของ 26 ตัวแปรเปิดเผย
6 ปัจจัย กับ eigen ค่ามากกว่า 1.00 ( ภาคผนวก ข ) ไม่มี
ปัจจัยเดียวที่อธิบายส่วนใหญ่ของความแปรปรวน จึงให้หลักฐานว่าอคติเป็นวิธีการทั่วไป
ไม่คุกคาม นอกจากนี้
รายการขนาดของเราเปิดเผยหกปัจจัยที่อธิบาย X.XX% ของ
ความแปรปรวนในการศึกษาโครงสร้าง กับปัจจัยแรกอธิบาย
42.490 % และสุดท้ายปัจจัยที่อธิบาย 3.919 % ของความแปรปรวนทั้งหมด
.
4.3 . แบบจำลองสมการโครงสร้าง ( SEM )
แบบจำลองสมการโครงสร้างการทดสอบความถูกต้อง
ของแบบจำลองและสมมติฐาน รูปที่ 2 แสดง
ประมาณแบบที่แสดงทิศทางและขนาดของผลกระทบของสัมประสิทธิ์
เส้นทางมาตรฐาน
สถิติไคสแควร์ พบว่ารูปแบบไม่ได้พอดีกับข้อมูลดี (  2 ( df =

=
571.99 283 )
, p < . 001 ) ให้ความไวของไคสแควร์ สถิติ
ขนาดตัวอย่าง ( bentler และ bonett , 1980 ) , ดัชนีแบบอื่น ๆได้
ยังตรวจสอบ แรก normed ไคสแควร์ (  2 / df ) ถือว่า
เพื่อลดความไวของสถิติไคสแควร์ ค่า
ของ normed ไคสแควร์เป็น 2.02 ซึ่งต่ำกว่าเกณฑ์ตัด
3 ( ผม et al . , 2006 ) แสดงให้เห็นว่าแบบพอดี
ข้อมูลอย่างดี ความดีอื่น ๆพอดีว่าโครงสร้าง
ดัชนีรูปแบบเหมาะสมพอดีกับข้อมูล ( GFI = . 89 ; NFI = . 92 ; CFI = . 96 ;
RMSEA = . 05 ) ของแบบพอดี ตามที่ระบุ โดยดัชนีเหล่านี้ ถูก
ถือว่าน่าพอใจ จึงให้พื้นฐานที่ดีสำหรับการทดสอบสมมุติฐาน
เส้นทาง ค่าประมาณการของแบบจำลองโครงสร้าง
แสดงผลโดยตรงของหนึ่งสร้างบน
อื่น ๆ ค่านัยสำคัญทางสถิติที่ระดับอัลฟ่าจึง
แสดงความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างแฝง ( รูปที่ 2

และ ตารางที่ 4 ) เพื่อศึกษาว่าพนักงาน ' ความฉลาดทางอารมณ์มีผลต่อ
CWBS สมมติฐานที่ 1 คือ การตรวจสอบ และ ผล ยอมรับบางส่วน .
โดยเฉพาะในหมู่พนักงานองค์ประกอบความฉลาดทางอารมณ์
oea ( ˇ =

= − 2 ; T − 4.34 ; p < . 001 ) , ทะเล ( ˇ =
−− 28 ; t =

แรง ; p < . 001 ) และ uoe ( ˇ =
− 24 ; t =
− 4 ; P < .001 ) ได้ผล
บน CWBS ในขณะที่โร ( ˇ =
− 03 ; t =
− . 59 , p > . 05 )
. สมมติฐานที่ 2 ( เช่น พนักงานมีความฉลาดทางอารมณ์