Covariance-based path analysis with

Covariance-based path analysis with maximum likelihood estimation (AMOS 20.0) was used to estimate the theoretical model. Interaction terms were included in the model to test for the interaction hypotheses. For interpretative purposes (Echambadi and Fless, 2007) process
control and process-based reward were mean-centered prior to the creation of the interaction terms. Because multicollinearity is an endemic problem in models that simultaneously contain linear and interaction terms of the same variables, collinearity was examined by calculating variance inflation factors (VIF). All VIF values were below 10, indicating no severe multicollinearity problems. We checked whether parameter estimates were sensitive to the addition or deletion of the interaction terms by estimating a main-effect-only model. Because the coefficients’ signs and magnitudes did not change only the final model (model with main and interaction effects) is shown.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์แปรปรวนตามเส้นทาง มีโอกาสสูงสุดประมาณ (อาโมส 20.0) ถูกใช้ในการประเมินแบบจำลองทางทฤษฎี เงื่อนไขการโต้ตอบถูกรวมอยู่ในแบบจำลองการทดสอบสมมติฐานการโต้ตอบ ประสงค์และ (Echambadi และ Fless, 2007) กระบวนการ การควบคุมและสะสมคะแนนกระบวนการได้เป็นศูนย์กลางหมายถึงก่อนการสร้างเงื่อนไขการโต้ตอบ เพราะ multicollinearity เป็นปัญหาที่มีเฉพาะถิ่นในรูปแบบที่พร้อมกันประกอบด้วยเส้นตรงและการโต้ตอบเงื่อนไขของตัวแปรเดียว ภาวะร่วมเส้นตรงถูกตรวจสอบ โดยการคำนวณผลต่างปัจจัยเงินเฟ้อ (VIF) ค่า VIF ทั้งหมดด้านล่าง 10 ระบุปัญหา multicollinearity รุนแรงไม่ได้ เราตรวจสอบว่า ค่าประมาณพารามิเตอร์มีความไวต่อการเพิ่มหรือการลบเงื่อนไขการโต้ตอบ โดยการประเมินแบบจำลองหลักผลเท่านั้น เนื่องจากสัญญาณของสัมประสิทธิ์และเพื่อ เปลี่ยนไม่ มีแสดงเฉพาะสุดท้ายรูปแบบ (รูปแบบที่ มีผลหลักและการโต้ตอบ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิเคราะห์เส้นทางความแปรปรวนตามที่มีการประมาณค่าความน่าจะเป็นสูงสุด (AMOS 20.0) ถูกใช้ในการประเมินรูปแบบทางทฤษฎี เงื่อนไขการปฏิสัมพันธ์ถูกรวมอยู่ในแบบจำลองเพื่อทดสอบสมมติฐานการปฏิสัมพันธ์ เพื่อวัตถุประสงค์ในการแปลความหมาย (Echambadi และ Fless 2007) กระบวนการ
ควบคุมและผลตอบแทนตามกระบวนการคือค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์กลางก่อนที่จะมีการสร้างเงื่อนไขการปฏิสัมพันธ์ เพราะพหุเป็นปัญหาเฉพาะถิ่นในรูปแบบที่พร้อมมีการเชิงเส้นและการมีปฏิสัมพันธ์แง่ของตัวแปรเดียวกัน collinearity ถูกตรวจสอบโดยการคำนวณอัตราเงินเฟ้อปัจจัยแปรปรวน (VIF) ค่า VIF ทุกคนต่ำกว่า 10 แสดงให้เห็นไม่มีปัญหาพหุรุนแรง เราตรวจสอบว่าประมาณการพารามิเตอร์มีความไวในการเพิ่มหรือลบแง่การทำงานร่วมกันโดยการประเมินหลักผลกระทบอย่างเดียวรุ่น เพราะสัญญาณสัมประสิทธิ์และขนาดไม่ได้เปลี่ยนเฉพาะรุ่นสุดท้าย (โมเดลหลักที่มีผลกระทบและการมีปฏิสัมพันธ์) จะแสดง