Multilevel Confirmatory Factor Anal

Multilevel Confirmatory Factor Analyses (CFAs)
Multilevel CFAs were conducted to examine whether items in the SOC, HIWPs, and work
ability measures captured three distinctive constructs. Scores on the four SOC components
were used as indicators for SOC. Considering that multilevel CFA models have a large number of parameters to be estimated and our unit-level sample size is relatively small, we used three item parcels each for HIWPs and work ability scales by following previous research on using item parcels (Bandalos, 2002; Hau & Marsh, 2004). Following recommendations from Mehta and Neale (2005), the expected three-factor model was specified by having indicators load on their respective latent variables and allowing the correlations among the three latent factors to be freely estimated, at both within- and between-company levels (illustrated in Figure B1; see online supplement). Results suggested that the threefactor model fit the data well, χ2(71, N = 889) = 211.03, p < .01, comparative fix index = .96, root mean square error of approximation = .05, and Tucker-Lewis index = .94. All indicators significantly loaded on their respective latent factors (estimates reported in Table B1; see online supplement). Three alternative two-factor models were specified by having all indicators from every possible two-factor combination load on one latent factor. Results suggested that the two-factor models fit the data significantly worse than the three-factor model, Satorra-Bentler adjusted Δχ2s(5, N = 889) ≥ 276.78, ps < .01. Taken together, these results suggested that the measures of SOC, HIWPs, and work ability captured three distinctive constructs.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์ปัจจัยเมื่อหลายระดับ (CFAs)หลายระดับ CFAs ได้ดำเนินการตรวจสอบว่ารายการใน SOC, HIWPs และงานมาตรการสามารถจับสามโครงสร้างที่โดดเด่น คอมโพเนนต์ SOC สี่คะแนนใช้เป็นตัวชี้วัดสำหรับการพิจารณา SOC. ที่หลายระดับรุ่น CFA มีจำนวนมากของพารามิเตอร์ที่จะประเมิน และขนาดระดับหน่วยตัวอย่างของเราค่อนข้าง เราใช้สามสินค้าหีบห่อแต่ละ HIWPs และความสามารถในการทำงานเครื่องชั่งตามผลงานวิจัยเกี่ยวกับการใช้หีบห่อสินค้า (Bandalos, 2002 ทินโห่ & มาร์ช 2004) ตามคำแนะนำจากทาและ Neale (2005), รุ่นสามปัจจัยที่คาดระบุ โดยมีตัวชี้วัดที่โหลดบนตัวแปรแฝงของพวกเขาเกี่ยวข้อง และช่วยให้ความสัมพันธ์ระหว่างสามปัจจัยแฝงจะได้อย่างอิสระโดย ประมาณ ที่ทั้งภายใน และระหว่างบริษัทระดับ (ดังรูป B1 ดูอาหารเสริมออนไลน์) ผลแนะนำว่า รุ่น threefactor พอดีข้อมูลดี χ2 (71, N = 889) = 211.03, p < .01 ดัชนีเปรียบเทียบแก้ไข =.96 รากหมายถึงตารางข้อผิดพลาดของประมาณ =.05 และ Tucker ลูอิสดัชนี =.94 ตัวชี้วัดทั้งหมดอย่างมีนัยสำคัญโหลดปัจจัยแฝงเกี่ยวข้อง (ประเมินรายงานในตาราง B1 ดูออนไลน์เสริม) ระบุสามรุ่นสองปัจจัยอื่น โดยมีตัวชี้วัดทั้งหมดจากการโหลดรวมได้สองปัจจัยทุกปัจจัยแฝงที่หนึ่ง ผลลัพธ์ที่แนะนำว่า รุ่นสองปัจจัยพอดีข้อมูลมากแย่กว่าแบบคูณสาม Satorra Bentler ปรับปรุง Δχ2s (5, N = 889) ≥ 276.78, ps < .01 นำมารวมกัน ผลลัพธ์เหล่านี้แนะนำว่า มาตรการของ SOC, HIWPs และสามารถทำงานจับโครงสร้างโดดเด่นสาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ปัจจัยหลายยืนยัน (CFAs)
CFAs หลายได้ดำเนินการเพื่อตรวจสอบว่าสินค้าที่อยู่ใน SOC ที่ HIWPs และการทำงาน
มาตรการความสามารถในการจับสามโครงสร้างที่โดดเด่น คะแนนในสี่ส่วน SOC
ถูกนำมาใช้เป็นตัวชี้วัดสำหรับ SOC พิจารณาว่าหลายรุ่น CFA มีจำนวนมากของพารามิเตอร์ที่จะได้รับโดยประมาณและระดับหน่วยขนาดตัวอย่างของเรามีขนาดค่อนข้างเล็กเราใช้สามพัสดุแต่ละรายการสำหรับ HIWPs และเครื่องชั่งน้ำหนักความสามารถในการทำงานโดยต่อไปนี้การวิจัยก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการใช้พัสดุรายการ (Bandalos 2002; Hau และมาร์ช, 2004) ทำตามคำแนะนำจากเมธาและ Neale (2005) ที่คาดว่าจะรูปแบบสามปัจจัยถูกระบุโดยมีตัวชี้วัดในการโหลดตัวแปรแฝงของตนและช่วยให้ความสัมพันธ์ระหว่างทั้งสามปัจจัยแฝงที่จะประมาณได้อย่างอิสระทั้ง within- และระหว่าง บริษัท ระดับ (แสดงในรูปที่ B1 ดูเสริมออนไลน์) ผลการชี้ให้เห็นว่ารูปแบบ threefactor พอดีข้อมูลดีχ2 (71, N = 889) = 211.03, p <.01 ดัชนีแก้ไขเปรียบเทียบ = 0.96 รากหมายถึงข้อผิดพลาดของการประมาณตาราง = 0.05 และดัชนีทักเกอร์ลูอิส = .94 ตัวชี้วัดทั้งหมดที่โหลดอย่างมีนัยสำคัญกับปัจจัยแฝงของตน (ประมาณการรายงานในตาราง B1 ดูเสริมออนไลน์) ทางเลือกที่สามรุ่นสองปัจจัยที่ถูกระบุโดยมีตัวชี้วัดทั้งหมดจากการโหลดรวมกันสองปัจจัยเป็นไปได้ทุกที่แฝงอยู่กับปัจจัยหนึ่ง ผลการชี้ให้เห็นว่ารุ่นที่สองปัจจัยพอดีกับข้อมูลที่มีนัยสำคัญที่เลวร้ายยิ่งกว่ารุ่นสามปัจจัย, Satorra-Bentler ปรับΔχ2s (5, N = 889) ≥ 276.78, PS <.01 ที่ร่วมกันผลลัพธ์เหล่านี้ชี้ให้เห็นว่ามาตรการของ SOC, HIWPs และความสามารถในการทำงานที่ถูกจับสามโครงสร้างที่โดดเด่น