Using the software program Amos 17.

Using the software program Amos 17.0 (Blunch, 2008; Arbuckle, 2006),
we adopt covariance-based structural equation modelling (SEM) as the statistical method for
hypothesis testing. SEM offers substantial advantages over more traditionally applied techniques like multiple regression and path analysis. Particularly, SEM allows
(a) toincorporate both unobserved (i.e., latent) and observed variables,
(b) to account for the effects of estimated measurement error of latent variables,
(c) to adopt a more holistic approach to model building, including indirect effects,
(d) to take a confirmatory (rather than an exploratory) approach to data analysis, and
(e) to provide measures of fit to assess entire models
(Byrne, 2009; Smith and Langfield-Smith, 2004).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์โรงแรมอมอสโค 17.0 (Blunch, 2008 Arbuckle, 2006), เรานำการแปรปรวนตามสมการโครงสร้างแบบจำลอง (SEM) เป็นวิธีการทางสถิติสำหรับสมมติฐานที่ทดสอบ SEM มีข้อดีที่พบผ่านเทคนิคการใช้แบบดั้งเดิมมากขึ้นเช่นการวิเคราะห์ถดถอยและเส้นทางหลาย โดยเฉพาะ SEM ให้ (ก) toincorporate ทั้ง unobserved (เช่น แฝงอยู่) และสังเกตตัวแปร (ข) การบัญชีสำหรับผลของการวัดประเมินข้อผิดพลาดของตัวแปรแฝงอยู่ (c) เพื่อนำมาใช้เป็นแนวทางแบบองค์รวมมากขึ้นกับแบบจำลองอาคาร รวมทั้งผลกระทบทางอ้อม (ง) จะใช้วิธีเสร็จ (แทนที่จะเป็นเชิงบุกเบิก) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูล และ (อี) เพื่อให้วัดพอดีหาแบบจำลองทั้งหมด (Byrne, 2009 สมิธก Langfield-สมิธ 2004)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การใช้โปรแกรมซอฟต์แวร์เอมัส 17.0 (Blunch 2008; เคิล, 2006)
เรานำความแปรปรวนตามแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) เป็นวิธีการทางสถิติสำหรับ
การทดสอบสมมติฐาน SEM มีข้อได้เปรียบที่สำคัญกว่าเทคนิคการใช้มากขึ้นเช่นประเพณีหลายถดถอยและการวิเคราะห์เส้นทาง โดยเฉพาะอย่างยิ่งช่วยให้ SEM
(ก) toincorporate ทั้งไม่มีใครสังเกต (เช่นแฝง) และตัวแปรสังเกต,
(ข) การบัญชีสำหรับผลกระทบของข้อผิดพลาดการวัดโดยประมาณของตัวแปรแฝง,
(ค) ที่จะนำมาใช้เป็นแนวทางแบบองค์รวมมากขึ้นในการสร้างแบบจำลองอาคารรวมถึงทางอ้อม ผลกระทบ
(ง) ที่จะใช้ยืนยัน (มากกว่าสอบสวน) วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและ
(จ) เพื่อให้มาตรการพอดีในการประเมินแบบจำลองทั้งหมด
(เบิร์น 2009; Langfield สมิ ธ และสมิ ธ , 2004)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การใช้โปรแกรม Amos 17.0 ( blunch , 2008 ; อาร์บักเกิล , 2006 ) ,
เราใช้การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างความแปรปรวนร่วมตาม ( SEM ) เป็นวิธีการทางสถิติสำหรับ
การทดสอบสมมติฐาน ซึ่งมีข้อดีกว่าแบบดั้งเดิมมากขึ้นอย่างมาก ใช้เทคนิค เช่น การวิเคราะห์ถดถอยพหุ และการวิเคราะห์เส้นทาง โดยเฉพาะ , ซึ่งช่วยให้
( ) toincorporate ทั้ง unobserved ( เช่นแฝง ) และพบตัวแปร
( B ) ไปยังบัญชีสำหรับผลของการวัดประเมินความผิดพลาดของตัวแปรแฝง
( C ) , ต้องใช้วิธีการแบบองค์รวมมากขึ้นเพื่อสร้างโมเดล รวมถึงผลกระทบทางอ้อม
( D ) เพื่อใช้ยืนยัน ( มากกว่าเด็ก ) แนวทางการวิเคราะห์ข้อมูล และ
( E ) เพื่อให้มาตรการของพอดีประเมินทั้งรุ่น
( Byrne , 2009 ; langfield สมิธ สมิธ , 2004 )