Data AnalysisBefore testing our mod

Data Analysis
Before testing our model, we conducted a preanalysis and data validation according
to the latest standards, for six purposes: (1) to determine if the indicators were formative
or reflective and to properly model the first-order and second-order factors; (2) to
establish the factorial validity of the measures by examining convergent and discriminant
validity; (3) to establish that multicollinearity was not a problem with any of the
measures; (4) to check for common methods biases; (5) to establish reliability; and
(6) to test the manipulations that we added to provide variation in the model. These
results are available on request of the authors. Table 2 summarizes our measurement
model statistics and average variance extracted (AVE) analysis. We used partial least
squares (PLS) regression via SmartPLS version 2.0 [89] for model analysis because
PLS is especially adept at validating mixed models of formative and reflective indicators
and because component-based structural equation modeling (SEM) techniques
are more appropriate for theory development than are covariance-based techniques
[7, 20, 88]. To test our model, we generated a bootstrap with 500 resamples. Table 3
summarizes the results of the tested paths for the hypotheses, rival explanations, replications,
and covariates. Figure 2 depicts the significant paths and R2s.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ข้อมูล
ก่อนการทดสอบรูปแบบของเราที่เราดำเนินการ preanalysis และการตรวจสอบข้อมูลตาม
ที่จะมาตรฐานล่าสุดสำหรับหกวัตถุประสงค์ (1) เพื่อตรวจสอบว่าตัวชี้วัดที่มีการก่อสร้าง
หรือการสะท้อนแสงและรูปแบบที่จะต้องสั่งซื้อครั้งแรกและปัจจัยที่สองสั่ง; (2) เพื่อ
สร้างความถูกต้องของมาตรการปัจจัยมาบรรจบกันโดยการตรวจสอบและจำแนก
ความถูกต้อง; (3) ในการสร้างที่พหุไม่ได้มีปัญหาใด ๆ ของ
มาตรการ; (4) เพื่อตรวจสอบวิธีการที่พบอคติ; (5) เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือ และ
(6) เพื่อทดสอบกิจวัตรที่เราเพิ่มเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงในรูปแบบ เหล่านี้
ผลที่ตามคำขอของผู้เขียน ตารางที่ 2 สรุปการวัดของเรา
สถิติรูปแบบและความแปรปรวนเฉลี่ยสกัด (AVE) การวิเคราะห์ เราใช้บางส่วนอย่างน้อย
สี่เหลี่ยม (PLS) ถดถอยผ่าน SmartPLS รุ่น 2.0 [89] สำหรับการวิเคราะห์รูปแบบเพราะ
PLS เป็นผู้เชี่ยวชาญโดยเฉพาะอย่างยิ่งการตรวจสอบรูปแบบผสมของตัวชี้วัดการก่อสร้างและการสะท้อนแสง
และเนื่องจากส่วนประกอบที่ใช้การสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้าง (SEM) เทคนิค
ที่มีความเหมาะสมมากขึ้นสำหรับทฤษฎี การพัฒนากว่าเทคนิคแปรปรวนตาม
[7, 20, 88] ในการทดสอบรูปแบบของเราที่เราสร้างบูต 500 resamples ตารางที่ 3
สรุปผลการทดสอบเส้นทางสำหรับสมมติฐานคำอธิบายคู่แข่งซ้ำ
และตัวแปร รูปที่ 2 แสดงให้เห็นเส้นทางที่สำคัญและ R2s

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ข้อมูล
ก่อนการทดสอบ แบบของเรา เราทำการ และความถูกต้องของข้อมูลตาม preanalysis
เพื่อมาตรฐานล่าสุด 6 วัตถุประสงค์ ( 1 ) เพื่อตรวจสอบว่า ตัวชี้วัดย่อย
หรือไตร่ตรองและอย่างถูกต้องและปัจจัยที่สอง - รุ่นแรก ( 2 )

สร้างความถูกต้องการทดลองของมาตรการโดยการตรวจสอบการลู่เข้าและการจำแนกประเภท
ความตรง( 3 ) เพื่อสร้างสัมพันธ์ไม่ได้มีปัญหากับใด ๆของมาตรการ
; ( 4 ) เพื่อตรวจสอบอคติวิธีการทั่วไป และ ( 5 ) เพื่อสร้างความน่าเชื่อถือและ ;
( 6 ) ทดสอบการตกแต่งที่เราเพิ่มเพื่อให้การเปลี่ยนแปลงในรูปแบบ ผลลัพธ์เหล่านี้
ตามความต้องการของผู้เขียน ตารางที่ 2 สรุปสถิติแบบจำลองการวัด
ของเราและความแปรปรวนเฉลี่ยสกัด ( Ave ) การวิเคราะห์เราใช้สี่เหลี่ยมบางส่วนอย่างน้อย
( PLS ) การถดถอยทาง smartpls รุ่น 2.0 [ 89 ] สำหรับการวิเคราะห์รูปแบบเพราะ
กรุณาโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นชำนาญในการผสมรูปแบบของความก้าวหน้าและตัวชี้วัดที่สะท้อน
และเนื่องจากการโมเดลสมการโครงสร้าง ( SEM ) เทคนิค
จะเหมาะสมเพื่อการพัฒนาทฤษฎีกว่าความพื้นฐานเทคนิค
[ 7 , 20 , 88 ] เพื่อทดสอบแบบจำลองเราสร้างบูท 500 resamples . ตารางที่ 3
สรุปผลของการทดสอบสมมติฐาน สำหรับเส้นทาง มีคำอธิบาย ซ้ำ
ความรู้ , และ . รูปที่ 2 แสดงให้เห็นเส้นทางที่สำคัญและ r2s .