In addition to assessing the reliab

In addition to assessing the reliability of the individual indicators, the composite reliability value for each latent variable was calculate using Fornell and Larcker’s measure of composite reliability. Values greater than 0.6 are desirable. The values composite reliability index are shoe in Table 2 and support construct reliability for the variables.
A complementary measure to composite reliability is the average variance extracted, the average variance extracted show directly the amount of variance that is captured by the construct in relation to the amount of variance due to measurement error. Values of 0.50 and above are desirable (Fornell and Larcker, 1981). The results indicated in Table 2 provide additional confidence in the operationalisation of the variables.
Discriminant validity was assessed by determining the confidence interval around the correlation for each pair of factors. The confidence interval is equal to plus or minus two standard errors of the respective correlation co-effcient. If the confidence interval does not include 1.0 then discriminant validity is demonstrated (Anderson and Gerbing, 1998). The test indicated a high level of discriminant validity for the measure. Another test for discriminant validity is to examine if the correlations between measures of different factors using the same method of measurement are lower than the reliability coefficients (Crocker and Algina, 1986). The correlation co-efficients for all measures (except INN3), suggesting that the measures have discriminant validity

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

นอกจากการประเมินความน่าเชื่อถือของตัวบ่งชี้แต่ละ ค่าความน่าเชื่อถือโดยรวมสำหรับแต่ละตัวแปรแฝงอยู่ถูกคำนวณโดยใช้ Fornell และ Larcker ของวัดความน่าเชื่อถือโดยรวม ค่ามากกว่า 0.6 จะต้อง ดัชนีค่าความน่าเชื่อถือโดยรวมมีรองเท้าในตารางที่ 2 และสนับสนุนสร้างความน่าเชื่อถือสำหรับตัวแปรวัดเสริมเพื่อความน่าเชื่อถือโดยรวมมีผลต่างเฉลี่ยสกัด ผลต่างเฉลี่ยแยกแสดงยอดเงินผลต่างที่ได้จากโครงสร้างเกี่ยวกับจำนวนผลต่างเนื่องจากข้อผิดพลาดในการวัด โดยตรง ค่า 0.50 และข้างต้นถูกต้อง (Fornell และ Larcker, 1981) ผลลัพธ์ที่ระบุไว้ในตารางที่ 2 ให้ความมั่นใจเพิ่มเติมใน operationalisation ของตัวแปรมีผลบังคับใช้ discriminant ถูกประเมิน โดยกำหนดช่วงความเชื่อมั่นรอบความสัมพันธ์สำหรับแต่ละคู่ปัจจัย ช่วงความเชื่อมั่นเท่า กับบวก หรือ ลบสองข้อผิดพลาดมาตรฐานของความสัมพันธ์ของแต่ละบริษัท-effcient ถ้าช่วงความเชื่อมั่นรวม 1.0 แล้ว discriminant ตั้งแต่อยู่สาธิต (แอนเดอร์สันและ Gerbing, 1998) การทดสอบระบุ discriminant มีผลบังคับใช้สำหรับการวัดในระดับสูง ใช้ discriminant อื่นทดสอบจะตรวจสอบว่าความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่าง ๆ โดยใช้วิธีเดียวกันกับวัดวัดจะต่ำกว่าค่าสัมประสิทธิ์ความน่าเชื่อถือ (ซคูทีฟและ Algina, 1986) ความสัมพันธ์ของ co-efficients สำหรับมาตรการทั้งหมด (ยกเว้น INN3), แนะนำว่า มาตรการที่มีราคาตั้งแต่ discriminant

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้ในการประเมินความน่าเชื่อถือของตัวชี้วัดแต่ละค่าความน่าเชื่อถือประกอบสำหรับแต่ละตัวแปรแฝงคือการคำนวณโดยใช้ตัวชี้วัด Fornell และ Larcker ของความน่าเชื่อถือประกอบ ค่ามากกว่า 0.6 เป็นที่พึงประสงค์ ค่าดัชนีความน่าเชื่อถือประกอบเป็นรองเท้าในตารางที่ 2 และสนับสนุนการสร้างความน่าเชื่อถือสำหรับตัวแปรที่
วัดประกอบกับความน่าเชื่อถือประกอบเป็นความแปรปรวนเฉลี่ยสกัดแปรปรวนแสดงสกัดเฉลี่ยโดยตรงปริมาณของความแปรปรวนที่ถูกจับโดยการสร้างความสัมพันธ์กับ ปริมาณของความแปรปรวนเนื่องจากข้อผิดพลาดในการวัด ค่า 0.50 ขึ้นไปเป็นที่พึงประสงค์ (Fornell และ Larcker, 1981) ผลที่ระบุไว้ในตารางที่ 2 ให้ความเชื่อมั่นที่เพิ่มขึ้นในการปฏิบัติงานของตัวแปร
จำแนกความถูกต้องได้รับการประเมินโดยการกำหนดช่วงความเชื่อมั่นที่อยู่รอบ ๆ ความสัมพันธ์ของแต่ละคู่ของปัจจัย ช่วงความเชื่อมั่นเท่ากับลบสองข้อผิดพลาดบวกหรือมาตรฐานของความสัมพันธ์ตามลำดับร่วม effcient ถ้าช่วงความเชื่อมั่นไม่รวมถึงความถูกต้องแล้ว 1.0 จำแนกจะแสดงให้เห็น (เดอร์สันและ Gerbing, 1998) การทดสอบแสดงให้เห็นระดับสูงของความถูกต้องจำแนกการวัด การทดสอบความถูกต้องจำแนกอีกประการหนึ่งคือการตรวจสอบหากความสัมพันธ์ระหว่างมาตรการของปัจจัยที่แตกต่างกันโดยใช้วิธีการเดียวกันในการวัดจะต่ำกว่าค่าสัมประสิทธิ์ความน่าเชื่อถือ (คร็อกเกอร์และ Algina, 1986) ความสัมพันธ์ร่วมอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับมาตรการทั้งหมด (ยกเว้น INN3) ชี้ให้เห็นว่ามาตรการที่มีความถูกต้องจำแนก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากการประเมินความน่าเชื่อถือของตัวชี้วัดแต่ละตัว ค่าความน่าเชื่อถือของคอมโพสิตสำหรับแต่ละตัวแปรแฝงและคำนวณการใช้ฟอร์เนิล larcker วัดความน่าเชื่อถือของคอมโพสิต คุณค่าที่มากกว่า 0.6 ที่พึงประสงค์ ค่าดัชนีคอมโพสิตแบบรองเท้าในรางที่ 2 สนับสนุนและสร้างความน่าเชื่อถือสำหรับตัวแปร .
วัดจากค่าคอมเป็นค่าเฉลี่ย ความแปรปรวน ดึง เฉลี่ยที่แสดงโดยตรง ปริมาณของความแปรปรวนที่ถูกจับโดยสร้างสัมพันธ์กับปริมาณของความแปรปรวนเนื่องจากความผิดพลาดของการวัด เท่ากับ 0.50 และข้างต้นที่พึงประสงค์ ( ฟอร์เนิล และ larcker , 1981 )พบใน ตารางที่ 2 ให้ความมั่นใจเพิ่มเติมใน operationalisation ของตัวแปรจำแนก .
ประเมิน โดยการกำหนดช่วงความเชื่อมั่นที่ประมาณความสัมพันธ์สำหรับคู่ของแต่ละปัจจัย ช่วงความเชื่อมั่นเท่ากับบวก หรือ ลบสองข้อผิดพลาดมาตรฐานของความสัมพันธ์เกี่ยวข้อง Co effcient . ถ้าความเชื่อมั่นที่ไม่รวม 1 .0 แล้วจำแนกความถูกต้องคือแสดง ( Anderson และ gerbing , 1998 ) การทดสอบพบว่าระดับสูงของการตรวจวัดระยะไกลสำหรับวัด อีกหนึ่งการทดสอบคือการตรวจสอบความตรงเชิงจำแนก หากมาตรการของความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่าง ๆ โดยใช้วิธีเดียวกับการวัดต่ำกว่าความเที่ยง ( คร็อกเกอร์ และ algina , 1986 )ความสัมพันธ์ Co efficients สำหรับมาตรการทั้งหมด ( ยกเว้น inn3 ) แนะนำว่ามีมาตรการจำแนกความถูกต้อง