6. Conclusions1. a more fine-graine

6. Conclusions
1. a more fine-grained definition of the openness concept, which takes into consideration
other facets of openness compared to those usually analyzed in the literature; and
2. a powerful statistical model, such as SEM, offering great advantages and flexibility in
matching the theoretical model with the data. It is especially useful for modeling
complex relations among multiple variables, considering unobservable latent variables
and evaluating measurement errors for observed variables and constructs. This usually
leads to more valid conclusions on the construct level.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

6. บทสรุป1. คำนิยามทรายแป้งละเอียดมากขึ้นของแนวคิดเปิดกว้าง ซึ่งจะพิจารณาแง่มุมอื่น ๆ แขกเปรียบเทียบมักจะวิเคราะห์วรรณคดี และ2. มีประสิทธิภาพทางสถิติแบบ SEM ข้อดีดีและความยืดหยุ่นเช่นแบบจำลองทฤษฎีกับข้อมูลที่ตรงกัน เป็นประโยชน์สำหรับการสร้างโมเดลความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรหลาย พิจารณาตัวแปรแฝงอยู่ unobservableและประเมินประเมินข้อผิดพลาดสำหรับตัวแปรสังเกตและโครงสร้าง นี้มักจะนำไปสู่ข้อสรุปที่ถูกต้องมากขึ้นในระดับโครงสร้าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

6. สรุปผลการวิจัย
1 ความหมายที่ละเอียดมากขึ้นจากแนวความคิดเปิดกว้างซึ่งจะนำเข้าสู่การพิจารณาแง่มุมอื่น ๆ ของการเปิดกว้างเมื่อเทียบกับผู้วิเคราะห์มักจะอยู่ในวรรณกรรม;
และ
2 แบบจำลองทางสถิติที่มีประสิทธิภาพเช่น SEM
นำเสนอประโยชน์ที่ดีและมีความยืดหยุ่นในการจับคู่รูปแบบทางทฤษฎีกับข้อมูล มันเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรหลายพิจารณาตัวแปรแฝงสำรวจและประเมินผลข้อผิดพลาดการวัดตัวแปรสังเกตและโครงสร้าง นี้มักจะนำไปสู่ข้อสรุปที่ถูกต้องมากขึ้นในระดับโครงสร้าง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

6 . สรุป
1 ความหมายอย่างละเอียดมากขึ้นของแนวคิดเปิดกว้าง ซึ่งใช้เวลาในการพิจารณาอีกแง่มุมของการเปิดกว้าง
เมื่อเทียบกับผู้ที่มักจะใช้ในวรรณคดีและ
2 ประสิทธิภาพทางสถิติรูปแบบ เช่น SEM , เสนอข้อได้เปรียบที่ดีและความยืดหยุ่นใน
ที่ตรงกัน แบบจำลองทางทฤษฎีกับข้อมูล มันเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการสร้างแบบจำลอง
ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรหลาย พิจารณา
ตัวแปรแฝง unobservable และประเมินผลการวัดตัวแปรสังเกตข้อผิดพลาดและสร้าง . นี้มักจะนำไปสู่ข้อสรุปที่ถูกต้องมากขึ้น
ในการสร้างระดับ