the nested modeling test, thereby a

the nested modeling test, thereby assessing the need for different paths (Anderson and
Gerbing 1988). After incorporating the modifications based on the information provided
by the Lagrange Multiplier (LM) and Wald (W) statistics, which assesses the effect of
freeing a set of parameters simultaneously, structural model was analyzed.
The Lagrange Multiplier (LM) statistic allows one to evaluate the effect of freeing
a set of fixed parameters in a subsequent model [referred to by Bentler (1986) as a
forward search] to improve the fit indices significantly. The Wald (W) statistic was used
to evaluate whether the free parameters in a model are necessary in a statistical sense. It
indicates which parameters in a model should be dropped [referred to by Bentler (1986)
as a backward search] in order to improve the fit indices.
As suggested by the Lagrange Multiplier (LM) test the error of four items (i.e.,
SAT 1 and SAT 2; SAT 1 and SAT 6) of the satisfaction construct was allowed to covary.
The results indicated a significant improvement in fit indices in the final revised
structural model compared to the proposed/base model. Table 4.8 shows the model fit
indices of the final revised structural and the proposecLbase model after modifications.
Multiple fit indices, as suggested by Hu, Bentler, and Kano (1992) and
Schumacker and Lomax (2004), were used for assessing the model fit of the final revised
structural model. The results indicated that the overall fit indices of the structural model
(Figure 1) were excellent, indicating a close fit. The Satorra Bentler Chi square ratio
(S-B %2 /df) statistic of 2.23 was found to be within the acceptable range of 3 (Hayduk
1987). The other fit indices also indicated a close model fit. All the fit indices, including
incremental fit index (IFI), comparative fit index (CFI), and non-normed fit index (NNFI)
values, were above .90 as recommended by the literature. The root mean square error of

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทดสอบโมเดลซ้อน ผลประเมินต้องการเส้นทางที่แตกต่างกัน (แอนเดอร์สัน และGerbing 1988) หลังจากเพจแก้ไขตามข้อมูลที่ให้ไว้โดยสถิติ Wald (W) และตัวคูณโรงแรมลากรองจ์ (LM) การประเมินผลของเพิ่มพื้นที่ชุดพารามิเตอร์พร้อมกัน วิเคราะห์แบบจำลองโครงสร้างไม่สถิติตัวคูณโรงแรมลากรองจ์ (LM) ช่วยให้การประเมินผลของการเพิ่มพื้นที่ชุดของพารามิเตอร์คงที่ในรุ่นต่อ ๆ มา [อ้างอิง โดย Bentler (1986) เป็นการไปข้างหน้าค้นหา] การปรับปรุงดัชนีให้พอดีอย่างมีนัยสำคัญ ใช้สถิติ Wald (W)เพื่อประเมินว่าจำเป็นต้องรู้สึกสถิติมีพารามิเตอร์ฟรีในรูปแบบ มันบ่งชี้ว่า พารามิเตอร์ในแบบจำลองควรลดลง [อ้างอิงถึง โดย Bentler (1986)เป็นการค้นหาย้อนหลัง] เพื่อปรับปรุงดัชนีพอดีแนะนำ โดยการทดสอบตัวคูณโรงแรมลากรองจ์ (LM) ข้อผิดพลาดของสี่สินค้า (เช่นวันเสาร์ที่ 1 และ 2 เสาร์ เสาร์ที่ 1 และเสาร์ 6) ความพึงพอใจการ ก่อสร้างได้รับอนุญาตให้ covaryผลลัพธ์แสดงการปรับปรุงที่สำคัญในดัชนีพอดีในสุดท้ายที่แก้ไขรูปแบบโครงสร้างเปรียบเทียบกับรูปแบบการนำเสนอ/ฐาน ตารางที่ 4.8 แสดงแบบพอดีดัชนีของโครงสร้างที่ปรับปรุงขั้นสุดท้ายและรุ่น proposecLbase หลังจากการปรับเปลี่ยนหลายเหมาะกับดัชนี แนะนำโดยหู Bentler และกนก (1992) และใช้สำหรับการประเมินพอดีรุ่นสุดท้ายปรับปรุง Schumacker และ Lomax (2004),แบบจำลองโครงสร้าง ผลระบุว่า โดยรวมพอดีกับดัชนีของแบบจำลองโครงสร้าง(รูปที่ 1) ถูกดี แสดงชิดพอดี อัตราส่วนชี Bentler Satorra สี่เหลี่ยมสถิติ (/df S-B %2) ของ 2.23 พบจะอยู่ในช่วงยอมรับได้ของ 3 (Hayduk1987) พอดีดัชนีอื่น ๆ ระบุยังพอปิดรุ่น ทั้งหมดพอดีดัชนี รวมทั้งเพิ่มพอดีดัชนี (IFI), เปรียบเทียบกับดัชนี (CFI), และดัชนีพอดีไม่ใช่ normed (NNFI)ค่า ถูกข้าง.90 แนะนำตามวรรณคดี ข้อผิดพลาดรากค่าเฉลี่ยกำลังสองของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การทดสอบการสร้างแบบจำลองที่ซ้อนกันจึงจำเป็นต้องมีการประเมินสำหรับเส้นทางที่แตกต่างกัน (แอนเดอ
Gerbing 1988) หลังจากที่มาตรการการปรับเปลี่ยนขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ให้ไว้โดยคูณลากรองจ์ (LM) และ Wald (W) สถิติซึ่งประเมินผลของการพ้นชุดของพารามิเตอร์พร้อมกันรูปแบบโครงสร้างการวิเคราะห์. ตัวคูณลากรองจ์ (LM) สถิติช่วยให้หนึ่งใน การประเมินผลกระทบของการพ้นชุดของพารามิเตอร์การแก้ไขในรูปแบบตามมา[อ้างถึงโดย Bentler (1986) เป็นค้นหาไปข้างหน้า] เพื่อปรับปรุงดัชนีพอดีอย่างมีนัยสำคัญ Wald (W) สถิติที่ใช้ในการประเมินว่าพารามิเตอร์อิสระในรูปแบบที่มีความจำเป็นในความหมายทางสถิติ มันบ่งบอกถึงพารามิเตอร์ในรูปแบบที่ควรจะลดลง [อ้างถึงโดย Bentler (1986) ในขณะที่การค้นหาย้อนกลับ] เพื่อปรับปรุงดัชนีพอดี. ที่แนะนำโดยคูณลากรองจ์ (LM) ทดสอบข้อผิดพลาดของสี่รายการ (เช่นSAT ที่ 1 และ 2 SAT. SAT SAT ที่ 1 และ 6) การสร้างความพึงพอใจได้รับอนุญาตให้ covary ผลการวิจัยพบการปรับปรุงที่สำคัญในดัชนีพอดีในการปรับปรุงขั้นสุดท้ายรูปแบบโครงสร้างเมื่อเทียบกับที่เสนอ / รุ่นฐาน ตารางที่ 4.8 แสดงให้เห็นแบบเต็มรูปแบบดัชนีสุดท้ายปรับปรุงโครงสร้างและรูปแบบproposecLbase หลังจากการปรับเปลี่ยน. ดัชนีพอดีหลายที่แนะนำโดยหู Bentler และคาโน (1992) และSchumacker และโลแม็กซ์ (2004) ถูกนำมาใช้ในการประเมินพอดีรูปแบบ ของการปรับปรุงขั้นสุดท้ายรูปแบบโครงสร้าง ผลการวิจัยพบว่าดัชนีพอดีโดยรวมของรูปแบบโครงสร้าง(รูปที่ 1) เป็นที่ดีแสดงให้เห็นแบบใกล้ชิด อัตราส่วนตาราง Satorra Bentler จิ(SB 2% / DF) สถิติ 2.23 พบว่าอยู่ในช่วงที่ยอมรับได้ของ 3 (Hayduk 1987) ดัชนีพอดีอื่น ๆ ยังชี้ให้เห็นรูปแบบเป็นแบบที่ใกล้เคียง ทั้งหมดดัชนีพอดีรวมทั้งดัชนีพอดีที่เพิ่มขึ้น (IFI) ดัชนีพอดีเปรียบเทียบ (CFI) และที่ไม่ได้เกณฑ์ดัชนีพอดี (NNFI) ค่าอยู่เหนือ 0.90 ตามคำแนะนำของวรรณกรรม รากหมายถึงข้อผิดพลาดของตาราง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ซ้อนกันแบบทดสอบ เพื่อประเมินความต้องการที่แตกต่างกัน ( Anderson และ
gerbing 1988 ) หลังจากการรวมการแก้ไขตามข้อมูลที่ให้ไว้
โดยลากรองจ์คูณ ( LM ) และเดิน ( W ) สถิติ ซึ่งประเมินผลของ
เพิ่มชุดของพารามิเตอร์พร้อมกัน รูปแบบโครงสร้างวิเคราะห์ข้อมูล .
ที่ลากรองจ์คูณ ( LM ) สถิติที่ช่วยให้หนึ่งเพื่อศึกษาผลของการปลดปล่อย
ชุดของพารามิเตอร์ในรูปแบบคงที่ตามมา [ อ้างถึง โดย bentler ( 1986 ) เป็น
ไปข้างหน้าค้นหา ] ปรับปรุงพอดีดัชนีอย่างมีนัยสำคัญ แตกต่างกันหรือไม่ ( W ) สถิติที่ใช้คือ ใช้
ที่จะประเมินว่าพารามิเตอร์ฟรีในรูปแบบเป็นสิ่งจำเป็นในความรู้สึกทาง มัน
พบว่าค่าพารามิเตอร์ในแบบจำลองซึ่งควรจะลดลง [ อ้างถึง โดย bentler ( 1986 )
เป็นย้อนกลับค้นหา ] เพื่อปรับปรุงพอดีดัชนี .
เป็นข้อเสนอแนะโดยตัวคูณลากรองจ์ ( LM ) ทดสอบข้อผิดพลาดของ 4 รายการ ( I ,
1 และนั่ง นั่ง นั่ง นั่ง 1 2 6 ) ของ สร้างความพึงพอใจให้ covary .
พบอย่างมีนัยสำคัญในการปรับปรุงดัชนีพอดีแก้ไข
สุดท้ายรูปแบบโครงสร้าง เมื่อเทียบกับฐาน / การนำเสนอแบบ ตารางที่ 4 แสดงแบบพอดี
ดัชนีของสุดท้ายแก้ไขโครงสร้างและรูปแบบหลังการ proposeclbase .
ดัชนีพอดีหลาย ในฐานะที่แนะนำโดย Hu , bentler และคาโนะ ( 1992 ) และ
schumacker โล ( 2004 ) , และใช้ในการประเมินรูปแบบพอดี สุดท้ายแก้ไข
โครงสร้างแบบผลการศึกษา พบว่า โดยรวมดัชนีพอดีของแบบจำลองโครงสร้าง
( รูปที่ 1 ) เป็นเลิศ ซึ่งแนบสนิทพอดี การ satorra bentler Chi square )
( s-b % 2 / df ) สถิติของอนุภาคอยู่ในช่วงที่ยอมรับได้ของ 3 ( hayduk
1987 ) ดัชนีอื่น ๆพอดียังพบพอดี แบบใกล้ชิด ดัชนีทั้งหมดพอดี รวมถึงดัชนีเพิ่มขึ้น
พอดี ( IFI )ดัชนีเปรียบเทียบ ( CFI ) พอดี และพอดี ไม่ normed ดัชนี ( nnfi )
ค่า อยู่ข้างบน อย่างที่แนะนำโดยวรรณกรรม รากของค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนกำลังสองของ