Structural model results and test o

Structural model results and test of hypotheses
Structural equation modeling using LISREL VIII (Joreskog and Sorbom, 1993) was used to test the hypothesized model. The results presented in Table 5 show that Chi-square is significant (χ2(11) = 227.42, p < 0.05). As the Chi-square is not independent of sample size ( Bollen, 1989 and Joreskog and Sorbom, 1993), we did not rely solely on the Chi-square to test the proposed model. The CFI (Comparative Fit Index), GFI (Goodness-of-Fit Index), and NNFI (Non-Normed Fit Index) have been recommended to counteract the influence of sample size. A rule of thumb is that these indexes should be greater or equal to 0.90 ( Benter and Bonett, 1980). On that basis (CFI = 0.95, GFI = 0.95, NNFI = 0.90) the authors decided that the data fitted the model well. Given the large sample size the Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) might provide even a better indication of goodness-of-fit ( Steiger, 1990). The value of the RMSEA equals 0.08 which is the recommend cut-off value of 0.08. Thus overall the data indicate an excellent fit for our hypothesized model.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ผลการจำลองโครงสร้างและการทดสอบสมมุติฐานใช้ LISREL VIII (Joreskog และ Sorbom, 1993) การสร้างโมเดลสมการโครงสร้างที่ใช้ทดสอบรุ่นค่า ผลที่แสดงในตาราง 5 แสดงว่า Chi-square เป็นสำคัญ (χ2(11) = 227.42, < p 0.05) Chi-square ไม่ขึ้นอยู่กับขนาดตัวอย่าง (Bollen, 1989 และ Joreskog และ Sorbom, 1993), ไม่ได้ไม่ใช้ Chi-square ทดสอบรูปแบบการนำเสนอ CFI (เปรียบเทียบให้พอดีกับดัชนี), GFI (ดัชนีความดีของพอดี), และ NNFI (ไม่ใช่ Normed พอดีดัชนี) ได้ถูกแนะนำให้ถอนอิทธิพลของขนาดตัวอย่าง กฎของหัวแม่มืออยู่ที่ดัชนีเหล่านี้ควรจะมากกว่า หรือเท่ากับ 0.90 (Benter และ Bonett, 1980) ตาม (CFI = 0.95, GFI = 0.95, NNFI = 0.90) ผู้เขียนตัดสินใจว่า ข้อมูลตกแต่งรูปแบบที่ดี ให้ตัวอย่างขนาดใหญ่ ขนาดรากหมายถึงตารางข้อผิดพลาดของประมาณ (RMSEA) อาจให้ได้สรรพคุณดีกว่าของความดี-ของฟิต (Steiger, 1990) ค่าของ RMSEA เท่ากับ 0.08 ซึ่งเป็นค่าแนะนำตัด 0.08 ดังนั้น โดยรวมข้อมูลบ่งชี้พอดีสำหรับรูปแบบของค่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลรูปแบบโครงสร้างและการทดสอบสมมติฐานการสร้างแบบจำลองสมการโครงสร้างการใช้ลิสเรล VIII (Joreskog และ Sorbom, 1993) ถูกใช้ในการทดสอบแบบจำลองสมมติฐาน
ผลที่ได้แสดงในตารางที่ 5 แสดงให้เห็นว่า Chi-square เป็นสำคัญ (χ2 (11) = 227.42, p <0.05) ในฐานะที่เป็น Chi-square ไม่ได้เป็นอิสระของขนาดของกลุ่มตัวอย่าง (Bollen, 1989 และ Joreskog และ Sorbom, 1993) เราไม่ได้อาศัยเพียงอย่างเดียวใน Chi-square ในการทดสอบรูปแบบที่นำเสนอ CFI (เปรียบเทียบดัชนี Fit) GFI (ดัชนีความดีของ-Fit) และ NNFI (ดัชนีไม่เกณฑ์พอดี) ได้รับการแนะนำที่จะรับมือกับอิทธิพลของขนาดของกลุ่มตัวอย่าง กฎของหัวแม่มือคือการที่ดัชนีเหล่านี้ควรจะมากกว่าหรือเท่ากับ 0.90 (Benter และ Bonett, 1980) บนพื้นฐานที่ว่า (CFI = 0.95, GFI = 0.95 = 0.90 NNFI) ผู้เขียนตัดสินใจว่าข้อมูลที่ติดตั้งรูปแบบที่ดี ที่กำหนดขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่มีขนาดใหญ่ Root Mean Square ข้อผิดพลาดของการประมาณ (RMSEA) อาจให้แม้จะเป็นตัวบ่งชี้ที่ดีของคุณงามความดีของพอดี (สไตเกอร์, 1990) ค่าของ RMSEA เท่ากับ 0.08 ซึ่งเป็นค่าแนะนำให้ตัด 0.08 ดังนั้นโดยรวมข้อมูลที่แสดงให้เห็นแบบเต็มยอดเยี่ยมสำหรับรูปแบบการตั้งสมมติฐานของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ผลรูปแบบโครงสร้าง และทดสอบสมมติฐาน โดยใช้โปรแกรมลิสเรล 8
โมเดลสมการโครงสร้าง ( joreskog และการป้องกัน , 1993 ) ถูกใช้ในการทดสอบสมมติฐานแบบ ผลลัพธ์ที่แสดงในตารางที่ 5 แสดงให้เห็นว่าไคสแควร์เป็นสําคัญ ( χ 2 ( 11 ) = 227.42 , p < 0.05 ) เป็นไคสแควร์ไม่ได้เป็นอิสระของขนาดตัวอย่าง ( bollen 1989 และ joreskog และการป้องกัน , 1993 )เราไม่ได้อาศัยเพียงอย่างเดียวเกี่ยวกับไคสแควร์ เพื่อทดสอบแบบจำลอง ( พอดีที่ CFI ดัชนีเปรียบเทียบ ) , GFI ( ความดี ) พอดี ) และ nnfi ( ดัชนีพอดีไม่ normed ) ได้รับการแนะนำเพื่อต่อต้านอิทธิพลของขนาดตัวอย่าง กฎของหัวแม่มือคือดัชนีเหล่านี้ควรจะมากกว่าหรือเท่ากับ 0.90 ( benter และ bonett , 1980 ) บนพื้นฐานที่ว่า ( CFI = 0.95 , GFI = 0.95 , nnfi = 090 ) ผู้เขียนตัดสินใจว่าข้อมูลที่ติดตั้งแบบดี ได้รับตัวอย่างใหญ่ขนาด Root Mean Square Error of ประมาณ ( RMSEA ) อาจให้แม้แต่บ่งชี้ที่ดีของความสอดคล้อง ( สไตเกอร์ , 2533 ) ของค่า RMSEA เท่ากับ 0.08 ซึ่งเป็นค่าตัดให้เท่ากับ . ดังนั้นโดยรวมข้อมูลที่บ่งชี้ความพอดีกับที่ดีเยี่ยมของเรา
นางแบบ