This study utilized partial least s

This study utilized partial least squares (PLS) to verify the research model by analysing the causalrelationship among the potential variables in the structure. The bootstrap method was used forrepeated sample analysis. The advantage of the bootstrap method is the lack of a need for stringenthypothetical tests for distribution characteristics for inferential analysis, as the used source distribution is derived from the actual data. Therefore, results from PLS conducted in SmartPLS 3.0 andthe model’s path coefficients were analysed

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การศึกษานี้ใช้กำลังสองน้อยที่สุดบางส่วน (PLS) ในการตรวจสอบแบบจำลองการวิจัยโดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างตัวแปรที่เป็นไปได้ในโครงสร้าง วิธีบูตสแตรปใช้สำหรับการวิเคราะห์ตัวอย่างซ้ำๆ ข้อดีของวิธีบูตสแตรปคือไม่จำเป็นต้องมีการทดสอบสมมุติฐานที่เข้มงวดสำหรับคุณลักษณะการกระจายสำหรับการวิเคราะห์เชิงอนุมาน เนื่องจากการกระจายแหล่งที่มาที่ใช้ได้มาจากข้อมูลจริง ดังนั้น ผลลัพธ์จาก PLS ที่ดำเนินการใน SmartPLS 3.0 และค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางของแบบจำลองจึงได้รับการวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การศึกษานี้ใช้การคูณแบบเบี่ยงเบนน้อยที่สุด (PLS) เพื่อตรวจสอบแบบจำลองการวิจัยโดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรแฝงในโครงสร้าง วิธี bootstrap ใช้สำหรับ
การวิเคราะห์ตัวอย่างซ้ำ ข้อดีของวิธีการบูตคือไม่จำเป็นต้องเข้มงวด
การทดสอบสมมติฐานของลักษณะการกระจายตัวที่ใช้ในการวิเคราะห์เหตุผล เพราะการกระจายตัวแหล่งที่มาที่ใช้นั้นมาจากข้อมูลจริง ดังนั้นใน SmartPLS 3.0 และ
ค่าสัมประสิทธิ์ของเส้นทางของแบบจำลองได้รับการวิเคราะห์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การศึกษานี้ใช้วิธีสี่เหลี่ยมน้อยที่สุดบางส่วน( PLS )เพื่อตรวจสอบรูปแบบการวิจัยโดยการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ
ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรที่มีศักยภาพในโครงสร้าง เมธอด bootstrap สําหรับ
ทําซ้ําการวิเคราะห์ตัวอย่าง ข้อดีของกฎหมายว่าด้วยตนเองไม่จําเป็นต้องเข้มงวด
การทดสอบสมมติฐานของคุณลักษณะการแจกแจงสําหรับการวิเคราะห์เหตุผลเนื่องจากแหล่งที่มาที่ใช้ถูกนํามาจากข้อมูลจริง ดังนั้นใน smartpls 3.0 และ
มีการวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์เส้นผ่านศูนย์กลางของแบบจําลอง