-JADVAL - Jianqiang fanati

|
Jianqiang fanati
|
bet | 13/19 | Sana | 16.05.2024 | Hajmi | 1,14 Mb. | | #237987 |
Bog'liq Transport infratuzilmasining ekologik samaradorligi4-JADVAL . Reflektor konstruktsiyasining o'lchov xususiyatlari.
Keyin, Fornell-Larcker mezonlari va Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) dan foydalanib, biz modelning diskriminant haqiqiyligini baholaymiz. Fornell-Larcker mezonlari o'rtacha ajratilgan dispersiya (AVE) kvadrat ildizlari model komponentlari bo'yicha korrelyatsiyadan kattaroq bo'lishi kerak degan fikrga asoslanadi. 5-jadval ma'lumotlari modelning Fornell-Larcker talabiga javob berishini ko'rsatib, uning diskriminant haqiqiyligini isbotlaydi.
5-jadval
5-JADVAL . Fornell-Larker mezoni.
Fornell-Larcker mezonlariga va HTMTga javob berish o'lchov modelida diskriminantning haqiqiyligini o'rnatish uchun juda muhimdir. Natijalar konstruksiyaning tozaligiga ishonchning oshishi, o‘lchov xatosi xavfining kamayishi, modelning ishonchliligi va model ichidagi strukturaviy munosabatlarning takomillashtirilishini yaxshilashni o‘z ichiga oladi.
Bundan tashqari, ( Henseler, 2017a ) tomonidan tasvirlangan metodologiyaga muvofiq , biz modelning diskriminant haqiqiyligini baholash uchun HTMT, nisbatlardan foydalanamiz. HTMT, biz kuzatgan 0,129 dan 0,532 gacha bo'lgan nisbatlar GPR, LSCM, SC, TI va TIEP konstruktsiyalarining barchasi diskriminantning haqiqiyligini ko'rsatishini ko'rsatadi. Ushbu koeffitsientlar yuqorida aytib o'tilganidek, qabul qilingan 0,85 chegarasidan qulay tarzda qolmoqda. Batafsil natijalar uchun 6-jadvalga qarang .
6-jadval
6-JADVAL . Geterotrait-monotreit nisbati (HTMT).
R-kvadrat ( R 2 ) mustaqil o'zgaruvchilar 0 (tushuntirish yo'q) dan 1 (mukammal tushuntirish) gacha bo'lgan bog'liq o'zgaruvchidagi o'zgarishlarni qanchalik yaxshi tushuntirishini o'lchaydi. Bizning tahlilimizda LSCM, 0,258 dan R 2 dispersiyaning 25,8% ni, TIEP, 0,349 dan R 2 esa 34,9% ni tushuntiradi ( Falk va Miller, 1992 ). Keraksiz o'zgaruvchilarni qo'shish uchun sozlangan R-kvadrat tuzatadi, ko'proq o'zgaruvchilar kiritilganda pastroq qiymat beradi. 7-jadvalda sozlangan R-kvadrat har ikkala model uchun ham biroz pastroq bo'lib, keraksiz o'zgaruvchilar uchun jazoni aks ettiradi.
7-jadval
7-JADVAL . R-kvadrat va R-kvadrat sozlangan.
Kam R 2 qiymati model topilmalarini ehtiyotkorlik bilan talqin qilish zarurligini ta'kidlaydi, hisobga olinmagan omillarni qo'shimcha tekshirishni rag'batlantiradi va modelning tushuntirish imkoniyatlarini oshirish uchun doimiy ravishda takomillashtirishga undaydi.
LSCM va TIEP uchun mos ravishda 0,321 va 0,372 bo'lgan Q2 qiymatlari 0 dan kattaroqdir. Bu topilmalar belgilangan mezonlarga mos keladi. SRMR (Standartlashtirilgan ildiz o'rtacha kvadrat qoldig'i) to'yingan va taxminiy modellar kuzatilgan korrelyatsiyalarni tushuntirishda o'xshashlik darajasiga ega ekanligini ko'rsatadi, har ikkala model uchun SRMR 0,102 ( Hu va boshq., 1999 ). Bundan tashqari, moslik yaxshiligini baholaydigan d_ULS va d_G statistikasi to'yingan va taxminiy modellar o'rtasida kichik farqlarni ko'rsatadi (d_ULS uchun 4,535 va 4,521 d_Gda har ikkala model uchun 6,918) ( Wetzels va boshq., 2009 ). Ma'lumotlarning modelga mosligini baholovchi Chi-kvadrat qiymatlari ikkala model uchun ham katta, lekin juda yaqin (13,946,853 va 13,937,922) o'xshash mosliklarni ko'rsatadi. Nihoyat, NFI (Normed Fit Index) qiymatlari ikkala model uchun ham yaqin (0,316 va 0,317), bu bazaviy modelga nisbatan o'xshash moslashish darajasini ko'rsatadi ( Hayr va boshq., 2019 ).
|
| |