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잠재 변수 간의 상관 관계

천재

2024-04-04 조회 31 댓글 0

발산타당도 분석 풀 사이즈 테이블 잠재 변수 간의 상관 관계 CFI와 TLI는 일반적인 한계보다 0.90 높고(정확히 표 2 참조 ) RMSEA와 SRMR은 컷오프 값보다 0.080 낮기 때문에 측정 모델이 적합합니다[ 95 ]. 이제 측정 모델이 잘 정의되었으므로 상관 행렬이 표 4 에 표시됩니다. 표 4 잠재 변수 간의 상관 관계 풀 사이즈 테이블 공통방법 편향 "공통방법 편향"이라는 용어는 방법론적 문제로 인해 발생하는 측정 실수를 지칭하는 데 자주 사용됩니다. 예를 들어, 모든 조사 항목에 대해 동일한 측정 척도(예: 7점 리커트 척도)를 사용하면 공통 기술 편향이 발생할 수 있습니다. Podsakoffet al. [ 96 ]은 공통 방법 편향에 대한 많은 통계적 처리 방법을 논의했는데, 각 처리 방법에는 고유한 장점과 단점이 있습니다.구글백링크 본 연구에서는 Harman의 단일요인 검정이 가장 일반적으로 사용되는 방법을 활용한다. 또한 잠재요인 로딩이 있는 23개 항목에 대해 비회전 탐색적 요인분석을 수행합니다. 단일 구성요소로 설명되는 변동의 평균 비율은 35%에 불과합니다. (권장 기준인 50%보다 훨씬 낮습니다). 결과적으로 우리 연구에서는 공통방법 편향이 존재하지 않습니다. 구조 방정식 모델 측정 모델은 이전 섹션에서 설정되었으므로 구조 모델의 잠재 변수 간의 관계를 계속해서 살펴보겠습니다. 다시 말하지만, 우리는 비정규 데이터에 대해 Rosseel [ 90 ] 이 제안한 SEM MLR 계산을 사용하고 있습니다 . 그림 2는 SEM의 경로 분석을 나타냅니다. 본 연구와 같이 12개 이상의 측정 개체를 사용하는 복잡한 SEM 연구에서 5% 통계의 동등한 이론적 및 관찰된 구조 모델을 달성하는 것은 매우 어렵습니다[ 95 ]. 이러한 경우 카이제곱과 DF의 비율은 3c보다 낮아야 하며 이는 추정된 SEM 모델(417.482/199 = 2.0)에서 분명하게 나타나며 이는 모델 적합성이 양호함을 나타냅니다. 모델 적합도 지수에 대한 추가 기준이 충족됩니다. CFI와 TLI는 0.90보다 높고 RMSEA와 SRMR은 0.08보다 낮습니다. 따라서 SEM 추정치는 유효합니다.

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