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공지사항
신뢰성을 나타냅니다
천재
2024-04-23      조회 11   댓글 0  

측정 모델 평가 그림 2는 측정 모델을 보여줍니다. SmartPLS 4.0을 사용하여 신뢰성과 타당성을 모두 평가할 수 있었습니다. 항목의 요소적재를 결정하는 기준으로 컷오프 값 0.6을 적용하였다[ 88 ]. 또한, 복합신뢰도(CR), Cronbach's alpha, 평균분산추출(AVE)을 조사한 결과, 이들 측정값 각각에 대한 컷오프 값은 각각 0.7, 0.7, 0.5로 결정되었다(Hair et al. 89 ). ]). Fornell-Larcker 기준 모델은 판별 타당성을 생성하는 데 사용된 중복 가능성이 있는 개념을 정량화하기 위해 AVE의 제곱근을 조사했습니다. 측정 모델의 결과는 표 1 에 나와 있습니다 . Cronbach's alpha의 추정값은 0.728에서 1.0까지 다양하여 데이터의 신뢰성을 나타냅니다. 반면, 모든 복합 신뢰도 값은 0.839에서 1.0까지 다양하므로 신뢰도를 보장하는 임계값 0.7보다 컸습니다. 연구가 끝날 때, 테스트된 모든 구성에서 추출된 계산된 평균 분산은 0.5 임계값보다 컸습니다. 구성요소의 타당성은 0.637~1.0 범위의 연구 추정 결과에서도 입증되었습니다. 연구진은 외부 분산 팽창 인자 값과 내부 분산 팽창 인자 값을 비교하여 판별 타당성(VIF)을 조사했습니다. 판별 타당성은 Fornell-Larcker 기준 모델과 교차 로딩[ 90 ]을 사용하여 평가할 수 있습니다. 데이터 분석에 따르면, 가장 높은 외부 VIF 값과 가장 높은 내부 VIF 값은 각각 4.036과 7.326으로 ​​나타났습니다. 이 숫자는 10.0 미만으로 통계적 유의성 임계값으로 사용되었습니다. 따라서 데이터에 다중 공선성의 증거가 없습니다(Nawaz 및 Pangil [ 91 ]). Fornell과 Larcker가 개발한 모델은 표 3 에 나와 있습니다 . 또한 연구진은 각 잠재변수 간의 상관관계 정도를 분석하고 이를 상관성 검정에서 얻은 AVE 값의 제곱근과 연관시켰다. 표 2 에서 보는 바와 같이 평면과 수직변에 걸친 다른 구성의 상관값이 AVE의 제곱근보다 낮으므로 본 연구의 다양한 구성을 구별하는 능력에는 문제가 없음을 알 수 있다. AVE의 제곱근은 굵은 글씨로 표시됩니다. 구글상위노출 강남달토 강남레깅스룸 카지노솔루션 카지노솔루션 제작 카지노솔루션 제작 피망머니상 구글상위노출 먹튀검증사이트 11
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