It is not possible to compare group

It is not possible to compare groups in PLS by using a global criterion. However, there is a possibility to compare the path coefficients between two groups at a time, which allows an interpretation of the differences in effects between groups. In the context of this study, the different mechanisms concerning impact on loyalty can be revealed by comparing models’ resulting path estimators across groups. According to Chin, these structural differences can, furthermore, be tested for significance with pair-wise t-tests (Chin 2000). This approach merely requires, that (1) every model considered has to be acceptable in terms of goodness of fit (not necessarily equal goodness of lit), (2) the data should not be too non-normal, and (3) there should be measurement invariance (Chin 2000). The approach uses the re-sampling estimates for the standard errors of the structural paths in two samples under consideration gained from the bootstrapping procedure usually used for model evaluation (Chin 1998a). Differences between the path estimators are tested lor significance with a t- test. The approach’s test statistic has to be constructed according to the fact whether the standard errors of the path estimators in the two subgroups are equal or not. If they are equal, the test statistic is computed as follows (Chin 2000):

Kết quả (Việt) 1:

Nó là không thể so sánh các nhóm trong PLS bằng cách sử dụng một tiêu chuẩn toàn cầu. Tuy nhiên, có là một khả năng để so sánh các hệ số đường dẫn giữa hai nhóm tại một thời gian, cho phép một giải thích sự khác biệt trong hiệu quả giữa các nhóm. Trong bối cảnh của nghiên cứu này, các cơ chế khác nhau liên quan đến tác động về lòng trung thành có thể được tiết lộ bằng cách so sánh mô hình kết quả đường dẫn estimators trong các nhóm. Theo Chin, các cấu trúc khác biệt hơn nữa, có thể, được kiểm tra cho ý nghĩa với t-bài kiểm tra pair-wise (Chin năm 2000). Cách tiếp cận này chỉ yêu cầu, rằng (1) mỗi mô hình được coi là có thể chấp nhận được trong điều khoản của lòng tốt của phù hợp (không nhất thiết phải bằng tốt đẹp của ánh sáng), (2) các dữ liệu không phải là quá phòng không bình thường, và (3) không nên có đo lường định (Chin năm 2000). Phương pháp tiếp cận sử dụng ước tính tái lấy mẫu cho lỗi chuẩn của đường dẫn cấu trúc trong hai mẫu đang được xem xét thu được từ các thủ tục bootstrapping thường được sử dụng để mô hình đánh giá (Chin 1998a). Sự khác biệt giữa estimators con đường là thử nghiệm lor ý nghĩa với một t-thử nghiệm. Các phương pháp kiểm tra số liệu thống kê đã được xây dựng theo thực tế cho dù lỗi chuẩn estimators con đường trong hai nhóm con đều bình đẳng hay không. Nếu họ đều bình đẳng, kiểm tra số liệu thống kê được tính như sau (Chin 2000):

Kết quả (Việt) 2:

Nó không phải là có thể so sánh các nhóm trong PLS bằng cách sử dụng một tiêu chuẩn toàn cầu. Tuy nhiên, có một khả năng để so sánh các hệ số con đường giữa hai nhóm ở một thời gian, cho phép một giải thích về sự khác biệt trong hiệu ứng giữa các nhóm. Trong bối cảnh của nghiên cứu này, các cơ chế khác nhau liên quan đến tác động về lòng trung thành có thể được tiết lộ bằng cách so sánh kết quả ước lượng mô hình con đường "giữa các nhóm. Theo Chin, những khác biệt về cấu trúc có thể, hơn nữa, được thử nghiệm cho ý nghĩa với từng đôi t-test (Chin 2000). Cách tiếp cận này chỉ đòi hỏi, rằng (1) mỗi mô hình được coi là có thể chấp nhận được về sự tốt lành của sự phù hợp (không nhất thiết phải bằng lòng tốt của lit), (2) các dữ liệu không phải là quá không bình thường, và (3) có nên là bất biến đo lường (Chin 2000). Phương pháp này sử dụng các ước lượng tái lấy mẫu cho các sai số chuẩn của các đường dẫn về cơ cấu trong hai mẫu được xem xét thu được từ thủ tục bootstrapping thường được sử dụng để đánh giá mô hình (Chin 1998a). Sự khác biệt giữa các ước lượng đường được kiểm tra ý nghĩa Lor với một bài kiểm tra t-. Kiểm tra số liệu thống kê các phương pháp tiếp cận của phải được xây dựng theo thực tế cho dù các sai số chuẩn của các ước lượng đường trong hai nhóm bằng nhau hay không. Nếu chúng bằng nhau, các số liệu thống kê kiểm tra được tính như sau (Chin 2000):