interaction term) was compared to a

interaction term) was compared to a covariance matrix implied by the balance of the sample using LISREL 8.8 (SSI, Skokie, IL). Model fit was adequate (v2(df = 351) = 768.99, p < .01, CFI = .967; SRMR = .0648), as was loading strength of all mea- sures on their expected variables (c > .6). Further, all scale reli- abilities were sufficient (Cronbach’s a > .87).
To test discriminant validity, the correlations between variables were compared to the square root of each scale’s average of vari- ance extracted (AVE). Divergent validity exists when the square root of AVE of a given variable exceeds the correlation between different variables (Fornell and Larker 1981). Table 5 presents the means, standard deviations, intervariable correlations, and AVEs for each variable of interest for the balance of the sample. The square root of AVE values of each variable exceed the value of the correlations of each variable’s correlation with other vari- ables,4 thus discriminant validity can be inferred.

Hypothesis tests

SEM was employed for this analysis because of its ability to simultaneously estimate complex, multistage relationships

Kết quả (Việt) 1:

thuật ngữ tương tác) được so sánh với một ma trận hiệp phương sai được ngụ ý bởi sự cân bằng của các mẫu bằng cách sử dụng LISREL 8.8 (SSI, Skokie, IL). Mô hình fit được đầy đủ (v2(df = 351) = 768.99, p <.01, CFI =. 967; SRMR =.0648), như nạp sức mạnh của tất cả mea-sures trên của họ dự kiến sẽ biến (c >.6). Hơn nữa, tất cả các quy mô reli khả năng đã là sufficient (Cronbach's >.87).Để kiểm tra tính hợp lệ của biệt thức, mối tương quan giữa các biến được so sánh với bậc trong mỗi quy mô trung bình của vari-ance chiết xuất (AVE). Phân kỳ giá trị tồn tại khi vượt quá bậc trong AVE của một biến cho mối tương quan giữa các biến khác nhau (Fornell và Larker năm 1981). Bảng 5 trình bày các phương tiện, độ lệch chuẩn, mối tương quan intervariable và AVEs cho mỗi biến quan tâm cho sự cân bằng của các mẫu. Bậc trong AVE giá trị của mỗi biến vượt quá giá trị của mối tương quan của mỗi biến mối tương quan với các vari-ables, 4 do đó biệt thức hiệu lực có thể được suy ra.Giả thuyết thử nghiệmSEM được sử dụng cho phân tích này vì khả năng của mình để đồng thời ước lượng mối quan hệ phức tạp, nhiều tầng

Kết quả (Việt) 2:

hạn tương tác) được so sánh với một ma trận hiệp phương sai ngụ ý bởi sự cân bằng của các mẫu sử dụng LISREL 8.8 (SSI, Skokie, IL). Mẫu fi t là đủ (v2 (df = 351) = 768,99, p <0,01, CFI = 0,967; SRMR = 0,0648), như đã được tải sức mạnh của tất cả các biện đo lường mức độ biến trên mong đợi của họ (c> 0,6). Hơn nữa, tất cả các khả năng của giáo quy mô là h.tố fi cient (một Cronbach của> 0,87).
Để kiểm tra tính hợp lệ biệt thức, các mối tương quan giữa các biến được so sánh với căn bậc hai của trung bình của mỗi quy mô của ance vari trích xuất (AVE). Giá trị khác nhau tồn tại khi các căn bậc hai của AVE của một biến nhất định vượt quá sự tương quan giữa các biến số khác nhau (Fornell và Larker 1981). Bảng 5 trình bày các phương tiện, độ lệch chuẩn, tương quan intervariable, và Aves cho mỗi biến của lãi suất đối với số dư của mẫu. Căn bậc hai của các giá trị AVE của mỗi biến vượt quá giá trị của các mối tương quan của sự tương quan của mỗi biến với các biến số khác, 4 giá trị như vậy, biệt thức có thể được suy ra.

Giả thuyết kiểm tra

SEM đã được sử dụng để phân tích này bởi vì nó có khả năng đồng thời ước tính phức tạp, các mối quan hệ đa tầng