The original data set for estimatin

The original data set for estimating the corporate reputation model (i.e., Full Data.csv) has missing values and data on a scale of 1to7. The easiest way to use the automatic capabilities of SmartPLS to generate the rescaled latent variable scores on a scale of 0 to 100 is to run the PLS algorithm as described, for example, in Chapter 6 and to open the Default Report (Exhibit 7.6). This report offers the Processed (Data) Matrix in which the selected missing value treatment option in SmartPLS has treated the missing values (i.e., mean value replacement)

Kết quả (Việt) 1:

Tập hợp dữ liệu gốc cho ước tính mô hình công ty uy tín (ví dụ, đầy đủ Data.csv) đã mất giá trị và dữ liệu trên một quy mô 1to7. Cách dễ nhất để sử dụng khả năng tự động của SmartPLS để tạo ra điểm số biến tiềm ẩn rescaled trên quy mô của 0-100 là để chạy các thuật toán PLS như mô tả, ví dụ, trong chương 6 và mở báo cáo mặc định (triển lãm 7.6). Báo cáo này cung cấp các ma trận Processed (dữ liệu), trong đó đã chọn bị thiếu giá trị điều trị tùy chọn trong SmartPLS đã điều trị thiếu giá trị (tức là, thay thế giá trị trung bình)

Kết quả (Việt) 2:

Các dữ liệu ban đầu thiết lập để ước lượng mô hình danh tiếng của công ty (ví dụ, Full Data.csv) đã mất tích giá trị và dữ liệu trên thang điểm từ 1to7. Cách đơn giản nhất để sử dụng các tính năng tự động của SmartPLS để tạo ra các rescaled điểm biến tiềm ẩn trên thang điểm từ 0 đến 100 là chạy thuật toán PLS như mô tả, ví dụ, trong Chương 6 và để mở mặc định Báo cáo (Phụ lục 7.6). Báo cáo này cung cấp chế biến (Data) Ma trận, trong đó điều trị tùy chọn giá trị thiếu chọn trong SmartPLS đã điều trị cho các giá trị bị mất (tức là, có nghĩa là thay thế giá trị)