4.3.1. Evaluation of the measuremen

4.3.1. Evaluation of the measurement model
Before testing the causal relationships among latent constructs, we perform a confirmatory factor analysis through AMOS on exogenous latent variables with 25 indicator items. The results of the independence model, which assumes that all of the variables are not correlated, are rejected ( v2(300) = 3018.728, p < .0001). The default model we hypothesize is tested and its results are also rejected ( v2(256) = 504.149, p < .0001, comparative fit index (CFI) = .909, goodness-of-fit index (GFI) = .880, the root mean square error of approximation (RMSEA) = .058).8 The result of the chi-square difference test ( D v2(7) = 2514.579) indicates that the
hypothesized model shows a significant improvement in fit from the independence model. However, it is not sufficiently adequate for a structural model analysis. Therefore, post hoc modification is used to improve the model fit and develop a more parsimonious model.

Kết quả (Việt) 1:

4.3.1. đánh giá các mô hình đo lườngTrước khi kiểm tra các mối quan hệ nhân quả giữa các cấu trúc tiềm ẩn, chúng tôi thực hiện một phân tích confirmatory factor qua AMOS trên ngoại sinh biến tiềm ẩn với 25 chỉ mục. Kết quả của mô hình độc lập, giả định rằng tất cả các biến không có tương quan, bị từ chối (v2(300) = 3018.728, p <.0001). Các mô hình mặc định chúng tôi đưa ra giả thuyết là thử nghiệm và kết quả của nó cũng bị từ chối (v2(256) = 504.149, p <.0001, so sánh phù hợp với chỉ số (CFI) =.909, chỉ số tốt đẹp phù hợp (GFI) =.880, lỗi root mean square xấp xỉ (RMSEA) =.058).8 là kết quả của thử nghiệm sự khác biệt của chi-vuông (D v2(7) = 2514.579) chỉ ra rằng cácMô hình cho thấy một cải tiến đáng kể trong phù hợp với mô hình độc lập đưa ra giả thuyết. Tuy nhiên, nó không phải là đủ đủ cho một phân tích cấu trúc mô hình. Vì vậy, post phi thể thức sửa đổi được sử dụng để cải thiện phù hợp với mô hình và phát triển một mô hình nhiều parsimonious.

Kết quả (Việt) 2:

4.3.1. Đánh giá các mô hình đo lường
Trước khi kiểm tra các mối quan hệ nhân quả giữa các cấu trúc tiềm ẩn, chúng tôi thực hiện một phân tích nhân tố khẳng định thông qua AMOS trên các biến tiềm ẩn ngoại sinh với 25 món đồ chỉ số. Các kết quả của mô hình độc lập, trong đó giả định rằng tất cả các biến không tương quan, bị từ chối (v2 (300) = 3018,728, p <0,0001). Các mô hình mặc định chúng ta đưa ra giả thuyết được kiểm tra và kết quả của nó cũng bị từ chối (v2 (256) = 504,149, p <0,0001, so sánh chỉ số phù hợp (CFI) = 0,909, thiện-of-fit index (GFI) = 0,880, các gốc có nghĩa là lỗi vuông xấp xỉ (RMSEA) = 0,058) 0,8 kết quả của các thử nghiệm khác biệt chi-square (D v2 (7) = 2514,579) chỉ ra rằng các
mô hình giả thuyết cho thấy một sự cải thiện đáng kể trong sự phù hợp với mô hình độc lập. Tuy nhiên, nó không phải là đủ đủ cho một phân tích mô hình cấu trúc. Vì vậy, sửa đổi bài học được sử dụng để cải thiện các mô hình phù hợp và phát triển một mô hình tiêu dùng tiết kiệm nhiều hơn.