Before evaluating the structural mo

Before evaluating the structural models, the overall model fit must be assessed to
ensure that the model adequately represents the entire set of causal relationships (see
Table 5). x2 statistic was not used because of its sensitivity to large sample size.
Instead, the ratio of x2 to degree-of-freedom (df) was used, and a value of 3 was obtained,
in keeping with the suggested value of  3 (Carmines &McIver, 1981). Also the goodness
of fit index (GFI) and adjusted goodness-of-fit index (AGFI) were 0.922 and 0.882,
respectively. The normalised fit index (NFI), non-normalised fit index (NNFI) and comparative
fit index (CFI) are three other indices of fit. Values typically range from 0 to 1,
with values greater than 0.9 representing reasonable model fit. For the measurement
model, we observed values of 0.962, 0.965 and 0.973 for NFI, NNFI and CFI, respectively,
all indicating good model fit. Finally, root mean square residual (RMSR) provides an indication
of the proportion of the variance not explained by the model, whereas root mean
square error of approximation (RMSEA) describes the discrepancy between the proposed
model and the population covariance matrix. RMSR and RMSEA values were 0.083 and
0.079, which was within the recommended cut-off values of 0.10 (RMSR) and 0.08
(RMSEA) for good fit (Byrne, 1998). Therefore, we could proceed to examine the path
coefficients of the structural model.

Kết quả (Việt) 1:

Trước khi đánh giá các mô hình cấu trúc, các mô hình tổng thể phù hợp phải được đánh giá đểđảm bảo rằng các mô hình đầy đủ đại diện cho các thiết lập toàn bộ mối quan hệ nhân quả (xemBảng 5). X2 số liệu thống kê không được sử dụng vì nó nhạy cảm với cỡ mẫu lớn.Thay vào đó, tỷ lệ x2 đến mức độ của tự do (df) được sử dụng, và nhận được một giá trị của 3,để phù hợp với giá trị đề nghị 3 (Carmines & McIver, 1981). Cũng tốt đẹptrong phù hợp với chỉ số (GFI) và điều chỉnh tốt đẹp phù hợp index (AGFI) là 0.922 và 0.882,tương ứng. Các normalised phù hợp với chỉ số index (NFI), normalised không phù hợp (NNFI) và so sánhphù hợp với chỉ số (CFI) là chỉ số 3 phù hợp. Giá trị thường nằm trong khoảng từ 0 đến 1,với giá trị lớn hơn 0,9 đại diện cho các mô hình hợp lý phù hợp. Để đoMô hình, chúng tôi quan sát thấy giá trị của 0.962, 0.965 và 0.973 cho NFI, NNFI và CFI, tương ứng,Tất cả chỉ phù hợp với mô hình tốt. Cuối cùng, root mean square dư (RMSR) cung cấp một dấu hiệucủa tỷ lệ phương sai không được giải thích bởi các mô hình, trong khi gốc có nghĩa làlỗi vuông xấp xỉ (RMSEA) Mô tả sự khác biệt giữa các đề xuấtMô hình và ma trận hiệp phương sai của dân. Giá trị RMSR và RMSEA đã là 0.083 và0.079, nằm trong giá trị được đề nghị cắt 0,10 (RMSR) và 0,08(RMSEA) cho phù hợp (Byrne, 1998). Vì vậy, chúng tôi có thể tiến hành kiểm tra đường dẫnHệ số của mô hình cấu trúc.

Kết quả (Việt) 2:

Trước khi đánh giá các mô hình cấu trúc, mô hình phù hợp với tổng thể phải được đánh giá để
đảm bảo rằng các mô hình đại diện đầy đủ toàn bộ các mối quan hệ nhân quả (xem
Bảng 5). Thống kê x2 không được sử dụng vì tính nhạy cảm của nó để kích thước mẫu lớn.
Thay vào đó, tỷ lệ x2 để độ-of-tự do (df) đã được sử dụng, và giá trị của 3 đã thu được,
phù hợp với các giá trị đề nghị của? 3 (Carmines & McIver, 1981). Ngoài ra sự tốt lành
của chỉ số phù hợp (GFI) và điều chỉnh chỉ số tốt lành-of-fit (AGFI) là 0,922 và 0,882,
tương ứng. Chỉ số bình thường phù hợp (NFI), không bình thường chỉ số phù hợp (NNFI) và so sánh
chỉ số phù hợp (CFI) là ba chỉ số khác của sự phù hợp. Giá trị thường nằm trong khoảng từ 0 đến 1,
với giá trị lớn hơn 0,9 đại diện hợp lý mô hình phù hợp. Đối với các phép đo
mô hình, chúng tôi quan sát thấy giá trị của 0,962, 0,965 và 0,973 cho NFI, NNFI và CFI, tương ứng,
tất cả chỉ tốt mô hình phù hợp. Cuối cùng, gốc có nghĩa là hình vuông còn lại (RMSR) cung cấp một dấu hiệu cho thấy
tỷ trọng của phương sai không được giải thích bởi mô hình, trong khi gốc có nghĩa là
lỗi vuông xấp xỉ (RMSEA) mô tả sự khác biệt giữa các đề xuất
mô hình và ma trận hiệp tương. RMSR và RMSEA giá trị là 0,083 và
0,079, mà là trong các giá trị cắt được đề nghị của 0.10 (RMSR) và 0,08
(RMSEA) cho phù hợp (Byrne, 1998). Do đó, chúng ta có thể tiến hành kiểm tra các đường dẫn
hệ số của mô hình cấu trúc.