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4.2. 假说证明 。AMOS5.0 被使用了在核实起因并且作用关系在研究因素之中, 因为二可变物(X1 和Y14) 有低公社性, 他们下降了从分析和模型估计没有他们。根据 ‘模型适合的测试’, 除采取之外- 价值作为参考根据研究譬如那些Bagozzi 和伊(1988), Bentler (1986 年, 1990), Chau 和胡(2002), Gefen 、Straub, 和Boudreau (2000), Joreskog 和Sorbom (1982) 并且Joreskog (1989), 一个好模型应该依照以下: 吻合度索引(GFI), 调整吻合度索引(AGFI), normed适合的索引(NFI), 增加的适合的索引(IFI), 并且比较适合的索引(CFI) 应该是大于0.9; 均方残余的根(RMR) 0.05 应该是少于, 根approximation(RMSEA)shouldbelessthan0.05(Benlter 均方错误, 2 1982年, 1990), 和相对值对自由程度(/df) 不应该超出3 (Carmines & McIver, 1981).Thus 我们的研究根据这项原则在核实我们的模型适合。 研究结果表示, P 价值- 测试是少于0.001; 但是, 这样的测试被样本大小影响。如果样本大小是大的并且数据严厉地偏离从正常分配, 它将导致在w 的增量- 价值。所以, Bagozzi 和Yi(1988) 建议, 样品的数量应该被考虑到当使用- 测试, 和自由程度的相对值(w /df) 应该使用测试模型适合。在这项研究中, w 相对值对自由程度是1.764, 即更小比切除价值的3.0; 总之, 研究模型和观察数据拥有好适合。另外, GFI 价值是0.924, AGFI价值是0.907, nfi 价值是0.942, CFI 价值是0.974, 并且IFI 价值是0.974, 意味所有大于必需0.90 。RMR 价值是0.047, 并且RMSEA 价值是0.036, 其中之二0.05 是少于, 表明模型可能建立。总之, 显示依照基本要求价值, 意味, 这项研究拥有agoodmodel fit;i.e., ourmodelistheonethat conformsto 实际数据。观看关系在各自因素维度和互联网广告作用之中在这项研究里themodel 结构, 参见图2 。所有道路影响价值采取了规范化的系数。b 和g 价值被计算了运用最大概似法(机器语言) 方法。测试结果被显示在表2, 当关系在可变物和测量模型之间潜在因素被显示在表3 。 |
