Confirmatory Factor AnalysesAll ana

Confirmatory Factor Analyses
All analyses were conducted with AMOS 5 (Arbuckle, 2003) nand used maximum likelihood estimation procedures on covariance nmatrices. AMOS provides an efficient missing data modeling through the use of full-information (casewise) maximum likelihood estimation. In evaluating the fit of models, we report on multiple indexes of fit that correspond to different types of fit evaluation (see Hoyle & Panter, 1995). In addition to reporting the chi-square test statistic and the chi-square by degrees-of-freedom
value as measures of absolute fit, we report the Tucker–Lewis index (TLI) and the comparative fit index (CFI) as measures of incremental fit and the root-mean-square error of approximation (RMSEA), which accounts for the number of degrees of freedom
in the model in assessing fit. In assessing the adequacy of the models we tested, we used recommendations by several researchers (Hoyle & Panter, 1995; Hu & Bentler, 1998, 1999; Marsh, Hau, & Wen, 2004). The cutoff points indicating adequate fit in the
absolute measures were nonsignificance of the chi-square statistic and less than 2.00 for the chi-square by degrees-of-freedom ratio.
For the incremental indexes (CFI and TLI) a coefficient above .95 indicates an excellent or superior fit, and a coefficient above .90 indicates an adequate fit (Bryne, 2001). Finally, for the RMSEA, a coefficient under .05 with probability of over .50 indicates an excellent fit, and a coefficient under .08 indicates an acceptable
fit.1 A note should be made about the high bias of measures of absolute fit in investigations that involve many parameters, in which an accumulation of small discrepancies may result in an unwarranted rejection of an acceptable model. In such models, as is the case with the current study, more attention should be paid to
the indexes that test for incremental approximation rather than absolute fit (Browne & Cudeck, 1993; MacCallum, Browne & Sugawara, 1996).

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Analisis faktor konfirmasiSemua analisis dilakukan dengan AMOS 5 (Louis Vuitton bersaing langsung, 2003) nand digunakan maksimum kemungkinan estimasi prosedur pada kovarians nmatrices. AMOS menyediakan pemodelan melalui penggunaan penuh-informasi (casewise) maksimum kemungkinan estimasi data hilang yang efisien. Dalam mengevaluasi cocok model, kami melaporkan pada beberapa indeks cocok yang sesuai dengan jenis cocok evaluasi (Lihat Hoyle & Panter, 1995). Selain untuk pelaporan Chi-kuadrat uji statistik dan Chi-kuadrat dengan derajat kebebasannilai sebagai langkah-langkah mutlak cocok, kami melaporkan indeks Tucker-Lewis (TLI) dan perbandingan indeks fit (CFI) sebagai langkah-langkah bertahap cocok dan kesalahan root-mean-square pendekatan (RMSEA), yang account untuk jumlah derajat kebebasandalam model dalam menilai cocok. Dalam menilai kecukupan model yang kita diuji, kita menggunakan rekomendasi oleh beberapa peneliti (Hoyle & Panter, 1995; Hu & Bentler, 1998, 1999; Marsh, Hau, & Wen, 2004). Cutoff poin menunjukkan sesuai dengan memadailangkah-langkah yang mutlak yang nonsignificance Statistik Chi-kuadrat dan kurang dari 2,00 untuk Chi-kuadrat dengan rasio derajat kebebasan.Untuk indeks inkremental (CFI dan TLI) koefisien di atas.95 menunjukkan cocok baik atau unggul, dan koefisien di atas.90 menunjukkan cukup sesuai (Bryne, 2001). Akhirnya, untuk RMSEA, Koefisien di bawah.05 dengan probabilitas atas.50 menunjukkan sangat cocok, dan koefisien di bawah.08 menunjukkan diterimaFit.1 catatan harus dibuat tentang bias tinggi langkah-langkah mutlak cocok dalam penyelidikan yang melibatkan banyak parameter, di mana akumulasi perbedaan kecil dapat mengakibatkan penolakan tidak beralasan terhadap model yang dapat diterima. Dalam model tersebut, seperti halnya dengan studi saat ini, lebih banyak perhatian harus dibayar untukIndeks yang menguji untuk pendekatan bertahap daripada mutlak cocok (Browne & Cudeck, 1993; MacCallum, Browne & Sugawara, 1996).

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Analisis Faktor Konfirmatori
Semua analisis dilakukan dengan AMOS 5 (Arbuckle, 2003) nand digunakan maksimal prosedur estimasi kemungkinan pada nmatrices kovarians. AMOS menyediakan pemodelan data yang hilang efisien melalui penggunaan penuh informasi (casewise) kemungkinan estimasi maksimum. Dalam mengevaluasi fit dari model, kami melaporkan beberapa indeks fit yang sesuai dengan jenis evaluasi fit (lihat Hoyle & Panter, 1995). Selain melaporkan uji statistik chi-square dan chi-square dengan derajat-of-kebebasan
nilai sebagai ukuran fit mutlak, kami melaporkan indeks Tucker-Lewis (TLI) dan indeks perbandingan fit (CFI) sebagai ukuran tambahan cocok dan kesalahan akar-mean-square dari perkiraan (RMSEA), yang menyumbang jumlah derajat kebebasan
dalam model dalam menilai fit. Dalam menilai kecukupan model yang diuji, kami menggunakan rekomendasi oleh beberapa peneliti (Hoyle & Panter, 1995; Hu & Bentler, 1998, 1999; Marsh, Hau, & Wen, 2004). Poin cutoff menunjukkan fit yang memadai dalam
langkah-langkah mutlak yang nonsignificance dari statistik chi-square dan kurang dari 2,00 untuk rasio derajat-of-kebebasan chi-square dengan.
Untuk indeks tambahan (CFI dan TLI) koefisien di atas 0,95 menunjukkan sangat cocok atau unggul, dan koefisien di atas 0,90 menunjukkan fit yang memadai (Bryne, 2001). Akhirnya, untuk RMSEA, koefisien bawah 0,05 dengan probabilitas lebih 0,50 menunjukkan sangat cocok, dan koefisien di bawah 0,08 menunjukkan diterima
fit.1 Catatan harus dibuat tentang bias tinggi ukuran fit mutlak dalam penyelidikan yang melibatkan banyak parameter, di mana akumulasi perbedaan kecil dapat mengakibatkan penolakan tidak beralasan dari model diterima. Dalam model tersebut, seperti halnya dengan penelitian ini, perhatian lebih harus diberikan pada
indeks yang menguji pendekatan inkremental bukan absolut fit (Browne & Cudeck, 1993; MacCallum, Browne & Sugawara, 1996).