5. Results and discussionTables I a

5. Results and discussion
Tables I and II depict the loadings (the highlighted correlation coefficient in each row) and
cross-loadings (the non-highlighted six correlation coefficients in each row) corresponding
to the measurement items of Models I and II, respectively. It is clearly evident from the correlations depicted in the tables that the loading and cross-loading pattern of the
measurement items is nearly the same for both models. Although the loadings are quite
strong (r .0:7), suggesting that the measurement items may belong to its assigned
category, thus resulting in high convergent validity (Gefen and Straub, 2005), the
cross-loadings are also nearly as high as the loadings, suggesting that a measurement item
which was thought to belong to a given category (on the strength of high loadings) may in
fact belong to the other six categories also, thus demonstrating low discriminant validity
(Gefen and Straub, 2005). For example, as shown in Table I, item 1.1 is strongly correlated
with Category 1 (the assigned category of item 1.1) with a correlation coefficient of 0.93 (this
is item 1.1’s loading), but at the same time this measurement item is also highly correlated
with some of the other six categories with correlation coefficients of 0.78 (with category 2),
0.54 (with category 3), 0.79 (with category 4), 0.73 (with category 5), 0.70 (with category 6)
and 0.66 (with category 7) (these are item 1.1’s cross-loadings).
TheDVcriterion used in Tables I and II and defined by us in Jayamahaet al.(2009) is a
summary statistic that shows how low the cross-loadings are compared to the loading; as a
basic requirement for measurement validity we recommended thatDVshould be at least
0.20, but we also recommended other heuristics on cross-loadings to test the level of
measurement validity more closely; these heuristics require most of the cross-loadings to be
less than 0.60 for a satisfactorily high level of measurement validity (a high cross-loading
fails to discriminate/differentiate a measurement item between its assigned category and
other categories), which obviously neither of the two models (Model I and Model II) satisfies.
Thus, based on our heuristics (Jayamahaet al., 2009) and other rules of thumb used in
discriminant validity testing (Barclayet al., 1995; Chin, 1998; Gefen and Straub, 2005), both
models show equally low levels of measurement validity.
As stated earlier, the measurement validity of both models is important. Model I legitimises
the existence of a theory on organisational performance excellence underlying the BCPE.
Model II legitimises adding the scores of measurement items to compute the overall BE
score for recognition (e.g. national awards), benchmarking and sharing of best practices.
Model II can also be used to test the fairness of the weights stipulated for items and
categories of the BCPE in the setting in which it is being used, with the aid of standardised structural regression coefficients associated with the seven constructs and the items’
weights estimated by the PLSBSEM (Figure 3). Our analysis shows that the measurement
items do not fit into either of the two conceptualisations particularly well, thus devaluing the
usefulness of these models for understanding BE, which brings us back to the second
research question. Since we tested the validity of measurement items directly, based on
assessments made by trained assessors, we assumed that the reason for low validity of
measurement items may be found by examining the way in which organisations have
responded to the stipulated requirements on each item.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

5. hasil dan diskusiTabel I dan II menggambarkan bongkar muat (disorot korelasi koefisien di setiap baris) danSalib-bongkar muat (bebas-disorot enam korelasi koefisien di setiap baris) sesuaiuntuk pengukuran item Model I dan II, masing-masing. Hal ini jelas dari korelasi yang digambarkan dalam tabel yang pola muatan dan salib-loadingitem pengukuran adalah hampir sama untuk kedua model. Meskipun bongkar muat yang cukupkuat (r. 0:7), menunjukkan bahwa item pengukuran mungkin milik yang ditetapkanKategori, sehingga mengakibatkan tinggi validitas konvergen (Gefen dan Straub, 2005),Salib-bongkar muat juga hampir setinggi bongkar muat, menunjukkan bahwa item pengukuran yangyang dianggap menjadi milik kategori tertentu (kekuatan tinggi bongkar muat) mungkin dalamfakta milik enam kategori lain juga, justru mendemonstrasikan rendah diskriminan validitas(Gefen dan Straub, 2005). Sebagai contoh, seperti yang ditunjukkan dalam tabel saya, item 1.1 sangat berkorelasidengan kategori 1 (Kategori ditugaskan item 1.1) dengan koefisien korelasi dari 0.93 (inisedang item 1.1 loading), tetapi pada saat yang sama item pengukuran ini juga sangat berkorelasidengan beberapa lain enam kategori dengan koefisien korelasi 0.78 (dengan kategori 2),0.54 (dengan kategori 3), 0.79 (dengan kategori 4), 0,73 (dengan kategori 5), 0,70 (dengan kategori 6)dan 0.66 (dengan kategori 7) (ini adalah item 1.1 di kayu salib-bongkar muat).TheDVcriterion digunakan dalam tabel I dan II dan didefinisikan oleh kami di Jayamahaet adalah al.(2009)ringkasan statistik yang menunjukkan betapa rendahnya salib-bongkar muat dibandingkan dengan pemuatan; sebagaipersyaratan dasar untuk pengukuran validitas kami merekomendasikan thatDVshould menjadi setidaknya0,20, tapi kami juga merekomendasikan lain heuristik pada salib-bongkar muat untuk menguji tingkatpengukuran validitas lebih dekat; heuristik ini memerlukan sebagian besar lintas-bongkar muat agarkurang dari 0,60 untuk tingkat memuaskan tinggi pengukuran validitas (tinggi salib-loadinggagal untuk membedakan/membedakan item pengukuran yang antara kategori yang ditetapkan danKategori lainnya), jelas tak satu pun dari kedua model (Model I dan Model II) memenuhi.Dengan demikian, berdasarkan kami heuristik (Jayamahaet al., 2009) dan lain aturan praktis yang digunakan dalamvaliditas diskriminan pengujian (Barclayet et.Al, 1995; Chin, 1998; Gefen dan Straub, 2005), keduanyamodel show sama tingkat rendah pengukuran validitas.Sebagaimana dinyatakan sebelumnya, validitas pengukuran kedua model penting. Model saya legitimisesadanya teori pada keunggulan kinerja organisasi yang mendasari BCPE.Model II legitimises menambahkan nilai item pengukuran untuk menghitung BE keseluruhanSkor untuk pengakuan (misalnya Nasional penghargaan), pembandingan dan berbagi praktik terbaik.Model II juga dapat digunakan untuk menguji keadilan dari beban yang ditetapkan untuk item danKategori BCPE dalam pengaturan di yang digunakan, dengan bantuan regresi struktural standar koefisien terkait dengan konstruksi tujuh dan barang-barangbobot diperkirakan oleh PLSBSEM (gambar 3). Analisis kami menunjukkan bahwa pengukuranitem tidak cocok menjadi salah satu dari dua conceptualisations sangat baik, dengan demikian mendevaluasikegunaan dari model ini untuk memahami akan, yang membawa kita kembali ke keduapertanyaan penelitian. Sejak kami menguji validitas butir data pengukuran secara langsung, didasarkan padapenilaian dilakukan oleh asesor terlatih, kita mengasumsikan bahwa alasan untuk rendah validitasitem pengukuran dapat ditemukan oleh memeriksa cara di mana organisasi memilikimenanggapi persyaratan yang ditetapkan pada setiap item.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

5. Hasil dan diskusi
Tabel I dan II menggambarkan beban (koefisien korelasi yang disorot di setiap baris) dan
cross-loading (enam koefisien non-disorot korelasi di setiap baris) yang sesuai
dengan item pengukuran Model I dan II, masing-masing. Hal ini jelas terlihat dari korelasi digambarkan dalam tabel yang bongkar pola lintas-loading dari
item pengukuran hampir sama untuk kedua model. Meskipun beban yang cukup
kuat (r 0,0: 7), menunjukkan bahwa item pengukuran mungkin milik yang ditetapkan
kategori, sehingga mengakibatkan validitas konvergen tinggi (Gefen dan Straub, 2005),
cross-loading juga hampir setinggi loadings, menunjukkan bahwa item pengukuran
yang diduga milik kategori tertentu (pada kekuatan beban tinggi) mungkin di
sebenarnya milik enam kategori lainnya juga, sehingga menunjukkan validitas diskriminan rendah
(Gefen dan Straub, 2005). Misalnya, seperti yang ditunjukkan pada Tabel I, barang 1.1 sangat berkorelasi
dengan Kategori 1 (kategori ditugaskan item 1.1) dengan koefisien korelasi 0,93 (ini
adalah item yang 1.1 ini loading), tetapi pada saat yang sama barang pengukuran ini juga sangat berkorelasi
dengan beberapa enam kategori lain dengan koefisien korelasi 0,78 (dengan kategori 2),
0,54 (dengan kategori 3), 0,79 (dengan kategori 4), 0,73 (dengan kategori 5), 0.70 (dengan kategori 6)
dan 0,66 (dengan kategori 7) (ini barang 1.1 silang-beban).
TheDVcriterion digunakan dalam Tabel I dan II dan didefinisikan oleh kami di Jayamahaet al. (2009) adalah
statistik ringkasan yang menunjukkan betapa rendahnya cross-beban dibandingkan dengan loading; sebagai
kebutuhan dasar untuk validitas pengukuran kita dianjurkan thatDVshould setidaknya
0,20, tetapi kami juga dianjurkan heuristik lainnya di kayu salib-beban untuk menguji tingkat
validitas pengukuran yang lebih erat; heuristik ini memerlukan sebagian besar lintas-beban menjadi
kurang dari 0,60 untuk tingkat memuaskan tinggi validitas pengukuran (cross-loading tinggi
gagal untuk membedakan / membedakan item pengukuran antara kategori yang ditugaskan dan
kategori lainnya), yang jelas tak satu pun dari dua model (model I dan model II) memenuhi.
Jadi, berdasarkan heuristik dan aturan lain praktis digunakan di (Jayamahaet al, 2009.)
pengujian validitas diskriminan (Barclayet al, 1995;. Chin, 1998; Gefen dan Straub, 2005 ), baik
model menunjukkan tingkat yang sama rendah validitas pengukuran.
Seperti yang dinyatakan sebelumnya, validitas pengukuran kedua model adalah penting. Model I melegitimasi
keberadaan teori pada keunggulan kinerja organisasi yang mendasari BCPE tersebut.
Model II melegitimasi menambahkan nilai dari item pengukuran untuk menghitung BE keseluruhan
skor untuk pengakuan (misalnya penghargaan nasional), benchmarking dan berbagi praktik terbaik.
Model II juga bisa digunakan untuk menguji kewajaran bobot yang ditetapkan untuk produk dan
kategori dari BCPE dalam pengaturan di mana ia sedang digunakan, dengan bantuan standar koefisien regresi struktural terkait dengan tujuh konstruksi dan barang-barang '
bobot diperkirakan oleh PLSBSEM ( Gambar 3). Analisis kami menunjukkan bahwa pengukuran
item tidak cocok dengan salah satu dari dua konsep dengan baik, sehingga mendevaluasi
kegunaan model ini untuk memahami BE, yang membawa kita kembali ke kedua
pertanyaan penelitian. Karena kita diuji validitas item pengukuran langsung, berdasarkan
penilaian yang dibuat oleh penilai yang terlatih, kita mengasumsikan bahwa alasan rendahnya validitas
item pengukuran dapat ditemukan dengan memeriksa cara di mana organisasi telah
menanggapi persyaratan yang ditetapkan pada setiap item.