공통방법 편향
연구의 편향을 무시할 수 있는 상태로 줄이기 위해 연구자들이 설계한 방법론적 견고성은 꼼꼼하게 유지되었습니다. 참가자들에게는 자신의 답변이 적용되었음을 충분히 알렸으며, 식별 가능한 정보의 비밀이 엄격하게 유지되었습니다. 이에 연구진은 하만의 단일요인 검정을 실시했다. 테스트 결과, 첫 번째 요인이 전체 분산의 31.12%를 설명하는 것으로 나타났으며 이는 권장 최대값인 50%보다 훨씬 낮습니다. 이 연구에서는 SEM을 사용했기 때문에 Kock [ 103 ] 이 제공한 지침에 따라 변수의 공선성을 다시 테스트했습니다 . 이 저자에 따르면 모든 SEM의 분산 팽창 계수(VIF) 점수는 3.3보다 낮게 유지되어야 합니다. 그렇지 않으면 모델이 공통 방법 편향(CMB)의 영향을 받습니다. 본 연구를 위해 수행된 분석 결과, VIF 점수는 모두 3.3 미만인 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 CMB 문제로부터 자유롭습니다.
측정 문제
Henseler 등이 제공한 지침을 따릅니다. [ 104 ] 본 연구에서는 측정모델과 구조모델을 모두 사용하였다. 측정 모델을 통해 연구자들은 구성의 타당성과 신뢰성을 포함한 품질 기준을 과학적으로 테스트할 수 있었습니다. Davari, Rezazadeh[ 100 ], Hair Jr et al. 이 권장하는 단계를 따릅니다 . [ 101 ], 연구자들은 평균 분산 추출(AVE), 복합 신뢰도(CR) 및 판별 타당성을 사용하여 모델을 평가했습니다. 표 3 과 4는 이러한 모든 점수를 나타냅니다. 먼저, 구성이 측정 오류로 인한 분산에 대한 분산을 캡슐화하는 정도를 정량화하는 AVE 점수를 평가했습니다. Hair Jr et al.이 제안한대로. [ 87 ], Hair Jr et al. [ 101 ], 이 점수는 0.5보다 높아야 합니다. 표 3 에 제시된 모든 AVE 점수는 이 최소값을 초과합니다. 둘째, Bacon et al.이 제안한 척도 항목의 내부 일관성을 나타내는 CR 점수입니다. [ 105 ]는 0.7보다 커야 합니다. 다시 말하지만, 측정 모델 분석에서는 허용 가능한 CR 값이 나타났습니다. 마찬가지로 모든 Cronbach Alpha 값은 0.7 이상으로 허용 가능한 최소값보다 높습니다[ 106 ]. 이러한 테스트를 통해 본 연구의 연구자들은 본 연구에 대한 수렴타당도 주장을 확립하였다.
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