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| 복잡한 특성 |
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| Name |
천재 (58.142.2.23) |
Date |
2024-04-25 |
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부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM) 분석
본 연구에서는 모델 추정을 위해 Smart PLS 4를 이용한 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 활용했습니다. PLS-SEM의 선택은 여러 가지 이유로 적합성을 기반으로 했습니다. 첫째, 공분산 기반 SEM(CB-SEM)과 달리 PLS-SEM은 복합 기반이므로 분산 기반 결과와 일관된 추정이 보장됩니다. 이 특성은 설명적 관점과 예측적 관점을 결합할 수 있게 해주기 때문에 탐색적 연구에 특히 중요합니다[ 17 ]. 둘째, PLS-SEM은 인과 예측 결과를 식별하는 실용적인 접근 방식을 제공하여 이론적으로 개발된 프레임워크 내에서 모든 인과 관계를 동시에 탐색할 수 있도록 합니다[ 17 ]. 이러한 장점은 확장된 불확실성 관리 이론(UMT) 내에서 소매 서비스 직원의 시민 행동과 도덕적 이탈의 역할을 이해하는 것을 목표로 하는 우리 연구의 목적과 완벽하게 일치합니다. 따라서 우리 모델의 복잡한 특성을 고려할 때 PLS-SEM은 탁월한 적합성을 제공하며 설명된 분산의 최대화를 강조합니다.
결과
타당성 및 신뢰성 평가
본 연구에서는 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 사용한 모델 추정을 수행했습니다. 먼저, 측정값의 신뢰도와 변수의 판별타당성을 평가하여 측정모형을 검토하였다. 수렴 타당도를 평가하기 위해 요인 로딩, 복합 신뢰도(CR) 및 평균 분산 추출(AVE)이 사용되었습니다. 모든 항목 로딩은 권장 값인 0.7을 초과하고, 구성 CR 값은 0.7보다 크며, AVE 값은 임계값 0.5를 초과합니다[ 17 ]. 이는 수렴 타당성이 확인되었음을 나타냅니다. 판별 타당성을 테스트하기 위해 Fornell-Larcker 기준과 이형-단일형(HTMT) 비율의 보정 기법을 사용했습니다[ 16 ], 표 2 , 3 ). Fornell-Larcker 기준은 데이터 세트에 대한 판별 타당성의 만족스러운 수준을 나타내며 HTMT 비율은 임계값 0.90을 초과하지 않습니다[ 17 ]. PLS-SEM의 공통방법 편향 가능성을 확인하기 위해 전체 공선성 분산 팽창 인자(VIF)도 평가한 결과 모든 VIF 점수가 임계값 3 미만으로 측정 모델에 공통 편향이 없음을 확인했습니다[ 24 ] .구글 상위노출
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