理论教育 结构模型预测能力的优化探讨

结构模型预测能力的优化探讨

时间:2023-06-13 理论教育 版权反馈
【摘要】:PLS常常使用R 2值来解释内生变量和路径系数的显著性,进而检验结构模型的预测效果,R 2值反映了内生潜变量能够被外生潜变量解释的程度。另外,以上各R 2值均大于26%的标准,表明模型具有很好的拟合优度。

结构模型预测能力的优化探讨

为了探讨并检验奖励的不同特征与观察者分销商关系承诺之间的关系及作用,本研究构建了以奖励大小、奖励分配公平性和奖励过程公平性作为前置变量,善意嫉妒和恶意嫉妒作为中介变量,关系承诺作为结果变量的直接效应模型,同时检验了网络中心性的调节作用,运用正式调研获取的204份样本数据对该模型的拟合优度和变量间关系进行了检验。

PLS常常使用R 2值来解释内生变量和路径系数的显著性,进而检验结构模型的预测效果,R 2值反映了内生潜变量能够被外生潜变量解释的程度。一般认为,R 2值至少要达到10%才能保证模型有足够的解释力(Falk and Miller,1992)。而科恩(Cohen,1988)通过研究得出结论:当R 2=2%时,表明路径关系很弱;当R 2=13%时,表明路径系数中等;而当R 2=26%时,表明路径关系很强。

从表5-3中可以看出,模型中的内生潜变量——善意嫉妒、恶意嫉妒和关系承诺——的R 2值分别是36.6%、52.4%和32.8%,即模型可以解释36.6%的善意嫉妒的变异、52.4%的恶意嫉妒的变异和32.8%的关系承诺的变异。另外,以上各R 2值均大于26%的标准,表明模型具有很好的拟合优度。(www.daowen.com)

表5-3 直接效应模型的拟合优度

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