신뢰성 및 수렴 타당성 결과에 따르면 모든 변수 구성 요소에 대한 요인 로딩은 0.6 이상으로 각 변수를 구성하는 항목에 대한 요인 로딩의 허용 수준을 나타냅니다. 독립변수 사이의 다중공선성이나 선형상관의 정도를 평가하는 데 사용되는 분산팽창계수(VIF)의 범위는 1~5로, 변수 간의 상관관계가 중간 정도임을 나타냅니다. 또한 모델 테스트에서는 연구원들이 Cronbach's Alpha(내부 일관성을 나타냄)와 Rho-A(비표준 로딩을 사용하여 계산된 복합 신뢰도 지표를 나타냄)를 보고해야 합니다. 표 5 는 모든 변수에 대한 Cronbach의 알파 값이 0.7을 초과하여 각 변수에 대해 허용 가능한 내부 일관성을 나타냅니다. 변수에 대한 Rho-A 값도 0.7보다 높으며, 이는 표준화되지 않은 하중을 기준으로 높고 수용 가능한 복합 신뢰도를 나타냅니다. 또한 모든 구성요소에 대한 종합신뢰도계수가 0.7을 초과하여 구성요소의 종합신뢰도를 확인하였다. 마지막으로 결과는 요인 로딩이 0.4를 초과하고 각 구조에 대한 AVE(Average Variance Extracted) 값이 0.5를 초과하는 등 모든 변수에 대해 수렴 타당성을 보여줍니다(표 5 참조 ). 표 6 에서 볼 수 있듯이 , 왼쪽과 주대각선 아래에 위치한 셀의 AVE 값이 주대각선의 값보다 작기 때문에 구성 요소 간의 상관 관계가 거의 또는 전혀 없습니다. 따라서 잠재 변수(자기 효능 결과)는 다른 구성 요소보다 항목과 더 많은 상호 작용을 가지며 모델의 발산 타당성은 허용 가능한 수준입니다. 온라인카지노 커뮤니티 구글상위노출 소액결제현금화 강남달토 강남레깅스룸 성인용품 성인용품 무료스포츠중계 무료스포츠중계 구글상위노출 11