مدل یابی معادلات ساختاری، مدل یابی معادله ساختاری، شاخص نرم شده برازندگی

دانلود پایان نامه

791/0
4
ادراک کلی از عدالت
21-16
857/0
5
رضایت شغلی
26-22
767/0
6
تمایل به ترک شغل
29-27
882/0
3-6) روش تجزیه و تحلیل داده ها و اطلاعات
به منظور تحلیل داده ها و آزمون فرضیه های تحقیق از روش مدل یابی معادلات ساختاری استفاده شده است. مدل یابی معادلات ساختاری یک تکنیک چند متغیری و نیرومند از خانواده رگرسیون چند متغیری و به بیان دقیق تر بسط مدل خطی کلی است که به محقق امکان می دهد مجموع هایی ازمعادلات رگرسیون را به گونه همزمان مورد آزمون قرار دهد. مدل یابی معادلات ساختاری یک رویکردآماری جامع برای آزمون فرضیه هایی درباره روابط بین متغیرهای مشاهده شدهو مکنون است، که به عنوان تحلیل ساختاری کوواریانس، مدل یابی علّی و همچنین لیزرل نامیده شده است، اما اصطلاح غالب مدل یابی معادله ساختاری یا به طورخلاصه SEM می باشد. این واژه به یک سری مدل های عمومی اشاره می کند که شامل تحلیل عاملی تاییدی،مدل های ساختاری همزمان کلاسیک،تحلیل مسیر، رگرسیون چندگانه،تحلیل واریانسو سایر روش های آماری است. پس از معین شدن مدل، طرق متعددی برای برآورد نیکویی برازش کلی مدل با داده های مشاهده شده وجود دارد. به طور کلی چندین شاخص برای سنجش برازش مدل مورد استفاده قرار می گیرد ولی معمولاً برای تأیید مدل، استفاده از 3 تا 5 شاخص کافی است. در ادامه به توضیح چند شاخص مهم پرداخته می شود.
الف) معیار RMSEA
ریشه میانگین مجذورات تقریب می باشد. این معیار به عنوان اندازه تفاوت برای هر درجه آزادی تعریف شده است. مقدار RMSEA که به واقع همان آزمون انحراف هر درجه آزادی است، برای مدل هایی که برازندگی خوبی داشته باشد، کمتر از 05/0 است. مقادیر بالاتر از آن تا 08/0 نشان دهنده خطای معقولی برای تقریب در جامعه است. مدل هایی که RMAEA آن ها 1/0 یا بیشتر باشد برازش ضعیفی دارد.
ب) معیارهایCFI ، NNFI ،NFI
شاخص NFI شاخص بنتلر-بونت هم نامیده می شود. بنتلر و بونت ( 1980 ) مقادیر برابر یا بزرگ تر از 9/0 را در مقایسه با مدل صفر، به عنوان شاخص خوبی برای برازندگی مدل های نظری توصیه کرده اند، در حالی که برخی از محققان نقطه برش 8/0 را به کار می برند .شاخص دیگر ، شاخص تاکر-لویز است که در بیشتر موارد شاخص نرم شده برازندگی (NNFI) نامیده می شود. این شاخص مشابه NFI است اما برای پیچیدگی مدل جریمه می پردازد. چون دامنه این مدل محدود به صفرو یک نیست تفسیر آن نسبت به NFI دشوارتر است. شاخص CFI بزرگتر از 9/0 قابل قبول و نشانه برازندگی مدل است. این شاخص ازطریق مقایسه یک مدل به اصطلاح مستقل که در آن بین متغیرها هیچ رابطه ای نیست با مدل پیشنهادی مورد نظر، مقدار بهبود را نیز می آزماید. شاخص CFI از لحاظ معنا مانندNFI است با این تفاوت که برای حجم گروه نمونه جریمه می دهد.
ج) معیارهای AGFI , GFI
لیزرل یک شاخص نیکویی برازش (نسبت مجموع مجذورات تبیین شده توسط مدل به کل مجموع مجذورات ماتریس برآورد شده در جامعه) محاسبه می کند. این شاخص از لحاظ مطلوبیت به ضریب همبستگی شباهت دارد. هر دوی این معیارها بین صفر تا یک، متغیر هستند، گرچه از لحاظ نظری ممکن است منفی باشند (البته نباید چنین اتفاقی بیفتد؛ چرا که حاکی از عدم برازش قطعی مدل با داده هاست). هر چه AGFI و GFI به عدد یک نزدیک تر باشند، نیکویی برازش مدل با داده های مشاهده شده بیشتر است .
فصل چهارم