Page 196 - Biloslavo, Roberto, in Kljajić-Dervić, Mirela, 2016. Dejavniki uspešnosti managementa znanja. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 196
avniki uspešnosti managementa znanja: Primer trgovine v državi v razvoju
čene pa ne. Pomembno se je zavedati, da razlage mer ustreznosti ne more-
mo obravnavati popolnoma ločeno od teoretične podlage modela, saj ta še
vedno predstavlja trdno osnovo za njegovo uveljavitev. Avtorja svarita, naj
modelov ne ocenjujemo zgolj na osnovi podatkov, brez upoštevanja teore-
tičnega ozadja.
Splošna sprejemljivost modela
Namen ovrednotenja splošnega dela modela je določitev stopnje, do kate-
re je model (kot celota) skladen z empiričnimi podatki. Pri ovrednotenju
splošne sprejemljivosti modela ugotavljamo tudi, kako se predvideni model
sklada z razpoložljivimi empiričnimi podatki. Model bo ovrednoten z več
merami ustreznosti, za katere bodo v nadaljevanju podane tudi okvirne re-
ferenčne vrednosti. Preglednica 37 prikazuje ovrednotenje modela z vidika
196 več izbranih mer oziroma indikatorje ustreznosti modela.
Preglednica 37: Indikatorji ustreznosti modela.
Mera ustreznosti Vrednost v modelu Referenčna vrednost Splošna ustreznost
modela
χ2 (p vrednost) 0,001 p≥0,05 NE
RMSEA <0,07 RMSEA≤0,100 DA
CFI 0,97 DA
NFI 0,95 > 0,95 DA
GFI 0,97 >0,95 DA
S RMR 0,06 >0,95
NNFI 0,91 S RMR < 0,05 malo čez mejo
IFI 0,97 > 0,95 DA
Chi 34,9 > 0,95 DA
df
13
Hi-kvadrat χ2 statistika ali pri χ2 testu je tradicionalna mera za ocenje-
vanje splošne ustreznosti modela in se uporablja za preverjanje ničelne do-
mneve, ki predstavlja, da je implicitna kovariančna matrika enaka vzorčni
kovariančni matriki. Cilj testa je torej (nneašovpr e<č i0n,0i5č)elpnoemdoenmi,ndevaemHood.eDl enje-
stvo, da smo ovrgli ničelno domnevo
ustreza podatkom od popolnosti. Diamantopoulos in Siguaw (2000, 62)
tudi iz tega razloga pravita, da χ2 ni najboljša mera splošne sprejemljivosti
modela, poudarjata pa, da moramo pri njegovi obravnavi vzeti v obzir tudi
kombinacijo vrednosti testa in stopinj prostosti (angl. Degrees of Freedom,
df), kjer je indeks spremenljiv, če je manjši od 5 (Marsh in Hocevar 1985).
Razmerje χ2/df v našem primeru znaša 2,68. Vendar pa na podlagi tega še
vedno ne moremo sklepati o dobri sprejemljivosti modela zaradi zavrnitve
ničelne domneve.
čene pa ne. Pomembno se je zavedati, da razlage mer ustreznosti ne more-
mo obravnavati popolnoma ločeno od teoretične podlage modela, saj ta še
vedno predstavlja trdno osnovo za njegovo uveljavitev. Avtorja svarita, naj
modelov ne ocenjujemo zgolj na osnovi podatkov, brez upoštevanja teore-
tičnega ozadja.
Splošna sprejemljivost modela
Namen ovrednotenja splošnega dela modela je določitev stopnje, do kate-
re je model (kot celota) skladen z empiričnimi podatki. Pri ovrednotenju
splošne sprejemljivosti modela ugotavljamo tudi, kako se predvideni model
sklada z razpoložljivimi empiričnimi podatki. Model bo ovrednoten z več
merami ustreznosti, za katere bodo v nadaljevanju podane tudi okvirne re-
ferenčne vrednosti. Preglednica 37 prikazuje ovrednotenje modela z vidika
196 več izbranih mer oziroma indikatorje ustreznosti modela.
Preglednica 37: Indikatorji ustreznosti modela.
Mera ustreznosti Vrednost v modelu Referenčna vrednost Splošna ustreznost
modela
χ2 (p vrednost) 0,001 p≥0,05 NE
RMSEA <0,07 RMSEA≤0,100 DA
CFI 0,97 DA
NFI 0,95 > 0,95 DA
GFI 0,97 >0,95 DA
S RMR 0,06 >0,95
NNFI 0,91 S RMR < 0,05 malo čez mejo
IFI 0,97 > 0,95 DA
Chi 34,9 > 0,95 DA
df
13
Hi-kvadrat χ2 statistika ali pri χ2 testu je tradicionalna mera za ocenje-
vanje splošne ustreznosti modela in se uporablja za preverjanje ničelne do-
mneve, ki predstavlja, da je implicitna kovariančna matrika enaka vzorčni
kovariančni matriki. Cilj testa je torej (nneašovpr e<č i0n,0i5č)elpnoemdoenmi,ndevaemHood.eDl enje-
stvo, da smo ovrgli ničelno domnevo
ustreza podatkom od popolnosti. Diamantopoulos in Siguaw (2000, 62)
tudi iz tega razloga pravita, da χ2 ni najboljša mera splošne sprejemljivosti
modela, poudarjata pa, da moramo pri njegovi obravnavi vzeti v obzir tudi
kombinacijo vrednosti testa in stopinj prostosti (angl. Degrees of Freedom,
df), kjer je indeks spremenljiv, če je manjši od 5 (Marsh in Hocevar 1985).
Razmerje χ2/df v našem primeru znaša 2,68. Vendar pa na podlagi tega še
vedno ne moremo sklepati o dobri sprejemljivosti modela zaradi zavrnitve
ničelne domneve.
