Page 202 - Biloslavo, Roberto, in Kljajić-Dervić, Mirela, 2016. Dejavniki uspešnosti managementa znanja. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 202
avniki uspešnosti managementa znanja: Primer trgovine v državi v razvoju
Slika 38: Modificiran strukturni model (standardizirani regresijski koeficienti).
202 Nenormirana mera ustreznosti modela (NNFI) oziroma tako imeno-
vani Tucker-Lewis Indeks lahko zavzame vrednosti 0 ≤ NNFI ≤ 1. V na-
šem primeru je vrednost NNFI = 0,99, kar pomeni, da je model ustrezen
glede na to merilo.
Za mero CFI velja podobno. V našem primeru je vrednost CFI = 1, kar
predstavlja ustrezen model.
Na podlagi matrike ostankov izračunamo meri Root Mean Squa-
re Residual (RMR) in standardizirani RMR (S RMR). Ta mera predsta-
vlja povzetek standardiziranih ostankov matrike, kjer velja, da vrednosti
S RMR < 0,05 pomenijo dobro ustreznost modela (Diamantopoulos in
Siguaw 2000, 87). V našem primeru znaša S RMR = 0,03 vrednosti, kar
predstavlja dobro ustreznost modela. Mera GFI lahko zavzame vrednosti
0 ≤ GFI ≤ 1. Absolutna mera sprejemljivosti modela in določena, velja pa
pravilo, da bližje kot je vrednost 1, boljša je ustreznost modela (Hair et al.
1998, 655). V našem primeru znaša GFI = 0,99, kar pomeni dobro ustre-
zen model.
Preglednica 39: Indikatorji ustreznosti modela.
Mera ustreznosti Vrednost v modelu Referenčna vrednost Splošna ustreznost
modela
χ2 (p vrednost) 0,671 p≥0,05 DA
RMSEA <0,05 RMSEA≤0,100 DA
CFI DA
NFI 1 > 0,95 DA
GFI 0,98 >0,95 DA
S RMR 0,99 >0,95 DA
NNFI 0,03 S RMR < 0,05 DA
IFI 0,99 > 0,95 DA
df > 0,95
1
13
Slika 38: Modificiran strukturni model (standardizirani regresijski koeficienti).
202 Nenormirana mera ustreznosti modela (NNFI) oziroma tako imeno-
vani Tucker-Lewis Indeks lahko zavzame vrednosti 0 ≤ NNFI ≤ 1. V na-
šem primeru je vrednost NNFI = 0,99, kar pomeni, da je model ustrezen
glede na to merilo.
Za mero CFI velja podobno. V našem primeru je vrednost CFI = 1, kar
predstavlja ustrezen model.
Na podlagi matrike ostankov izračunamo meri Root Mean Squa-
re Residual (RMR) in standardizirani RMR (S RMR). Ta mera predsta-
vlja povzetek standardiziranih ostankov matrike, kjer velja, da vrednosti
S RMR < 0,05 pomenijo dobro ustreznost modela (Diamantopoulos in
Siguaw 2000, 87). V našem primeru znaša S RMR = 0,03 vrednosti, kar
predstavlja dobro ustreznost modela. Mera GFI lahko zavzame vrednosti
0 ≤ GFI ≤ 1. Absolutna mera sprejemljivosti modela in določena, velja pa
pravilo, da bližje kot je vrednost 1, boljša je ustreznost modela (Hair et al.
1998, 655). V našem primeru znaša GFI = 0,99, kar pomeni dobro ustre-
zen model.
Preglednica 39: Indikatorji ustreznosti modela.
Mera ustreznosti Vrednost v modelu Referenčna vrednost Splošna ustreznost
modela
χ2 (p vrednost) 0,671 p≥0,05 DA
RMSEA <0,05 RMSEA≤0,100 DA
CFI DA
NFI 1 > 0,95 DA
GFI 0,98 >0,95 DA
S RMR 0,99 >0,95 DA
NNFI 0,03 S RMR < 0,05 DA
IFI 0,99 > 0,95 DA
df > 0,95
1
13
