Page 175 - Kukanja, Marko. 2017. Management kakovosti v prehrambnem gostinstvu: Zagotavljanje kakovosti ponudbe in lojalnosti gostov. Koper: Založba Univerze na Primorskem
P. 175
Empirična raziskava
go reducirano strukturno enačbo, ki se nanaša na kakovost, potrebno
gledati kot na »vmesno« stopnjo, preko katere eksterni dejavniki mene-
džmenta PGO vplivajo na lojalnost, ki predstavlja končni (želeni) rezul-
tat zagotavljanja kakovosti v PGO.
Tabela 38: Značilnosti spremenljivk na osnovi ocenjenih reduciranih strukturnih enačb
– zagotavljanje lojalnosti gostov
Spremenljivke Ocena parametrov Standardna napaka T-statistika 175
(strukturni koeficient)
PRIC 0.0947 –9.398
IZOB –0.890 0.0178 1.798
POGOVOR 0.0319 0.0316 2.648
PROGLJ 0.0837 0.0484 1.682
Errorvar.= 0.131, Rř = 0.471 0.0814
Pri presoji statistične pomembnosti strukturnih modelov se glede
na kazalnike primernosti običajno upoštevajo naslednji sklopi kriterijev
(Schumacker in Lomax, 2004, str. 81): globalna kriterija statistične po-
membnosti, in sicer hi-kvadratov preizkus in RMSEA (statistično nepo-
memben izid hi-kvadratovega preizkusa (p > 0,05) odraža skladnost pred-
postavljene in dejanske variančno-kovariančne matrike, medtem ko se za
sprejemljive vrednosti kazalnika RMSEA, ki odražajo ustreznost modela,
pogosto navajajo vrednosti, manjše ali enake 0,05); statistično pomembne
ocene posameznih parametrov modela (regresijskih oz. strukturnih koe-
ficientov); sprejemljiva smer in jakost ocenjenih vplivov preučevanih de-
javnikov. Sicer pa različni avtorji (Bollen, 1989; Schreiber, Nora, Stage,
Barlow in King, 2006; Ullman in Bentler, 2003) zagovarjajo uporabo šte-
vilnih alternativnih, predhodno že predstavljenih kazalnikov oz. indek-
sov primernosti modela, kot npr.: AGFI, PFI, AIC, GFI itd. Za razliko
od večine ostalih multivariatnih metod, kjer se predpostavlja, da so spre-
menljivke merjene brez napak, se pri strukturnih modelih ne soočamo z
enim samim preizkusom statistične pomembnosti. Poleg že omenjene ra-
znolikosti možnih kazalnikov primernosti strukturnih modelov njihovo
presojo pogosto otežujejo tudi razlike v predlogih sprejemljivih vrednos-
ti različnih kazalnikov (Schumacker in Lomax, 2004, str. 81). V spodnji
tabeli povzemamo predloge sprejemljivih vrednosti nekaterih kazalnikov
primernosti ter predstavljamo vrednosti našega (končnega) modela.
go reducirano strukturno enačbo, ki se nanaša na kakovost, potrebno
gledati kot na »vmesno« stopnjo, preko katere eksterni dejavniki mene-
džmenta PGO vplivajo na lojalnost, ki predstavlja končni (želeni) rezul-
tat zagotavljanja kakovosti v PGO.
Tabela 38: Značilnosti spremenljivk na osnovi ocenjenih reduciranih strukturnih enačb
– zagotavljanje lojalnosti gostov
Spremenljivke Ocena parametrov Standardna napaka T-statistika 175
(strukturni koeficient)
PRIC 0.0947 –9.398
IZOB –0.890 0.0178 1.798
POGOVOR 0.0319 0.0316 2.648
PROGLJ 0.0837 0.0484 1.682
Errorvar.= 0.131, Rř = 0.471 0.0814
Pri presoji statistične pomembnosti strukturnih modelov se glede
na kazalnike primernosti običajno upoštevajo naslednji sklopi kriterijev
(Schumacker in Lomax, 2004, str. 81): globalna kriterija statistične po-
membnosti, in sicer hi-kvadratov preizkus in RMSEA (statistično nepo-
memben izid hi-kvadratovega preizkusa (p > 0,05) odraža skladnost pred-
postavljene in dejanske variančno-kovariančne matrike, medtem ko se za
sprejemljive vrednosti kazalnika RMSEA, ki odražajo ustreznost modela,
pogosto navajajo vrednosti, manjše ali enake 0,05); statistično pomembne
ocene posameznih parametrov modela (regresijskih oz. strukturnih koe-
ficientov); sprejemljiva smer in jakost ocenjenih vplivov preučevanih de-
javnikov. Sicer pa različni avtorji (Bollen, 1989; Schreiber, Nora, Stage,
Barlow in King, 2006; Ullman in Bentler, 2003) zagovarjajo uporabo šte-
vilnih alternativnih, predhodno že predstavljenih kazalnikov oz. indek-
sov primernosti modela, kot npr.: AGFI, PFI, AIC, GFI itd. Za razliko
od večine ostalih multivariatnih metod, kjer se predpostavlja, da so spre-
menljivke merjene brez napak, se pri strukturnih modelih ne soočamo z
enim samim preizkusom statistične pomembnosti. Poleg že omenjene ra-
znolikosti možnih kazalnikov primernosti strukturnih modelov njihovo
presojo pogosto otežujejo tudi razlike v predlogih sprejemljivih vrednos-
ti različnih kazalnikov (Schumacker in Lomax, 2004, str. 81). V spodnji
tabeli povzemamo predloge sprejemljivih vrednosti nekaterih kazalnikov
primernosti ter predstavljamo vrednosti našega (končnega) modela.
