In order to assess the measurement

In order to assess the measurement model, exploratory factoranalysis (EFA) was conducted to assess the unidimensionality of itemsand constructs using principal components analysis with a promaxrotation.11 The EFA included all the items with the number of factorsspecified to be the number of latent constructs. The initial factormatrix indicated that all items loaded above 0.60 [17] on the intendedfactor except for one item from strategic view of warehouse. This itemwas dropped and a confirmatory factor analysis (CFA) was conductedto examine the measurement model. The CFA model fit was assessedin terms of four measures identified by authorities: root mean squareerror of approximation (RMSEA), standardized root mean squareresidual (SRMR), Tucker Lewis index (TLI or NNFI), and the adjustedgoodness-of-fit index (AGFI) [30,80]. The recommended target valuesfor each of these fit statistics and the corresponding values for thestudy measurement model are presented in Table 2.

結果 (繁體中文) 1:

為了評估在測量模型中，探索性因子
分析（EFA），以評價項目的單維
使用主成分分析用PROMAX和構建體
rotation.11的EFA包括所有的因素的數量的項
指定為所述數潛結構。初始因子
矩陣表示，裝載的所有項目以上0.60 [17]上的預期
因子除了從倉庫的戰略視圖一個項目。該項目
被丟棄，並進行了驗證性因素分析（CFA）
檢查測量模型。終審法院模型擬合評估
在當局確定了四個方面的措施：均方根
近似（RMSEA），標準化的根均方誤差
殘留（SRMR），塔克劉易斯指數（TLI或NNFI），以及調整後的
擬合優度指數（AGFI）[30,80]。建議的目標值
對於每個這些擬合統計和用於相應的值的
研究測量模型示於表2中。

結果 (繁體中文) 2:

為了評估測量模型，探索因數
進行分析（EFA）以評估專案的單維性
並使用 promax 的主要元件分析進行構造
11 全民教育包括所有因數數的專案
指定為潛在構造的數量。初始因數
矩陣表示，所有載入超過 0.60 [17] 的專案都位於預期
除倉庫戰略觀點中一項以外的因素。此專案
並進行了確認因數分析 （CFA）
以檢查測量模型。評估 CFA 模型適合度
在當局確定的四項措施方面：根均方
近似誤差 （RMSEA），標準化根均值平方
剩餘 （SRMR）、塔克·路易斯指數（TLI 或 NNFI）和調整後
擬合優度指數（AGFI）[30，80]。建議的目標值
對於每個擬合統計資訊和相應的值，
研究測量模型在表2中提出。

結果 (繁體中文) 3:

為了評估量測模型，探索性因素
進行分析（EFA）以評估項目的單向性
使用promax的主成分分析構造
輪換。11全民教育包括所有因素數量的項目
指定為潜在構造數。初始因素
矩陣表明，所有項目加載超過0.60[17]的預期
從倉庫的戰畧角度來看，除了一個項目以外的因素。這個項目
並進行了驗證性因素分析（CFA）
檢查量測模型。對CFA模型擬合進行了評估
根據當局確定的四項名額：均方根
近似誤差（RMSEA），標準均方根
殘差（SRMR）、塔克-路易斯指數（TLI或NNFI）和調整後的
擬合優度指數（AGFI）[30,80]。推薦的目標值
對於每個擬合統計資料和
研究量測模型見錶2。