104.3. [P3] Đánh giá mô hình đo lường kết quả: Mức độ chính xác (hội tụ và phân biệt)

104.3. [P3] Đánh giá mô hình đo lường kết quả: Mức độ chính xác (hội tụ và phân biệt)


0 , nan , #Đánh #giá #mô #hình #đo #lường #kết #quả #Mức #độ #chính #xác #hội #tụ #và #phân #biệt
+ Chuỗi video từ 104.1 tới 104.3 với 2 nội dung chính liên quan tới đánh giá mô hình đo lường kết quả (Reflective model) thuộc mô hình PLS – SEM: (i) Đánh giá mức độ tin cậy (reliability) và (ii) Đánh giá mức độ chính xác (validity)
+ Video này giới thiệu kỹ thuật đánh giá (i) mức độ chính xác về sự hội tụ (convergent validity) thông qua outer loading và AVE (Average variance extracted) và (ii) mức độ chính xác về sự phân biệt (discriminant validity) thông qua phân tích cross loading và HTMT. Video cũng giới thiệu với các bạn kỹ thuật sử dụng bootstrapping trong SmartPLS.
+ Cần xem 104.2 trước.
+ Download dữ liệu có tên “Chapter5_Brand Loyalty.csv” tại:
+ Download bảng câu hỏi tại:

Nguồn: https://daotaobanhang.edu.vn/

Xem thêm các Video cấu trúc dữ liệu khác tại: https://daotaobanhang.edu.vn/cau-truc-du-lieu

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *