HİPOTEZLERİN AMPİRİK TESTİ – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

Ödev, Proje, Tez, Rapor, Essay, Makale Yaptırma *** Ödev, Proje, Makale, Essay, Tez yaptırma, ve diğer talepleriniz konusunda yardım almak için bize mail adresimizden ulaşabilirsiniz. *** bestessayhomework@gmail.com *** Makale yazdirma fiyatları, Parayla makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, İngilizce Makale yazdırma, Profesyonel Makale Yazımı, İngilizce makale yazma siteleri, Makale yazdirma fiyatları, Essay Sepeti, Essay Sepeti ekşi, Bilkent Essay Yazdırma, Essay yazma sitesi, İngilizce essay yazanlar, İngilizce essay yazdırma, Essay ödevi, Üniversite ödev YAPTIRMA, İşletme ödev YAPTIRMA, En iyi ödev YAPTIRMA sitesi, Parayla ödev yapma, Parayla ödev yapma sitesi, Dış Ticaret ödev YAPTIRMA, Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum, bestessayhomework@gmail.com *** 0 (312) 276 75 93

HİPOTEZLERİN AMPİRİK TESTİ – Tez Hazırlatma – Tez Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Tez Örnekleri – Ücretli Tez Yazdırma – Tez Yaptırma Ücreti

26 Aralık 2022 Ampirik çalışma örnekleri Eğitimle ilgili hipotez örnekleri 0
Temiz Sayfa Modeli Nedir?

HİPOTEZLERİN AMPİRİK TESTİ

Ölçüm modelini onayladıktan sonra, değişkenler arasındaki nedensel ilişkileri analiz etmeye devam ederiz. Spesifikasyon, tanımlama, tahmin ve yorumlamanın tipik aşamalarını takip ettik.

Tanımlama aşaması, değişkenler arasında teorik akıl yürütmeye göre bağımlılık ilişkilerinin kurulmasını, başka bir deyişle teorik hipotezin bir denklem sistemine dönüştürülmesini içerir.

Bu araştırma, bir KM sisteminin yerleştirilmesini dışsal bir gizli değişken olarak ele almaktadır. İki içsel değişken vardır: bilgi ayırt edici yeterlilikler ve firma performansı. Hipotezi test etmek için iki yapısal model geliştirdik. Tam nedensel model gösterilmektedir.

Daha önce tüm değişkenler için ölçüm modellerinin iyiliğini kontrol etmiştik. Bununla birlikte, tüm gözlemlenebilir bireysel göstergelerin eksiksiz bir yapısal modele dahil edilmesi, büyük bir örneklem gerektirir. Bu sorunu çözmek için, yapısal modelleme için ölçüm göstergelerinin toplamlarını kullanan bileşik değişkenler kullanılır.

Bu şekilde, KM’nin bireysel boyutlarını ve bilgi ayırt edici yeterlilik yapılarını ölçmek için tek bir gösterge dikkate alındı: bu gizli değişkenlerin bir tahmini olarak toplaması kullanılarak, tüm gözlemlenebilir öğelerinin ortalaması vardır.

Tanımlama, modeli tahmin etmek için modelin parametrelerinin gözlemlenebilir değişkenler arasındaki varyans ve kovaryanstan türetilebileceğini ima eder. Her iki model de aşırı tanımlandığından, denklem sayısının modeli tahmin etmek için gerekli parametrelerden daha büyük olmasını gerektiren gerekli koşul sağlanır.

Yapısal modelin varsayımlarını sağladığımızda, tahmin edilen parametrelerin önem düzeyi ve yapısal denklemlerin güvenilirliğinin yanı sıra sonuçları da tahmin edebiliriz.

Bilgi ayırt edici yeterlilikler ve firma performansı arasındaki ilişki 

İlk olarak, tahmin edilen parametrelerin nedensel modelde anlamlı olup olmadığını test etmek için ölçüm modelinin uyumunu analiz ederiz. İlk nedensel modelin yapısal denkleminde, denklemde önerilen minimum değer olan 0.40’tan büyük ve istatistiksel olarak anlamlı (p < 0.001) pozitif bir katsayı (α = 0.64) elde ediyoruz. Tahmin edilen parametrelerin geri kalanı da önemlidir.

Bilgi ayırt edici yeterlik yapısının güvenirliği ile ilgili olarak, tüm göstergelerin R2 değerleri 0,50’den büyüktür. Ayrıca yapının bileşik güvenilirliği (0.858), 0.70’ten açıkça üstündür. Böylece ölçüm modeli, güvenilir ve geçerli ölçüm göstergeleriyle verilere uyar.

H1 hipotezi için yapısal modelin tahmini, yeterli küresel uyum indekslerini elde eder. Mutlak uyum ölçüleri (GFI = 0,9584; RMSEA = 0,0347; ki-kare değeri p = 0,5012), artımlı uyum ölçüleri (AGFI = 0,9306; BBNFI = 0,9591) ve cimri uyum ölçüsü (NC = 0,99) önerilen minimum değerleri karşılar.

Yapısal modelin güvenilirliği yüksektir (R2 = 0.381). Ampirik kanıt H1’i doğrular ve bilgi ayırt edici yeterliliklere atfedilebilen firma performansının yüksek açıklama kapasitesini kanıtlar.

Bilgi ayırt edici yeterliliklerin firma performansı üzerindeki doğrudan etkisini açıklamada tüm boyutlar önemli olsa da, firmanın bilgi stokunu dağıtma, yorumlama ve uygulama yeteneği daha önemli bir ağırlığa sahiptir. Bununla birlikte, tahmin edilen parametrenin büyüklüğü ve yapısal modelin güvenilirliği, her iki yapı arasındaki ilişkiyi değerlendirirken dikkate alınması gereken başka gizli değişkenlerin de olduğunu göstermektedir.


Psikoloji hipotez örnekleri
Eğitimle ilgili hipotez örnekleri
Hipotez örneği
Basit hipotez örnekleri
Ampirik çalışma örnekleri
Sağlıkla ilgili hipotez örnekleri
Hipotez Örnekleri ve çözümleri
Problem cümlesi ve hipotez örnekleri


KM, bilgi ayırt edici yeterlilikler ve firma performansı (h2) arasındaki ilişki

Ölçüm modelinin uyumuna atıfta bulunulduğu üzere, tahmin edilen parametrelerin nedensel modelde anlamlı olup olmadığını test etmek için faktör yükleri 0,40’tan büyük ve istatistiksel olarak anlamlıdır (p < 0,001). Bu nedenle, tüm göstergeler teorik yapılar üzerinde önemli bir ağırlığa sahiptir.

Yapısal model, H1 hipotezi için elde edilenden daha yüksek bir yüksek güvenilirliğe (R2 = 0.713) sahiptir. Bu, bilgi ayırt edici yeterlilikler ve BY yerleştirme derecesinin, yalnızca ilk değişkenin dikkate alındığı duruma göre firma performansındaki değişimi ortaklaşa daha iyi açıkladığı anlamına da gelir.

Ayrıca, yapısal denklemlerin katsayılarını gözlemleyerek, bilgi ayırt edici yeterliliklerin firma performansı üzerindeki doğrudan etkisi, H1 hipotezi için tahmin edilenle hemen hemen aynıdır.

BY’ye giriş derecesinin, ayırt edici yeterliliklerin bilgi birikimi üzerinde (0.814, p < 0.001) ve dolaylı olarak firma performansı üzerinde (0.549, p < 0.001) güçlü bir etkisi vardır. Teminat olarak, KM yerleştirme derecesinin firma performansı üzerinde önemli bir istatistiksel etkisi yoktur. Dolayısıyla ampirik kanıtlar H2’yi de doğrular.

Ayırt edici bilgi yeterliklerinin tüm boyutları önemlidir ve firma performansı üzerindeki doğrudan etkilerini açıklamada istatistiksel olarak anlamlıdır (p < 0.05). Ancak, H1’de sonuca vardığımız gibi, firmanın bilgi stokunu dağıtma, yorumlama ve uygulama yeteneği daha önemli bir ağırlığa da sahiptir.

İkinci hipotez için geliştirilen model, bilgiyi ayırt edici yetkinlikleri bilgi yönetimi ile firma performansı arasında aracı bir değişken olarak ortaya koymaktadır. Bu yapısal model, KM’yi üçüncü dereceden bir dışsal gizli değişken olarak kabul eder. KM ilkeleri ve uygulamaları, ikinci dereceden bir dışsal gizli değişken olarak da kabul edilir.

12 boyutu (P1-T1/P6-T6) dışsal gözlemlenebilir değişkenler olarak kabul edilir. Bilgi ayırt edici yeterlilikler, boyutları (K1-K5) içsel gözlemlenebilir değişkenler olarak, ikinci dereceden içsel bir gizli değişken olarak görülür. Son olarak, firma performansı içsel bir gözlemlenebilir değişken olarak da kabul edilir.

H2 hipotezi için yapısal modelin tahmini, mükemmel global uyum indeksleri gösterir. Mutlak uyum ölçüleri (GFI = 0,9488; RMSEA = 0,0682; ki-kare değeri p = 0,6049), artımlı uyum ölçüleri (AGFI = 0,9108 BBNFI = 0,9336) ve cimri uyum indeksi (NC = 1,61) önerilen minimum değerlerden de daha yüksektir.

KM’nin bilgi birikimi, ayırt edici yeterlilikler ve dolaylı olarak firma performansı üzerindeki etkisi, ilkelerin kabulünden (0.69, p < 0.001) çok uygulamalardan yararlanma (0.99, p < 0.001) ile açıklanmaktadır. Her iki ağırlığın da pozitif ve istatistiksel olarak anlamlı olduğu dikkate alındığında durum da farklılaşır.

Ayrıca, tüm bilgi yönetimi ilkeleri ve uygulamaları pozitiftir ve önemli faktör yüklerine sahiptir (p < 0.05), bu da bilgi varlıkları stokunun artırılmasındaki önemini de vurgulamaktadır.

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir