샘플링 및 데이터 수집
본 연구의 대상 응답자는 월 소득이 약 RM 5,000 이하인 말레이시아 시민이었습니다. 말레이시아 통계부에 따르면 [ 18 ] 말레이시아에서 가장 많은 인구가 클랑 밸리에 살고 있습니다. 말레이시아 인구의 대다수가 이 지역에 살고 있기 때문에 클랑 계곡을 조사하는 것이 이 연구에 적합합니다. 표본 구성의 특성을 고려하면 확률표본추출법을 적용하는 것은 현실적이지 않다. 학자들은 비확률 샘플링을 사용하여 설문조사를 주의 깊게 실행하면 설문조사 전에 정해진 특정 기준에 따라 응답자를 선택하면 표본의 대표 그룹을 얻을 수 있다고 설명합니다[ 77 ]. 이에 교육수준과 저소득층이라는 두 가지 기준을 설정한 목적적 샘플링 기법에 따라 설문지를 대상 응답자에게 배포하였다. 설문조사 기간 동안 총 467개의 설문지가 접수되었습니다. 설문지의 누락된 값으로 인해 55개의 응답을 폐기하여 총 412개의 설문지를 사용 가능한 응답으로 만들었습니다.
추정방법
본 연구의 개념모형은 공분산 기반 제곱 구조 방정식 모델링(CB-SEM) 기법이 아닌 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 사용하여 분석되었다. PLS-SEM은 탐색적 연구의 적합성, 목표 예측, 비정규 데이터 처리의 유연성 및 작은 표본 크기와 같은 CB-SEM에 비해 비교 우위를 수반합니다[ 35 , 80 ]. 본 연구는 금융복지 등 주요 변수를 예측하고 설명하는 것을 목표로 하기 때문에 PLS-SEM 기법이 매우 적합하다. 또한, 모든 샘플 크기 및 분산 데이터와 관련하여 PLS-SEM 방법은 뛰어난 통계적 검정력을 얻습니다 [ 32 , 33 , 34 ]. 본 연구 에서는 모델 분석을 위해 SmartPLS 3.3.2[ 72 ]를 사용하였고, SPSS v23을 사용하여 각각 기술 분석과 F-검정을 수행하였다.
우리는 Hair et al.에서 권장하는 2단계 절차에 따라 연구 모델을 분석했습니다. [ 36 , 37 ]. 첫 번째 단계에서는 종합신뢰도, 수렴타당도, 판별타당도를 바탕으로 측정척도를 검토한다. 측정 모델이 벤치마크 값을 만족하면 두 번째 단계에서 구조 모델의 가설 테스트, 예측 정확도를 평가합니다. Hairet al. [ 36 , 37 ] R 2 , f 2 및 교차 검증 중복성 Q 2 와 같은 모델 예측을 평가하는 전통적인 측정 기준은 샘플 그룹 내(샘플 내 예측) 내 예측 정확도에 관한 결과만 제공하는 반면, 외부에서는 표본 예측 정확도 평가는 응답자 표본 그룹을 넘어서는 연구 모델의 예측 능력을 설명합니다[ 83 ]. SEM에서 표본 내 예측만으로는 이론적 모델의 예측 정확도에 대한 결론을 내리기에 충분하지 않습니다. 따라서 우리는 Shmueli et al.에서 PLS 예측 기술을 사용했습니다. [ 83 ] 연구 모델의 표본 외 예측 정확도를 평가합니다.
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