표 6 HTMT를 사용한 구성의 판별 타당성
풀 사이즈 테이블
가설 테스트
만족스러운 수준의 측정 모델 분석을 마친 후 구조 모델 평가를 수행했습니다(그림 3 참조 ). Ali 등이 제안한 부트스트랩 기술(5,000개의 부트스트랩 하위 샘플)을 사용하여 가설을 조사했습니다. [ 3 ], Sarstedt et al. [ 80 ] [표 7 참조 ]. 구조적 모델은 처음에 예측 변수와 결과 변수 간의 공선성에 관해 평가되었습니다. 모든 경로 관계의 VIF 점수 범위는 1.06에서 1.19 사이였으며 이는 허용 가능한 공선성 수준을 나타내는 5 미만입니다[33], [ 80 ]. 표준 부트스트랩 절차에 따라 결과는 FB가 FWB 에 대해 0.333의 가장 크고 긍정적인 유의미한 영향을 미친 다음 FS의 유의미한 부정적인 영향을 및 FWB에 대한 의 긍정적인 유의미한 효과를 나타냅니다 . FB에 대한 효과를 조사하기 위해 FL 및 FS도 조사되었습니다. 결과는 FS가 FB에 유의미한 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다 . 반면 FB에 대한 FL의 효과는 미미했습니다 . 따라서 H1, H2, H3, H4가 지원되었습니다. 또한, 부트스트래핑 기법을 이용하여 매개가설을 조사하였다 [33], [ 80 ]. 연구 결과는 FB가 FS와 FWB 사이의 중요한 중재자였음에도 불구하고 FL과 FWB 사이의 중재자로서 조사되었을 때 FB는 중요하지 않았다는 . 따라서 H6은 지원되지만 H7은 지원되지 않습니다. 그러나 제어 변수 중 어느 것도 통계적으로 유의하지 않아 FWB에 대한 FL, FB 및 FS의 효과가 안정적임을 설명합니다.
그림 3
그림 3
5000 부트스트래핑을 사용한 가설 검정의 PLS-SEM 결과
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표 7 구조 모델 평가 및 가설
풀 사이즈 테이블
모델의 예측 정확도
다음으로, 모델의 표본 내 예측 능력을 R 2 , f 2 및 Q 2 로 검사했습니다 . 표 7 의 결과 는 4개의 제어변수를 포함하는 이론적 모델이 재무적 웰빙(FWB)의 28.3% 변동[즉 ]을 설명하며 이는 중간 수준에 가까운 것으로 간주됩니다. 예측 정확도 [ 12 ]. 연구 결과에 따르면 FB가 주요 변수로 보고되었으며 FWB 예측에는 FS와 FL이 그 뒤를 이었습니다. 본 연구에서는 FL, FB, FS 등 세 가지 예측변수만 고려했기 때문에 이러한 결과는 만족스럽다고 인정할 수 있다.
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