Page 167 - Sedmak, Gorazd, in Almir Peštek, ur. 2015. Strateški aspekti upravljanja turističkom destinacijom / Strateški aspekti upravljanja turistične destinacije. Sarajevo / Koper
P. 167
liminarna provjera prikladnosti prikupljenih empirijskih podataka za
provedbu faktorske analize temeljila se na sagledavanju vrijednosti Kaiser-
Meyer-Olkinovog (KMO) pokazatelja adekvatnosti uzorka i Barlettovog
testa sferičnosti (KMO = 0,870; χ = 2113,942; p<0,001). Korištenjem
Kaiser-Gutmanovog pravila, koje sugerira zadržavanje faktora čije su
karakteristične vrijednosti veće od 1, izdvojena su četiri faktora koji
objašnjavaju 67,85 % ukupne varijanse (Tabela 1.).
Kako bi se provjerila dimenzionalnost četverofaktorske strukture
provedena je konfirmatorna faktorska analiza (eng. Confirmatory factor
analysis - CFA) u programu LISREL v.8.71. Stepen slaganja
pretpostavljenog modela s empirijskim podacima procijenjen je na temelju
vrijednosti sljedećih apsolutnih i inkrementalnih indeksa slaganja: hi-
kvadrat test, omjer hi-kvadrata i broja stepeni slobode, CFI (eng.
ComparativeFit Index), NNFI (Non-Normed Fit Index), RMSEA (eng.
Root MeanSquare Error Approximation) i SRMR (Standardized Root
MeanSquare).Vrijednosti CFI i NNFI jednake ili veće od 0,90 (Marsh, Balla i
McDonald, 1988), SRMR i RMSEA vrijednosti koje se kreću u rasponu od
0,05 do 0,10 (Brown i Cudeck, 1993) te omjer hi-kvadrata i broja stepeni
slobode manji od 5 upućuju na dobro slaganje modela s podacima. Rezultati
CFA ukazuju na djelimično slaganje pretpostavljenog modela s podacima
( = 423,18; = 129, < 0,01; = 3,28; "#$ = 0.94; NNFI =0.93;
!
RMSEA = 0.111; SRMR =0.07). Vrijednosti inkrementalnih indeksa (CFI i
NNFI), omjer ki-kvadrata i broja stepeni slobode te SRMR kreću se u
prihvatljivim granicama, dok se RMSEA nalazi iznad preporučene granice.
Nakon što je utvrđena reprezentativnost mjernog modela, pristupilo se procjeni
konvergentne i diskriminatorne valjanosti. Konvergentna valjanost
pokazuje u kojoj mjeri pojedini konstrukt, putem manifestnih varijabli
(indikatora), mjeri ono što je teorijski pretpostavljeno. Prema Fornell i
Larckeru (1981) konvergentna valjanost je prisutna ukoliko prosječna
izvedena varijansa (eng. Average variance extracted- AVE) za pojedini
konstrukt iznosi više od 0,5. Bagozzi i Yi (2012) navode da je
konvergentna valjanost također prisutna ukoliko je kompozitna
pouzdanost konstrukta veća od 0,7. Budući da su vrijednosti AVE i
kompozitne pouzdanosti za sva četiri latentna konstrukta veće od
preporučene donje granice (Tabela 1.), izvjesno je da je uvjet postojanja
konvergentne valjanosti zadovoljen. Standardizirana faktorska opterećenja
manifestnih varijabli nad pripadajućim faktorima se kreću od rasponu od
165
provedbu faktorske analize temeljila se na sagledavanju vrijednosti Kaiser-
Meyer-Olkinovog (KMO) pokazatelja adekvatnosti uzorka i Barlettovog
testa sferičnosti (KMO = 0,870; χ = 2113,942; p<0,001). Korištenjem
Kaiser-Gutmanovog pravila, koje sugerira zadržavanje faktora čije su
karakteristične vrijednosti veće od 1, izdvojena su četiri faktora koji
objašnjavaju 67,85 % ukupne varijanse (Tabela 1.).
Kako bi se provjerila dimenzionalnost četverofaktorske strukture
provedena je konfirmatorna faktorska analiza (eng. Confirmatory factor
analysis - CFA) u programu LISREL v.8.71. Stepen slaganja
pretpostavljenog modela s empirijskim podacima procijenjen je na temelju
vrijednosti sljedećih apsolutnih i inkrementalnih indeksa slaganja: hi-
kvadrat test, omjer hi-kvadrata i broja stepeni slobode, CFI (eng.
ComparativeFit Index), NNFI (Non-Normed Fit Index), RMSEA (eng.
Root MeanSquare Error Approximation) i SRMR (Standardized Root
MeanSquare).Vrijednosti CFI i NNFI jednake ili veće od 0,90 (Marsh, Balla i
McDonald, 1988), SRMR i RMSEA vrijednosti koje se kreću u rasponu od
0,05 do 0,10 (Brown i Cudeck, 1993) te omjer hi-kvadrata i broja stepeni
slobode manji od 5 upućuju na dobro slaganje modela s podacima. Rezultati
CFA ukazuju na djelimično slaganje pretpostavljenog modela s podacima
( = 423,18; = 129, < 0,01; = 3,28; "#$ = 0.94; NNFI =0.93;
!
RMSEA = 0.111; SRMR =0.07). Vrijednosti inkrementalnih indeksa (CFI i
NNFI), omjer ki-kvadrata i broja stepeni slobode te SRMR kreću se u
prihvatljivim granicama, dok se RMSEA nalazi iznad preporučene granice.
Nakon što je utvrđena reprezentativnost mjernog modela, pristupilo se procjeni
konvergentne i diskriminatorne valjanosti. Konvergentna valjanost
pokazuje u kojoj mjeri pojedini konstrukt, putem manifestnih varijabli
(indikatora), mjeri ono što je teorijski pretpostavljeno. Prema Fornell i
Larckeru (1981) konvergentna valjanost je prisutna ukoliko prosječna
izvedena varijansa (eng. Average variance extracted- AVE) za pojedini
konstrukt iznosi više od 0,5. Bagozzi i Yi (2012) navode da je
konvergentna valjanost također prisutna ukoliko je kompozitna
pouzdanost konstrukta veća od 0,7. Budući da su vrijednosti AVE i
kompozitne pouzdanosti za sva četiri latentna konstrukta veće od
preporučene donje granice (Tabela 1.), izvjesno je da je uvjet postojanja
konvergentne valjanosti zadovoljen. Standardizirana faktorska opterećenja
manifestnih varijabli nad pripadajućim faktorima se kreću od rasponu od
165
