维度 KMO值 Cronbach's Alpha 资源整合能力 0.805 0.873 市场进入策略 0.783 0.859 技术创新 0.812 0.881 国际市场竞争力 0.798 0.865
框A。内部一致性是否?1的比例包括效应指标,即是基于反射模型吗?x设计要求是不是吗?2是丢失物品的百分比吗?x 3是否有关于如何处理丢失物品的描述?x 4内部一致性分析中的样本量是否足够?x 5是检查比例的单维性吗?即是因素分析还是应用IRT X模型?6中的样本量是否包含在单维性分析中?x 7是分别计算出每个(一维)(sub)比例x的内部一致性统计量?8研究的设计或方法中是否有重要缺陷?x统计方法是否是经典测试理论(CTT)的NA 9:Cronbach的Alpha是否计算出来?x 10的二分法得分:Cronbach的Alpha还是KR-20计算的?x 11 for irt:在全球级别上是否有拟合统计量的优点?例如χ2,可靠性x估计潜在特征值的系数((主题或项目)分离索引)
受访者 Q1 Q2 Q3 Q4 Q5 Q6 Q7 Q8 Q9 Q10 Q11 总计 1 3 2 2 3 2 3 3 1 2 1 2 24 2 4 4 3 2 2 4 3 2 2 2 2 30 3 3 2 4 3 3 3 4 2 1 1 3 29 4 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 3 2 33 5 2 3 3 2 2 3 4 2 2 1 2 26 6 3 2 2 2 2 3 3 2 2 2 1 24 7 3 3 2 4 3 4 4 3 2 1 1 30 总和 方差 11.66667 方差 0.333 0.571 0.809 0.571 0.285 0.238 0.285 0.476 0.333 0.619 0.476 4.52381 Cronbach's Alpha 0.673469
表号表标题 页码 表 1.1 员工离职率 6 表 3.1 Cronbach’s 信度 35 表 3.2 Cronbach’s 值结果 35 表 4.1 响应率 37 表 4.2 员工人口统计资料 38 表 4.3 受访者年龄分布 38 表 4.4 受访者学历 39 表 4.5 受访者员工经验 39 表 4.6 离职意向的平均值、标准差和百分比 40 表 4.7 组织承诺的平均值、标准差和百分比 41 表 4.8 工作满意度的平均值、标准差和百分比 42 表 4.9 激励的平均值、标准差和百分比 43 表 4.10 薪酬和福利的平均值、标准差和百分比 44 表 4.11 关联测量和描述性形容词 45 表 4.12 相关性变量之间的矩阵 46 表 4.13 描述性统计 47 表 4.14 Durbin-Watson 49 表 4.15 模型摘要 50 表 4.16 方差分析 51
表号 表格标题 页码 表 1.1 员工离职率 6 表 3.1 Cronbach’s 信度 35 表 3.2 Cronbach’s 值结果 35 表 4.1 回应率 37 表 4.2 员工人口统计资料 38 表 4.3 受访者年龄分布 38 表 4.4 受访者学历 39 表 4.5 受访者员工经验 39 表 4.6 离职意向的平均值、标准差和百分比 40 表 4.7 组织承诺的平均值、标准差和百分比 41 表 4.8 工作满意度的平均值、标准差和百分比 42 表 4.9 激励的平均值、标准差和百分比 43 表 4.10 薪酬和福利的平均值、标准差和百分比 44 表 4.11 关联测量和描述性形容词 45 表 4.12 变量之间的相关矩阵 46 表4.13 描述性统计 47 表 4.14 Durbin-Watson 49 表 4.15 模型摘要 50 表 4.16 方差分析 51
外骨骼系统正逐渐用于机器人辅助手术和神经功能障碍患者的康复。我们实验室开发了一种新型上肢 (UE) 外骨骼,可能用于我们实验室的机器人辅助手术和中风康复。本研究的目的是介绍通过处理 UE 关节的运动范围 (ROM) 来自愿控制 UE 外骨骼的方法。为 UE 外骨骼运动控制设计了同侧对同侧同步 (IIS) 控制和同侧对对侧镜像 (ICM) 控制机制。进行了 3D 模拟以验证运动学运动的机械设计。然后在六名健康受试者中验证了 ROM 控制的 UE 外骨骼的性能。UE 外骨骼在 2D 面板中执行绘图动作。将 UE 外骨骼创建的绘图与健康受试者创建的绘图进行比较,以确定绘图性能的准确性。进行了可靠性统计分析(Cronbach 检验)以确定受试者表现与 UE 外骨骼表现之间的评分者间一致性。结果显示,人体绘图与外骨骼绘图之间存在极好的一致性(Cronbach Alpha 值 = 0.904,p<0.01)。这项研究表明,可以处理 UE 关节的 ROM 以自愿控制 UE 外骨骼。UE 外骨骼可能用于机器人辅助骨科手术和 UE 康复训练。
简介。儿童通过对患者和父母进行的临床访谈,包括临床医生的摘要分数,是评估观察性强迫症(OCD)症状的非常好的工具。目标。我们提出了西班牙语版本的仪器,该仪器在对父母和患者的简短临床访谈中进行了评级。我们使用两个门诊样本提供了有关可靠性和有效性的数据。方法。翻译成西班牙语后,对墨西哥城两个临床环境的平均年龄为12.1(±2.7)的二十八名门诊患者(75%男性)的后背翻译和适应性。可靠性。为了评估Interater协议,访谈是由三个独立评估者录像和评分的,所有这些评估者都包括孩子和父母访谈。CY-BOC的总评分与K-SADS-PL诊断相关。结果。所有受试者的CY-BOC总分均为16.5±9.8。Cronbach的α系数为0.87; Pearson总CY-BOC评分与K-SADS-PL诊断的相关性为0.60(P≤0.05)。父母,年轻人和临床医生的类内相关系数分别为0.96、0.94和0.92。结论:CY-BOC的西班牙版本是一种可靠且有效的工具,对儿童和青少年OCD评估的临床医生和研究人员都有用。
注:括号中表示各变量的 AVE 平方根;Cronbach alpha = α;N = 594;** p < .01,* p < .05;大数据管理能力 = BMC;大数据人才能力 = BTC;绿色组织认同 = GOI;绿色产品创新 = NZGPrI;绿色流程创新 = NZGPcI;绿色管理创新 = NZGmI;面向净零经济的精益实践 = NZLP;面向净零经济的绿色实践 = NZGP;基于净零的绿色绩效 = NZBGP;绿色竞争优势 = GCA。
随着AI继续塑造新闻业,新闻记者必须具有足够的意识和对其能力和局限性的理解至关重要。意识意味着提供足够的信息和最新的日期,以帮助人们准备自己并采取积极的行动克服威胁。注册记者的看法各不相同。有些人认为可以将AI作为放大其工作而不是完全取代其工作的有力工具。其他人认为这是对工作安全的威胁。该研究的目的是研究尼日利亚西北部人工智能时代的注册记者对工作安全的看法。进行了描述性调查研究设计。该研究的人口包括从尼日利亚北部的各种媒体组织中选出的344(384)名记者。使用了整个人口。数据收集的工具是研究人员开发的人工智能时代(QJJSEAI)中关于记者工作安全的标题为5点评级量表。该仪器已由3位专家验证,并使用Cronbach Alpha对可靠性进行了测试,Cronbach Alpha的可靠性系数为0.86。使用平均值和标准偏差分析收集的数据,以回答研究问题并t检验以检验假设。建议媒体组织应投资全面的AI培训和再培训计划,以使记者拥有AI技术所需的技能。的结果表明,尼日利亚西北部的注册记者之间的人工智能(AI)意识很高,并且在AI辅助报告中学习新技能可确保人工智能时代的工作安全。
这项研究旨在从其教职员工的角度来确定苏丹卡布斯大学教育学院的组织免疫系统的现实。研究使用了描述性方法,(100)来自学院各个系的教职员工在2023年第一个学期做出了回应。使用两个轴的问卷,其中包括第一个(组织免疫),其三个维度,其三个维度,其非组织的组织学习,组织记忆和组织的忠诚度(组织忠诚度忠诚度),以及组织的忠诚度忠诚度,并有效地组织忠诚度,和规范组织忠诚度。该工具的工具Cronbach alpha的稳定系数(0.96)。结果表明,组织免疫与组织忠诚度与