Page 96 - Dissertation

басқа айнымалылардан қаншалықты ерекшеленетінін білдіреді [74,р. 2289].
Модельді бағалау кезінде 27- суретте көрсетілген.
PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) – бұл
құрылымдық теңдеулерді модельдеу әдісі, ол зерттеушілерге күрделі,
көпайнымалы деректерді талдауға мүмкіндік береді. Бұл әдіс әсіресе шағын
үлгілерде, қалыпты таралу талап етілмейтін жағдайларда және теориялық
модельдерді тексеруде пайдалы. PLS-SEM әдісі ақылды қала моделін талдау
үшін де кеңінен қолданылады, себебі бұл әдіс сандық және сапалық
факторларды біріктіріп, олардың өзара әсерін зерттейді.
Ақылды қаланы қабылдауға әсер ететін ішкі және сыртқы факторларды
талдау ақылды қаланың қаншалықты маңызды екенін көрсетеді. Сонымен
қатар, осы факторларды талдау олардың ақылды қалаға әсерін болжауға
мүмкіндік береді. Бұл ақылды қаланы тиімді басқаруға және өнімді жұмыс
істеуге оң әсер етеді.

Сурет 27 - PLS-SEM ақылды қала моделін талдау

Ескерту - Автор негізінде құрастырған

Факторлық талдау нәтижесінде 0,50-ден жоғары шкалалардың факторлық
жүктемелері алынды. KMO мәні 0,90-дан жоғары болды. Барлеттің сфералық
сынағы маңызды болды. Бұл тұжырым факторлық талдау үшін үлгі көлемі
жеткілікті екенін білдіреді. Барлық таразылар 50% - дан астам жалпы
дисперсияны түсіндіреді. Таразылар үшін кюретаж және орын ауыстыру
мәндері 2 мен +2 арасында анықталды. Бұл тұжырым сонымен қатар

96