Стресс на работе и индивидуальное творчество: протокол структурного моделирования уравнений с частичными наименьшими квадратами на основе экрана для рабочих мест с поддержкой ИИ

Yeongjin Kim; Marko Majer; Cheong Kim

doi:10.3791/72294

Исследовательская статья

Стресс на работе и индивидуальное творчество: протокол структурного моделирования уравнений с частичными наименьшими квадратами на основе экрана для рабочих мест с поддержкой ИИ

DOI:

10.3791/72294

⸱

21 июля 2026 г.

Yeongjin Kim¹ , Marko Majer² , Cheong Kim¹^,³

¹Seoul Business School, ASSIST University, ²Graduate Management Studies, Franklin University Switzerland, ³Department of Management Information Systems, Dong-A University

В этой статье

Краткое содержание

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В данном исследовании представлен протокол структурного моделирования уравнений с использованием опроса с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM) на основе скрининга для тестирования посредничества и модерации, проведения диагностики с использованием общих методов, интерпретации простых наклонов и оценки прогностической значимости в исследованиях на рабочих местах с ИИ.

Аннотация

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Растущее использование искусственного интеллекта (ИИ) в организациях меняет требования сотрудников к работе, восприятие лидерства и возможности для творчества. Опираясь на модель Job Demands–Resources (JD–R) и теорию социального обучения, это исследование изучает, опосредуют ли восприятие этического лидерства сотрудниками связь между рабочим стрессом и индивидуальной креативностью, а также усиливает ли организационная ИИ встраиваемость этой связи. Используя моделирование структурных уравнений с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM) с 5 000 повторных выборок, результаты показывают, что стресс на работе негативно влияет на восприятие этического лидерства, тогда как восприятие этического лидерства положительно влияет на креативность. Стресс на работе не был напрямую связан с творчеством; Вместо этого восприятие этического лидерства служило значимым косвенным путём. Кроме того, встраиваемость ИИ в организации укрепила связь между восприятием этического лидерства и творчеством. Эти результаты свидетельствуют о том, что креативность в рабочих местах с ИИ формируется не столько технологиями, сколько организационными психологическими механизмами. Организациям, стремящимся повысить креативность в период цифровой трансформации, следует управлять стрессом на работе и создавать этичные лидерские среды, а не сосредотачиваться исключительно на внедрении ИИ. Этот протокол использует эмпирическую модель как проверенный пример для демонстрации воспроизводимого рабочего процесса от обследования к PLS-SEM.

Введение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Искусственный интеллект (ИИ) изменил то, как сотрудники выполняют свою работу, понимают характер своих рабочих требований и выявляют возможности для творчества, поскольку организации начинают внедрять ИИ для поддержки принятия решений, автоматизации и ^{координации} 1,2,3,4. Возможности с поддержкой ИИ могут расширить объем доступной информации и поддерживать эксперименты, но сами по себе не поощряют людей к творческому^{ведению} ^5,6. Вместо этого творческое поведение сотрудников зависит от их восприятия легитимности экспериментов, справедливости обращения с ошибками и поддержки^{руководителей} ^7,8. Этот протокол определяет креативность как процесс, основанный на восприятии, в организационной психологии, а не как технологический продукт, при этом позволяя процессу от найма до вывода быть повторяемым и^{прозрачным 9}. Процедура не снимает и не наблюдает участников в лаборатории, но интересующее явление всё же является поведением, поскольку сотрудники реагируют на стресс на работе, разбираются в социальной информации и развивают творческие реакции на рабочие ситуации, наполненные ИИ. Таким образом, поведенческий масштаб рассматривается через измеримое поведение на рабочем месте и интерпретативные конструкции, связанные с креативностью, восприятием лидерства и контекстуальной реакцией, связанной с ИИ, а не с физическим^{поведением} ^6,10.

Рабочие места с интеграцией ИИ определяются как рабочие среды, в которых сотрудники воспринимают ИИ как повторяющуюся часть координации работы, поддержки принятия решений, оценки и решения проблем, а не как случайный необязательный инструмент. Эта концепция уже, чем широкая цифровая трансформация, отличается от внедрения ИИ как вводного этапа, отличается от зрелости ИИ на этапе внедрения и отличается от возможностей ИИ как технической компетентности. Поскольку сотрудники могут не знать объективного объёма использования ИИ во всех функциях, конструкция рассматривается как воспринимаемая институциональная вложённость ИИ, что соответствует модели восприятия этического лидерства и индивидуального^{творчества} 1,4,11,12.

Этот протокол устраняет три взаимно поддерживающих пробела. Во-первых, меньше известно о том, что считается этическим лидерством в рабочих средах, встроенных на ИИ, и как восприятие этического лидерства связано со стрессом на работе в контексте творчества. Эта связь важна, потому что влияние стресса на работе на креативность варьируется при рассмотрении контекста и^{интерпретации} ^13,14. Во-вторых, хотя исследования креативности в рабочих местах с ИИ часто рассматривали ИИ как инструмент или показатель его внедрения, меньше доказательств того, как встроенная ИИ в организации формирует поведенческие реакции на сигналы лидера или интерпретации неопределённости, связанной^{с ИИ} ^4,11,12. В-третьих, исследования, использующие данные опросов в организационной психологии, часто сводят всё — от найма и скрининга до измерения конструкций, подготовки данных и последующего медиационного моделирования структурных уравнений с частичными наименьшими квадратами (PLS-SEM) в краткие описания, хотя важны для рассмотрения валидность измерений, дискриминантная валидность, коллинеарность и предиктивная^{релевантность} 15,16,17^,¹⁸. Авторы делают этот рабочий процесс видимым в этой процедуре, сокращая 342 начала опроса до 310 полезных случаев, разделяя конструктивные блоки, тестируя полную коллинеарность с VIF и порогом 3.3, тестируя прямые, косвенные и интерактивные эффекты с помощью 5 000 загрузочных перевыборок, и, наконец, включая PLSpredict в качестве экрана предиктивной^{релевантности} 15,16,18,19.

Таким образом, основной вклад является методологическим. Модель Job Stress-Ethical Leadership-Creativity сохранена в качестве рассматриваемого примера, но основной вклад заключается в том, чтобы обычно скрытые аналитические решения стали видимыми: скрининг на соответствие, удержание кодов товаров, разделение конструкций, валидация измерений, диагностика коллинеарности и общих методов, bootstrapping, декомпозиция эффектов, интерпретация простого уклона и оценка PLSpredict 15,18,19. Следуя модели Job Demands-Resources^20,21, стресс на работе требует когнитивных и эмоциональных ресурсов, необходимых для творческого взаимодействия, тем самым влияя на^{креативность 9}. Сотрудники сосредотачивают свои усилия на создании новых и уникальных решений с помощью когнитивной гибкости, экспериментов и новых методов работы. У них меньше времени на генерацию идей, когда они сталкиваются с длинными сроками в нестабильной рабочей среде, и обычно сосредотачиваются на предотвращении ошибок и выполнении задач¹³^, ¹⁴. Не весь стресс вредит творчеству, и определённые уровни сложности могут способствовать формированию идей среди людей, которым предоставляется автономия в задаче и социальная поддержка на рабочем^{месте 13,22}. В отличие от этого, длительное давление может привести к негативным отношениям.

Соответственно, авторы выдвигают гипотезу, что стресс на работе негативно связан с индивидуальной креативностью (H1). Стресс на работе также может влиять на то, как некоторые сотрудники воспринимают социальное окружение. В периоды перемены и стресса у сотрудников может развиться повышенная чувствительность к сигналам справедливости, поддержки и^{отзывчивости 8}. Задержка с руководством или непоследовательное принятие решений с этой точки зрения может рассматриваться как плохая координация в одном контексте и как пренебрежение в другом. Ключ в том, что когда люди находятся под стрессом, они склонны уделять больше внимания тому, что лидеры им сигнализуют, и поэтому в ситуациях без видимой справедливости и поддержки они с большей вероятностью формируют негативные^{интерпретации} ^8,10. Далее авторы выдвигают гипотезу, что стресс на работе негативно связан с восприятием сотрудниками этического лидерства (H2). Восприятие этического лидерства — это то, как сотрудники воспринимают своего лидера как справедливого, честного, открытого и обладающего хорошими моральными^{ценностями 10}^, ²³^, ²⁴. С точки зрения теории социального обучения, восприятие этического лидерства указывает, будут ли сотрудники использовать свой голос, рисковать и пробовать новое или проводить^{эксперименты 7}. Сотрудники будут с большей вероятностью вносить предложения по новым способам работы и пробовать новые идеи, когда считают своего лидера этичным. Справедливые и заслуживающие доверия лидеры создадут больше возможностей для сотрудников участвовать в дискреционном творческом^{поведении 6}^, ⁷ ^и ¹⁰.

Соответственно, авторы выдвигают гипотезу, что восприятие этического лидерства сотрудниками положительно связано с индивидуальным творчеством (H3). Модель также вводит косвенный путь, при котором восприятие этического лидерства опосредует влияние стресса на работе на индивидуальное творчество. Стрессовые влияния на креативность кажутся непоследовательными и подразумевают, что отношения не являются^{простыми 14,22}. Два сотрудника могут подвергаться одинаковому стрессу, но один может продолжать воспринимать лидера как этичного, а рабочее место — как достаточно безопасное для обмена идеями. Другой сотрудник может перестать делиться идеями, если считает лидера неэтичным или чувствует себя несправедливым ^6,7. Этот путь указывает на влияние социальной интерпретации и предполагает, что сосредоточение исключительно на прямом влиянии стресса на работе на творческую продуктивность может быть недостаточным.

Авторы также выдвигают гипотезу, что восприятие этического лидерства сотрудниками опосредуют связь между стрессом на работе и индивидуальным творчеством (H4). Встраиваемость ИИ в организации связана с рабочими условиями, где ИИ используется для посредничества, оценки и поддержки работы^{сотрудников} ^1,25,26. Институциональные среды с интегрированным ИИ расширяют доступ сотрудников к информации, сокращают время, необходимое для выполнения работы, и предоставляют больше возможностей для рекомбинирования идей. В то же время они могут вызвать вопросы о том, кто или что будет привлечено к ответственности, какие типы оценок будут проводиться и какие формы экспериментирования^{допустимы 27}. В подобных ситуациях сотрудники, скорее всего, будут больше обращать внимание на этические лидерские сигналы при оценке того, являются ли эксперименты с ИИ, толерантность к ошибкам и генерация идей с помощью ИИ легитимны и^{безопасны} 11,30,31. Таким образом, авторы предсказывают, что встроенность организационного ИИ повысит значимость восприятия этического лидерства для индивидуального творчества.

Соответственно, авторы выдвигают гипотезу, что встраиваемость ИИ в организацию смягчает связь между восприятием этического лидерства сотрудниками и индивидуальной креативностью, так что положительная связь становится сильнее при высокой вложённости ИИ в организацию (H5). Этот протокол разработан для поведенческих исследователей, изучающих самосообщаемое поведение на рабочем месте и его социальную интерпретацию, когда прямое наблюдение непрактично или этически необоснованно. Рукопись вносит вклад в три направления. Во-первых, он отходит от традиционного понимания творчества в рабочих местах с ИИ как проявления технологических результатов и технико-научных знаний и представляет этот процесс как основу восприятия как процесс организационной^{психологии} ^6,9. Во-вторых, он расширяет этот аргумент, показывая, что восприятие этического лидерства опосредуют связь между рабочим стрессом и индивидуальной креативностью, а взаимосвязь между восприятием этического лидерства и креативности модерируется организационной ИИ ^4,10,14. В-третьих, вводятся скрин-опрос и процедура PLS-SEM для оценки процессов медиации и^{модерации 15}^, ¹⁸^, ¹⁹. Её преимущество — сделать скрытые решения видимыми, включая скрининг трудоустройства, разделение конструкций, проверку валидности и коллинеарности, бутстреппинг, разложение эффектов, интерпретацию модерации, анализ PLSpredict и осторожную интерпретацию пересечений отношений.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Процесс исследований следовал всем этическим протоколам для исследований с участием людей. Вся информация об участниках была собрана анонимно с помощью онлайн-опроса и цифровых процедур информированного согласия. Не собиралась никакая информация, указывающая на участника, и видео с ним не записывалось. Всем участникам был представлен цифровой экран с информированным согласием перед началом опроса. Экран объяснял академическую цель исследования: участие было добровольным, ответы сохранялись в секрете, а данные использовались исключительно в исследовательских целях. Участники, которые не признавали информированное согласие, были исключены из опроса до представления любого из них. Информация об этическом одобрении или освобождении должна быть указана в этическом заявлении в соответствии с требованиями подающего учреждения. Визуальный элемент этого протокола предназначен для представления этих шагов в виде видеодемонстрации на экране набора, согласия, скрининга, обработки деидентифицированных данных, создания моделей SmartPLS, бутстрэппинга, декомпозиции эффектов и оценки PLSpredict, а не как дополнительная фигура рабочего процесса. Последовательность таблиц имитирует последовательность шагов из видеодемонстрации. Таблица 1 определяет образец, сохранившийся после набора, согласия, скрининга и проверки качества. Основа для измерения конструктивных блоков приведена в Таблице 2. Таблицы 3–5 отражают качество измерений, дискриминантную валидность и диагностику коллинеарности. Таблица 6 содержит результаты проверки гипотез. Таблица 7 показывает разложение прямых и косвенных эффектов. Таблица 8 — это контрольная точка PLSpredict. Таким образом, таблицы 1–8 отражают след результатов от входа в опрос до статистического вывода для экранного рабочего^{процесса 15,18}. Все платформы и инструменты, использованные в этом исследовании, перечислены в Таблице материалов.

Исследовательская модель

В рассматриваемом примере восприятие этического лидерства опосредует влияние стресса на работе на индивидуальное творчество, а встроенность ИИ в организации смягчает влияние восприятия этического лидерства на индивидуальное творчество. На рисунке 1 представлена концептуальная модель, в которой H4 относится к влиянию восприятия этического лидерства как косвенного пути, а H5 — на модерирование восприятия этического лидерства через встроенность ИИ в организации. Цель модели — не показать причинную модель, а показать рабочий процесс медиации и модерации на экране.

figure-protocol-1
Рисунок 1: Концептуальная модель. Диаграмма показывает рабочий стресс (JS) как предиктор, восприятие этического лидерства (EL) — медиатором, индивидуальная креативность (IC) — результатом, а интегрированность организационного ИИ (OA) — модератором отношений EL–IC. Сплошные стрелки обозначают предполагаемые прямые пути, опосредованный путь — JS > EL > IC, а термин взаимодействия представляет EL × OA > IC. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы увидеть увеличенную версию этой фигуры.

Исследовательские данные

Для сбора анонимных ответов от штатных сотрудников целевой группы на рабочем месте используются интернет-система набора участников и система опросов на базе интернета. Фильтры должны быть установлены перед запуском, а для подтверждения соответствия перед демонстрацией конструктивных блоков следует использовать элемент опроса. Ответы участников, не давших согласия, неподходящих респондентов и ответы, не прошедшие проверку качества, исключаются до анализа. В рассматриваемом примере авторы получили 310 действительных завершённых опросов из первоначальных 342 начинающих после проверки статуса занятости и контроля качества. В таблице 1 представлена демографическая информация для окончательной действительной выборки.

Таблица 1: Описательные характеристики выборки (n = 310). Таблица суммирует оставшихся респондентов по демографическим и трудоустройственным характеристикам после согласия, скрининга на соответствие и исключения по контролю качества; n обозначает размер выборки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Меры

Семибалльная шкала Ликерта используется для всех пунктов (1 = сильно не согласен; 7 = полностью согласен). Опрос включает блоки измерения стресса на работе, восприятия этического лидерства, индивидуального творчества и интегрирования ИИ в организации. Сохраняйте коды элементов при проектировании и экспорте опроса, чтобы каждый измеренный индикатор мог быть сопоставлен с соответствующей латентной переменной при спецификации модели. Полный набор измерительных элементов и источников приведён в таблице 2.

Таблица 2: Элементы измерения и источники. В этой таблице приведены вопросы анкеты, задания по конструкции и источники масштаба. Сокращения: JS = рабочий стресс; EL = восприятие этического лидерства; IC = индивидуальное творчество; OA = встроенность ИИ в организации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы скачать эту таблицу.

Перед импортом данных в программное обеспечение PLS-SEM исследователям следует экспортировать готовый набор данных в .csv формате. Имена, адреса электронной почты, IP-адреса и другие прямые идентификаторы следует удалить из экспорта, чтобы предотвратить непреднамеренное раскрытие информации об участниках. Экспортированный файл следует проверить на наличие пропущенных значений, неудачных ответов на скрининг, прямых линий, неудачных проверок внимания и ошибок с именами переменных. Должны сохраняться только очищенные индикаторные и управляющие переменные, требуемые моделью. Начальное начало обследования, окончательная действительная выборка, диапазоны надёжности, диапазон AVE, структурный диапазон VIF и настройка bootstrap resampleling должны быть зафиксированы для последующего отчёта.

Аналитический рабочий процесс PLS-SEM

Для анализа гипотез исследователям следует использовать PLS-SEM. В SmartPLS 4.1 новый проект создаётся путём импорта очищенного файла .csv. Латентные конструкции должны быть размещены на модельном холсте, а сохранённые индикаторы — для JS, EL, IC и OA. Эти прямые пути можно нарисовать на модельном холсте; косвенный путь может быть зададен как JS > EL > IC, а также как OA × EL > IC. Исследователям следует запустить алгоритм PLS, прежде чем оценивать структурные пути. В SmartPLS перейдите в Calculate > PLS Algorithm и обратите внимание на настройки оценки, включая схему взвешивания путей, максимальное количество итераций и критерий остановки, если он предоставлен. После выполнения алгоритма PLS учёные должны оценить значения Кронбаха по альфа, композитной надёжности, AVE, внешним нагрузкам, коэффициентам Форнелля-Ларкера, HTMT и значениям^VIF 17,18,19. Результаты оценки надёжности, валидности и коллинеарности приведены в таблицах 3–5. Авторам рекомендуется провести полный тест коллинеарности для проверки возможного искажения распространённого метода. Структурные значения VIF следует рассматривать как диагностический индикатор возможного смещения одного источника, а не как индикатор устранения смещения по одному источнику.

Протокол отличает внешние модели VIF от структурных/полных колинеарных VIF. Если внешний VIF превышает 3,3, но остаётся ниже 5,0, это значение следует рассматривать как потенциальную проблему коллинеарности на уровне индикатора, а не рассматривать как распространённую диагностику смещения. Полные коллинеарные ВИФ интерпретируются отдельно как диагностический скрининг с одним источником, а не как доказательство того, что распространённое смещение методов^{было устранено} 15,18,19. Диагностика качества измерений и коллинеарности следует проводить перед интерпретацией коэффициентов пути, косвенных эффектов и терминов взаимодействия. Для расчёта прямых путей, конкретных косвенных эффектов и эффекта модерации исследователям необходимо выполнить процедуру бутстреппинга с 5 000 повторных выборок. При 5 000 подвыборках выполните двусторонний тест при α = 0,05 и оставьте варианты изменения знака и доверительного интервала, как в проекте. В таблице 6 представлены коэффициенты пути, специфическое косвенное влияние и результаты взаимодействия. После проверки гипотез следует пересмотреть разделы, посвящённые конкретным косвенным эффектам и суммарным эффектам в результате, чтобы оценить прямую связь JS > IC относительно косвенного пути через EL и отразить разложение эффектов в таблице 7. Эта процедура избегает интерпретации незначительного прямого пути стресса–креативности в изоляции от косвенного, основанного на значимом восприятии. Рекомендуется исследователям проводить PLSpredict для эндогенных конструкций и отражать статистику прогноза^{за Q2}, RMSE и MAE как ограниченную оценку предиктивно-релевантности. Представленные результаты для прогноза за^Q2, RMSE и MAE для эндогенных конструкций EL и IC, а также результаты для линейной модели, если указаны, в таблице 8. Эти результаты следует интерпретировать как ограниченные доказательства предсказательной релевантности, а не как полные данные^{прогнозирования 18}.

Протокол намеренно сфокусирован, а не статистически украшен. Исследователи, которые впоследствии сравнивают страны, профессии или управленческие уровни, могут добавить тестирование инвариантности измерений, многогрупповый анализ, сегментацию или картирование важности и эффективности после установления базового рабочего процесса медиации и модерации. Статистически значимые косвенные или пути взаимодействия не следует интерпретировать как причинно-следственные эффекты, если данные пересечение. Их следует представлять как теоретически согласованные ассоциации, если нет продольных данных, экспериментальных или многоисточников. Это предостережение повторяется в разделе «Результаты и обсуждение», чтобы пути медиации и модерации представлены как согласованные с теорией ассоциации, а не как причинные^{эффекты 15,18}. Если точные метки меню различаются в разных версиях SmartPLS, исследователям следует использовать аналогичный путь меню и записывать версию программного обеспечения, настройки алгоритма и ресэмплинг в Таблице материалов или в заметке воспроизводимости.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Оценка модели измерения

Модель измерения впоследствии использовалась для оценки надёжности и валидности конструкции. Надёжность, сходимость валидности, загрузка элементов и диагностика коллинеарности представлены в таблице 3. Альфа-значения Кронбаха в диапазоне от 0,877 до 0,932 превышают порог 0,70. Оценки композитной надёжности были приемлемы: CR (ρ_a) варьировался от 0,880 до 0,959, а CR (ρ_c) — от 0,911 до 0,945. AVE значительно выше требу...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Протокол представляет переносимый метод на основе опросов для понимания того, как психологические требования, восприятие лидерства и контекстуальные условия, связанные с ИИ, влияют на результаты сотрудников в цифрово трансформированных рабочих ^{условиях} ^1,2,4. Её основной вклад — не видеозаснятая манипуляция, а прослеживаемый аналитический рабочий процесс для онлайн-рекрутинга, согласия и скринин...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы не заявляют о конкурирующих интересах. Во время подготовки и редактирования рукописи для редактирования и структурной доработки использовалась языковая модель ИИ. Авторы провели рецензию, отредактировали и утвердили итоговую рукопись и полностью взяли на себя ответственность за её содержание.

Благодарности

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Эта работа была поддержана финансированием исследований Университетом ASSIST. Авторы благодарят участников опроса за их время и вклад в это исследование.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

```html

Список материалов, использованных в этой статье
Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
ChatGPT (модель языка ИИ)	OpenAI	N/A	Используется только для редактирования языка, проверки грамматики и структурной доработки при подготовке рукописи. Инструмент не использовался для сбора данных, статистического анализа или интерпретации эмпирических результатов. Авторы проверили, отредактировали и утвердили окончательную версию рукописи и несут полную ответственность за ее содержание. URL: https://chatgpt.com/
Prolific (платформа для привлечения участников онлайн)	Prolific Academic Ltd.	N/A	Онлайн-платформа, используемая для привлечения участников опроса для примера работы. Участники проходили отбор по заранее определенным критериям, включая полное занятие и соответствие целевой рабочей популяции. URL: https://www.prolific.com/
Qualtrics (онлайн-платформа для опросов)	Qualtrics, LLC	N/A	Веб-платформа для опросов, используемая для дизайна опросников, цифрового информированного согласия, отбора, представления блоков конструктов, сбора данных ответов и экспорта анонимизированных наборов данных. Элементы измерения представлялись с использованием 7-балльной шкалы Ликерта, где 1 = полностью не согласен, а 7 = полностью согласен. URL: https://www.qualtrics.com/
SmartPLS 4.1 (ПО для PLS-SEM)	SmartPLS GmbH	Версия 4.1	Используется для моделирования структурных уравнений с частными наименьшими квадратами (PLS-SEM), включая спецификацию модели, оценку алгоритма PLS, оценку модели измерений, диагностику колинеарности, бутстраппинг с 5 000 повторными выборками, тестирование специфических непрямых эффектов, оценку эффектов взаимодействия, декомпозицию эффектов и оценку PLSpredict. URL: https://smartpls.com/

```

Перепечатки и разрешения

Запросить разрешение на повторное использование текста или иллюстраций этой статьи JoVE

Запросить разрешение

В этой статье

Краткое содержание

Аннотация

Введение

Протокол

Результаты

Обсуждение

Раскрытие информации

Благодарности

Материалы

Перепечатки и разрешения

Теги

Похожие статьи