Ultimul pas al Modelării Ecuațiilor Structurale este de a determina validitatea modelului. Una dintre cele mai uzuale metode folosite pentru a determina validitatea modelului structural este metoda „Bootstrapping”. Procesul de bootstrapping constă în reeșantionarea datelor originale (Scharkow, 2017). Folosind această strategie, putem testa validitatea modelului pe eșantioane mai mari. Pentru a efectua bootstrapping, se deschide meniul „Proprietăți analiză” și se selectează secțiunea „Efecte indirecte, directe și totale”. În fila „Bootstrap”, se selectează opțiunile „Perform Bootstrap”, „Bias-Corrected Confidence Intervals” și „Bootstrap ML”. Introduceți un număr între 500 și 1000 pentru opțiunea „Numărul de eșantioane bootstrap” (Cheung & Lau, 2008). Acest număr reprezintă numărul de reeșantionări ale modelului dvs. Introduceți 95 pentru opțiunea „Nivel de încredere BC”. Astfel, analiza se efectuează cu un interval de încredere de 95%. După ce toate aceste setări sunt finalizate, faceți clic pe „Calculați Estimări” și obțineți rezultatele. Mai jos este prezentată o captură de ecran a meniului „Proprietăți analiză”.
„Standardized Indirect Effect” din fila „Output” arată efectul indirect al variabilelor independente asupra variabilei dependente. Semnificația acestui efect este determinată prin examinarea limitelor inferioare și superioare ale intervalului de încredere. Pentru aceasta, numărul dintre variabila independentă și variabila dependentă ar trebui să fie verificat în tabelele „Lower Limit” și „Upper Limit” sub fila „Standardized Indirect Effect”. Aceste numere reprezintă limitele inferioare și superioare ale intervalului de încredere. Hayes (2022) a declarat că un efect indirect este semnificativ dacă nu este zero între limitele inferioare și superioare ale intervalului de încredere (de exemplu, limita inferioară este -0,470 iar limita superioară este -0,102). Mai jos este prezentată o captură de ecran care arată limitele inferioare și superioare în tabel.
În Figura 15, deoarece variabila noastră independentă este „Mindfulness” și variabila noastră dependentă este „Reglementarea Emoțiilor”, atunci când ne uităm la limitele inferioare (-0,470) și superioare (-0,102) ale intervalului de încredere între aceste două variabile, observăm că nu există zero între ele. Astfel, ca urmare a bootstrapping-ului, efectul indirect în modelul structural este semnificativ la un interval de încredere de 95%. În final, toate analizele realizate în cadrul modelării ecuațiilor structurale ar trebui raportate.
