Table 6 summarizes the results of h

Table 6 summarizes the results of hypothesis testing. It shows that ICNs are negatively and significantly related to PIN of EVs at p < 0.01. An R2 = 0.67 in Figure 1 indicates that ICNs can explain about 67 per cent of the variance in PIN the EVs. Therefore, H1b is supported. This finding is consistent with that of Follows and Jobber (2000), which found that ICNs are negatively related to PIN. Self-transcendence values (SVN) were found to have a positive and significant relationship with ECNs of purchasing EVs. The positive relationship between SVN and ECN supported H2a, which hypothesized a positive relationship. This is consistent with an earlier finding (Follows & Jobber, 2000) that was significant at p < 0.01. Self-transcendence values (SVN) were found to have a significant and positive relationship with ICNs of purchasing a ‘green’ car (p < 0.05). The positive relationship between SVN and ICN did not support H2b, which hypothesized a negative relationship. This is not consistent with the earlier finding (Follows & Jobber, 2000) that was significant at p < 0.05. Conservation values (CVN) have a positive and insignificant relationship with ECN and ICN. H3a is not supported as it was hypothesized to be a negative relationship. H3b is supported as the relationship between CVN and ICN is positive. Self-enhancement values (SEVN) were found to be positively and significantly related to ECN and ICN (p < 0.01) and negatively related to PIN (p < 0.01); hence, H4b and H4c were supported. H4a was not supported as it was hypothesized to be a negative relationship. Table 5 summarizes the results of the hypothesis testing. This finding is consistent with the findings of Follows and Jobber (2000) and Oliver and Lee (2010).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตาราง 6 สรุปผลการทดสอบสมมติฐาน แสดงว่า ICNs ส่งผลเสีย และอย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวข้องกับ PIN ของฟ้าที่ p < 0.01 การ R2 = 0.67 ในรูปที่ 1 บ่งชี้ว่า ICNs สามารถอธิบายเกี่ยวกับ 67 ร้อยละของความแปรปรวนใน PIN และการ ดังนั้น h1b ทำไงจะได้รับการสนับสนุน ค้นหานี้จะสอดคล้องกับที่นี้และ Jobber (2000), ซึ่งพบว่า ICNs ส่งผลเสียเกี่ยวข้องกับ PIN อุตรภาพตนเองค่า (SVN) พบมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ และบวกกับ ECNs ซื้อและ ความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่าง SVN และ ECN H2a ซึ่งตั้งสมมติฐานว่าความสัมพันธ์เป็นบวกได้ สอดคล้องกับที่ก่อนหน้านี้ค้นหา (ดังนี้ & Jobber, 2000) ที่มีอย่างมีนัยสำคัญที่ 0.01 < p อยู่ อุตรภาพตนเองค่า (SVN) พบมีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญ และบวกกับ ICNs ซื้อรถ 'สีเขียว' (p < 0.05) ความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่าง SVN และ ICN ได้สนับสนุน H2b ซึ่งตั้งสมมติฐานว่าความสัมพันธ์เชิงลบ ซึ่งไม่สอดคล้องกับที่ก่อนหน้านี้ค้นหา (ดังนี้ & Jobber, 2000) ที่สำคัญที่ 0.05 < p ค่าอนุรักษ์ (CVN) มีความสัมพันธ์ที่เป็นบวก และสำคัญกับ ECN และ ICN H3a ไม่ได้รับการสนับสนุน ตามที่ได้ตั้งสมมติฐานว่ามี ความสัมพันธ์เชิงลบ H3b ได้รับการสนับสนุนเป็นความสัมพันธ์ระหว่าง CVN ICN บวก ค่าปรับปรุงตนเอง (SEVN) ถูกพบเป็นบวกอย่างมีนัยสำคัญที่เกี่ยวข้องกับ ECN และ ICN (p < 0.01) และส่งผลเสียกับ PIN (p < 0.01); ดังนั้น H4b และ H4c ได้รับการสนับสนุน H4a ไม่ได้รับการสนับสนุน ตามที่ได้ตั้งสมมติฐานว่ามี ความสัมพันธ์เชิงลบ ตาราง 5 สรุปผลการทดสอบสมมติฐาน ค้นหานี้จะสอดคล้องกับผลการวิจัยดังนี้ Jobber (2000) และ Oliver และลี (2010)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตารางที่ 6 สรุปผลการทดสอบสมมติฐาน มันแสดงให้เห็นว่ามีการว่ายน้ำในเชิงลบและความสัมพันธ์กับรหัส PIN ของ EVs p <0.01 R2 = 0.67 ในรูปที่ 1 แสดงให้เห็นว่าสามารถอธิบายได้ว่ายน้ำประมาณร้อยละ 67 ของความแปรปรวนใน PIN EVs ดังนั้น H1b ได้รับการสนับสนุน การค้นพบนี้สอดคล้องกับที่ดังต่อไปนี้และ Jobber (2000) ซึ่งพบว่าว่ายน้ำมีความสัมพันธ์เชิงลบกับ PIN ค่าวิชชาตนเอง (SVN) ที่พบว่ามีความสัมพันธ์ทางบวกและมีความสำคัญกับการจัดซื้อ ECNs EVs ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่าง SVN และสนับสนุนเครือข่ายอนุรักษ์ช้าง H2a ซึ่งตั้งสมมติฐานความสัมพันธ์ทางบวก ซึ่งสอดคล้องกับการค้นพบก่อนหน้านี้ (ดังต่อไปนี้และ Jobber, 2000) ที่มีนัยสำคัญที่ p <0.01 ค่าวิชชาตนเอง (SVN) ที่พบว่ามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญและบวกกับการว่ายน้ำในการจัดซื้อรถ 'สีเขียว' (p <0.05) ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่าง SVN และ ICN ไม่สนับสนุน H2b ซึ่งตั้งสมมติฐานความสัมพันธ์เชิงลบ ซึ่งไม่สอดคล้องกับการค้นพบก่อนหน้านี้ (ดังต่อไปนี้และ Jobber, 2000) ที่มีนัยสำคัญที่ p <0.05 ค่าอนุรักษ์ (CVN) มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกและไม่มีนัยสำคัญกับเครือข่ายอนุรักษ์ช้างและ ICN H3a ไม่สนับสนุนตามที่ได้รับการตั้งสมมติฐานที่จะเป็นเชิงลบความสัมพันธ์ H3b ได้รับการสนับสนุนเป็นความสัมพันธ์ระหว่าง CVN และ ICN เป็นบวก ค่าการเพิ่มประสิทธิภาพของตัวเอง (SEVN) พบว่ามีในเชิงบวกและมีความหมายที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายอนุรักษ์ช้างและ ICN (p <0.01) และที่เกี่ยวข้องในเชิงลบกับรหัส PIN (p <0.01); จึง H4B H4c และได้รับการสนับสนุน H4a ไม่ได้รับการสนับสนุนตามที่ได้รับการตั้งสมมติฐานที่จะเป็นเชิงลบความสัมพันธ์ ตารางที่ 5 สรุปผลการทดสอบสมมติฐานที่ การค้นพบนี้มีความสอดคล้องกับผลการวิจัยของดังต่อไปนี้และ Jobber (2000) และโอลิเวอร์และลี (2010)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตารางที่ 6 สรุป ผลการทดสอบสมมติฐาน มันแสดงให้เห็นว่า icns เป็นทางลบกับขาของรถไฟฟ้าที่ p < 0.01 ในรูปที่ 1 เป็น R2 = 0.67 แสดงว่า icns สามารถอธิบายเกี่ยวกับ 67 เปอร์เซ็นต์ของความแปรปรวนในพินรถไฟฟ้า . ดังนั้น h1b ได้รับการสนับสนุน การค้นพบนี้สอดคล้องกับที่ และความต้องการใช้ ( 2000 ) ซึ่งพบว่า icns มีความสัมพันธ์ทางลบกับพินค่าความสำเร็จของตนเอง ( SVN ) พบว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติกับ ECNs ของการจัดซื้อรถไฟฟ้า . ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่าง SVN และ ECN สนับสนุน h2a ซึ่งศึกษาความสัมพันธ์เชิงบวก ซึ่งสอดคล้องกับที่ก่อนหน้านี้หา ( 1 &จ๊อบเบอร์ 2000 ) อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ p < 0.01ค่าความสำเร็จของตนเอง ( SVN ) พบว่ามีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการซื้อรถและ icns ' สีเขียว ' ( P < 0.05 ) ความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่าง SVN และ ICN ไม่สนับสนุน h2b ซึ่งศึกษาความสัมพันธ์เชิงลบ นี้ไม่สอดคล้องกับก่อนหน้านี้การหา ( ตามความต้องการ& , 2000 ) ที่นัยสำคัญทางสถิติที่ p < 0.05ค่านิยมในการอนุรักษ์ ( cvn ) มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกและไม่สำคัญกับ ECN และโทรศัพท์ . h3a ไม่สนับสนุนมันเป็นสมมุติฐานมีความสัมพันธ์เชิงลบ h3b ได้รับการสนับสนุน เช่น ความสัมพันธ์ระหว่าง cvn แคลิฟอร์เนียและเป็นบวก การเพิ่มค่าด้วยตนเอง ( sevn ) พบว่ามีสัมพันธ์กับ ECN และ ICN ( P < 0.01 ) และมีความสัมพันธ์ทางลบพิน ( P < 0.01 ) ; ดังนั้นและ h4b h4c ได้รับการสนับสนุน . h4a ไม่สนับสนุนมันเป็นสมมุติฐานมีความสัมพันธ์เชิงลบ ตารางที่ 5 สรุปผลของการทดสอบสมมติฐาน การค้นพบนี้สอดคล้องกับผลการวิจัยของติดตามและความต้องการ ( 2000 ) และ โอลิเวอร์ และลี ( 2010 )