As a first step, with regard to H1

As a first step, with regard to H1 and H2, we tested the relations in

the conceptual model (Fig. 1) without customer (y/n) as a moder-
ator. As a second step, and to test H3 and H4, we added the

moderator. We performed a regression-based path analysis using

PROCESS, a computational tool for estimating conditional indirect

effects in moderated mediation models (Hayes, 2013; Hayes &

Matthes, 2009; Preacher, Rucker, & Hayes, 2007). PROCESS gener-
ates bootstrap confidence intervals for total and specific indirect

effects of the predictor(s) on the dependent variable through one or

more mediator variable(s). Bootstrapping has advantages over

other analyses because it provides more accurate inferences and it

is possible to apply to statistics with sampling distributions that are

difficult to derive. Furthermore, with PROCESS, additional calcula-
tions that are not carried out automatically by conventional

regression routines are performed in one analysis (Hayes, 2012).

Thus, we used PROCESS to establish the mediational effects in the

model (i.e., participants' engagement in social media activities of

company) as well as the moderating effects of customers vs. non-
customers.

In step 1 e testing H1 and H2 e we examined the model (see

Fig. 1) without the moderating role of customer (y/n). As depicted

in Fig. 1, we expected that consumers' intensity of social media use

would, via engagement in the company's social media activities, be

indirectly related to perceived corporate reputation. We regressed

perception of corporate reputation on participants' intensity of

social media use with engagement in the company's social media

activities as a mediator. Table 2 summarizes the results for the

regression analysis. In the first equation, engagement is predicted

by intensity of social media use. Age and gender were used as

covariates, because e as we saw in Table 1 e these variables showed

moderate correlations with intensity of social media use and

engagement in social media activities and thus could also affect the

relationship between the predictor and independent variable.1 The

results showed that intensity of social media use was positively

associated with engagement (b 1⁄4 .30, SE 1⁄4 .01, p < .001), which

supported H2. Age (b 1⁄4 .04, SE 1⁄4 .01, p < .001) and gender

(b 1⁄4 .24, SE 1⁄4 .02, p < .001) were both related to engagement.

Together the predictors explained 26% of the variance in engage-
ment. In the second part of the regression (the right section in

Table 2), corporate reputation was the dependent variable. In line

with H1, there was a positive association between engagement and

reputation (b 1⁄4 .16, SE 1⁄4 .01, p < .001). The direct effect of intensity

of social media use was not significant nor were the effects of age

and gender, but there was a significant indirect effect, through

engagement, on corporate reputation (95% CI 1⁄4 .04e.06). The direct

and indirect effects together explained 7% of the variance in

corporate reputation.

In step 2 of our analysis e with regard to H3 and H4 e we

included customers versus non-customers as a moderator in the

analysis. The results are shown in Table 3. As in the first step, the

regression is conducted in two steps. In the first step, the predictors

explained 40% of the variance in engagement. The intensity of social

media use was positively related to engagement (b 1⁄4 .25, SE 1⁄4 .01,

p < .001). Furthermore, customers were more engaged than non-
customers (b 1⁄4 .56, SE 1⁄4 .02, p < .001). There was a significant

interaction of customer and intensity of social media use (b 1⁄4 .26,

SE 1⁄4 .02, p < .001). The interaction is depicted in Fig. 2. The figure

shows that, in line with H4, among customers the intensity of social

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ก้าวแรก กับ H1 และ H2 เราได้ทดสอบความสัมพันธ์ในรูปแบบแนวคิด (Fig. 1) โดยลูกค้า (y/n) เป็นเกรดแบบator เป็นขั้นตอนที่สอง และ การทดสอบ H3 และ H4 เราเพิ่มการผู้ดูแล เราทำการวิเคราะห์ถดถอยตามเส้นทางโดยใช้กระบวนการ เครื่องมือคำนวณสำหรับการประเมินทางอ้อมแบบมีเงื่อนไขผลกระทบในรูปแบบมีการควบคุมกาชาด (เฮยส์ 2013 เฮยส์ &Matthes, 2009 ตั้งพระ Rucker และ เฮยส์ 2007) Gener กระบวน-ates เริ่มต้นระบบช่วงความเชื่อมั่นสำหรับการรวมและเฉพาะทางอ้อมผลของการ predictor(s) ตัวแปรขึ้นอยู่กับทางหนึ่ง หรือคนกลางเพิ่มเติม variable(s) Bootstrapping มีข้อดีกว่าอื่น ๆ วิเคราะห์เนื่องโคัด inferences และจำเป็นต้องใช้สถิติการกระจายการสุ่มตัวอย่างที่ยากมา นอกจากนี้ และประมวลผล เพิ่มเติม calculations ที่ไม่ดำเนินการโดยอัตโนมัติ โดยทั่วไปดำเนินกิจวัตรถดถอยในการวิเคราะห์หนึ่ง (เฮยส์ 2012)ดังนั้น เราใช้กระบวนการในการสร้างผล mediational ในการรูปแบบ (เช่น คนหมั้นในกิจกรรมสังคมบริษัท) และผล moderating ของลูกค้าเทียบกับใช่ลูกค้าในขั้นตอนที่ 1 อีทดสอบ H1 และ H2 e เราตรวจสอบรูปแบบ (ดูFig. ที่ 1) โดยบทบาทของลูกค้า (y/n) moderating ตามที่แสดงใน Fig. 1 เราคาดว่าความเข้มของผู้บริโภคที่ใช้สื่อสังคมผ่านหมั้นในกิจกรรมสังคมของบริษัท จะทางอ้อมที่เกี่ยวข้องกับชื่อเสียงขององค์กรรับรู้ เรามีปัญหารู้ชื่อเสียงองค์กรในคนความรุนแรงของสังคมที่ใช้กับในสังคมของบริษัทกิจกรรมเป็นผู้ไกล่เกลี่ยเป็น ตารางที่ 2 สรุปผลในการการวิเคราะห์ถดถอย คาดว่า ในสมการแรก หมั้นโดยความเข้มของการใช้สื่อสังคม อายุและเพศที่เคยเป็นcovariates เนื่องจากอีขณะที่เราเห็นในตารางที่ 1 อีพบว่าตัวแปรเหล่านี้บรรเทาความสัมพันธ์กับความเข้มของการใช้สื่อสังคม และในกิจกรรมสังคม และดังนั้น อาจมีผลกระทบต่อการความสัมพันธ์ระหว่างจำนวนประตูและ variable.1 อิสระผลพบว่า ความเข้มของการใช้สื่อสังคมเป็นบวกสัมพันธ์กับความผูกพัน (SE 1⁄4 .01, p, b 1⁄4 .30 < .001), ซึ่งสนับสนุน H2 อายุ (SE 1⁄4 .01, p, b 1⁄4 .04 < .001) และเพศ(SE 1⁄4 .02, p, b 1⁄4 .24 < .001) ทั้งสองเกี่ยวข้องกับความผูกพันกันที่ predictors อธิบาย 26% ของความแปรปรวนในส่วนร่วม-ติดขัด ในส่วนสองของการถดถอย (ขวาส่วนในตาราง 2), ตัวแปรขึ้นอยู่กับมีชื่อเสียงขององค์กร ในบรรทัดกับ H1 มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างหมั้น และชื่อเสียง (SE 1⁄4 .01, p, b 1⁄4 .16 < .001). ผลกระทบโดยตรงของความเข้มของสังคม ใช้ไม่สำคัญ หรือมีผลกระทบของอายุและ เพศ แต่มีผลทางอ้อมสำคัญ ผ่านหมั้น บนชื่อเสียงขององค์กร (95% CI 1⁄4. 04e.06) ตรงและผลทางอ้อม 7% ของผลต่างในการอธิบายกันชื่อเสียงขององค์กรในขั้นตอนที่ 2 อีของเราวิเคราะห์ตามอี H3 และ H4 เรารวมลูกค้ากับลูกค้าไม่ใช่เป็นผู้ดูแลในการวิเคราะห์ ผลลัพธ์จะแสดงอยู่ในตาราง 3 ในขั้นแรก การถดถอยจะดำเนินการในสองขั้นตอน ในขั้นแรก predictors ที่อธิบาย 40% ของความแปรปรวนในความผูกพันนั้น ความรุนแรงของสังคมใช้สื่อเชิงบวกเกี่ยวการหมั้น (บี 1⁄4 .25, SE 1⁄4 .01p < .001). นอกจากนี้ ลูกค้ามีส่วนร่วมมากขึ้นกว่าไม่ลูกค้า (SE 1⁄4 .02, p, b 1⁄4 .56 < .001). มีความสำคัญโต้ตอบของลูกค้าและความเข้มของการใช้สื่อสังคมออนไลน์ (บี 1⁄4 .26SE 1⁄4 .02, p < .001). การโต้ตอบจะแสดงใน Fig. 2 ตัวเลขแสดงให้เห็นว่า กับ H4 ในหมู่ลูกค้าความรุนแรงของสังคม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในฐานะที่เป็นขั้นตอนแรกในเรื่องเกี่ยวกับ H1 และ H2 กับเราได้ทดสอบความสัมพันธ์ในรูปแบบความคิด (รูปที่ 1). ไม่มีลูกค้า (Y / N) เป็น moder- Ator ในฐานะที่เป็นขั้นตอนที่สองและทดสอบ H3 และ H4 เราได้เพิ่มผู้ดูแล เราดำเนินการวิเคราะห์เส้นทางการถดถอยโดยใช้กระบวนการซึ่งเป็นเครื่องมือสำหรับการประเมินการคำนวณทางอ้อมเงื่อนไขผลกระทบในรูปแบบที่มีการตรวจสอบการไกล่เกลี่ย (เฮย์ส, 2013; เฮย์สและMatthes 2009; ปัญญาจารย์เกอร์และเฮย์ส 2007) กระบวนการคงเหลือAtes ช่วงความเชื่อมั่นสำหรับบูตทางอ้อมรวมและเฉพาะผลกระทบของการทำนาย (s) ในตัวแปรผ่านหนึ่งหรือตัวแปรคนกลางเพิ่มเติม (s) bootstrapping มีข้อดีกว่าการวิเคราะห์อื่น ๆ เพราะมีการหาข้อสรุปที่ถูกต้องมากขึ้นและมันเป็นไปได้ที่จะนำไปใช้กับสถิติกับการกระจายการสุ่มตัวอย่างที่เป็นเรื่องยากที่จะได้รับ นอกจากนี้ยังมีกระบวนการ, คำนวณเลขเพิ่มเติมข้อที่ไม่ได้ดำเนินการโดยอัตโนมัติโดยทั่วไปขั้นตอนการถดถอยจะดำเนินการในการวิเคราะห์ (เฮย์ส, 2012). ดังนั้นเราจึงใช้กระบวนการที่จะสร้างผลกระทบ mediational ในการสู้รบแบบ (เช่นผู้เข้าร่วมใน กิจกรรมสื่อสังคมของบริษัท ) รวมทั้งบรรเทาผลกระทบของลูกค้าเทียบกับที่ไม่ใช่ลูกค้า. ในขั้นตอนที่ 1 การทดสอบอี H1 และ H2 อีเราตรวจสอบรูปแบบ (ดูรูปที่ 1). โดยไม่ต้องมีบทบาทดูแลของลูกค้า (Y / N) . ในฐานะที่เป็นที่ปรากฎในรูป 1 เราคาดหวังว่าความรุนแรงของผู้บริโภคในการใช้สื่อสังคมจะผ่านการมีส่วนร่วมในกิจกรรมของ บริษัท สื่อสังคมจะเกี่ยวข้องโดยอ้อมกับชื่อเสียงขององค์กรการรับรู้ เราถดถอยการรับรู้ของชื่อเสียงขององค์กรกับความรุนแรงของผู้เข้าร่วมในการใช้สื่อสังคมที่มีการสู้รบใน บริษัท สื่อสังคมกิจกรรมเป็นสื่อกลาง ตารางที่ 2 สรุปผลสำหรับการวิเคราะห์การถดถอย ในสมการแรกหมั้นเป็นที่คาดการณ์โดยความรุนแรงของการใช้สื่อสังคม อายุและเพศถูกใช้เป็นตัวแปรเพราะอีอย่างที่เราเห็นในตารางที่ 1 อีตัวแปรเหล่านี้ได้แสดงให้เห็นความสัมพันธ์ในระดับปานกลางที่มีความรุนแรงในการใช้สื่อสังคมและการมีส่วนร่วมในกิจกรรมทางสังคมสื่อและยังอาจส่งผลกระทบต่อความสัมพันธ์ระหว่างการทำนายและเป็นอิสระ variable.1 ผลการศึกษาพบว่าความรุนแรงของการใช้สื่อทางสังคมในเชิงบวกที่เกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วม (ข 1/4 0.30, SE 1/4 0.01, p <0.001) ซึ่งได้รับการสนับสนุน H2 อายุ (ข 1/4 0.04, SE 1/4 0.01, p <0.001) และเพศ(ข 1/4 0.24, SE 1/4 .02, p <0.001) ทั้งสองเกี่ยวข้องกับการสู้รบ. ร่วมกัน พยากรณ์อธิบาย 26% ของความแปรปรวนใน engage- ment ในส่วนที่สองของการถดถอย (ส่วนขวาในตารางที่ 2), ชื่อเสียงขององค์กรเป็นตัวแปรตาม ในแนวเดียวกันกับ H1 มีความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการสู้รบและชื่อเสียง (ข 1/4 0.16, SE 1/4 0.01, p <0.001) ผลกระทบโดยตรงของความรุนแรงในการใช้สื่อสังคมไม่ได้อย่างมีนัยสำคัญหรือมีผลกระทบจากอายุและเพศ แต่มีผลทางอ้อมอย่างมีนัยสำคัญผ่านการมีส่วนร่วมในชื่อเสียงขององค์กร (95% CI .04e.06 1/4) โดยตรงและโดยอ้อมผลกระทบร่วมกันอธิบาย 7% ของความแปรปรวนในชื่อเสียงขององค์กร. ในขั้นตอนที่ 2 ของ e การวิเคราะห์ของเราเกี่ยวกับการ H3 และ H4 อีเรารวมถึงลูกค้าเมื่อเทียบกับลูกค้าที่ไม่ได้เป็นผู้ดูแลในการวิเคราะห์ ผลลัพธ์ที่ได้จะแสดงในตารางที่ 3 ในขณะที่ขั้นตอนแรก, การถดถอยจะดำเนินการในขั้นตอนที่สอง ในขั้นตอนแรกพยากรณ์อธิบาย 40% ของความแปรปรวนในการสู้รบ ความเข้มของสังคมการใช้สื่อที่เกี่ยวข้องกับการมีส่วนร่วมในทางบวก (ข 1/4 0.25, SE 1/4 0.01, p <0.001) นอกจากนี้ลูกค้าที่ได้รับการมีส่วนร่วมมากขึ้นกว่าที่ไม่ใช่ลูกค้า (ข 1/4 0.56, SE 1/4 .02, p <0.001) มีนัยสำคัญปฏิสัมพันธ์ของลูกค้าและความรุนแรงของการใช้สื่อสังคม (ข 1/4 0.26, SE 1/4 .02, p <0.001) การทำงานร่วมกันเป็นที่ปรากฎในรูป 2. รูปที่แสดงให้เห็นว่าสอดคล้องกับ H4 ในหมู่ลูกค้าของความรุนแรงของสังคม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เป็นขั้นตอนแรกที่เกี่ยวข้องกับ H1 H2 และเราทดสอบความสัมพันธ์ในแบบจำลอง

( รูปที่ 1 ) โดยลูกค้า ( y / n ) เป็น Moder -
เอเตอร์ . เป็นขั้นตอนที่สองในการทดสอบและ H3 H4

เราเป็นผู้ดูแล เราได้ทำการวิเคราะห์โดยการใช้เส้นทาง

กระบวนการ เครื่องมือสำหรับประเมินเงื่อนไขการคำนวณทางอ้อม

ผลในการตรวจสอบรูปแบบ ( Hayes , เฮส์&แม็ตทึส 2013 ;

,2009 ; นักเทศน์ รัคเกอร์ั& Hayes , 2550 ) กระบวนการมกราคม -
ณบูทความเชื่อมั่นสำหรับทั้งหมดและเฉพาะทางอ้อม

ผลของตัวแปร ( s ) ในตัวแปรผ่านคนกลางหรือ

เพิ่มเติมตัวแปร ( s ) bootstrapping มีข้อดีกว่า

~ อื่น ๆเพราะมันมีความถูกต้องมากขึ้นและใช้มัน

เป็นไปได้ที่จะใช้สถิติการแจกแจงที่

) กับยากที่จะได้รับจาก นอกจากนี้ ด้วยกระบวนการเพิ่มเติม กะ -
ยินดีด้วยที่ไม่ได้ดำเนินการโดยอัตโนมัติโดยทั่วไป

ขั้นตอนตามปกติจะดำเนินการในการวิเคราะห์ ( Hayes , 2012 ) .

ดังนั้นเราจึงใช้กระบวนการเพื่อสร้าง mediational ผลในรูปแบบ (

) ของผู้เข้าร่วมมีส่วนร่วมในสื่อสังคมกิจกรรม

บริษัท ) เป็นปีที่ 3 ของลูกค้าและไม่ใช่ -
ลูกค้า

ในขั้นตอนที่ 1 การทดสอบ H1 H2 E และ E เราตรวจสอบรูปแบบ ( ดู

รูปที่ 1 ) โดยควบคุมบทบาทของลูกค้า ( y / n ) ตามที่แสดงในรูปที่ 1

เราคาดว่าผู้บริโภคความเข้มของการใช้สื่อสังคม

จะผ่านการมีส่วนร่วมในกิจกรรมของ บริษัท สื่อสังคมเป็น

ทางอ้อมมีความสัมพันธ์กับการรับรู้ของ บริษัท ชื่อเสียง เรากลับไป

การรับรู้ของ บริษัท ชื่อเสียงที่เข้าร่วม ' เข้ม

สื่อสังคมใช้กับงานในบริษัทสื่อสังคม

กิจกรรมที่เป็นคนกลาง ตารางที่ 2 สรุปผล

การวิเคราะห์ถดถอยพหุคูณ ในสมการแรก หมั้นได้

โดยความเข้มของการใช้สื่อสังคม . อายุและเพศที่ใช้

ความรู้ เพราะเป็นเราเห็นในตารางที่ 1 และ ตัวแปรเหล่านี้พบ

ปานกลาง มีความสัมพันธ์กับความเข้มของสังคมใช้สื่อและ

หมั้นในสังคมสื่อกิจกรรม และดังนั้นจึง อาจส่งผลกระทบต่อ

ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรที่ 1

ผลการทดลองพบว่า ความเข้มของการใช้สื่อทางสังคม

ที่เกี่ยวข้องกับหมั้น ( B 1 ⁄ 4 . 30 - 1 ⁄ 4 01 , p < . 001 ) ซึ่งสนับสนุน H2

. อายุ ( B 1 ⁄ 4 . 04 - 1 ⁄ 4 . 01 , P < .001 ) และเพศ

( B 1 ⁄ 4 . 24 - 1 ⁄ 4 . 02 , p < . 001 ) ต่างที่เกี่ยวข้องกับงานหมั้น

ด้วยกันตัวแปรอธิบาย 26 % ของความแปรปรวนในการต่อสู้ -
ment ในส่วนที่สองของการถดถอย ( ส่วนขวา

ตาราง 2 ) ชื่อเสียงขององค์กรคือตัวแปรตาม ในบรรทัด

กับ H1 มีบวกความสัมพันธ์ระหว่างการหมั้นและ

ชื่อเสียง ( B 1 ⁄ 4 16 - 1 ⁄ 4 . 01 , p < . 001 )ผลโดยตรงของความเข้ม

ของการใช้สื่อสังคมไม่แตกต่างกันและผลของอายุ

และเพศ แต่การมีอิทธิพลโดยอ้อมผ่าน

หมั้น ในชื่อเสียงขององค์กร ( 95% CI 1 ⁄ 4 . 04e . 06 ) โดยตรงและทางอ้อมด้วยกัน

อธิบาย 7 % ของความแปรปรวนในองค์กรชื่อเสียง



ในขั้นตอนที่ 2 ของการวิเคราะห์ของเรา e เกี่ยวกับ H3 H4 E เรา

และรวมถึงลูกค้าและไม่ใช่ลูกค้าเป็นผู้ดูแลใน

การวิเคราะห์ ผลลัพธ์จะแสดงในตารางที่ 3 ในขั้นตอนแรกที่

จำดำเนินการในสองขั้นตอน ในขั้นตอนแรก ปัจจัย

อธิบาย 40 % ของความแปรปรวนในงานหมั้น ความเข้มของการใช้สื่อสังคม

มีความสัมพันธ์กับความผูกพัน ( B 1 ⁄ 4 . 25 - 1 ⁄ 4 . 01

p < . 001 ) นอกจากนี้ลูกค้าที่ไม่ใช่ลูกค้ามีส่วนร่วมมากขึ้นกว่า -
( B 1 ⁄ 4 . 56 - 1 ⁄ 4 . 02 , p < . 001 ) การปฏิสัมพันธ์ของลูกค้า

และความรุนแรงของสังคม การใช้สื่อ ( บี 1 ⁄ 4 . 26 ,

เซ 1 ⁄ 4 . 02 , p < . 001 ) ปฏิสัมพันธ์จะแสดงในรูปที่ 2 รูป

แสดงให้เห็นว่าสอดคล้องกับ H4 ในหมู่ลูกค้าของความรุนแรงของสังคม