FindingsAn internal consistency ana

Findings
An internal consistency analysis shows the Cronbach’s alpha for all the variables in the study are above 0.70. The details of the analysis are indicated in Table 2. The analysis confirms the reliability of the variables (Llewellyn and Wilson, 2003).


The multiple regression analysis indicates that entrepreneurship can significantly explain the variances of competitive advantage for SMEs. Table 3 shows the result of the multiple regression analysis for entrepreneurship on differentiation and lower cost. The multiple correlation coefficient (R) for the entrepreneurship on differentiation advantage is 0.542 and the coefficient of multiple determinant (R²) is 0.294 (F=17.522; p

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พบการวิเคราะห์ความสอดคล้องภายในแสดงอัลฟาของ Cronbach ในทุกตัวแปรในการศึกษาข้างต้น 0.70 รายละเอียดของการวิเคราะห์จะแสดงในตารางที่ 2 การวิเคราะห์ยืนยันความน่าเชื่อถือของตัวแปร (Llewellyn และ Wilson, 2003)การวิเคราะห์ถดถอยหลายบ่งชี้ว่า ผู้ประกอบการสามารถอธิบายผลต่างของการได้เปรียบเชิงแข่งขันสำหรับ SMEs อย่างมีนัยสำคัญ ตาราง 3 แสดงผลการวิเคราะห์การถดถอยหลายสำหรับผู้ประกอบการในการสร้างความแตกต่างและต้นทุนต่ำ ของหลายสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) สำหรับผู้ประกอบการในการสร้างความแตกต่างประโยชน์ 0.542 และสัมประสิทธิ์ของดีเทอร์มิแนนต์หลาย (R²) 0.294 (F = 17.522; p < 0.05) บ่งชี้ว่า 29.4% ของผลต่างในการสร้างความแตกต่างของ Sme สามารถถูกมากอธิบาย โดยผู้ประกอบการ ระหว่างมิติในผู้ประกอบการ จำเป็นสำหรับความสำเร็จ (β = 0.131; p < 0.05), โอกาสแสวงหาประโยชน์ (β = 0.192; p < 0.05), และสังคมหลากหลาย (β = 0.127; p < 0.05) พบสามารถทำนายที่สร้างความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ ของหลายสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ (R) ของผู้ประกอบการในต้นทุนที่ต่ำกว่าเป็น 0.462 และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลการวิจัยการวิเคราะห์แสดงให้เห็นถึงความสอดคล้องภายในอัลฟาครอนบาคสำหรับตัวแปรทั้งหมดในการศึกษาสูงกว่า 0.70
รายละเอียดของการวิเคราะห์ที่ระบุไว้ในตารางที่ 2 การวิเคราะห์ยืนยันความน่าเชื่อถือของตัวแปร (ลีเวลลีและวิลสัน, 2003). การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณแสดงให้เห็นว่าผู้ประกอบการอย่างมีนัยสำคัญสามารถอธิบายความแปรปรวนของความได้เปรียบในการแข่งขันสำหรับ SMEs ตารางที่ 3 แสดงให้เห็นถึงผลของการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณสำหรับผู้ประกอบการในการสร้างความแตกต่างและค่าใช้จ่ายที่ต่ำกว่า ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์หลาย (R) สำหรับผู้ประกอบการได้เปรียบแตกต่างคือ 0.542 และค่าสัมประสิทธิ์ของปัจจัยหลาย (r²อะเรย์) เป็น 0.294 (F = 17.522; p <0.05) นี้บ่งชี้ว่า 29.4% ของความแปรปรวนในความแตกต่างของ SMEs สามารถอธิบายได้อย่างมีนัยสำคัญโดยผู้ประกอบการ ท่ามกลางมิติในการประกอบการที่จะต้องประสบความสำเร็จ (β = 0.131; p <0.05) โอกาสแสวงหาผลประโยชน์ (β = 0.192; p <0.05) และการปรับตัวทางสังคม (β = 0.127; p <0.05) จะพบว่ามีความสามารถที่จะ อย่างมีนัยสำคัญทำนายความแตกต่าง ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์หลาย (R) ของผู้ประกอบการเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายที่ลดลงเป็น 0.462 และ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

มีการวิเคราะห์ความสอดคล้องภายใน แสดงผล
อัลฟ่าครอนบาค ของตัวแปรทั้งหมดในการศึกษาสูงกว่า 0.70 . รายละเอียดของการวิเคราะห์จะแสดงในตารางที่ 2 การวิเคราะห์ยืนยันความน่าเชื่อถือของตัวแปร ( Llewellyn และวิลสัน , 2003


)การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ พบว่า ผู้ประกอบการอย่างมากสามารถอธิบายความแปรปรวนของความได้เปรียบในการแข่งขันสำหรับ SMEs ตารางที่ 3 แสดงผลของการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณสำหรับผู้ประกอบการในการหาอนุพันธ์และการลดค่าใช้จ่าย สหสัมพันธ์พหุคูณ ( R ) สำหรับผู้ประกอบการในประโยชน์ที่แตกต่าง เป็น 0และค่าสัมประสิทธิ์ตัวกำหนด ( r พนักงานขายหลาย ) 0.294 ( F = 17.522 ; P < 0.05 ) นี้บ่งชี้ว่าใน % ของความแปรปรวนใน SMEs ' ความแตกต่างสามารถอธิบายอย่างมาก โดยผู้ประกอบการ ระหว่างมิติในการประกอบกิจการ แต่ต้องการผลสัมฤทธิ์ ( บีตา = 0.131 ; P < 0.05 ) การใช้ประโยชน์โอกาส ( บีตา = 0.192 ; p < 0.05 ) และการปรับตัวทางสังคม ( บีตา = 0.127 ; p < 005 ) พบว่าสามารถทำนายความแตกต่าง . สหสัมพันธ์พหุคูณ ( R ) ของผู้ประกอบการในการลดต้นทุน คือ 0.462 และ