We provide the results from the log

We provide the results from the logistic regression in Table 1. This regression confirmed the effects of customers' activity level (ß = .016, p < .05), relationship length (ß = -.092, p < .000), and participation in the affinity program (status level ß = .302, p < .000; status points ß = .054,/? < .000) on participation in a CRP. However, innovativeness did not receive confirmation as an antecedent variable (MMS ß = .046, p> .1; HSDPA ß = .112,/? > .1). In line with Rubin and Thomas's (2000) suggestion, we included all theoretically derived variables in our calculation of propensity scores.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราให้ผลลัพธ์จากการถดถอยโลจิสติกในตารางที่ 1 ถดถอยนี้ยืนยันผลของระดับกิจกรรมของลูกค้า (บาท =.016, p < .05), ความยาวความสัมพันธ์ (บาท = - p 092, < .000), และมีส่วนร่วมในโปรแกรมความสัมพันธ์ (บาทระดับสถานะ =.302, p <. 000 สถานะจุดบาท =. 054, / ? < .000) มีส่วนร่วมในการ CRP อย่างไรก็ตาม innovativeness ไม่ได้รับการยืนยันเป็นตัวแปร antecedent (MMS บาท =.046, p >. 1 HSDPA บาท =. 112, / > .1). กับ Rubin และของ Thomas (2000) คำแนะนำ เรารวมตัวแปรทั้งหมดที่ได้รับตามหลักวิชาในการคำนวณคะแนนสิ่งของของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราให้ผลจากการถดถอยโลจิสติกในตารางที่ 1 การถดถอยนี้ได้รับการยืนยันผลกระทบของระดับกิจกรรมของลูกค้า (บาท = 0.016, p <0.05) ความยาวความสัมพันธ์ (บาท = -.092, p <0.000) และ การมีส่วนร่วมในโปรแกรมความสัมพันธ์ (ระดับสถานะบาท = 0.302, p <0.000; จุดสถานะ = 0.054 บาท / <0.000) การมีส่วนร่วมในไร้สาระ แต่นวัตกรรมไม่ได้รับการยืนยันเป็นตัวแปรก่อน (MMS บาท = 0.046, p> 0.1; HSDPA = 0.112 บาท /> 0.1?) สอดคล้องกับรูบินและโทมัส (2000) ข้อเสนอแนะของเรารวมตัวแปรทั้งหมดที่ได้รับในทางทฤษฎีในการคำนวณคะแนนนิสัยชอบของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราให้ ผลลัพธ์จากการถดถอยโลจิสติกในตารางที่ 1 ขั้นตอนนี้ได้รับการยืนยันผลของลูกค้าระดับกิจกรรม ( ß = . 016 , p < . 05 ) ความยาวความสัมพันธ์ ( ß = . 092 , p = . 000 ) และการมีส่วนร่วมในโปรแกรม affinity ( สถานะระดับß = 302 , P < . 000 ; สถานะจุดßมิตร / = ? < . 000 ) การมีส่วนร่วม ในการค้นหา . อย่างไรก็ตามนวัตกรรมไม่ได้รับการยืนยันเป็นตัวแปรมาก่อน ( MMS ß = 0.46 , p . 1 ; HSDPA ß = . 112 / ? > 1 ) สอดคล้องกับ รูบิน และ โธมัส ( 2000 ) ข้อเสนอแนะ เรารวมทุกทฤษฎีได้ ตัวแปรในการคำนวณของคะแนนความโน้มเอียง