where α is the intercept, β1–β7 are

where α is the intercept, β1–β7 are regression coefficients of the independent variables and E represents the error term. Because of considerable correlations among the independent variables (see Table 4), high levels of multicollinearity were expected. The variance inflation factors (VIF) were calculated and found to be in the range of 1.5–3.5. In order to separate better the effects of the different independent variables a Ridge-regression was therefore conducted. In the case of multicollinearity, least squares estimates themselves are unbiased, but their variances are very large and possibly far from the true values. By adding a small bias (k) to the regression estimates, more reliable estimates can be obtained. A value of 0.6 for k was chosen, as this produced the best results. The regression results are reported in Table 5. From Table 5 it can be concluded that highly significant relationships exist between the two major user interface dimensions, navigation (Proposition 2) and design (Proposition 3), as well as the adapted SERVQUAL dimensions reliability (Proposition 4) and customization (Proposition 7), and customer responses.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้วยกองทัพเป็น จุดตัดแกน β1-β7 มีค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยของตัวแปรอิสระและ E แสดงถึงเงื่อนไขข้อผิดพลาด ระดับสูงของ multicollinearity ได้คาดว่าเนื่องจากความสัมพันธ์ที่สำคัญระหว่างตัวแปรอิสระ (ดูตาราง 4), ปัจจัยผลต่างของอัตราเงินเฟ้อ (VIF) ถูกคำนวณ และพบว่าอยู่ในช่วง 1.5-3.5 การแยกผลของตัวแปรอิสระต่าง ๆ ริดจ์ถดถอยดีกว่าได้จึงดำเนินการ ในกรณีของ multicollinearity กำลังสองน้อยสุดประเมินตัวเองเป็นคน แต่ผลต่างของพวกเขามีขนาดใหญ่มาก และอาจจะห่าง จากค่าจริง โดยการเพิ่มความโน้มเอียงเล็ก (k) ประเมินถดถอย การประเมินความน่าเชื่อถือมากขึ้นสามารถได้รับ ค่า 0.6 สำหรับ k ถูกเลือก ขณะนี้ผลิตสุด มีรายงานผลการถดถอยในตาราง 5 จากตาราง 5 จะสามารถสรุปได้ว่า ความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญสูงอยู่ระหว่างสองหลักผู้ใช้อินเทอร์เฟซขนาด นำ (2 ข้อเสนอ) และการออกแบบ (3 ข้อเสนอ), การดัดแปลงความน่าเชื่อถือขนาด SERVQUAL (4 ข้อเสนอ) และกำหนดเอง (เสนอ 7), และลูกค้าตอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่αคือตัด, β1-β7มีค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยของตัวแปรอิสระและแสดงให้เห็นถึงระยะ E ข้อผิดพลาด เพราะความสัมพันธ์ในหมู่ตัวแปรอิสระ (ดูตารางที่ 4) ระดับสูงของพหุคาดว่า ปัจจัยอัตราเงินเฟ้อแปรปรวน (VIF) จะถูกคำนวณและพบว่าจะอยู่ในช่วง 1.5-3.5 ของ เพื่อที่จะแยกดีกว่าผลกระทบของตัวแปรอิสระที่แตกต่างกันที่ริดจ์-ถดถอยจึงได้ดำเนินการ ในกรณีของพหุสี่เหลี่ยมน้อยประมาณการตัวเองเป็นกลาง แต่ความแปรปรวนของพวกเขามีขนาดใหญ่มากและอาจจะห่างไกลจากค่าที่แท้จริง โดยการเพิ่มอคติขนาดเล็ก (k) ประมาณการถดถอยประมาณการน่าเชื่อถือมากขึ้นสามารถรับได้ มูลค่า 0.6 สำหรับ k ถูกเลือกเช่นนี้ผลิตผลลัพธ์ที่ดีที่สุด ผลการถดถอยจะมีการรายงานในตารางที่ 5 จากตารางที่ 5 จึงสามารถสรุปได้ว่ามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญอย่างมากมีอยู่ระหว่างสองมิติส่วนติดต่อผู้ใช้ที่สำคัญนำทาง (โจทย์ 2) และการออกแบบ (ข้อเสนอที่ 3) เช่นเดียวกับความน่าเชื่อถือ SERVQUAL ดัดแปลงมิติ ( ข้อเสนอที่ 4) และการปรับแต่ง (โจทย์ 7) และการตอบสนองลูกค้า

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่αเป็นสกัดกั้น บีตา 1 –β 7 มีสัมประสิทธิ์ถดถอยของตัวแปรอิสระและ E แทนเงื่อนไขข้อผิดพลาด เพราะความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระมาก ( ดูตารางที่ 4 ) , ระดับของค่าคาดหวัง . ความแปรปรวนอัตราเงินเฟ้อปัจจัย ( VIF ) คำนวณและพบว่าอยู่ในช่วง 1.5 – 3.5 .คำสั่งในการแยกที่ดีกว่าผลของตัวแปรอิสระต่าง ๆ เป็นจ๋าจึงได้ดำเนินการ ในกรณีที่เกิดพหุสัมพันธ์ อย่างน้อยประมาณตัวเองไม่ฝักใฝ่ฝ่ายใด แต่ความแปรปรวนของพวกเขามีขนาดใหญ่มากและอาจจะไกลจากค่าจริง โดยการเพิ่มอคติเล็ก ( K ) เพื่อการประมาณการ , ประมาณการที่เชื่อถือได้ สามารถรับ ค่าเป็น 06 K ถูกเลือก นี้ผลิต ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด วิเคราะห์ผลรายงานในตารางที่ 5 จากตารางที่ 5 พบว่า ความสัมพันธ์ที่สําคัญสูงอยู่ระหว่างสองหลักส่วนติดต่อผู้ใช้มิติการเดินเรือ ( ข้อเสนอ 2 ) และการออกแบบ ( เสนอ 3 ) รวมทั้งการปรับประเมินคุณภาพด้านความน่าเชื่อถือ ( ข้อเสนอและการปรับแต่ง ( 4 ) ข้อเสนอ 7 )และการตอบสนองลูกค้า