From table 1.1 initially found that

From table 1.1 initially found that is 11 variabie such as X8 - Technical Support , X9 - Complaint Resolution , X10 – Advertising , X11 - Product Line , X14 - Warranty & Claims , X15 - New Products , X18 - Delivery Speed , X19 – Satisfaction , X20 - Likely to Recommend , X21 - Likely to Purchase , X22 - Purchase Level normal distribution. For purposes of significance testing, variables follow multivariate normal distributions. In practice, it is common to assume multivariate normality if each variable considered separately follows a normal distribution. MANOVA is robust in the face of most violations of this assumption

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

จากตาราง 1.1 แรกพบ ก็ variabie 11 เช่น X 8 -เทคนิค X 9 -ร้องเรียนความละเอียด X 10 – โฆษณา X 11-สายผลิตภัณฑ์ X 14 - รับประกัน&ร้อง 15 X -ผลิตภัณฑ์ใหม่ 18 X -ส่งเร็ว 19 X-ความพึงพอใจ X 20 - อาจจะแนะนำ X 21 - อาจไปซื้อ X 22-ระดับซื้อแจก สำหรับวัตถุประสงค์ของการทดสอบนัยสำคัญ ตัวแปรตามการกระจายปกติตัวแปรพหุ ในทางปฏิบัติ มันเป็นเรื่องธรรมดาคิดตัวแปรพหุ normality ถ้าแต่ละตัวแปรที่พิจารณาแยกตามการกระจายปกติ MANOVA จะแข็งแกร่งหน้านี้ละเมิดมากที่สุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

จากตาราง 1.1 ในขั้นต้นพบว่าเป็น 11 variabie เช่น X8 - การสนับสนุนทางเทคนิค X9 - ความละเอียดร้องเรียน, X10 - โฆษณา, X11 - สายผลิตภัณฑ์, X14 - การรับประกันและการเรียกร้อง, X15 - สินค้าใหม่ X18 - ความเร็วส่ง X19 - ความพึงพอใจ X20 - มีแนวโน้มที่จะแนะนำ, X21 - แนวโน้มที่จะซื้อ, X22 - ซื้อระดับการกระจายปกติ สำหรับวัตถุประสงค์ของการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญตัวแปรตามการแจกแจงปกติหลายตัวแปร ในทางปฏิบัติมันเป็นเรื่องธรรมดาที่จะถือว่าปกติหลายตัวแปรว่าตัวแปรพิจารณาแยกแต่ละดังนี้การกระจายปกติ MANOVA มีประสิทธิภาพในการเผชิญกับการละเมิดส่วนใหญ่ของสมมติฐานนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

จากตาราง พบว่า 1.1 ตอนแรก 11 variabie เช่น x8 - การสนับสนุนทางเทคนิค , x9 - ร้องเรียนความละเอียด , โฆษณา x10 ( X11 , - สายผลิตภัณฑ์ x14 - รับประกัน&เรียกร้อง x15 - ผลิตภัณฑ์ใหม่ x18 - เร่งคลอด x19 –ความพึงพอใจ แว่นตากันแดด - มีแนวโน้มที่จะแนะนำ x21 - มีแนวโน้มที่จะซื้อ x22 - ซื้อระดับปกติของการกระจาย สำหรับวัตถุประสงค์ของการทดสอบนัยสำคัญตัวแปรตามการแจกแจงแบบปกติ ในทางปฏิบัติโดยทั่วไปถือว่า multivariate ปกติถ้าตัวแปรแต่ละตัวแยกพิจารณาได้ตามการกระจายปกติ ความแปรปรวนที่แข็งแกร่งในหน้าของการละเมิดของสมมติฐานนี้มากที่สุด