The PLS analysis of the current res

The PLS analysis of the current research contains multiplicative
interaction terms, which are developed following
the procedure outlined in Chin et al. (2003). Because interaction
terms increase the potential for multicollinearity,
all items reflecting the predictor and moderator constructs
were standardized (m = 0; s2 = 1) (Aiken and West, 1991;
Chin et al., 2003; Cronbach, 1987; Drazin and Van de Ven,
1985; Venkatraman, 1989). Doing so minimizes the degree
of multicollinearity among the variables and improves the
interpretability of the results. We tested for interaction
effects using the product indicators procedure suggested
by Chin et al. (2003). The statistical power of PLS in analyzing
interaction effects with a product indicator approach
has been confirmed using Monte Carlo simulation (Chin
et al., 2003; Goodhue et al., 2007), and a recent study by
Goodhue et al. (2007) suggests that significant interaction
results revealed using the PLS product indicator approach
are reliable.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การวิเคราะห์งานวิจัยปัจจุบันกรุณาประกอบด้วยเชิงการคูณ
โต้ตอบเงื่อนไข ซึ่งมีพัฒนาต่อ
ขั้นตอนที่ระบุไว้ในชิ้น et al. (2003) เนื่องจากโต้
เงื่อนไขเพิ่มศักยภาพสำหรับ multicollinearity,
สะท้อนให้เห็นถึงโครงสร้างของจำนวนประตูและดูแลสินค้าทั้งหมด
ได้มาตรฐาน (m = 0; s2 = 1) (Aiken และทิศตะวันตก 1991;
Chin และ al., 2003 Cronbach, 1987 Drazin และ Van de Ven,
1985 Venkatraman, 1989) ทำให้ลดระดับ
ของ multicollinearity ตัวแปร และปรับปรุงการ
interpretability ผล เราทดสอบการโต้ตอบ
ผลการใช้กระบวนการบ่งชี้ผลิตภัณฑ์ที่แนะนำ
โดยชิน et al. (2003) กรุณาอำนาจทางสถิติในการวิเคราะห์
ผลโต้ตอบ ด้วยวิธีการบ่งชี้ผลิตภัณฑ์
ได้รับการยืนยันโดยใช้การจำลอง Carlo มอน (ชิน
et al., 2003 Goodhue et al., 2007), และการศึกษาล่าสุดโดย
Goodhue et al. (2007) แนะนำให้ติดต่อที่สำคัญ
ผลลัพธ์ที่เปิดเผยโดยใช้วิธีการบ่งชี้ผลิตภัณฑ์กรุณา
เชื่อถือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ PLS ของการวิจัยในปัจจุบันมีการคูณ
แง่การทำงานร่วมกันซึ่งได้รับการพัฒนาต่อไป
ตามขั้นตอนที่ระบุไว้ในชินและคณะ (2003) เพราะการมีปฏิสัมพันธ์
การเพิ่มศักยภาพในการพหุ,
รายการทั้งหมดสะท้อนให้เห็นถึงตัวทำนายและผู้ดูแลสร้าง
ให้เป็นมาตรฐาน (m = 0; s2 = 1) (ไอเก็นและเวสต์ 1991;
ชิน et al, 2003. Cronbach 1987; Drazin และแวนเดอ เวน,
1985; Venkatraman, 1989) การทำเช่นนี้จะช่วยลดระดับ
ของพหุสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรและปรับปรุง
interpretability ผล เราได้ทดสอบสำหรับการปฏิสัมพันธ์
ผลใช้วิธีการชี้สินค้าที่แนะนำ
โดยชินและคณะ (2003) อำนาจทางสถิติของ PLS ในการวิเคราะห์
ผลกระทบการทำงานร่วมกันด้วยวิธีการบ่งชี้สินค้าที่
ได้รับการยืนยันโดยใช้การจำลองมอนติคาร์โล (ชิน
et al, 2003. Goodhue et al, 2007). และการศึกษาล่าสุดโดย
Goodhue และคณะ (2007) แสดงให้เห็นว่าการทำงานร่วมกันอย่างมีนัยสำคัญ
ผลการเปิดเผยโดยใช้วิธีการบ่งชี้สินค้า PLS
จะมีความน่าเชื่อถือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ pls ของการวิจัยในปัจจุบันมีการคูณ
ปฏิสัมพันธ์แง่ซึ่งมีการพัฒนาต่อไปนี้
ขั้นตอนที่ระบุไว้ในคาง et al . ( 2003 ) เพราะเงื่อนไขการเพิ่มศักยภาพสำหรับข้อมูล

ทั้งหมด , รายการและสะท้อนตัวผู้ดูแลโครงสร้าง
ถูกมาตรฐาน ( M = 0 ; S2 = 1 ) ( ไอเคนและตะวันตก , 1991 ;
คาง et al . , 2003 ; แบบสอบถาม , 1987 ;ดราซิน และ แวนเดอเวน
, 1985 ; venkatraman , 1989 ) ทำเพื่อลดการเกิดพหุสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรระดับ

interpretability และปรับปรุงผล เราได้ทดสอบการใช้ผลิตภัณฑ์ผลตัวชี้วัดกระบวนการแนะนำ
โดยคาง et al . ( 2003 ) สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ผล พลังแห่งกรุณา ปฏิสัมพันธ์กับตัวผลิตภัณฑ์วิธีการ
ได้รับการยืนยันโดยใช้เทคนิคมอนติคาร์โล ( คาง
et al . , 2003 ; กู๊ดฮิ๊ว et al . , 2007 ) และการศึกษาล่าสุดโดย
กู๊ดฮิ๊ว et al . ( 2550 ) แสดงให้เห็นว่าผลปฏิสัมพันธ์
) เปิดเผยการใช้กรุณาบ่งชี้ผลิตภัณฑ์แนวทาง

เชื่อถือได้