- ข้อความ
- ประวัติศาสตร์
As shown from table (4) that the mu
As shown from table (4) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = -1.266+0.205 corporate image and reputation.
Evidence from table (4) showed that the adjusted R2 of 0.043 indicates that 4.3 per cent of variance in the overall service quality can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 29.869), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to overall service quality.
As shown from table (5) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 1.558+0.638 corporate image and reputation.
Evidence from table (5) showed that the adjusted R2 of 0.599 indicates that 59.9 per cent of variance in the customer satisfaction can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 970.506), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer satisfaction.
As shown from table (6) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 3.224+0.152 corporate image and reputation.
Evidence from table (6) showed that the adjusted R2 of 0.029 indicates that 2.9 per cent of variance in the customer loyalty can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 20.515), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer loyalty.
Y = -1.266+0.205 corporate image and reputation.
Evidence from table (4) showed that the adjusted R2 of 0.043 indicates that 4.3 per cent of variance in the overall service quality can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 29.869), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to overall service quality.
As shown from table (5) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 1.558+0.638 corporate image and reputation.
Evidence from table (5) showed that the adjusted R2 of 0.599 indicates that 59.9 per cent of variance in the customer satisfaction can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 970.506), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer satisfaction.
As shown from table (6) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 3.224+0.152 corporate image and reputation.
Evidence from table (6) showed that the adjusted R2 of 0.029 indicates that 2.9 per cent of variance in the customer loyalty can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 20.515), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer loyalty.
0/5000
As shown from table (4) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = -1.266+0.205 corporate image and reputation.
Evidence from table (4) showed that the adjusted R2 of 0.043 indicates that 4.3 per cent of variance in the overall service quality can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 29.869), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to overall service quality.
As shown from table (5) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 1.558+0.638 corporate image and reputation.
Evidence from table (5) showed that the adjusted R2 of 0.599 indicates that 59.9 per cent of variance in the customer satisfaction can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 970.506), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer satisfaction.
As shown from table (6) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 3.224+0.152 corporate image and reputation.
Evidence from table (6) showed that the adjusted R2 of 0.029 indicates that 2.9 per cent of variance in the customer loyalty can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 20.515), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer loyalty.
Y = -1.266+0.205 corporate image and reputation.
Evidence from table (4) showed that the adjusted R2 of 0.043 indicates that 4.3 per cent of variance in the overall service quality can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 29.869), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to overall service quality.
As shown from table (5) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 1.558+0.638 corporate image and reputation.
Evidence from table (5) showed that the adjusted R2 of 0.599 indicates that 59.9 per cent of variance in the customer satisfaction can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 970.506), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer satisfaction.
As shown from table (6) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 3.224+0.152 corporate image and reputation.
Evidence from table (6) showed that the adjusted R2 of 0.029 indicates that 2.9 per cent of variance in the customer loyalty can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 20.515), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer loyalty.
การแปล กรุณารอสักครู่..
As shown from table (4) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = -1.266+0.205 corporate image and reputation.
Evidence from table (4) showed that the adjusted R2 of 0.043 indicates that 4.3 per cent of variance in the overall service quality can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 29.869), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to overall service quality.
As shown from table (5) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 1.558+0.638 corporate image and reputation.
Evidence from table (5) showed that the adjusted R2 of 0.599 indicates that 59.9 per cent of variance in the customer satisfaction can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 970.506), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer satisfaction.
As shown from table (6) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 3.224+0.152 corporate image and reputation.
Evidence from table (6) showed that the adjusted R2 of 0.029 indicates that 2.9 per cent of variance in the customer loyalty can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 20.515), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer loyalty.
Y = -1.266+0.205 corporate image and reputation.
Evidence from table (4) showed that the adjusted R2 of 0.043 indicates that 4.3 per cent of variance in the overall service quality can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 29.869), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to overall service quality.
As shown from table (5) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 1.558+0.638 corporate image and reputation.
Evidence from table (5) showed that the adjusted R2 of 0.599 indicates that 59.9 per cent of variance in the customer satisfaction can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 970.506), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer satisfaction.
As shown from table (6) that the multiple regression model equation is expressed as:
Y = 3.224+0.152 corporate image and reputation.
Evidence from table (6) showed that the adjusted R2 of 0.029 indicates that 2.9 per cent of variance in the customer loyalty can be explained by corporate image and reputation. This is a statistically significant contribution, as indicated by the significant F change value for this line (0.000). The ANOVA table of indicates that the model as a whole is significant {F (1, 648) = 20.515), P < 0.0005}. Thus, corporate image and reputation contributed significantly to customer loyalty.
การแปล กรุณารอสักครู่..
ที่แสดงจากตาราง ( 4 ) ว่า การถดถอย พหุคูณแบบสมการแสดงเป็น :
Y = -1.266 0.205 ภาพลักษณ์และชื่อเสียง
หลักฐานจากตาราง ( 4 ) พบว่าปรับ R2 ของ 0.043 พบว่า ร้อยละ 4.3 ของความแปรปรวนในคุณภาพการให้บริการ โดยสามารถอธิบายได้ด้วยภาพลักษณ์และชื่อเสียง นี่คือผลงานสถิติสำคัญตามที่ระบุโดยนัย F เปลี่ยนค่าสำหรับบรรทัดนี้ ( 0.000 ) ตาราง ANOVA พบว่า รูปแบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ { f ( 1 , 648 ) = 29.869 ) , P < 0.0005 } ดังนั้น ภาพลักษณ์และชื่อเสียงส่วนอย่างมากกับคุณภาพการบริการโดยรวม
แสดงจากตาราง ( 5 ) ว่า การถดถอย พหุคูณแบบสมการแสดงเป็น :
Y = 1.558 0ขายภาพลักษณ์และชื่อเสียง
หลักฐานจากโต๊ะ ( 5 ) พบว่าปรับ R2 ของ 0.599 แสดงว่า 59.9 ร้อยละของความแปรปรวนในความพึงพอใจของลูกค้าที่สามารถอธิบายได้ด้วยภาพลักษณ์และชื่อเสียง นี้คือผลงานที่แตกต่างกัน , ตามที่ระบุโดยนัย F เปลี่ยนค่าสำหรับบรรทัดนี้ ( 0.000 )ตาราง ANOVA พบว่า รูปแบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ { f ( 1 , 648 ) = 970.506 ) , P < 0.0005 } ดังนั้น ภาพลักษณ์และชื่อเสียงส่วนอย่างมากเพื่อความพึงพอใจของลูกค้า .
ที่แสดงจากตาราง ( 6 ) ว่า การถดถอย พหุคูณแบบสมการแสดงเป็น :
Y = 3.224 . ภาพลักษณ์และชื่อเสียง
หลักฐานจากโต๊ะ ( 6 ) พบว่าปรับ R2 ของ 0029 พบว่า ร้อยละ 2.9 ของความแปรปรวนในความภักดีของลูกค้า สามารถอธิบายได้ด้วยภาพลักษณ์และชื่อเสียง นี้คือผลงานที่แตกต่างกัน , ตามที่ระบุโดยนัย F เปลี่ยนค่าสำหรับบรรทัดนี้ ( 0.000 ) ตาราง ANOVA พบว่า รูปแบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ { f ( 1 , 648 ) = 20.515 ) , P < 0.0005 } ดังนั้นภาพลักษณ์และชื่อเสียงส่วนอย่างมากในความภักดีของลูกค้า
Y = -1.266 0.205 ภาพลักษณ์และชื่อเสียง
หลักฐานจากตาราง ( 4 ) พบว่าปรับ R2 ของ 0.043 พบว่า ร้อยละ 4.3 ของความแปรปรวนในคุณภาพการให้บริการ โดยสามารถอธิบายได้ด้วยภาพลักษณ์และชื่อเสียง นี่คือผลงานสถิติสำคัญตามที่ระบุโดยนัย F เปลี่ยนค่าสำหรับบรรทัดนี้ ( 0.000 ) ตาราง ANOVA พบว่า รูปแบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ { f ( 1 , 648 ) = 29.869 ) , P < 0.0005 } ดังนั้น ภาพลักษณ์และชื่อเสียงส่วนอย่างมากกับคุณภาพการบริการโดยรวม
แสดงจากตาราง ( 5 ) ว่า การถดถอย พหุคูณแบบสมการแสดงเป็น :
Y = 1.558 0ขายภาพลักษณ์และชื่อเสียง
หลักฐานจากโต๊ะ ( 5 ) พบว่าปรับ R2 ของ 0.599 แสดงว่า 59.9 ร้อยละของความแปรปรวนในความพึงพอใจของลูกค้าที่สามารถอธิบายได้ด้วยภาพลักษณ์และชื่อเสียง นี้คือผลงานที่แตกต่างกัน , ตามที่ระบุโดยนัย F เปลี่ยนค่าสำหรับบรรทัดนี้ ( 0.000 )ตาราง ANOVA พบว่า รูปแบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ { f ( 1 , 648 ) = 970.506 ) , P < 0.0005 } ดังนั้น ภาพลักษณ์และชื่อเสียงส่วนอย่างมากเพื่อความพึงพอใจของลูกค้า .
ที่แสดงจากตาราง ( 6 ) ว่า การถดถอย พหุคูณแบบสมการแสดงเป็น :
Y = 3.224 . ภาพลักษณ์และชื่อเสียง
หลักฐานจากโต๊ะ ( 6 ) พบว่าปรับ R2 ของ 0029 พบว่า ร้อยละ 2.9 ของความแปรปรวนในความภักดีของลูกค้า สามารถอธิบายได้ด้วยภาพลักษณ์และชื่อเสียง นี้คือผลงานที่แตกต่างกัน , ตามที่ระบุโดยนัย F เปลี่ยนค่าสำหรับบรรทัดนี้ ( 0.000 ) ตาราง ANOVA พบว่า รูปแบบโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ { f ( 1 , 648 ) = 20.515 ) , P < 0.0005 } ดังนั้นภาพลักษณ์และชื่อเสียงส่วนอย่างมากในความภักดีของลูกค้า
การแปล กรุณารอสักครู่..
ภาษาอื่น ๆ
การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.
- Other Findings
- อายุ
- เขาต้องตื่นให้เช้ากว่านี้จะทำให้เขามาทำง
- คุณกลับมาหาฉัน
- เดี๋ยวนี้
- ฉันยังไม่เลิกงานฉันเตรียมงานการสอนและงาน
- not bad
- Test and evaluate instructions with the
- เพราะว่าต้องไปทำงานต่างจังหวัด
- moves around in a circle
- อากาศหนาวมาก
- Don't be long
- 石榴
- Just kidding
- ผู้หญิงไทยมักจะขี้อาย
- lest me introduce my friend
- สวนสัตว์ลพบุรี
- ทั้งไพบูลย์
- Do you know there
- 枝上
- blackheadมีเอกลักษณ์ของตนเอง เช่น แนวเพล
- เสียงท้องร้องดังจ๊อก
- ผลลัพธ์ (ภาษาฝรั่งเศส) 3:Il a été déçu d
- ฉันมาเที่ยวที่ดอยตุงจังหวัดเชียงราย ที่น
