index (CFI) = .95, incremental fit

index (CFI) = .95, incremental fit index (IFI) = .95.
Service orientation. We measured service orientation using a
five-item scale from Gwinner and colleagues (2005). The
five items are as follows: “I enjoy helping others,” “The
best job I can imagine would involve assisting others in
solving their problems,” “I can get along with most any-
one,” “I pride myself in providing courteous service,” and
“It is natural for me to be considerate of others’ needs.” The
reliability for this scale was .77. CFA results again showed
a reasonably good fit to the data: χ2 = 19.50 (n = 246; df =
5, p = .13), RMSEA = .10, CFI = .97, IFI = .97. Although
this RMSEA value is relatively large, other researchers sug-
gest that RMSEA should not be used as a single way of
assessing model fit especially when other goodness-of-fit
measures are satisfactory (Chen et al. 2008).
Overall industry satisfaction. We measured this construct by ask-
ing respondents to indicate the extent of their agreement with
the following statement: “Overall, I am very satisfied with the
hospitality industry.” This measure of job satisfaction has been
found to correlate highly with composite measures (Wanous,
Reichers, and Hudy 1997) and has been used in prior studies
(e.g., Donavan, Brown, and Mowen 2004; Song and Chathoth
2011). As Donavan, Brown, and Mowen (2004, 132) suggest,
“the use of a global scale enabled us to capture an overall
assessment without either focusing on any one of the several
reported dimensions of job satisfaction or including many
at KASETSART UNIV on August 30, 2016
cqx.sagepub.com
Downloaded from
374
Cornell Hospitality Quarterly 56(4)
items.” This advantage is important to our study because we
want to measure students’ overall assessment about hospitality
jobs, but there is no available measure of industry satisfaction
in the existing literature. Thus, it would require another sub-
stantive study to develop such a scale.2
Intentions to join the hospitality industry. We measured inten-
tions to seek a hospitality job using the following two items
specifically developed for this study: “I would be very
happy to spend the rest of my career in the hospitality indus-
try” and “I will certainly join the industry upon graduation.”
The reliability of this measure was .85.
Control variables. To test for differences arising from the two
samples and the sampling procedures, we used a dummy
variable (0 = United States, 1 = Hong Kong) in all analyses.
We also controlled for respondents’ cognitive intelligence,
using their exam scores, and their gender (0 = male, 1 =
female), which has been found to correlate with hospitality
students’ career intentions decisions (Chuang and Dellmann-
Jenkins 2010). We did not control for age because the vari-
ance of this variable was small. Because we relied on
self-reported data, we also included negative affectivity as a
control variable (Spector 1994). This was measured as a
stable individual trait based on the ten negative affectivity
statements from the positive and negative affect schedule
(PANAS; Watson, Clark, and Tellegen 1988). Other than the
source, gender, and exam score variables, all items were
measured using a 5-point Likert-type scale ranging from 1 =
strongly disagree to 5 = strongly agree.
Results
Although both service orientation and emotional intelli-
gence have an influence on students’ desire to enter the
industry, we found that emotional intelligence had a much
stronger effect. We also found a strong mediating effect of
industry satisfaction. Exhibit 2 presents the results of the
descriptive analysis, and Exhibit 3 shows differences among
the two samples. It is interesting to note that the U.S. stu-
dents scored higher on all four key study variables (i.e.,
emotional intelligence, service orientation, overall satisfac-
tion with the industry, and intentions to join the industry).
Exhibit 4 presents the results of the multiple regression
analyses. As can be noted in Exhibit 4, Model 1 examines
the influences of the control variables (i.e., gender, exam
score, negative affectivity, and source of sample) on overall
industry satisfaction. Confirming our review of descriptive

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดัชนี (CFI) =.95 เพิ่มดัชนีพอดี (IFI) =.95การวางแนวบริการ เราวัดค่าบริการวางโดยใช้การ เครื่องชั่งสินค้าห้าจาก Gwinner และเพื่อนร่วมงาน (2005) การ ห้ารายการมีดังนี้: "ผมสนุกกับการช่วยเหลือผู้อื่น "The งานที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถจินตนาการจะเกี่ยวข้องกับการช่วยเหลือผู้อื่นใน การแก้ปัญหาของพวกเขา "ฉันจะได้รับพร้อมกับสุดใด ๆ -"หนึ่ง"ดิฉันรู้สึกภาคภูมิใจในการให้บริการ และ "มันเป็นธรรมชาติสำหรับฉันเกรงใจความต้องการของผู้อื่น" การ ความน่าเชื่อถือสำหรับสเกลนี้.77 มาก CFA ผลลัพธ์แสดงให้เห็นอีกครั้ง พอดีสมเหตุสมผลกับข้อมูล: χ2 = 19, 50 (n = 246; df = 5, p =.13), RMSEA =.10, CFI =.97, IFI =.97 ถึงแม้ว่า ค่า RMSEA นี้เป็นนักวิจัยค่อนข้างมาก sug-gest ว่า RMSEA ควรไม่สามารถใช้เป็นวิธีการเดียว ประเมินรุ่นพอดีโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่ออื่น ๆ ความดีความพอ มาตรการน่าพอใจ (Chen et al. 2008)พอใจโดยรวมในอุตสาหกรรม เราวัดนี้ก่อสร้างโดยขอให้-ผู้ตอบ ing เพื่อบ่งชี้ขอบเขตของความตกลงกับ คำสั่งต่อไปนี้: "ทั้งหมด ผมพอใจมากกับการ อุตสาหกรรมการบริการ" วัดความพึงพอใจงานนี้ได้ พบว่าความสัมพันธ์สูงกับมาตรการคอมโพสิต (Wanous Reichers และ Hudy 1997) และมีการใช้ในการศึกษาล่วงหน้า (เช่น Donavan น้ำตาล และรัก 2547 เพลงและ Chathoth 2011) . เป็น Donavan สีน้ำตาล และรัก (2004, 132) แนะนำ "การใช้ระดับโลกช่วยให้เราสามารถจับภาพ การประเมินผล โดยการเน้นหนึ่งหลาย รายงานมิติความพึงพอใจงานหรือหลาย ที่เกษตรศาสตร์ UNIV บน 30 สิงหาคม 2016cqx.sagepub.comดาวน์โหลดได้จาก 374 คอร์เนลต้อนรับไตรมาส 56(4)รายการ" สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญการศึกษาของเราเพราะเรา ต้องการวัดประเมินโดยรวมของนักเรียนเกี่ยวกับความผ่อนคลาย งาน แต่มีวัดไม่มีความพึงพอใจของอุตสาหกรรม ในวรรณคดีที่มีอยู่ ดังนั้น มันจะต้องมีอีก sub-stantive ศึกษาพัฒนา scale.2 การดังกล่าวความตั้งใจเข้าร่วมอุตสาหกรรมการบริการ เราวัดนวน-ทุกระดับเพื่อหางานต้อนรับใช้สองรายการต่อไปนี้ พัฒนาขึ้นสำหรับการศึกษานี้: ฉันจะได้มาก ยินดีที่จะจ่ายส่วนเหลือของอาชีพของฉันในฮอสอินดัส-ลอง"และ"ฉันจะแน่นอนเข้าร่วมวงเมื่อสำเร็จการศึกษา" ความน่าเชื่อถือของวัดนี้คือ .85ควบคุมตัวแปร การทดสอบความแตกต่างที่เกิดขึ้นจากทั้งสอง ตัวอย่างและวิธีสุ่มตัวอย่าง เราใช้หุ่น ตัวแปร (0 =สหรัฐอเมริกา 1 =ฮ่องกง) ในการวิเคราะห์ทั้งหมด เรายังควบคุมตอบปัญญาองค์ความรู้ ใช้คะแนนสอบของพวกเขา และเพศ (0 =เพศชาย 1 = หญิง), ซึ่งได้พบว่าสัมพันธ์กับความผ่อนคลาย ความตั้งใจของนักเรียนอาชีพตัดสิน (Chuang และ Dellmann-เจงกินส์ 2010) เราไม่ได้ควบคุมสำหรับอายุเพราะภาพ -ance ของตัวแปรนี้มีขนาดเล็ก เพราะเราพึ่ง ตนเองรายงานข้อมูล เรารวมยังมีผลกระทบเชิงลบของเป็นการ ตัวแปรควบคุม (Spector 1994) โดยวัดนี้เป็น มีความเสถียรแต่ละลักษณะอิงมีผลกระทบของค่าลบสิบ งบ จากขั้วบวก และลบที่ส่งผลกระทบต่อกำหนดการ (PANAS วัตสัน คลาร์ก และ Tellegen 1988) อื่น ๆ กว่าการ แหล่งที่มา เพศ และตัวแปรคะแนนสอบ สินค้าทั้งหมดได้ วัดโดยใช้เครื่องชั่งชนิด 5 จุด Likert ตั้งแต่ 1 = ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง 5 =เห็นด้วยอย่างยิ่งผลลัพธ์แม้ว่าทั้งบริการปฐมนิเทศและอารมณ์ intelli -gence มีผลต่อความปรารถนาของนักเรียนเพื่อป้อนการ อุตสาหกรรม เราพบว่า ความฉลาดทางอารมณ์มีมาก ผลกระทบที่แข็งแกร่ง นอกจากนี้เรายังพบผล mediating แข็งแกร่งของ ความพึงพอใจในอุตสาหกรรม 2 นิทรรศการแสดงผลลัพธ์ของการ อธิบายวิเคราะห์ และนิทรรศการ 3 แสดงความแตกต่างระหว่าง ตัวอย่างที่สอง เป็นที่น่าสนใจทราบว่า stu สหรัฐ -dents คะแนนสูงในตัวแปรศึกษาหลักสี่ทั้งหมด (เช่น ความฉลาดทางอารมณ์ ดี โดยรวม satisfac-ทางการค้าอุตสาหกรรม และความตั้งใจเข้าร่วมอุตสาหกรรม) จัดแสดง 4 แสดงผลลัพธ์ของการถดถอยหลาย วิเคราะห์ ตามที่ระบุในนิทรรศการ 4 ตรวจสอบแบบ 1 อิทธิพลของตัวแปรควบคุม (เช่น เพศ สอบ คะแนน มีผลกระทบเชิงลบของ และแหล่งที่มาของตัวอย่าง) บนโดยรวม ความพึงพอใจในอุตสาหกรรม ยืนยันเราทานการอธิบาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดัชนี (CFI) = 0.95 ดัชนีพอดีที่เพิ่มขึ้น (IFI) = .95.
ปฐมนิเทศบริการ เราวัดการวางแนวทางการให้บริการโดยใช้
ระดับห้ารายการจาก Gwinner และเพื่อนร่วมงาน (2005)
ห้ารายการมีดังนี้ "ผมสนุกกับการช่วยเหลือผู้อื่น," "The
งานดีที่สุดที่ฉันสามารถจินตนาการจะเกี่ยวข้องกับการให้ความช่วยเหลือคนอื่น ๆ ใน
การแก้ปัญหาของพวกเขา" "ฉันจะได้รับพร้อมกับใดก็ได้
หนึ่ง" "ผมภูมิใจตัวเองในการให้บริการที่สุภาพ บริการ "และ
" มันเป็นธรรมชาติสำหรับผมที่จะมีน้ำใจของความต้องการของผู้อื่น. "ความ
น่าเชื่อถือสำหรับขนาดนี้คือ 0.77 ผลเอฟอีกครั้งพบว่า
เป็นแบบที่ดีพอสมควรกับข้อมูล: χ2 = 19.50 (n = 246; DF =
5, P = 0.13) RMSEA = 0.10, CFI = 0.97, IFI = 0.97 แม้ว่า
ค่า RMSEA นี้มีขนาดใหญ่ค่อนข้างนักวิจัยอื่น ๆ sug-
Gest RMSEA ที่ไม่ควรนำมาใช้เป็นวิธีเดียวของ
การประเมินรูปแบบพอดีโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณงามความดีของพอดีอื่น ๆ
มาตรการที่เป็นที่น่าพอใจ (Chen et al. 2008).
ความพึงพอใจของอุตสาหกรรมโดยรวม เราวัดนี้สร้างโดย ask-
ไอเอ็นจีผู้ตอบแบบสอบถามเพื่อระบุขอบเขตของข้อตกลงของพวกเขาด้วย
คำสั่งต่อไป "โดยรวมแล้วผมพอใจมากกับ
อุตสาหกรรมการบริการ." ตัวชี้วัดของความพึงพอใจในงานนี้ได้รับ
พบว่ามีความสัมพันธ์อย่างมากกับมาตรการคอมโพสิต (Wanous ,
Reichers และ Hudy 1997) และได้ถูกนำมาใช้ในการศึกษาก่อน
(เช่น Donavan, น้ำตาล, และ Mowen 2004 เพลงและการ Chathoth
2011) ในฐานะที่เป็น Donavan, น้ำตาล, และ Mowen (2004, 132) แนะนำ
"การใช้งานของระดับโลกช่วยให้เราสามารถจับภาพโดยรวมของ
การประเมินโดยไม่ต้องทั้งมุ่งเน้นไปที่หนึ่งในหลาย ๆ
มิติรายงานของความพึงพอใจในการทำงานหรือรวมถึงหลาย
ที่มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์สิงหาคม 30 2016
cqx.sagepub.com
ดาวน์โหลดจาก
374
คอร์เนล Hospitality ไตรมาส 56 (4)
รายการ. "ข้อได้เปรียบนี้เป็นสิ่งสำคัญในการศึกษาของเราเพราะเรา
ต้องการที่จะวัดการประเมินโดยรวมของนักเรียนเกี่ยวกับการต้อนรับ
งาน แต่ไม่มีมาตรวัดความพึงพอใจของอุตสาหกรรม
ในวรรณคดีที่มีอยู่ ดังนั้นจึงจะต้องมีอีกย่อย
ศึกษา stantive ในการพัฒนาดังกล่าว scale.2
ความตั้งใจที่จะเข้าร่วมอุตสาหกรรมการบริการ เราวัดเปลือง
tions ที่จะแสวงหางานการต้อนรับโดยใช้ต่อไปนี้สองรายการที่
พัฒนาโดยเฉพาะสำหรับการศึกษาครั้งนี้ว่า "ผมจะเป็นมาก
ความสุขที่จะใช้เวลาที่เหลือของอาชีพของฉันในการต้อนรับ indus-
ลอง" และ "แน่นอนฉันจะเข้าร่วมในอุตสาหกรรมเมื่อ จบการศึกษา. "
ความน่าเชื่อถือของวัดนี้เป็น .85.
ตัวแปรในการควบคุม เพื่อทดสอบความแตกต่างที่เกิดขึ้นจากทั้งสอง
ตัวอย่างและวิธีการสุ่มตัวอย่างเราใช้หุ่น
ตัวแปร (0 = United States, 1 = ฮ่องกง) ในทุกการวิเคราะห์.
นอกจากนี้เรายังควบคุมเชาวน์ปัญญาผู้ตอบแบบสอบถาม '
โดยใช้คะแนนสอบของพวกเขาและพวกเขา เพศ (0 = ชาย, 1 =
หญิง) ซึ่งได้รับการพบว่ามีความสัมพันธ์กับการต้อนรับ
นักเรียนตัดสินใจตั้งใจอาชีพ (จวงและ Dellmann-
เจนกิ้นส์ 2010) เราไม่ได้ควบคุมอายุเพราะตัวแปร
ance ของตัวแปรนี้มีขนาดเล็ก เพราะเราพึ่งพา
ข้อมูลที่ตนเองรายงานเรายังรวมถึง affectivity เชิงลบเป็น
ตัวแปรควบคุม (สเปคเตอร์ 1994) นี้ได้รับการวัดเป็น
ลักษณะของแต่ละบุคคลที่มีเสถียรภาพบนพื้นฐานของสิบ affectivity เชิงลบ
งบจากตารางการบวกและลบส่งผลกระทบต่อ
(พนัส; วัตสันคลาร์กและ Tellegen 1988) อื่น ๆ นอกเหนือจาก
ตัวแปรแหล่งเพศและคะแนนสอบรายการทั้งหมดถูก
วัดโดยใช้ 5 จุด Likert ชนิดขนาดตั้งแต่ 1 =
เห็นด้วยอย่างยิ่งถึง 5 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง.
ผล
แม้ว่าทั้งสองวางแนวทางการให้บริการและ intelli- อารมณ์
Gence มีอิทธิพล ความปรารถนาของนักเรียนที่จะเข้าสู่
อุตสาหกรรมเราพบว่ามีความฉลาดทางอารมณ์มาก
ผลมากยิ่งขึ้น นอกจากนี้เรายังพบว่ามีผลต่อการไกล่เกลี่ยที่แข็งแกร่งของ
ความพึงพอใจของอุตสาหกรรม จัดแสดงนิทรรศการที่ 2 นำเสนอผลของ
การวิเคราะห์เชิงพรรณนาและจัดแสดงนิทรรศการที่ 3 แสดงความแตกต่างระหว่าง
ทั้งสองตัวอย่าง เป็นที่น่าสนใจที่จะทราบว่าสหรัฐ stu-
บุบคะแนนสูงในทุกตัวแปรการศึกษาที่สำคัญสี่ (เช่น
ความฉลาดทางอารมณ์ปฐมนิเทศบริการความพึงพอใจโดยรวม
การกับอุตสาหกรรมและความตั้งใจที่จะเข้าร่วมอุตสาหกรรม).
จัดแสดงนิทรรศการ 4 นำเสนอผลของ ถดถอยหลาย
วิเคราะห์ ที่สามารถตั้งข้อสังเกตในการจัดแสดง 4 รุ่น 1 ตรวจสอบ
อิทธิพลของตัวแปรควบคุม (เช่นเพศ, การสอบ
คะแนน affectivity ลบและแหล่งที่มาของตัวอย่าง) โดยรวม
ความพึงพอใจของอุตสาหกรรม ยืนยันความคิดเห็นของสื่อความหมายของเรา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดัชนี ( CFI ) = . 95 , ดัชนีเพิ่มขึ้นพอดี ( IFI ) = . 95มุ่งบริการ เราวัดทิศทางการให้บริการโดยใช้ห้ารายการระดับจาก gwinner และเพื่อนร่วมงาน ( 2005 ) ที่5 รายการมีดังนี้ : " ผมสนุกกับการช่วยผู้อื่น " "งานที่ดีที่สุดที่ฉันสามารถจินตนาการจะเกี่ยวข้องกับการช่วยเหลือผู้อื่นในการแก้ไขปัญหาของพวกเขา , " " ฉันสามารถได้รับพร้อมกับใดมากที่สุด -หนึ่ง " " ผมภูมิใจในการให้บริการที่สุภาพและ" มันเป็นธรรมชาติสำหรับผมที่จะเข้าใจความต้องการของผู้อื่น”ความน่าเชื่อถือระดับนี้ . . . 77 ผลลัพธ์ซึ่งแสดงอีกครั้งพอดีดีเหมาะสมกับข้อมูล : χ 2 = 19.50 ( n = 246 ; df =5 , p = . 13 ) , RMSEA = . 10 , CFI = 97 , IFI = . 97 . ถึงแม้ว่านี้ค่า RMSEA ค่อนข้างใหญ่ นักวิจัยซัค - อื่น ๆเกสที่ RMSEA ไม่ควรใช้เป็นวิธีเดียวของการประเมินแบบพอดี ๆโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความดีของพอดีมาตรการที่น่าพอใจ ( Chen et al . 2008 )ความพึงพอใจของอุตสาหกรรมโดยรวม เราวัดนี้สร้างโดยถามโดยผู้ตอบแบบสอบถามระบุขอบเขตของข้อตกลงของตนกับข้อความต่อไปนี้ : " โดยรวมผมพอใจอย่างมากกับอุตสาหกรรมการบริการ . " วัดนี้ได้รับความพึงพอใจพบว่ามีความสัมพันธ์อย่างมากกับมาตรการ ( wanous คอมโพสิต ,reichers และ hudy 1997 ) และมีการใช้ในการศึกษาก่อน( เช่น donavan น้ำตาล และ mowen 2004 ; เพลงและ chathoth2011 ) เป็น donavan น้ำตาล และ mowen ( 2004 , 132 ) แนะนำ" ใช้ของระดับโลกที่ช่วยให้เราสามารถจับโดยรวมการประเมินโดยให้เน้นๆ หนึ่งของหลาย ๆรายงานขนาดของงานหรือรวมหลายที่มหาวิทยาลัย เกษตรศาสตร์ ในวันที่ 30 สิงหาคม 2016cqx.sagepub.comดาวน์โหลดได้จากโหคอร์เนลล์ 56 ( 4 ) การรายไตรมาสรายการ " ประโยชน์มันสำคัญกับการศึกษาของเรา เพราะเราต้องการวัดความสามารถโดยรวม การประเมินเกี่ยวกับการบริการงาน แต่ไม่มีการวัดความพึงพอใจของอุตสาหกรรมในวรรณกรรมที่มีอยู่ ดังนั้น มันต้องย่อยอีก --การศึกษาเพื่อพัฒนา stantive ขนาด 2 .ความตั้งใจที่จะเข้าร่วมในอุตสาหกรรมการบริการ เรา inten - วัดยินดีด้วยขอต้อนรับงานโดยใช้สองรายการต่อไปนี้โดยเฉพาะการพัฒนาเพื่อการศึกษา : " ฉัน จะ มี ความมีความสุขที่ได้ใช้เวลาที่เหลือในอาชีพการบริการ สินธุ -ลอง " และ " ฉันจะเข้าวงการเมื่อจบการศึกษา "ความน่าเชื่อถือของการวัดนี้ . 85ตัวแปรควบคุม เพื่อทดสอบความแตกต่างที่เกิดจากสองตัวอย่างและตัวอย่างขั้นตอน เราใช้หุ่นตัวแปร ( 0 = สหรัฐอเมริกา , 1 = ฮ่องกง ) เป็นองค์ประกอบเรายังควบคุมสำหรับผู้ตอบแบบสอบถามความรู้ความเข้าใจ ปัญญาใช้คะแนนสอบของตน และเพศ ( 0 = 1 = ชายหญิง ) ซึ่งพบว่า มีความสัมพันธ์กับการบริการนักเรียนอาชีพการตัดสินใจ ( ช่วง dellmann - และความตั้งใจเจนกินส์ 2010 ) เราไม่ควบคุมเพราะวารี - อายุance ตัวแปรนี้มีขนาดเล็ก เพราะเราไว้ใจself-reported ข้อมูล เรายังรวมลบแคดเมียมเป็นตัวแปรควบคุม ( สเป็กเตอร์ 1994 ) นี้คือวัดเป็นมีบุคคลลักษณะตามกระทบเชิงลบสิบแถลงการณ์จากบวกและลบตารางมีผลต่อ( พนัส ; วัตสัน คล้าก และ tellegen 1988 ) นอกจากแหล่งที่มา , เพศและตัวแปรคะแนนสอบ รายการทั้งหมดคือวัดที่ใช้งานคนประเภทมาตราส่วนตั้งแต่ 1 =ไม่เห็นด้วยอย่างยิ่ง 5 = เห็นด้วยอย่างยิ่ง .ผลลัพธ์แม้ว่าการปฐมนิเทศทั้งบริการและ intelli ทางอารมณ์gence มีอิทธิพลต่อนักเรียนต้องการเข้าอุตสาหกรรม พบว่า ความฉลาดทางอารมณ์ มีมากผลกระทบที่แข็งแกร่ง เราพบผลของแรงขณะความพึงพอใจของอุตสาหกรรม จัดแสดง 2 เสนอผลของการวิเคราะห์เชิงพรรณนา และจัดแสดงที่ 3 แสดงความแตกต่างระหว่างสองตัวอย่าง เป็นที่น่าสนใจที่จะทราบว่าสตู - สหรัฐอเมริกาบุบ คะแนนที่สูงบนทั้งหมดสี่คีย์ตัวแปร ( เช่นความฉลาดทางอารมณ์ , การวาง satisfac โดยรวม - บริการtion กับอุตสาหกรรม และความตั้งใจที่จะเข้าร่วมอุตสาหกรรม )แสดง 4 เสนอผลของการวิเคราะห์ถดถอยพหุวิเคราะห์ข้อมูล เป็นสามารถที่ระบุไว้ในการจัดแสดง 4 แบบตรวจสอบอิทธิพลของตัวแปรควบคุม ( เช่นเพศ , สอบคะแนน , กระทบด้านลบ และแหล่งที่มาของตัวอย่าง ) โดยรวมความพึงพอใจของอุตสาหกรรม ยืนยันการตรวจสอบของเราของบรรยาย