We chose variance-based structural

We chose variance-based structural equation modeling using SmartPLS software (Ringle, Wende, and Will 2005) because it "avoids many of the assumptions and chances that improper solutions will occur in LISREL analyses" (Bagozzi, Yi, and Singh 1991, p. 125). Because it tends to underestimate path coefficients compared with LISREL (Dijkstra 1983), variance-based structural equation modeling produces a conservative test of the substantive relationships.
The path estimates (Figure 3) confirmed the interaction effect of participation in a CRP and reward size on attitudinal loyalty {.I, p < .05), as we proposed in Hj. Whereas CRP participation had a nonsignificant impact (.07,/? > .1) on attitudinal loyalty in the small reward situation, the interaction produces a significant impact in the large reward situation. We therefore reject Hs^^, which was built on a self perception account of the impact of the size of the reward. Reinforcement theory thus emerges as a better predictor of the impact of reward size on the link between participation in a CRP and attitudinal loyalty. In support of H3 and H4, attitudinal loyalty had a positive impact on behavioral loyalty (.47, p< .01) negatively moderated by participation in a CRP (-.27, p < .05). Replicating our findings from Study 1, the laboratory experiment confirmed a positive relationship between participation in a CRP and behavioral loyalty (.26,p < .05).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เราเลือกสร้างโมเดลสมการโครงสร้างตามผลต่างโดยใช้ซอฟต์แวร์ SmartPLS (Ringle, Wende และจะ 2005) เนื่องจาก "หลีกเลี่ยงการสมมติฐานมากมาย และอังกฤษว่า โซลูชั่นที่ไม่เหมาะสมจะเกิดขึ้นใน LISREL วิเคราะห์" (Bagozzi ยี และสิงห์ 1991, p. 125) เพราะมันมีแนวโน้มที่ประมาทสัมประสิทธิ์เส้นทางเทียบกับ LISREL (Dijkstra 1983), สร้างโมเดลสมการโครงสร้างตามต่างสร้างทดสอบหัวเก่าความสัมพันธ์แน่นประเมินเส้นทาง (รูปที่ 3) ยืนยันโต้ผลของการเข้าร่วมใน CRP และรางวัลขนาดสมาชิก attitudinal { ไอ พี < .05), ตามที่เราเสนอใน Hj. โดย CRP เข้าร่วมมีผล nonsignificant (07, / ? > .1) บนสมาชิก attitudinal ในสถานการณ์รางวัลขนาดเล็ก การโต้ตอบที่สร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในกรณีรางวัลใหญ่ เราจึงปฏิเสธ Hs ^ ^, ซึ่งถูกสร้างขึ้นในบัญชีตนเองรับรู้ผลกระทบของขนาดของรางวัล ทฤษฎีเสริมแรงจึงขึ้นเป็นผู้ทายผลดีผลกระทบของขนาดของรางวัลในการเชื่อมโยงระหว่างการมีส่วนร่วมในการ CRP และสมาชิก attitudinal สนับสนุน H3 และ H4, attitudinal สมาชิกมีผลกระทบเกี่ยวกับพฤติกรรม (การ p 47, < .01) ส่งมีการควบคุม โดยการมีส่วนร่วมในการ CRP (-. p 27, < .05). สถานการณ์ของเราค้นพบจากการศึกษา 1 ห้องปฏิบัติการทดลองยืนยันความสัมพันธ์ในเชิงบวกระหว่างการมีส่วนร่วมในการ CRP และพฤติกรรมสมาชิก (.26, p < .05).

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เราเลือกที่แตกต่างตามแบบจำลองสมการโครงสร้างโดยใช้ซอฟต์แวร์ SmartPLS (Ringle, Wende และจะ 2005) เพราะมัน "หลีกเลี่ยงหลายสมมติฐานและโอกาสที่การแก้ปัญหาที่ไม่ถูกต้องจะเกิดขึ้นในการวิเคราะห์ลิสเรล" (Bagozzi ยี่และซิงห์ 1991 พี 125) เพราะมันมีแนวโน้มที่จะประมาทค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางเมื่อเทียบกับลิสเรล (Dijkstra 1983) ความแปรปรวนตามแบบจำลองสมการโครงสร้างการผลิตการทดสอบการอนุรักษ์ของความสัมพันธ์ที่สำคัญ.
ประมาณการเส้นทาง (รูปที่ 3) ได้รับการยืนยันผลการทำงานร่วมกันการมีส่วนร่วมใน CRP และขนาดของสะสม ความจงรักภักดีทัศนคติ {.I, p <0.05) ในขณะที่เรานำเสนอใน Hj ในขณะที่การมีส่วนร่วม CRP มีผลกระทบไม่มีนัยสำคัญ (0.07 /> 0.1) ในความจงรักภักดีของทัศนคติในสถานการณ์รางวัลเล็ก ๆ ที่ทำงานร่วมกันก่อให้เกิดผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในสถานการณ์ที่ได้รับรางวัลใหญ่ ดังนั้นเราจึงปฏิเสธ Hs ^^ ซึ่งถูกสร้างขึ้นในบัญชีการรับรู้ตนเองของผลกระทบของขนาดของรางวัลที่ ทฤษฎีการเสริมแรงจึงโผล่ออกมาเป็นตัวทำนายที่ดีขึ้นของผลกระทบของขนาดรางวัลในการเชื่อมโยงระหว่างการมีส่วนร่วมในไร้สาระและความจงรักภักดีของทัศนคติ ในการสนับสนุนของ H3 และ H4 ความจงรักภักดีทัศนคติมีผลกระทบในเชิงบวกต่อความจงรักภักดีของพฤติกรรม (0.47, p <0.01) การตรวจสอบโดยการมีส่วนร่วมในทางลบใน CRP (-.27, p <0.05) จำลองการค้นพบของเราจากการศึกษาที่ 1 การทดลองในห้องปฏิบัติการได้รับการยืนยันความสัมพันธ์เชิงบวกระหว่างการมีส่วนร่วมในไร้สาระและความจงรักภักดีพฤติกรรม (0.26, p <0.05)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เราเลือกแบบโมเดลสมการโครงสร้างโดยใช้ smartpls ซอฟต์แวร์พื้นฐาน ( ริงเกิล Wende , และ 2005 ) เพราะ " หลีกเลี่ยงมากของสมมติฐาน และโอกาสที่จะเกิดขึ้นในการวิเคราะห์โมเดลลิสเรล โซลูชั่น " ( bagozzi ยี และ สิงห์ พ.ศ. 2534 , หน้า 125 ) เพราะมันมีแนวโน้มที่จะประเมินค่าสัมประสิทธิ์เส้นทางเมื่อเทียบกับโมเดลลิสเรล ( ตรา 1983 )ความแปรปรวนโดยใช้แบบจำลองสมการโครงสร้างสร้างแบบอนุรักษ์นิยมของความสัมพันธ์พลเรือน .
เส้นทางประมาณการ ( รูปที่ 3 ) การปฏิสัมพันธ์ของการมีส่วนร่วมในการค้นหา และให้รางวัล ขนาดมีความจงรักภักดี { . I , P < . 05 ) ที่เราเสนอใน Hj . ขาดการมีส่วนร่วมและมี ผลกระทบความเชื่อมั่น ( 07 / ? > 1 ) มีความจงรักภักดีต่อสถานการณ์รางวัลเล็กการสร้างผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญในสถานการณ์ รางวัลใหญ่ ดังนั้น เราจึงปฏิเสธเขา

ซึ่งถูกสร้างขึ้นในบัญชีการรับรู้ตนเองของผลกระทบของขนาดของรางวัล ทฤษฎีการเสริมแรงจึงโผล่ออกมาเป็นลักษณะที่ดีของผลกระทบของขนาดรางวัลบนการเชื่อมโยงระหว่างการมีส่วนร่วมในการค้นหา และมีความซื่อสัตย์ ในการสนับสนุนและ H3 H4 ,มีความซื่อสัตย์ มีผลทางบวกต่อความจงรักภักดีเชิงพฤติกรรม ( . 47 , p < . 01 ) โดยมีการมีส่วนร่วมในซีรีแอกทีฟโปรตีน ( - . 25 , p < . 05 ) คัดลอกข้อมูลจากการศึกษาที่ 1 การทดลองในห้องปฏิบัติการยืนยันความสัมพันธ์เชิงบวกกับการมีส่วนร่วมในการค้นหา ความจงรักภักดีและพฤติกรรม ( . 25 , p < . 05 )