In addition, this study examined th

In addition, this study examined the asymmetric effects of SQ attributes on CS using IRPA and IAA. A popular way of assessing the effects of SQ attributes on CS is a symmetric linear relationship in empirical research. The symmetric linear relationships allow scholars to verify if the relationships show statistical significance in either a positive or negative direction. If the relationships are found to be statistically non-significant, attributes are interpreted as not affecting satisfaction without considering asymmetrical relationships. An understanding of the asymmetric relationships enables researchers to comprehend the dynamic effect of attributes on satisfaction which the symmetrical linear relationships cannot recognize. An assessment of the asymmetric effect in this study enables researchers to identify negative asymmetric (frustrators, dissatisfiers), positive asymmetric (satisfiers, delighters), or symmetric (hybrids) effects of SQ attributes on CS. For example, 10 attributes in the dimensions of web efficiency and web responsiveness quality were all found to be either dissatisfiers or frustrators, exhibiting a negative asymmetric effect. As dissatisfiers and frustrators are considered as must-have attributes, the attributes cause dissatisfaction when not properly managed. However, even when the attributes are available, customers are not satisfied because people take them for granted. Such a dynamic nature of SQ attributes on CS would not be detected when a symmetrical linear effect is considered. The asymmetric effect of attributes on CS provides an expanded insight into the dynamic nature of attributes. With a method of IRPA and IAA, the current study offers unique findings not discussed and explored in the extant Airbnb literature and contributes to the literature by recognizing the dynamic effect of attributes on CS.

結果 (繁體中文) 1:

此外，這項研究考察了CS使用IRPA和IAA SQ屬性的非對稱效應。評估對CS SQ屬性的效果的一種流行方式是在實證研究對稱線性關係。對稱的線性關係讓學者來驗證的關係表現出正或負向統計學意義。如果發現的關係在統計學上無顯著，屬性被理解為不考慮非對稱關係，不影響滿意度。非對稱關係的理解使研究人員能夠理解在其上對稱的線性關係無法識別的滿意屬性的動態效果。的不對稱效應在這項研究進行評估使研究人員能夠確定否定不對稱（frustrators，在CS屬性SQ的不滿意因素），正不對稱的（滿足因素，delighters），或對稱的（雜合體）的影響。例如，在網頁的效率和網絡響應質量尺寸10屬性都發現，要么不滿意因素或frustrators，表現出負非對稱影響。由於不滿意因素和frustrators被認為是必須具備的屬性，導致不滿的屬性如果管理不當。然而，即使在屬性可用，客戶不滿意，因為人們認為它們是理所當然。SQ的這樣的動態性質上CS屬性時，對稱的線性效應被認為是不會被檢測到。屬性對CS的非對稱效果提供了一個擴展的洞察屬性的動態性質。與IRPA和IAA的方法，

結果 (繁體中文) 2:

此外，本研究還研究了使用IRPA和IAA對CS的不對稱影響。在實證研究中，評估SQ屬性對CS影響的一種常用方法是對稱線性關係。對稱線性關係允許學者驗證這些關係是否以正或負方向顯示統計顯著性。如果發現這些關係在統計上不顯著，則屬性被解釋為不考慮不對稱關係而不會影響滿意度。理解不對稱關係使研究人員能夠理解屬性對滿意度的動態影響，而對稱線性關係無法識別這些影響。在這項研究中對不對稱效應的評估使研究人員能夠識別SQ屬性對CS的負面不對稱（除顫器、除顫器）、正不對稱（滿意者、喜悅者）或對稱（雜交）效應。例如，在 Web 效率和 Web 回應品質維度中的 10 個屬性都被發現是散音或破壞器，表現出負面的不對稱效應。由於分離器和除顫器被視為必備屬性，因此屬性在管理不當時會引起不滿。但是，即使屬性可用，客戶也不滿意，因為人們認為這些屬性是理所當然的。在考慮對稱線性效應時，不會檢測到 CS 上的 SQ 屬性的這種動態特性。屬性對 CS 的不對稱效應提供了對屬性動態特性的擴展洞察。通過IRPA和IAA的方法，目前的研究提供了現存Airbnb文獻中未討論和探討的獨特發現，並通過識別屬性對CS的動態影響為文獻做出了貢獻。

結果 (繁體中文) 3:

此外，本研究還利用IRPA和IAA研究了SQ内容對CS的不對稱影響。在實證研究中，一種常用的評估SQ内容對CS影響的方法是對稱線性關係。對稱線性關係使得學者們能够驗證這些關係是否在正方向或負方向上顯示統計顯著性。如果發現這些關係在統計學上不顯著，則在不考慮不對稱關係的情况下，内容被解釋為不影響滿意度。對非對稱關係的理解使研究者能够理解對稱線性關係無法識別的内容對滿意度的動態影響。在本研究中，對不對稱效應的評估使研究人員能够識別出SQ内容對CS的負不對稱（挫折者、不滿者）、正不對稱（滿足者、愉悅者）或對稱（混合）效應。例如，在web效率和web響應質量兩個維度上，有10個内容要麼是不滿意的，要麼是挫折的，表現出負的不對稱效應。由於不滿者和挫折者被認為是必須具備的内容，這些内容在管理不當時會引起不滿。然而，即使内容是可用的，客戶也不會滿意，因為人們認為它們是理所當然的。當考慮對稱線性效應時，不會檢測到CS上SQ内容的這種動態性質。内容在CS上的不對稱效應提供了對内容動態本質的更深入的理解。通過IRPA和IAA方法，本研究提供了現存Airbnb文獻中未討論和探索的獨特發現，並通過認識内容對CS的動態影響為文獻做出了貢獻。