Data was processed and analyzed usi

Data was processed and analyzed using the multivariate statistical approach of partial path least squares (PLS-MP). This technique was chosen because it is recommended when the purpose is to confirm a theory from the constructs and the sample size is small and/or the data is not normally distributed(Ringle et al., 2014). All the constructs of the measurement model predicted in Fig. 2, as well as their interactions, are based on the theoretical survey, and can be classified as reflective(Hair, Black, Babin, and Anderson, 2014a). For reflective measurement models, we use reliability analysis of internal consistency, convergent validity and discriminant validity(Hair, Hult, Ringle, and Sarstedt, 2014b). The reliability of the internal consistency can be analyzed by composite reliability (CR) and Cronbach's alpha, and both should exceed 0.70 (Ringle et al., 2014). The convergent validity was analyzed by the average variance extracted (AVE) and should exceed 0.50 (Hair, Hult, Ringle, and Sarstedt, 2014b). For discriminant validity, the square root of the AVE should be greater than the correlation between the latent variables (Hair,Hult, Ringle, and Sarstedt, 2014b)

結果 (繁體中文) 1:

數據進行處理，並使用局部路徑最小二乘法（PLS-MP）的多變量統計方法分析。選擇這種技術，因為它建議當目的是為了確認從所述構建一個理論和樣本大小是小的和/或數據不是正態分佈（Ringle等人，2014）。在圖2中的預測測量模式。所有的構建體，以及它們之間的相互作用，是基於理論的調查，並且可以被分類為反射性的（頭髮，黑色，的Babin，和Anderson，2014A）。對於反射測量模型中，我們使用的內部一致性，會聚效和區別效度（頭髮，霍特，Ringle，和Sarstedt的，2014B）可靠性的分析。內部一致性的可靠性可以通過複合可靠性（CR）和信度的α進行分析，並且兩者都應該超過0。70（Ringle等人，2014）。收斂有效性所提取的平均方差（AVE）分析，並應超過0.50（頭髮，霍特，Ringle，和Sarstedt的，2014B）。對於判別有效性，AVE的平方根應該比潛變量（頭髮，霍特，Ringle，和Sarstedt的，2014B）之間的相關性更大的

結果 (繁體中文) 2:

使用部分路徑最小平方法（PLS-MP）的多變數統計方法處理和分析資料。之所以選擇此技術，是因為建議從構造中確認理論，並且樣本大小較小和/或資料未正態分佈（Ringle 等人，2014 年）。圖2中預測的所有測量模型結構及其相互作用均基於理論測量，可分為反射（海爾、黑、巴賓和安德森，2014a）。對於反射測量模型，我們使用內部一致性、收斂有效性和鑒別有效性的可靠性分析（海爾、胡爾特、林格爾和 Sarstedt，2014b）。內部一致性的可靠性可以通過複合可靠性 （CR） 和克朗巴赫的 Alpha 進行分析，並且兩者應超過 0.70（Ringle 等人，2014 年）。收斂有效性由提取的平均方差 （AVE） 進行分析，應大於 0.50（海爾、胡爾特、林格爾和 Sarstedt，2014b）。對於區分有效性，AVE 的平方根應大於潛在變數之間的相關性（海爾、胡爾特、林格爾和 Sarstedt，2014b）

結果 (繁體中文) 3:

資料處理和分析採用偏徑最小二乘（PLS-MP）的多元統計方法。之所以選擇這種技術，是因為當目的是從結構中確認一個理論，並且樣本量很小和/或數據不是常态分配時，推薦使用這種技術（Ringle等人，2014）。圖2中預測的量測模型的所有結構及其相互作用均基於理論調查，可分為反射型（Hair、Black、Babin和Anderson，2014a）。對於反射量測模型，我們使用內部一致性、收斂有效性和判別有效性的可靠性分析（Hair、Hult、Ringle和Sarstedt，2014b）。內部一致性的可靠性可通過複合可靠性（CR）和Cronbach's alpha進行分析，兩者均應超過0.70（Ringle等人，2014）。通過平均方差選取（AVE）分析收斂有效性，並應超過0.50（Hair、Hult、Ringle和Sarstedt，2014b）。對於判別有效性，AVE的平方根應大於潜在變數（Hair、Hult、Ringle和Sarstedt，2014b）之間的相關性