Fig. 3 and Table 4 show the unmedia

Fig. 3 and Table 4 show the unmediated structural model results with the ˇ values of all path coefficients. We found that performance risk (ˇ = −0.160, t-statistic = 2.328, p < 0.05), psychological risk (ˇ = −0.177, t-statistic = 2.643, p < 0.01), financial risk(ˇ = −0.167, t-statistic = 2.270, p < 0.05), and online payment risk(ˇ = −0.201, t-statistic = 2.967, p < 0.01) negatively affect purchase intention. However, we could not find a significant influence either from the social risk (ˇ = −0.121, t-statistic = 1.638, n.s.) or delivery(ˇ = −0.063, t-statistic = 0.905, n.s.) risk. The R2 for purchase intention was 0.29, reflecting that the variation in the given risk factors explains 29% of the total variance of consumer purchase intention.

結果 (繁體中文) 1:

圖 3 和表 4 顯示所有通徑係數與 ˇ 值仲介結構模型結果。我們發現這種性能風險 （ˇ = −0.160，t-統計 = 2.328，p < 0.05），心理風險 （ˇ = −0.177，t-統計 = 26.43，p < 0.01），金融風險 (ˇ = −0.167，t-統計 = 2.270，p < 0.05），和網上支付風險 (ˇ = −0.201，t-統計 = 2.967，p < 0.01） 對購買意願產生負面影響。然而，我們找不到明顯的影響無論是從社會風險 （ˇ = −0.121，t-統計 = 1.638，n.s.) 或交付 （ˇ = −0.063，t-統計 = 0.905，n.s.) 風險。R2 購買意向為 0.29，反映出在給定的風險因素的變化解釋了 29%的總方差的消費者購買意願。

結果 (繁體中文) 2:

圖。3和表4示出了無中介結構模型的結果與所有路徑係數的值。我們發現，業績風險（= -0.160，t統計量= 2.328，P <0.05），心理風險（= -0.177，t統計量= 2.643，P <0.01），金融風險（= -0.167，T -statistic = 2.270，P <0.05），而網上支付的風險（= -0.201，t統計量= 2.967，P <0.01），購買意向產生負面影響。但是，我們無法找到一個顯著的影響無論是從社會風險（= -0.121，t統計量= 1.638，NS），交貨（= -0.063，t統計量= 0.905，NS）的風險。在R2的購買意向為0.29，反映了在給定風險因素的變化解釋了消費者的購買意願總變異的29％。