667
ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷ĒúąĂõĉ
ðøć÷ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷
ñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷
Öćøýċ
ÖþćđøČę
ĂÜǰðŦ
ÝÝĆ
÷ìĊę
ÿŠ
ÜñúêŠ
Ăðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
î×ĂÜĂč
êÿćĀÖøøöÿĉę
ÜìĂĔîðøąđìýĕì÷ǰǰǰǰǰǰǰǰǰǰǰ
đðŨ
îÖćøýċ
Öþćđßĉ
ÜÿĞ
ćøüÝǰ Survey Research ǰđóČę
ĂðŜ
ĂÜÖĆ
îðŦ
âĀćǰMulticollinerarity ñĎš
üĉ
ÝĆ
÷Ýċ
ÜìĞ
ćÖćøìéÿĂïǰ
Multicollinearity ēé÷óĉ
ÝćøèćÝćÖÙŠ
ćǰVIF ×ĂÜêĆ
üĒðøĂĉ
ÿøąöĊ
ÙŠ
ćĂ÷ĎŠ
øąĀüŠ
ćÜǰ
ǰ–ǰ
ǰàċę
ÜöĊ
ÙŠ
ćîš
Ă÷ÖüŠ
ćǰ ǰĒÿéÜ
üŠ
ćêĆ
üĒðøĂĉ
ÿøąĕöŠ
ëċ
Ü×ĆĚ
îÖŠ
ĂĔĀš
đÖĉ
éðŦ
âĀćǰMulticollinerarityǰ[18]ǰàċę
ÜÿćöćøëîĞ
ćĕðüĉ
đÙøćąĀŤ
ÖćøëéëĂ÷óĀč
ÙĎ
èǰ Multiple
Regression Analysis ǰĕéš
ǰēé÷ĕéš
đÿîĂñúÖćøüĉ
đÙøćąĀŤ
éĆ
ÜêćøćÜìĊę
ǰ
êćøćÜìĊę
ǰ
ðŦ
ÝÝĆ
÷ìĊę
ÿŠ
ÜñúêŠ
Ăðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
î
úĞ
ćéĆ
ï
ìĊę
ðŦ
ÝÝĆ
÷ìĊę
ÿŠ
ÜñúêŠ
Ă
ðøąÿĉ
ìíĉ
ñú
ÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
î
B
Std.Error
Beta
t
Sig
1
üĉ
ÿĆ
÷ìĆ
ýîŤ
ìćÜíč
øÖĉ
Ýǰ BV)
0.278
0.069
0.278
4.048
*
0.000
2
ÙüćöøĎš
ìćÜÖćøïĆ
âßĊ
ïøĉ
Āćø MAK)
0.065
0.087
0.065
0.745
0.457
3
øąïïïĆ
âßĊ
ìĊę
éĊ
ǰ BAS)
0.315.
0.089
0.315
3.525
*
0.001
4
Ùüćöøč
îĒøÜ
ìćÜÖćøĒ׊
Ü×Ć
îǰ CI)
0.235
0.053
0.235
4.438
*
0.000
n = 202, Constant = 0.061, R = 0.742, R
2
= 0.551 R
2
adj = 0.537, S.E.
est
= 0.680, F = 39.239
* öĊ
îĆ
÷ÿĞ
ćÙĆ
âìćÜÿëĉ
êĉ
ìĊę
øąéĆ
ïǰ
ÝćÖÖćøýċ
ÖþćÖćøüĉ
đÙøćąĀŤ
ÙüćöëéëĂ÷đßĉ
ÜóĀč
×ĂÜÙüćöÿĆ
öóĆ
îíŤ
øąĀüŠ
ćÜðŦ
ÝÝĆ
÷ìĊę
öĊ
ñúêŠ
Ăðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üî
êš
îìč
îĂč
êÿćĀÖøøöÿĉę
ÜìĂĔîðøąđìýĕì÷ǰēé÷đúČ
ĂÖĔßš
Öćøüĉ
đÙøćąĀŤ
ÙüćöëéëĂ÷đßĉ
ÜóĀč
Ēïïüĉ
íĊ
ǰ Enter àċę
ÜđðŨ
îÖćøđúČ
ĂÖǰǰǰǰ
êĆ
üĒðøĂĉ
ÿøąđך
ćÿöÖćøëéëĂ÷đßĉ
ÜóĀč
Ĕî×ĆĚ
îêĂîđéĊ
÷üǰóïüŠ
ćǰêĆ
üĒðøĂĉ
ÿøąìĊę
öĊ
ÙüćöÿĆ
öóĆ
îíŤ
Ă÷Š
ćÜöĊ
îĆ
÷ÿĞ
ćÙĆ
âÖĆ
ïðøąÿĉ
ìíĉ
ñú
ÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
îöĊ
ìĆĚ
ÜĀöéǰ ǰêĆ
üĒðøǰēé÷êĆ
üĒðøĂĉ
ÿøąìĊę
ÿŠ
ÜñúÖøąìïêŠ
Ăðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
îöćÖìĊę
ÿč
éöĊ
ǰ ǰǰǰǰǰǰǰ
êĆ
üĒðøǰÙČ
Ăǰüĉ
ÿĆ
÷ìĆ
ýîŤ
ìćÜíč
øÖĉ
Ýǰ BV ǰøąïïïĆ
âßĊ
ìĊę
éĊ
ǰ BAS ǰĒúąǰÙüćöøč
îĒøÜìćÜÖćøĒ׊
Ü×Ć
îǰ CI ǰĂ÷Š
ćÜöĊ
îĆ
÷ÿĞ
ćÙĆ
âìćÜÿëĉ
êĉ
ǰǰǰǰ
ìĊę
øąéĆ
ïǰ
ǰēé÷ÿŠ
Üñúëċ
Üøš
Ă÷úąǰ
ǰ R
2
adj = 0.537 ǰöĊ
ÙüćöÙúćéđÙúČę
ĂîöćêøåćîÖćøó÷ćÖøèŤ
ǰS.E.
est
= 0.680ǰǰǰǰǰǰ
Ýċ
Ü÷ĂöøĆ
ïÿööêĉ
åćîìĊę
ǰ ǰ ǰĒúąǰ ǰ
ÿĞ
ćĀøĆ
ïêĆ
üĒðøĂĉ
ÿøąǰÙüćöøĎš
ìćÜÖćøïĆ
âßĊ
ïøĉ
ĀćøǰĕöŠ
öĊ
îĆ
÷ÿĞ
ćÙĆ
âÖĆ
ïðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
îǰÝċ
ÜĂćÝÖúŠ
ćüǰǰǰ
ĕéš
üŠ
ćǰêĆ
üĒðøîĊĚ
ĕöŠ
öĊ
ÙüćöÿĆ
öóĆ
îíŤ
ĀøČ
ĂÿŠ
ÜñúÖøąìïêŠ
ĂÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
îĂ÷Š
ćÜöĊ
îĆ
÷ÿĞ
ćÙĆ
â Ýċ
ÜĕöŠ
÷ĂöøĆ
ïÿööêĉ
åćîìĊę
ǰ
Ăõĉ
ðøć÷Ēúąÿøč
ðñúÖćøüĉ
ÝĆ
÷
ñúÖćøüĉ
đÙøćąĀŤ
ך
ĂöĎ
úðŦ
ÝÝĆ
÷ìĊę
ÿŠ
ÜñúêŠ
Ăðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
î×ĂÜĂč
êÿćĀÖøøöÿĉę
ÜìĂĔîðøąđìýĕì÷ǰ
ÿćöćøëÿøč
ðĕéš
éĆ
ÜêŠ
ĂĕðîĊĚ
ñúúĆ
óíŤ
ìĊę
ĕéš
ÝćÖÖćøüĉ
đÙøćąĀŤ
ÙüćöÿĆ
öóĆ
îíŤ
øąĀüŠ
ćÜǰüĉ
ÿĆ
÷ìĆ
ýîŤ
ìćÜíč
øÖĉ
ÝǰÙüćöøĎš
ÙüćöÿćöćøëìćÜïĆ
âßĊ
ïøĉ
Āćøǰǰ
øąïïïĆ
âßĊ
ìĊę
éĊ
ǰĒúąÙüćöøč
îĒøÜìćÜÖćøĒ׊
Ü×Ć
îǰàċę
ÜðŦ
ÝÝĆ
÷ìĊę
ÿŠ
ÜñúÖøąìïêŠ
Ăðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
îĂč
êÿćĀÖøøöǰǰǰǰ
ÿĉę
ÜìĂĔîðøąđìýĕì÷ǰÙČ
Ăǰüĉ
ÿĆ
÷ìĆ
ýîŤ
ìćÜíč
øÖĉ
ÝǰǰøąïïïĆ
âßĊ
ìĊę
éĊ
ǰǰĒúąÙüćöøč
îĒøÜìćÜÖćøĒ׊
Ü×Ć
îǰöĊ
ÙüćöÿĆ
öóĆ
îíŤ
Ă÷Š
ćÜöĊ
îĆ
÷ÿĞ
ćÙĆ
âĕðĔîìĉ
ýìćÜđéĊ
÷üÖĆ
îÖĆ
ïðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
îàċę
ÜÿĂéÙúš
ĂÜÖĆ
ïÜćîüĉ
ÝĆ
÷×ĂÜǰ [2, 9, 14, 15]ǰÿŠ
üîÙüćöøĎš
ÙüćöÿćöćøëìćÜïĆ
âßĊ
ïøĉ
ĀćøǰĕöŠ
öĊ
ÙüćöÿĆ
öóĆ
îíŤ
ÖĆ
ïðøąÿĉ
ìíĉ
ñúÖćøðŦ
îÿŠ
üîêš
îìč
î×ĂÜĂč
êÿćĀÖøøöÿĉę
ÜìĂĔîðøąđìýĕì÷ǰ
