Hatco Respondent Perceptions X1 X2 X3 X4 X5 X6 Delivery speed Price level Price flexibility Manufacturing image Overall service Salesforce image 4.1 0.6 6.9 4.7 2.4 2.3 1.8 3 6.3 6.6 2.5 4 3.4 5.2 5.7 6 4.3 2.7 2.7 1 7.1 5.9 1.8 2.3 6 0.9 9.6 7.8 3.4 4.6 1.9 3.3 7.9 4.8 2.6 1.9 4.6 2.4 9.5 6.6 3.5 4.5 1.3 4.2 6.2 5.1 2.8 2.2 5.5 1.6 9.4 4.7 3.5 3 4 3.5 6.5 6 3.7 3.2 2.4 1.6 8.8 4.8 2 2.8 3.9 2.2 9.1 4.6 3 2.5 2.8 1.4 8.1 3.8 2.1 1.4 3.7 1.5 8.6 5.7 2.7 3.7 4.7 1.3 9.9 6.7 3 2.6 3.4 2 9.7 4.7 2.7 1.7 3.2 4.1 5.7 5.1 3.6 2.9 4.9 1.8 7.7 4.3 3.4 1.5 5.3 1.4 9.7 6.1 3.3 3.9 4.7 1.3 9.9 6.7 3 2.6 3.3 0.9 8.6 4 2.1 1.8 3.4 0.4 8.3 2.5 1.2 1.7 3 4 9.1 7.1 3.5 3.4 2.4 1.5 6.7 4.8 1.9 2.5 5.1 1.4 8.7 4.8 3.3 2.6 4.6 2.1 7.9 5.8 3.4 2.8 2.4 1.5 6.6 4.8 1.9 2.5 5.2 1.3 9.7 6.1 3.2 3.9 3.5 2.8 9.9 3.5 3.1 1.7 4.1 3.7 5.9 5.5 3.9 3 3 3.2 6 5.3 3.1 3 2.8 3.8 8.9 6.9 3.3 3.2 5.2 2 9.3 5.9 3.7 2.4 3.4 3.7 6.4 5.7 3.5 3.4 2.4 1 7.7 3.4 1.7 1.1 1.8 3.3 7.5 4.5 2.5 2.4 3.6 4 5.8 5.8 3.7 2.5 4 0.9 9.1 5.4 2.4 2.6 0 2.1 6.9 5.4 1.1 2.6 2.4 2 6.4 4.5 2.1 2.2 1.9 3.4 7.6 4.6 2.6 2.5 5.9 0.9 9.6 7.8 3.4 4.6 4.9 2.3 9.3 4.5 3.6 1.3 5 1.3 8.6 4.7 3.1 2.5 2 2.6 6.5 3.7 2.4 1.7 5 2.5 9.4 4.6 3.7 1.4 3.1 1.9 10 4.5 2.6 3.2 3.4 3.9 5.6 5.6 3.6 2.3 5.8 0.2 8.8 4.5 3 2.4 5.4 2.1 8 3 3.8 1.4 3.7 0.7 8.2 6 2.1 2.5 2.6 4.8 8.2 5 3.6 2.5 4.5 4.1 6.3 5.9 4.3 3.4 2.8 3.8 2.9 4.9 5.4 4.3 2.3 3.1 5.1 4.1 3 1.1 3.7 4.2 1.6 5.3 2.3 3.6 5.6 3.6 5.2 3 4.2 3.8 3.3 1 4.5 5.5 3.4 1.6 2.3 2.6 2.5 2.4 2.1 2.9 4.3 3 4.8 3.1 1.9 4 0.6 6.1 2 3.1 2.5 2.4 0.8 2.6 4.4 2.5 1.8 4.5 1.9 1.9 1.1 3.8 2 1.4 2.5 4.5 1.7 3.7 5.4 2.2 2.2 1.3 2 2.4 0.8 2.6 1.9 1.6 1.8 4.6 2.8 3.7 3 3.1 2.9 3.5 1.2 2.5 2.8 1.7 4.2 2.7 0.5 1.6 0.5 2.8 2.2 1.8 6.7 8.7 7.7 7.4 9.6 7.6 8 9.9 9.2 9.3 5.5 7.2 9 9.2 6.4 8.5 8.3 5.9 8.2 9.9 9.1 6.6 9.4 8.3 9.7 7.1 8.7 8.7 5.5 6.1 7.6 8.5 7 8.4 7.4 7.3 9.3 7.8 7.6 5.1 5 6.7 6.4 9.2 5.2 6.7 9 4.9 2.9 7 6.9 5.5 5.4 4.7 4.5 5.8 5.5 4.9 4.7 4.5 6.2 5.3 3.7 5.2 6.2 3.1 4.8 4.5 6.6 4.9 6.1 3.3 4.5 4.6 3.8 8.2 6.4 5 6 4.2 5.9 4.8 6.1 6.3 7.1 4.2 7.8 4.9 4.5 5 4.8 5 6.8 5 2.5 1.6 2.8 4.6 4 3.1 3.3 2.6 3.6 2.5 3.4 1.6 2.6 3.3 3 3.5 3 4.5 4 2.9 3.3 2.4 3.2 2.2 2.9 1.5 3.1 3.6 4 2.3 3 2.8 2.8 2.7 2.8 2 3.4 3 3.3 3.6 2.2 2.2 0.7 3.3 2.4 2.6 2.2 2.6 2.1 3.6 4 3 2.5 2.2 3.1 2.3 2.7 2.6 3.2 2.3 3.9 2.5 1.9 2.3 2.9 1.6 1.9 2.7 2.7 2.7 2.6 1.5 3.1 2.1 2.1 4.4 3.8 2.5 2.8 2.2 2.7 2.3 2.5 4 3.8 1.4 4 2.5 2.1 2.1 2.8 2.7 2.9 3 X7 Product quality 5.2 8.4 8.2 7.8 4.5 9.7 7.6 6.9 7.6 8.7 5.8 8.3 6.6 6.7 6.8 4.8 6.2 5.9 6.8 6.8 6.3 5.2 8.4 7.2 3.8 4.7 7.2 6.7 5.4 8.4 8 8.2 4.6 8.4 6.2 7.6 9.3 7.3 8.9 8.8 7.7 4.5 6.2 3.7 8.5 6.3 3.8 9.1 6.7 5.2 5.2 9 8.8 Purchaser CharacteristicPurchase Outcome X8 X9 Size of firm Usage level 0 32 1 43 1 48 1 32 0 58 1 45 0 46 1 44 0 63 1 54 0 32 0 47 1 39 0 38 0 54 0 49 0 38 0 40 0 54 0 55 0 41 0 35 0 55 1 36 0 49 0 49 1 36 0 54 0 49 1 46 1 43 0 53 0 60 1 47.3 1 35 1 39 1 44 0 46 1 29 1 28 1 40 0 58 0 53 0 48 1 38 0 54 0 55 1 43 0 57 0 53 0 41 1 53 1 50 9.2 5.6 7.7 9.6 7.7 4.4 8.7 3.8 4.5 7.4 6 10 6.8 7.3 7.1 4.8 9.1 8.4 5.3 4.9 7.3 8.2 8.5 5.3 5.2 9.9 6.8 4.9 6.3 8.2 7.4 6.8 9 6.7 7.2 8 7.4 7.9 5.8 5.9 8.2 5 8.4 7.1 8.4 8.4 6 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 32 39 47 62 65 46 50 54 60 47 36 40 45 59 46 58 49 50 55 51 60 41 49 42 47 39 56 59 47.3 41 37 53 43 51 36 34 60 49 39 43 36 31 25 60 38 42 33 Regression Analysis R Adjusted R R Std. Error ANOVA table Source Regression Residual Total 0.802 0.785 0.896 4.169 n 100 k 8 Dep. Var. Usage level SS 6,418.6633 1,581.5931 8,000.2564 df 8 91 99 Regression output variables coefficients Intercept -14.7728 Delivery speed 0.7018 Price level -0.3872 Price flexibility 3.9827 acturing image -0.1104 Overall service 7.8194 alesforce image 1.7585 Product quality -0.1621 Size of firm 5.2739 std. error 4.8669 1.9084 1.9715 0.4252 0.6287 3.6955 0.9023 0.3924 1.4862 MS 802.3329 17.3801 F 46.16 p-value 8.69E-29 confidence interval t (df=91) p-value 95% lower 95% upper VIF -3.035 .0031 -24.4403 -5.1052 0.368 .7139 -3.0889 4.4925 36.185 -0.196 .8447 -4.3034 3.5290 31.652 9.367 5.40E-15 3.1381 4.8273 1.980 -0.176 .8610 -1.3593 1.1385 2.882 2.116 .0371 0.4787 15.1601 43.905 1.949 .0544 -0.0337 3.5508 2.756 -0.413 .6805 -0.9415 0.6173 2.204 3.549 .0006 2.3218 8.2260 3.050 15.577 mean VIF Regression Analysis R Adjusted R R Std. Error ANOVA table Source Regression Residual Total 0.802 0.787 0.896 4.147 n 100 k 7 Dep. Var. Usage level SS 6,417.9930 1,582.2634 8,000.2564 df 7 92 99 Regression output variables coefficients Intercept -14.9824 Delivery speed 1.0596 Price flexibility 3.9959 acturing image -0.0940 Overall service 7.1115 alesforce image 1.7518 Product quality -0.1731 Size of firm 5.2860 std. error 4.7235 0.5642 0.4176 0.6199 0.8108 0.8969 0.3863 1.4771 MS 916.8561 17.1985 F 53.31 p-value 1.16E-29 confidence interval t (df=92) p-value 95% lower 95% upper -3.172 .0021 -24.3637 -5.6011 1.878 .0635 -0.0609 2.1802 9.568 1.85E-15 3.1664 4.8253 -0.152 .8798 -1.3253 1.1372 8.771 8.79E-14 5.5012 8.7219 1.953 .0538 -0.0296 3.5331 -0.448 .6553 -0.9404 0.5943 3.579 .0006 2.3524 8.2197 VIF 3.196 1.930 2.832 2.136 2.752 2.159 3.045 2.578 mean VIF Regression Analysis R Adjusted R R Std. Error ANOVA table Source Regression Residual Total 0.802 0.789 0.896 4.125 n 100 k 6 Dep. Var. Usage level SS 6,417.5972 1,582.6592 8,000.2564 df 6 93 99 Regression output variables coefficients Intercept -15.1722 Delivery speed 1.0648 Price flexibility 3.9993 Overall service 7.0878 alesforce image 1.6478 Product quality -0.1730 Size of firm 5.2777 std. error 4.5309 0.5602 0.4148 0.7913 0.5756 0.3843 1.4683 MS 1,069.5995 17.0178 F 62.85 p-value 1.42E-30 confidence interval t (df=93) p-value 95% lower 95% upper -3.349 .0012 -24.1696 -6.1748 1.901 .0604 -0.0477 2.1773 9.641 1.18E-15 3.1756 4.8231 8.957 3.29E-14 5.5164 8.6591 2.863 .0052 0.5047 2.7909 -0.450 .6537 -0.9361 0.5902 3.594 .0005 2.3620 8.1935 VIF 3.185 1.924 2.056 1.145 2.159 3.041 2.252 mean VIF Regression Analysis R Adjusted R R Std. Error ANOVA table Source Regression Residual Total 0.802 0.791 0.895 4.108 n 100 k 5 Dep. Var. Usage level SS 6,414.1505 1,586.1059 8,000.2564 df 5 94 99 Regression output variables coefficients Intercept -15.9312 Delivery speed 1.1203 Price flexibility 3.9834 Overall service 7.0165 alesforce image 1.5838 Size of firm 4.9336 std. error 4.1874 0.5442 0.4116 0.7720 0.5554 1.2481 MS 1,282.8301 16.8735 F 76.03 p-value 1.70E-31 confidence interval t (df=94) p-value 95% lower 95% upper -3.805 .0003 -24.2454 -7.6169 2.059 .0423 0.0398 2.2007 9.679 8.85E-16 3.1663 4.8006 9.089 1.59E-14 5.4837 8.5493 2.852 .0053 0.4810 2.6866 3.953 .0001 2.4554 7.4117 VIF 3.030 1.910 1.973 1.076 2.216 2.041 mean VIF Hatco Respondent Perceptions X2 X4 X7 X1 X3 X5 X6 PriceManufacturing level Product image quality Delivery speed Price flexibility Overall service Salesforce image 0.6 4.7 5.2 4.1 6.9 2.4 2.3 3 6.6 8.4 1.8 6.3 2.5 4 5.2 6 8.2 3.4 5.7 4.3 2.7 1 5.9 7.8 2.7 7.1 1.8 2.3 0.9 7.8 4.5 6 9.6 3.4 4.6 3.3 4.8 9.7 1.9 7.9 2.6 1.9 2.4 6.6 7.6 4.6 9.5 3.5 4.5 4.2 5.1 6.9 1.3 6.2 2.8 2.2 1.6 4.7 7.6 5.5 9.4 3.5 3 3.5 6 8.7 4 6.5 3.7 3.2 1.6 4.8 5.8 2.4 8.8 2 2.8 2.2 4.6 8.3 3.9 9.1 3 2.5 1.4 3.8 6.6 2.8 8.1 2.1 1.4 1.5 5.7 6.7 3.7 8.6 2.7 3.7 1.3 6.7 6.8 4.7 9.9 3 2.6 2 4.7 4.8 3.4 9.7 2.7 1.7 4.1 5.1 6.2 3.2 5.7 3.6 2.9 1.8 4.3 5.9 4.9 7.7 3.4 1.5 1.4 6.1 6.8 5.3 9.7 3.3 3.9 1.3 6.7 6.8 4.7 9.9 3 2.6 0.9 4 6.3 3.3 8.6 2.1 1.8 0.4 2.5 5.2 3.4 8.3 1.2 1.7 4 7.1 8.4 3 9.1 3.5 3.4 1.5 4.8 7.2 2.4 6.7 1.9 2.5 1.4 4.8 3.8 5.1 8.7 3.3 2.6 2.1 5.8 4.7 4.6 7.9 3.4 2.8 1.5 4.8 7.2 2.4 6.6 1.9 2.5 1.3 6.1 6.7 5.2 9.7 3.2 3.9 2.8 3.5 5.4 3.5 9.9 3.1 1.7 3.7 5.5 8.4 4.1 5.9 3.9 3 3.2 5.3 8 3 6 3.1 3 3.8 6.9 8.2 2.8 8.9 3.3 3.2 2 5.9 4.6 5.2 9.3 3.7 2.4 3.7 5.7 8.4 3.4 6.4 3.5 3.4 1 3.4 6.2 2.4 7.7 1.7 1.1 3.3 4.5 7.6 1.8 7.5 2.5 2.4 4 5.8 9.3 3.6 5.8 3.7 2.5 0.9 5.4 7.3 4 9.1 2.4 2.6 2.1 5.4 8.9 0 6.9 1.1 2.6 2 4.5 8.8 2.4 6.4 2.1 2.2 3.4 4.6 7.7 1.9 7.6 2.6 2.5 0.9 7.8 4.5 5.9 9.6 3.4 4.6 2.3 4.5 6.2 4.9 9.3 3.6 1.3 1.3 4.7 3.7 5 8.6 3.1 2.5 2.6 3.7 8.5 2 6.5 2.4 1.7 2.5 4.6 6.3 5 9.4 3.7 1.4 1.9 4.5 3.8 3.1 10 2.6 3.2 3.9 5.6 9.1 3.4 5.6 3.6 2.3 0.2 4.5 6.7 5.8 8.8 3 2.4 2.1 0.7 4.8 4.1 2.4 0.8 2.6 4.4 2.5 1.8 4.5 1.9 1.9 1.1 3.8 2 1.4 2.5 4.5 1.7 3.7 5.4 2.2 2.2 1.3 2 2.4 0.8 2.6 1.9 1.6 1.8 4.6 2.8 3.7 3 3.1 2.9 3.5 1.2 2.5 2.8 1.7 4.2 2.7 0.5 1.6 0.5 2.8 2.2 1.8 3 6 5 5.9 4.9 2.9 7 6.9 5.5 5.4 4.7 4.5 5.8 5.5 4.9 4.7 4.5 6.2 5.3 3.7 5.2 6.2 3.1 4.8 4.5 6.6 4.9 6.1 3.3 4.5 4.6 3.8 8.2 6.4 5 6 4.2 5.9 4.8 6.1 6.3 7.1 4.2 7.8 4.9 4.5 5 4.8 5 6.8 5 5.2 5.2 9 8.8 9.2 5.6 7.7 9.6 7.7 4.4 8.7 3.8 4.5 7.4 6 10 6.8 7.3 7.1 4.8 9.1 8.4 5.3 4.9 7.3 8.2 8.5 5.3 5.2 9.9 6.8 4.9 6.3 8.2 7.4 6.8 9 6.7 7.2 8 7.4 7.9 5.8 5.9 8.2 5 8.4 7.1 8.4 8.4 6 5.4 3.7 2.6 4.5 2.8 3.8 2.9 4.9 5.4 4.3 2.3 3.1 5.1 4.1 3 1.1 3.7 4.2 1.6 5.3 2.3 3.6 5.6 3.6 5.2 3 4.2 3.8 3.3 1 4.5 5.5 3.4 1.6 2.3 2.6 2.5 2.4 2.1 2.9 4.3 3 4.8 3.1 1.9 4 0.6 6.1 2 3.1 2.5 8 8.2 8.2 6.3 6.7 8.7 7.7 7.4 9.6 7.6 8 9.9 9.2 9.3 5.5 7.2 9 9.2 6.4 8.5 8.3 5.9 8.2 9.9 9.1 6.6 9.4 8.3 9.7 7.1 8.7 8.7 5.5 6.1 7.6 8.5 7 8.4 7.4 7.3 9.3 7.8 7.6 5.1 5 6.7 6.4 9.2 5.2 6.7 9 3.8 2.1 3.6 4.3 2.5 1.6 2.8 4.6 4 3.1 3.3 2.6 3.6 2.5 3.4 1.6 2.6 3.3 3 3.5 3 4.5 4 2.9 3.3 2.4 3.2 2.2 2.9 1.5 3.1 3.6 4 2.3 3 2.8 2.8 2.7 2.8 2 3.4 3 3.3 3.6 2.2 2.2 0.7 3.3 2.4 2.6 2.2 1.4 2.5 2.5 3.4 2.6 2.1 3.6 4 3 2.5 2.2 3.1 2.3 2.7 2.6 3.2 2.3 3.9 2.5 1.9 2.3 2.9 1.6 1.9 2.7 2.7 2.7 2.6 1.5 3.1 2.1 2.1 4.4 3.8 2.5 2.8 2.2 2.7 2.3 2.5 4 3.8 1.4 4 2.5 2.1 2.1 2.8 2.7 2.9 3 Purchaser CharacteristicPurchase Outcome X8 X9 Size of firm Usage level 0 32 1 43 1 48 1 32 0 58 1 45 0 46 1 44 0 63 1 54 0 32 0 47 1 39 0 38 0 54 0 49 0 38 0 40 0 54 0 55 0 41 0 35 0 55 1 36 0 49 0 49 1 36 0 54 0 49 1 46 1 43 0 53 0 60 1 47.3 1 35 1 39 1 44 0 46 1 29 1 28 1 40 0 58 0 53 0 48 1 38 0 54 0 55 1 43 0 57 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 53 41 53 50 32 39 47 62 65 46 50 54 60 47 36 40 45 59 46 58 49 50 55 51 60 41 49 42 47 39 56 59 47.3 41 37 53 43 51 36 34 60 49 39 43 36 31 25 60 38 42 33 Variable Delivery speed Price level Price flexibility Manufacturing image Overall service Salesforce image Product quality Size of firm Usage level Count 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Mean StDev Minimum 3.515 1.321 0 2.364 1.196 0.2 7.894 1.387 5 5.248 1.131 2.5 2.916 0.7513 0.7 2.665 0.7709 1.1 6.971 1.585 3.7 0.4 0.4924 0 46.106 8.989 25 Variables used Is all predictor Is overall s model is R-square Adjusted signfican significant value R-square t All Yes 80.20% 78.50% No Delivery speed, price fexibility, manufacturing image, overall service, salesforce image, product quallity, size of firm Yes 80.20% 78.70% No Delivery speed, price fexibility, overall service, salesforce image, product quallity, size of firm Yes 80.20% 78.90% No Delivery speed, price fexibility, overall service, salesforce image, size of firm Yes 80.20% 79.10% Yes Q1 2.5 1.425 6.7 4.525 2.4 2.2 5.8 0 39 Variation inflation factors ( multicollinearity ) High VIF exists for some of the variables. No signficant multicollinearity noticed No signficant multicollinearity noticed No signficant multicollinearity noticed Median Q3 3.4 2.15 8.05 5 3 2.6 7.15 0 46.5 4.6 3.275 9.1 6 3.475 3 8.375 1 53.75 Maximum IQR 6.1 5.4 10 8.2 4.6 4.6 10 1 65 2.1 1.85 2.4 1.475 1.075 0.8 2.575 1 14.75 ##################>### ############################################# ####?################### ### ####### ######################################+###=#######################%########### ###!###"#######$#######&###'###(###)###*###;######.###/###0###1###2###3###4###5###6###7###8###9###:###<###>###@###A ###B###C###D###E### R#o#o#t# #E#n#t#r#y############################################################## ###################7########"######I#n#d#e#x#1#6#T#a#b#l#e################## ######################################################################## ######U#I################################################################### ##########################/)###5###############S#e#s#s#i#o#n#D#a#t#a###### ######################################### ### ######################################################################## ####### ### ####### ##################################!################################### ###"#######$###/###&###'###(###)###*###+###,######.###0###1###5###3###4###6###7###8###9###:###;###<###=###>###B###@###A ###C###D###F###G###H###I###J###K###L###P###N###O###Q###R###S###U ###V###W###X###Y###Z###[###\\###]###^###_###`###a###b###c###d###e###f###g###h###i ###j###k###l###m###n###o###p###q###r###s###t###u###v###w###x###y###z###{###| ###}###~##########s#p#e#,# #P#r#i#c#e# #f#l#e#x#i#b#,# #.#.#.###############################&###############W#o#r#k#s#h#e#e#t# #1############F###S#t#e#p#w#i#s#e# #R#e#g#r#e#s#s#i#o#n#:# #U#s#a#g#e# #l#e#v#e#l# #v#e#r#s#u#s# #P#r#i#c#e# #l#e#v#e#l#,# #P#r#i#c#e# #f#l#e#x#i#b#,# #.#.#.#<= v #(]V LxQBM {| #hDSF46sn}I3Xx"k& 3V#kuQ##%#e6eq5ac#.,3q}V1t r63n{9g|3vx#>? apS a!u 0#Fzx#mJ*x##ry#f#!b /GY8/S#e#s#s#i#o#n#A#t#t#r#i#b#u#t#e#s###############################$### ####################################################W#o#r#k#s#h#e#e#t#s# ################################################################################ +###+###############s#t#r#e#a#m#0####################################### ########################################+###+###############W#o# r#k#s#h#e#e#t#D#a#t#a#1#6################################### ###############################################+#########v|RN%#' ##je##_##q##&}%# #"ij########################S#e#s#s#i#o#n#################&###############S# e#s#s#i#o#n#D#a#t#a##############################################s? )?######################################?#Il'? ############&###############W#o#r#k#s#h#e#e#t# #1###+###############WORK####################&###############W#o#r#k#s#h#e#e#t# #1############################################################################# # ### ######### @################A#r#W#o#r#k#s#h#e#e#t#I#n#f#o################################## ########################################################P#r#o#j#m#a #n#S#e#t#t#i#n#g#s################################### ### ###############################################Z#######H#i#s#t#o#r#y######## ################################################### ####################################### %###T#######R#e#p#o#r#t######################################################### ####################################2##########i#a#l############### ##A#r#i#a#l#################*## ###ADDR#Y#### ###CmColumnVar#ADDR<5#### ###CmColumnVar#ADDR4;#### ###CmColumnVar#ADDRLA#### ###CmColumnVar#ADDRF#### ###CmColumnVar#ADDRL#### ###CmColumnVar#ADDRR#### ###CmColumnVar#ADDRX#### ###CmColumnVar#ADDR\\^#### ###CmColumnVar##############'##########################################Q^zmX HOV#EW_########################################################## ############;####q=f)({ }}b _7P^g o7?o? 8_#YmO#W#\\kzj]I<= v #(]V LxQBM {| #hDSF46sn}I3Xx"k& 3V#kuQ##%#e6eq5ac#.,3q}V1t r63n{9g|3vx#>? apS a!u 0#Fzx#mJ*x##ry#f#!b /GY8/pB#mYD/Q,y;z#Z-u###&C u##)L#/mF+Y=l#6mVnepuw###3#l#f##lWL pM{gYx9YgJ$mM#u#QnS:sw6###fuX|#7O$oVaKL-#n ]##k9L+Z ?$!^Q ^#+IW###yui_ a>a DtS3B#&)##A#2#niuJ#_qr, xq4[L#z3#/A#\\ !5>?## #z#G=##+0,hE~P+] n nKu#0${eH`^jL{oF#UZdj3`+ #fBZ#$#i8#/{ &#Ir8J##8si 9? dt#f`/C|-sL34#Cbk@<:8~P##TP~`!#|.~#v4!?bW#V0 hH#D y##o-#?##DLO&#&#DLBot#?No.YR#0(Hj"!F| =b#c#{#{nM#+|z# q'pJS>"Ln%#.Zl#N Gsii"hy$&4C##Ch+88No###f8^#cR)s,L#k7K?)lUmE%# G#J4=#U#M_|E TUQ^zmXHOV#EWu~###5W* TX4###8E.3yC{? 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Usage level SS 6,417.9930 1,582.2634 8,000.2564 df 7 92 99 Regression output variables coefficients Intercept -14.9824 Delivery speed 1.0596 Price flexibility 3.9959 acturing image -0.0940 Overall service 7.1115 alesforce image 1.7518 Product quality -0.1731 Size of firm 5.2860 std. error 4.7235 0.5642 0.4176 0.6199 0.8108 0.8969 0.3863 1.4771 MS 916.8561 17.1985 F 53.31 p-value 1.16E-29 confidence interval t (df=92) p-value 95% lower 95% upper -3.172 .0021 -24.3637 -5.6011 1.878 .0635 -0.0609 2.1802 9.568 1.85E-15 3.1664 4.8253 -0.152 .8798 -1.3253 1.1372 8.771 8.79E-14 5.5012 8.7219 1.953 .0538 -0.0296 3.5331 -0.448 .6553 -0.9404 0.5943 3.579 .0006 2.3524 8.2197 VIF 3.196 1.930 2.832 2.136 2.752 2.159 3.045 2.578 mean VIF Regression Analysis R Adjusted R R Std. Error ANOVA table Source Regression Residual Total 0.802 0.789 0.896 4.125 n 100 k 6 Dep. Var. Usage level SS 6,417.5972 1,582.6592 8,000.2564 df 6 93 99 Regression output variables coefficients Intercept -15.1722 Delivery speed 1.0648 Price flexibility 3.9993 Overall service 7.0878 alesforce image 1.6478 Product quality -0.1730 Size of firm 5.2777 std. error 4.5309 0.5602 0.4148 0.7913 0.5756 0.3843 1.4683 MS 1,069.5995 17.0178 F 62.85 p-value 1.42E-30 confidence interval t (df=93) p-value 95% lower 95% upper -3.349 .0012 -24.1696 -6.1748 1.901 .0604 -0.0477 2.1773 9.641 1.18E-15 3.1756 4.8231 8.957 3.29E-14 5.5164 8.6591 2.863 .0052 0.5047 2.7909 -0.450 .6537 -0.9361 0.5902 3.594 .0005 2.3620 8.1935 VIF 3.185 1.924 2.056 1.145 2.159 3.041 2.252 mean VIF Regression Analysis R Adjusted R R Std. Error ANOVA table Source Regression Residual Total 0.802 0.791 0.895 4.108 n 100 k 5 Dep. Var. Usage level SS 6,414.1505 1,586.1059 8,000.2564 df 5 94 99 Regression output variables coefficients Intercept -15.9312 Delivery speed 1.1203 Price flexibility 3.9834 Overall service 7.0165 alesforce image 1.5838 Size of firm 4.9336 std. error 4.1874 0.5442 0.4116 0.7720 0.5554 1.2481 MS 1,282.8301 16.8735 F 76.03 p-value 1.70E-31 confidence interval t (df=94) p-value 95% lower 95% upper -3.805 .0003 -24.2454 -7.6169 2.059 .0423 0.0398 2.2007 9.679 8.85E-16 3.1663 4.8006 9.089 1.59E-14 5.4837 8.5493 2.852 .0053 0.4810 2.6866 3.953 .0001 2.4554 7.4117 VIF 3.030 1.910 1.973 1.076 2.216 2.041 mean VIF Hatco Respondent Perceptions X2 X4 X7 X1 X3 X5 X6 PriceManufacturing level Product image quality Delivery speed Price flexibility Overall service Salesforce image 0.6 4.7 5.2 4.1 6.9 2.4 2.3 3 6.6 8.4 1.8 6.3 2.5 4 5.2 6 8.2 3.4 5.7 4.3 2.7 1 5.9 7.8 2.7 7.1 1.8 2.3 0.9 7.8 4.5 6 9.6 3.4 4.6 3.3 4.8 9.7 1.9 7.9 2.6 1.9 2.4 6.6 7.6 4.6 9.5 3.5 4.5 4.2 5.1 6.9 1.3 6.2 2.8 2.2 1.6 4.7 7.6 5.5 9.4 3.5 3 3.5 6 8.7 4 6.5 3.7 3.2 1.6 4.8 5.8 2.4 8.8 2 2.8 2.2 4.6 8.3 3.9 9.1 3 2.5 1.4 3.8 6.6 2.8 8.1 2.1 1.4 1.5 5.7 6.7 3.7 8.6 2.7 3.7 1.3 6.7 6.8 4.7 9.9 3 2.6 2 4.7 4.8 3.4 9.7 2.7 1.7 4.1 5.1 6.2 3.2 5.7 3.6 2.9 1.8 4.3 5.9 4.9 7.7 3.4 1.5 1.4 6.1 6.8 5.3 9.7 3.3 3.9 1.3 6.7 6.8 4.7 9.9 3 2.6 0.9 4 6.3 3.3 8.6 2.1 1.8 0.4 2.5 5.2 3.4 8.3 1.2 1.7 4 7.1 8.4 3 9.1 3.5 3.4 1.5 4.8 7.2 2.4 6.7 1.9 2.5 1.4 4.8 3.8 5.1 8.7 3.3 2.6 2.1 5.8 4.7 4.6 7.9 3.4 2.8 1.5 4.8 7.2 2.4 6.6 1.9 2.5 1.3 6.1 6.7 5.2 9.7 3.2 3.9 2.8 3.5 5.4 3.5 9.9 3.1 1.7 3.7 5.5 8.4 4.1 5.9 3.9 3 3.2 5.3 8 3 6 3.1 3 3.8 6.9 8.2 2.8 8.9 3.3 3.2 2 5.9 4.6 5.2 9.3 3.7 2.4 3.7 5.7 8.4 3.4 6.4 3.5 3.4 1 3.4 6.2 2.4 7.7 1.7 1.1 3.3 4.5 7.6 1.8 7.5 2.5 2.4 4 5.8 9.3 3.6 5.8 3.7 2.5 0.9 5.4 7.3 4 9.1 2.4 2.6 2.1 5.4 8.9 0 6.9 1.1 2.6 2 4.5 8.8 2.4 6.4 2.1 2.2 3.4 4.6 7.7 1.9 7.6 2.6 2.5 0.9 7.8 4.5 5.9 9.6 3.4 4.6 2.3 4.5 6.2 4.9 9.3 3.6 1.3 1.3 4.7 3.7 5 8.6 3.1 2.5 2.6 3.7 8.5 2 6.5 2.4 1.7 2.5 4.6 6.3 5 9.4 3.7 1.4 1.9 4.5 3.8 3.1 10 2.6 3.2 3.9 5.6 9.1 3.4 5.6 3.6 2.3 0.2 4.5 6.7 5.8 8.8 3 2.4 2.1 0.7 4.8 4.1 2.4 0.8 2.6 4.4 2.5 1.8 4.5 1.9 1.9 1.1 3.8 2 1.4 2.5 4.5 1.7 3.7 5.4 2.2 2.2 1.3 2 2.4 0.8 2.6 1.9 1.6 1.8 4.6 2.8 3.7 3 3.1 2.9 3.5 1.2 2.5 2.8 1.7 4.2 2.7 0.5 1.6 0.5 2.8 2.2 1.8 3 6 5 5.9 4.9 2.9 7 6.9 5.5 5.4 4.7 4.5 5.8 5.5 4.9 4.7 4.5 6.2 5.3 3.7 5.2 6.2 3.1 4.8 4.5 6.6 4.9 6.1 3.3 4.5 4.6 3.8 8.2 6.4 5 6 4.2 5.9 4.8 6.1 6.3 7.1 4.2 7.8 4.9 4.5 5 4.8 5 6.8 5 5.2 5.2 9 8.8 9.2 5.6 7.7 9.6 7.7 4.4 8.7 3.8 4.5 7.4 6 10 6.8 7.3 7.1 4.8 9.1 8.4 5.3 4.9 7.3 8.2 8.5 5.3 5.2 9.9 6.8 4.9 6.3 8.2 7.4 6.8 9 6.7 7.2 8 7.4 7.9 5.8 5.9 8.2 5 8.4 7.1 8.4 8.4 6 5.4 3.7 2.6 4.5 2.8 3.8 2.9 4.9 5.4 4.3 2.3 3.1 5.1 4.1 3 1.1 3.7 4.2 1.6 5.3 2.3 3.6 5.6 3.6 5.2 3 4.2 3.8 3.3 1 4.5 5.5 3.4 1.6 2.3 2.6 2.5 2.4 2.1 2.9 4.3 3 4.8 3.1 1.9 4 0.6 6.1 2 3.1 2.5 8 8.2 8.2 6.3 6.7 8.7 7.7 7.4 9.6 7.6 8 9.9 9.2 9.3 5.5 7.2 9 9.2 6.4 8.5 8.3 5.9 8.2 9.9 9.1 6.6 9.4 8.3 9.7 7.1 8.7 8.7 5.5 6.1 7.6 8.5 7 8.4 7.4 7.3 9.3 7.8 7.6 5.1 5 6.7 6.4 9.2 5.2 6.7 9 3.8 2.1 3.6 4.3 2.5 1.6 2.8 4.6 4 3.1 3.3 2.6 3.6 2.5 3.4 1.6 2.6 3.3 3 3.5 3 4.5 4 2.9 3.3 2.4 3.2 2.2 2.9 1.5 3.1 3.6 4 2.3 3 2.8 2.8 2.7 2.8 2 3.4 3 3.3 3.6 2.2 2.2 0.7 3.3 2.4 2.6 2.2 1.4 2.5 2.5 3.4 2.6 2.1 3.6 4 3 2.5 2.2 3.1 2.3 2.7 2.6 3.2 2.3 3.9 2.5 1.9 2.3 2.9 1.6 1.9 2.7 2.7 2.7 2.6 1.5 3.1 2.1 2.1 4.4 3.8 2.5 2.8 2.2 2.7 2.3 2.5 4 3.8 1.4 4 2.5 2.1 2.1 2.8 2.7 2.9 3 Purchaser CharacteristicPurchase Outcome X8 X9 Size of firm Usage level 0 32 1 43 1 48 1 32 0 58 1 45 0 46 1 44 0 63 1 54 0 32 0 47 1 39 0 38 0 54 0 49 0 38 0 40 0 54 0 55 0 41 0 35 0 55 1 36 0 49 0 49 1 36 0 54 0 49 1 46 1 43 0 53 0 60 1 47.3 1 35 1 39 1 44 0 46 1 29 1 28 1 40 0 58 0 53 0 48 1 38 0 54 0 55 1 43 0 57 0 0 1 1 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0 1 0 1 1 0 53 41 53 50 32 39 47 62 65 46 50 54 60 47 36 40 45 59 46 58 49 50 55 51 60 41 49 42 47 39 56 59 47.3 41 37 53 43 51 36 34 60 49 39 43 36 31 25 60 38 42 33 Variable Delivery speed Price level Price flexibility Manufacturing image Overall service Salesforce image Product quality Size of firm Usage level Count 100 100 100 100 100 100 100 100 100 Mean StDev Minimum 3.515 1.321 0 2.364 1.196 0.2 7.894 1.387 5 5.248 1.131 2.5 2.916 0.7513 0.7 2.665 0.7709 1.1 6.971 1.585 3.7 0.4 0.4924 0 46.106 8.989 25 Variables used Is all predictor Is overall s model is R-square Adjusted signfican significant value R-square t All Yes 80.20% 78.50% No Delivery speed, price fexibility, manufacturing image, overall service, salesforce image, product quallity, size of firm Yes 80.20% 78.70% No Delivery speed, price fexibility, overall service, salesforce image, product quallity, size of firm Yes 80.20% 78.90% No Delivery speed, price fexibility, overall service, salesforce image, size of firm Yes 80.20% 79.10% Yes Q1 2.5 1.425 6.7 4.525 2.4 2.2 5.8 0 39 Variation inflation factors ( multicollinearity ) High VIF exists for some of the variables. No signficant multicollinearity noticed No signficant multicollinearity noticed No signficant multicollinearity noticed Median Q3 3.4 2.15 8.05 5 3 2.6 7.15 0 46.5 4.6 3.275 9.1 6 3.475 3 8.375 1 53.75 Maximum IQR 6.1 5.4 10 8.2 4.6 4.6 10 1 65 2.1 1.85 2.4 1.475 1.075 0.8 2.575 1 14.75 ##################>### ############################################# ####?################### ### ####### ######################################+###=#######################%########### ###!###"#######$#######&###'###(###)###*###;######.###/###0###1###2###3###4###5###6###7###8###9###:###<###>###@###A ###B###C###D###E### R#o#o#t# #E#n#t#r#y############################################################## ###################7########"######I#n#d#e#x#1#6#T#a#b#l#e################## ######################################################################## ######U#I################################################################### ##########################/)###5###############S#e#s#s#i#o#n#D#a#t#a###### ######################################### ### ######################################################################## ####### ### ####### ##################################!################################### ###"#######$###/###&###'###(###)###*###+###,######.###0###1###5###3###4###6###7###8###9###:###;###<###=###>###B###@###A ###C###D###F###G###H###I###J###K###L###P###N###O###Q###R###S###U ###V###W###X###Y###Z###[###\\###]###^###_###`###a###b###c###d###e###f###g###h###i ###j###k###l###m###n###o###p###q###r###s###t###u###v###w###x###y###z###{###| ###}###~##########s#p#e#,# #P#r#i#c#e# #f#l#e#x#i#b#,# #.#.#.###############################&###############W#o#r#k#s#h#e#e#t# #1############F###S#t#e#p#w#i#s#e# #R#e#g#r#e#s#s#i#o#n#:# #U#s#a#g#e# #l#e#v#e#l# #v#e#r#s#u#s# #P#r#i#c#e# #l#e#v#e#l#,# #P#r#i#c#e# #f#l#e#x#i#b#,# #.#.#.#<= v #(]V LxQBM {| #hDSF46sn}I3Xx"k& 3V#kuQ##%#e6eq5ac#.,3q}V1t r63n{9g|3vx#>? apS a!u 0#Fzx#mJ*x##ry#f#!b /GY8/S#e#s#s#i#o#n#A#t#t#r#i#b#u#t#e#s###############################$### ####################################################W#o#r#k#s#h#e#e#t#s# ################################################################################ +###+###############s#t#r#e#a#m#0####################################### ########################################+###+###############W#o# r#k#s#h#e#e#t#D#a#t#a#1#6################################### ###############################################+#########v|RN%#' ##je##_##q##&}%# #"ij########################S#e#s#s#i#o#n#################&###############S# e#s#s#i#o#n#D#a#t#a##############################################s? )?######################################?#Il'? ############&###############W#o#r#k#s#h#e#e#t# #1###+###############WORK####################&###############W#o#r#k#s#h#e#e#t# #1############################################################################# # ### ######### @################A#r#W#o#r#k#s#h#e#e#t#I#n#f#o################################## ########################################################P#r#o#j#m#a #n#S#e#t#t#i#n#g#s################################### ### ###############################################Z#######H#i#s#t#o#r#y######## ################################################### ####################################### %###T#######R#e#p#o#r#t######################################################### ####################################2##########i#a#l############### ##A#r#i#a#l#################*## ###ADDR#Y#### ###CmColumnVar#ADDR<5#### ###CmColumnVar#ADDR4;#### ###CmColumnVar#ADDRLA#### ###CmColumnVar#ADDRF#### ###CmColumnVar#ADDRL#### ###CmColumnVar#ADDRR#### ###CmColumnVar#ADDRX#### ###CmColumnVar#ADDR\\^#### ###CmColumnVar##############'##########################################Q^zmX HOV#EW_########################################################## ############;####q=f)({ }}b _7P^g o7?o? 8_#YmO#W#\\kzj]I<= v #(]V LxQBM {| #hDSF46sn}I3Xx"k& 3V#kuQ##%#e6eq5ac#.,3q}V1t r63n{9g|3vx#>? apS a!u 0#Fzx#mJ*x##ry#f#!b /GY8/pB#mYD/Q,y;z#Z-u###&C u##)L#/mF+Y=l#6mVnepuw###3#l#f##lWL pM{gYx9YgJ$mM#u#QnS:sw6###fuX|#7O$oVaKL-#n ]##k9L+Z ?$!^Q ^#+IW###yui_ a>a DtS3B#&)##A#2#niuJ#_qr, xq4[L#z3#/A#\\ !5>?## #z#G=##+0,hE~P+] n nKu#0${eH`^jL{oF#UZdj3`+ #fBZ#$#i8#/{ &#Ir8J##8si 9? dt#f`/C|-sL34#Cbk@<:8~P##TP~`!#|.~#v4!?bW#V0 hH#D y##o-#?##DLO&#&#DLBot#?No.YR#0(Hj"!F| =b#c#{#{nM#+|z# q'pJS>"Ln%#.Zl#N Gsii"hy$&4C##Ch+88No###f8^#cR)s,L#k7K?)lUmE%# G#J4=#U#M_|E TUQ^zmXHOV#EWu~###5W* TX4###8E.3yC{? 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