文化差异所造成的顾客忍耐度的差异分析

文化效应在顾客忍耐度的上体现：
面子VS命运----------文化消费性的对比效果
这个调查强调了两种文化倾向：concern for face and belief in fate 这也就是东方消费者相对于西方的两个不同特点。

在以下有关失败营销服务的三个跨文化调查中，我们将为您展示出这些文化倾向是怎样对顾客忍耐度造成不同影响的，比如说，相比较于西方消费者，亚洲的消费者对于社会性服务的失败更加在意，我们更是深入的调查进而证明出题目中所提到的文化效对顾客忍耐度的影响是显而易见的，这两点分别是群体中其他顾客的行为表现或者是“上天赐予你的品牌”效应。

总体来说，我们的调查将表明文化影响的多维性以及关注跨文化顾客行为特点并使其理论化的重要性。

很多跨文化消费调查的焦点在于：显性的或隐形的，两者之间的差别；东方的相互影响的集体社会对比西方的个人独立社会”。

除去这些使用甚广的调查分类之外，这个普遍为人接受的文化框架可能还有其不引人注目的一系列内涵。

以Hofstede 为创始人，并由Triandis将其提升到个体层次上的一种理论，他们将个人-集体对比成为独立-相互依赖，相对于个人，集体则倾向于成员之间的相互依赖，这使得成员之间形成因相互需要而产生的安全感，这种安全感同时体现为被需要和需要别人。

然而，这种说法似乎忽视了群体性消费者更多的需求，他们大多数都认为自己是关心他人且善解人意的。

在最近的一项关于跨文化服务的特别调查中它总结道：亚洲的集体性消费者比西方的独立消费者更容易满足，正如调查中显示，集体中的“我们”的思想倾向更有助于容忍低于标准水品的服务。

现在，我们背离如今流行的观点：突出强调群体性特点所造成的差异，也即是被关注和被关心的需要。

当这种社会性需要在服务中显著的时候，我们认为群体顾客比个体消费者具有更低的忍耐力。

这种说法具有强有力的支持，它认为这种对于面子的社会性需要是亚洲集体文化的根基。

而当我们的视线转移到非社会性问题时，我们希望这种主流的观点能够同样适用。

不过，我们提议为这个理论寻找另一种解释，那就是群体消费者对失败的服务具有更高的忍耐力。

这个原理的形成是建立在对亚洲群体性顾客的跨文化调查上，他们发现亚洲消费者具有更高的宿命论倾向。

因为宿命论帮助人们减轻不满，宿命论倾向越高，顾客相应显示出的容忍力就越强。

这种文化倾向对于理解顾客服务是很重要的，顾客们的消费体验也是多种多样的。

这篇文章强调文化效应对服务失败的影响。

我们设计了三个服务调查，研究当社会影响显著，并且文化差异的影响力由服务属性和服务表现共同决定时，亚洲的群体性顾客相对于西方独立的个人消费者是否具有更高的忍耐力。

总而言之，我们为消费者调查限定了两个前提，第一，我们明确说明了这个主流观点的前提条件。

第二我们定义了两个更小范围的观点，即是I-C（个人-集体），力求对文化的多元影响有一个更为精确的理解。

CONCERN FOR FACE
人际面的概念构成了人类渴求社会认同度的基础。

根据Goffman的研究，面子代表着一种积极的自我认可，并且这种自我认可是通过人与人之间的交往而逐步形成的。

作为一种社交资源，它并不是单方面的。

在一定程度上，它需要在人际交往活动不断的维护，扩展，而一旦保护不周，它将会遭到损害。

更为特别的是，面子是一种公众的，社会的，不稳定的自我观念，它受他人的态度和行为的
影响。

因为面子有助于提升自我价值，个人面子受损则将会导致消极的后果，这种后果可能有以下由高到低的五种表现：轻微不安，尴尬，抓狂，恼怒，和完全的敌意。

对比于个人主义者，群体主义者则更倾向于经常审视自己的人际交往圈子和身处的社交环境。

因此，面子作为一种社会上广为认可的个人形象代表在集体性文化中发挥着重要的作用。

实际上，面子是很多亚洲人关心的重点。

最近，这种关注已经被当作一种对于东西方消费者行为差异性的一种合理解释。

面子的价值在个体之间也是有差异的，举例说来，White的调查中显示，在面对尴尬的没面子的情景时，人们会体现出明显的个体差异。

Bao 的实验则更深入的证明了这一点。

为了抓住它所带来的消极和积极影响，我们为Concern for face做了以下定义：即个体为保护和维护面子而显示出的对其产生关心和注意的一种行为。

BELIEF IN FA TE
命运这一词在所有文化中都是极为普遍和具有感染力的。

和上帝的内涵不同，命运在各地的信仰传统中都是不同的，它被普遍的看作成为是一种神秘的力量，由一种客观冷漠的不知名的力量或者规则产生和引导，就像那统治着星辰运动的力量一般，个体一般将消极的境遇同命运和厄运联系在一起，因为这种宿命论往往能帮助我们在痛苦中减轻不适感，安慰自己说命定了是这样的或者我就是倒霉而已。

正如这篇文章中所定义的一样，命运有一个稳定的和一个易变的特点，它代表这一种非个人能量，这种能量能够引发事物不同的发展和结局，它或者是依照着冥冥注定的道路平稳发展，或者是有因好运和厄运而造成的一时变故。

对比之下，命运让人觉得任何事物都是注定了的，然而好运却只是暂时的。

总而言之，命运和好运是极其相似的。

最近Leung和Bond使这两者交替进而使命运掌控成为所有文化的大众信仰。

同样的我们为Belief in fate做一个定义，它是个人对命运的一种信仰，这种信仰使我们相信命运具有这强大的足以改变事物发展和结局的力量。

如我们所看到的，BIF在亚洲更受人推崇。

他们的传统信念信奉这这种客观无情的不知名规则，认为正是这规则统治着宇宙和决定着发生在个体身上的一切。

相比较之下，西方的个人主义者则更注重于信奉科学和真理—它与宿命思想不同，这种长期存在的西方价值观以基督教信仰为根基，许多人曾对这一点争论不休。

同样有证据显示，在BIF中存在明显的个体差异。

在顾客行为领域之中，BIF 被认为是顾客迷信行为的先例，并且影响着消费者的冒险行为。

THE CONTRASTING EFFECTS OF CULTURE ON SERVICE CONSUMERS 在文章的开头部分我们曾提出关于顾客忍耐力的两种文化影响因素：亚洲的集体性消费者可能忍耐力较低因为他们更顾及面子，或者他们具有更高的忍耐力因为他们更加认命。

以他们更注重面子为前提，当社会因素表现显著的时候，我们认为CFF的影响更大。

有关于服务消费的双重特点为我们的研究提供了良好的理论基础，之前的研究显示出了依照社会和非社会特点所对应出的两种服务特质。

我们在文章中定义以下概念，social failure 代表的是一种服务失败，在这种服务失败中，由于服务人员的行为，消费者承受了社会资源的损失，例如地位身份和他人的尊重。

与之相对比，非社会性失败指的是顾客在服务中由于服务环境和服务过程而遭受到了
非社会资源的损失如金钱时间等。

这些定义唤起了Smith的灵感，他想要将这些失败类型和资源类型配比起来，正如B和C的服务质量的三因素模型一样，这三因素分别是：相互影响，物理环境和服务结果。

与B 和C不同，我们认为其他顾客的表现也是物理环境的一部分，我们将其限制在环境中的非社会因素中。

下面的例子将举例说明社会性服务失败和非社会性服务失败的两者对比。

一位旅客体验了某宾馆的社会性服务失败，如他发现前台职员的服务态度并不友好，又或者他体验了一回非社会性服务失败，他的房间打扫的并不整洁。

相似的情形是，一位食客发现饭店的服务员服务大意，这将作为一项社会性服务失败，如果他点的菜饭店无法提供，这就是一项非社会性服务失败。

个体层次的假说
人的因素是服务的组成部分。

通常情况下，当服务的发生伴随着人际间行为的时候，这就意味着面子问题必须时常被顾及到。

当我们的要求被忽略或被反对时，一个服务失败就像对顾客面子的忽视，。

我们期待CFF，顾客关于面子重要性的价值判断，来影响顾客对于服务失败的反应。

特别指出，我们预测到CFF 能够使顾客对服务的不满意度加倍。

此外，面子在社会性服务失败中占有更重要的地位。

它对顾客的反应也有更大的影响，如果我们相比较于非社会性服务失败时。

以此看来，我们假定在CFF 和服务失败类型两者间存在一种内在联系，正如CFF在顾客不满意度上的恶化效果也同样宣告着这是一种社会性服务的失败。

H1: 在失败的消费者服务中，CFF 对顾客不满意度有着进一步恶化的效果，而且这种效果在社会性服务失败中更为明显。

THE CFF AND BIF SCALES
由于服务本身的可变性，消费者必须承认，飞机会晚点，宾馆可能不太干净，餐馆里上的菜也可能不是自己点的，这些都是事实。

在这种情况下，人们都喜欢用与命有关的想法来处理。

在文化层面，BIF和顾客容忍度之间积极的作用关系已经被提出过，我们希望在个人层面也是这样。

换句话说，我们预计BIF会减轻对服务的不满意度。

然而，当失败性服务有明显的起因时，命运论的思想便不那么强烈，这在一个由服务人员导致的社交性失败服务中也是事实。

相比较而言，非社交性失败服务起因不是那么明确，因此更需要借助于运气好坏来解释。

例如，飞机晚点可能归因于坏的天气、技术故障、拥挤的航道、安全措施、乘客晚点等等，有一些都不是人所能控制的。

所以我们预计的BIF和不同失败形式之间的相互作用是，BIF对顾客不满意感的缓和作用更有利于非社交性失败服务。

H2：BIF会减轻消费者的不满意感，并且这种作用在一个非社交性失败服务中更强烈
文化层面假设
联系假设1和2综合考虑，它们指出了跨文化行为举止的一种有趣模式。

正如资料所显示的，亚洲消费者（与西方相比）CFF和BIF指数都更高。

因此，亚洲消费者更容易受到强烈的CFF影响（BIF影响），从而加强（减轻）其不满意感。

既然我们也希望CFF的作用（BIF）对社交性失败（非社交性）更有利，因此亚洲消费者（与西方相比）在社交性失败服务中不满意度更高，而在非社交性失败服务中不满意度则相对较低。

H3：亚洲顾客（与西方的相比）对一个社交性失败服务的不满意感更强
H4：亚洲顾客（与西方的相比）对一个非社交性失败服务的不满意感相对较低
CFF和BIF模型
我们从Cocroft和TingToomey及White et al.的结论中选用了8个测试CFF 项目，从Leung和Bond及Mowen和Carlon的结论中选用了10个测试BIF的项目。

250个香港大学的本科生（50%为男）参加了对这些小题改进试验，他们在一个1到10级的李克特模型中回答这18个小题（1＝强烈不同意；10＝完全同意）。

从这次探索性分析中产生了三个影响因素，第一个因素包括了6个CFF小题，第二个因素包括了6个BIF小题，这两个因素上的答案都超过了50，其他归到第三因素的CFF和BIF小题都被放弃了。

对这些因素进一步证实分析是由同来自香港大学的两组成员在一个改进过的模型上进行的。

第一组由210名当地学生组成（48%为男），拟合优度指数GFI88%、健康指数NNFI92%及拟合指标CFI94%预示着令人满意的指标，每个因素的可变性都超过50%，两个模型的可信度都挺很高，CFF和BIF之间的没有关系（r=0.08，NS）。

第二组由206名来自欧洲和北美的学生组成（39%为男），其中GFI85%、NNFI91%、CFI93%与当地学生组的数据相当，并且每个因素的可变性也超过了50%，CFF和BIF两个模型的可信度同样很高，CFF和BIF之间也没有关系（r=0.03，NS）。

附录A显示了每个模型所包含的项目。

这两个模型使得对不同文化可比性的探索达到了一个令人满意的层次。

首先，因为这些概念自身的普遍性，CFF和BIF这两个概念在所有参与者之间都能被等同理解；第二，这些模型的项目来自于在许多不同文化中进行的调研的结果，而且参与者们都是精通英语的本科生，这同样保证了模型条目能够得到同等理解；第三，对这些因素的证实分析曾被用来证明不同文化下的模型案例。

至今没有发现对这些可靠的数据有异议的情况。

Study 1
Method
参与者是244个香港大学的在校大学生。

他们中有一半(52%)是当地的东亚洲男性,其余(43%男性)为高加索人的北美人。

短期交换(82%的美国和18%Canadian)中,参与者都是在校园里招募的，他们将获得港币30(大约四美元),在研究中,他们被分为东亚(总之,亚洲地区)或北美(简而言之,美国),同时分配给他们独立的社会衰退的或社会性失败的条件。

实验中注重测量它们的BIF CFF和分数。

让参与者阅读改编自smithet（1999）的作品的电影剧本。

剧本的内容时描述社会的或非社会行的失败。

为了便于解释，我们进行了预先的测试，确保这些失败对于亚洲参与者而言都是同样强烈的。

这些社会性的和非社会性的失败类型都由cronin（2001）和hui et（2004）设计的测评方法来估测。

这个测评运用捕获实验过程中人们表现出来的表示不满的指数的方法。

在易受干扰的任务过程中，对cff和bif量表进行评估。

上述所有的指标都用一个10分的尺度测评（1=非常不同意；10=非常同意）最后，参与者提供调查数据并由专业人员对其提供的数据做专业的研究。

绝大多数的场景典型逼真，并且发现，没有人能猜出研究的真正目的。

附录C包含实验中不满的项目。

Results
对参与者的检查表明：参与者在社会中（与非社会性相比）故障状态得分高于社会失败的措施(a = ,93; M^p = 8,21 vs, A/NF = 3,89;F(l,242) = 733,71, p < ,001)，而那些在非社会性（与社会性相比）故障状态得分高于社会性故障失败的措施。

(a = ,91; M^p —
4,86 vs, M^p = 8,37;
F(l,242) = 481,14, p < .001). 因为，参与者看到两个失败情景如同当初计划的那样。

整体的不满率是6.91（a = .95）正如同预测的那样，亚洲参与者对两个失败表现了相似的不满。

CFF和BIF得分：亚洲人的CFF分数比美国人要高(M^si^n = 7,02 vs, Ai^mcr — 6,06;
F(l,242) = 28,94, pK.OOl), 而亚洲人的BIF分数也比美国人的要高(M^,,, = 6,09 vs, M ^ _ = 4,06; F(l,242) = 92,04, p<001),。

因此，我们根据实验结果进行研究。

在两种文化组织中，没有太大的相关性(/Xsi =.06, NS; r^^er = -08, NS) ，BIF的规模是,06, NS; r^^er = -08, NS) CFF 的数据时(ansian =.92; aA - ,89) BIF scale {a^,,, = ,90; a^^,, =.88)
个人层面的假设。

分层回归进行了对独立的变量在试验中的影响的评估。

内部变量、CFF 变量以及BIF变量都是连续的，相关变量都是可变的。

失败的类型（社会性失败=0，非社会性失败=1），文化（亚洲=0；美国=1）是明确的。

我们首先使用整个数据集检查个人层面的假设，然后在检查他们每一个组织中的文化。

从文化中提取的数据中，我们发现这些数据是支持假设1和假设2的。

预言假设1：CFF 有一个重要的影响(b = ,52, / = 8,44, p < ,001)；一个CFF交互作用的类型被限制(b = -,49, t
=-4,60, p < ,001),；CFF积极的数据地表明了CFF在表示不满方面有很重要的作用。

自从社会性失败的编码是0而非社会性失败的编码是1，就产生了一个消极的影响（对CFF产生了积极影响）显示了CFF在社会性失败上比在非社会性失败上产做出了较强的正面影响。

因此，假设1受到了全力的支持。

与假设2一致的是，BIF显示了一个重要作用(b = -,36, = -6,95, p<.00\),一个BIF交互作用的类型被限制(b = -,46, í = -4,95, p < .00\).表明BIF有缓解不满的作用。

针对失败而言，显示了BIF再非社会性失败比在社会性失败上有较大的消极影响。

这些发现证实了假设2.
除了虚拟效果，也有失败型的主要作用{b = ,63, t = 3,70, p < ,001)。

因为亚洲参与者发现两种失败拥有同样的失败条件，失败类型的主要作用是象征着美国参与者对非社会性失败的更高的不满（系数=0）。

然而文化x失败型的交互作用是不显著的。

这可能是由于中介角色在解释CFF和BIF的文化影响是造成的（见下面的调解文化分析）。

这些介质的存在使得文化x失败型的交互作用没有显著意义。

假设1和假设2是由文化组织单独分析的。

相关系数对预测方向都是很重要的。

表格1和表格2总结了回归结果。

表格3显示模式方法基础上BIF和CFF的中位数
文化层级假说。

检验假设3和4，我们进行二因子变异数分析每一个失败条件（见表4）.正如预测的那样，一个社会性失败在亚洲会产生更大的不满，而反面是真正为非社会性失败。

因此跨文化的假设是值得被支持的。

从概念上来讲，跨文化模式是由CFF和BIF两种文化之间的个体差异所造成的。

为了验证这种分析，我们进行了调解分析。

为社会性失败的条件，我们首先展示了文化（亚洲=0，美国=1）以及CFF（p’s<.01）的重要作用，然后我们定义包括文化和CFF在内的回归型的为不满。

正如预期的那样，CFF的效果十分显著（p<.001）而文化的效果有所降低（p>.20）这样的结果提供了强有力的证据CFF的效果与文化对社会性失败的不满。

类似的证明了BIF在非社会性失败的条件，具体的测试在表5中。

进一步的分析显示媒介对CFF(BIF)的影响只涉及到社会性和非社会性的失败。

Discussion
来自亚洲和西方的证据证实了我们的假设，即较高层次的CFF(BIF)导致较高(较低)水平的服务；CFF对社会性失败的影响较大而BIF对非社会性失败的影响较大。

在文化层次上，亚洲顾客对社会性失败表现出更大的不满；而西方顾客对非社会性失败表现出更大的不满。

分析的结果支持了我们的观点，文化层次成果的取得取决于CFF和BIF的倾向。

研究1的不足之一是：社会性失败涉及社会故障情况下非常罕见的事件。

为了排除事件混淆频率作为一个潜在的变乱，我们在后续调查中同时调整故障的频率和严重程度。

后续研究展开了对同一所大学的在校生与118位本地学生进行研究。

研究结果表现出研究1的学习方式，从而排除了事件发生频率会对实验造成影响的观点。

我们使用一套新的操作检查项目，直接测得社会资源的损失（“没有让你看到的尊重”和“以威胁到你的地位”）和社会性资源的损失（“缺乏效率”和“浪费你的时间”）。

同样的研究中，运用以上直接测试的方法和运用研究1中的方法，参与者的反映是不同的。

研究1说明了比较盛行说法的边界条件（亚洲人的消费比较宽容），显示它适用于费社会性失败而不是社会性失败（亚洲人对社会性失败很少宽容）更重要的是，这些对比的效果都属于潜在的CFF和BIF的文化倾向。

尽管亚洲人的CFF和BIF指数都比较高，相反的，他们的文化导致他们的宽容性又比较高。

此外，CFF(BIF)在社会性（非社会性）失败中是占主导型地位的。

在多元文化社会背景中，应提倡一种更加精确的方法来定义跨文化消费行为。

在社会性（非社会性）失败中，主导数据（BIF CFF）表明相比较而言CFF(BIF)比BIF （CFF）的影响更加突出。

对CFF和BIF单独下定义，你会发现一个很有趣的问题：他们是何时才会发生的？有争议的是：当在非社会性失败中CFF也变得突出的时候，升高的CFF也许会否定BIF的影响效应。

在这样的背景下，比较盛行的说法是非社会性失败是受争议的。

相反的，研究表明当BIF变得引人注目的时候亚洲人对社会性失败的容忍度可能有所提高。

在这样的背景下，我们复制并延长了研究1结果的两个背景因素的总体效应。

在研究2中弥补研究1中的缺失，我们认为亚洲消费者对非社会性失败不一定存在那么的宽容。

通过对命运的建议，我们在研究3中会对品牌命名方面做研究，我们认为亚洲消费者并不一定想前面说的那样对社会性失败缺少宽容。

社会存在和品牌名称效果
服务消费往往发生在其他消费者身上，他们的存在证实了暗示面子存在的的印象管理行为。

这是一个提高面子威胁的认识。

换句话来说，其他消费者周围面临的威胁越大CFF对公众的影响就越大。

特别是，增强内容相关的CFF影响对非社会性失败中消费者行为有了新的认识，这也证明BIF所占的主导地位。

BIF反映了影响感知的超然力量，因此出乎意料的社会存在是影响BIF效果的。

H5：给定一个非社会性失败，对CFF有推波助澜的作用，但是对BIF有缓解作用。

文化的假设，H5添加了而一个新的看法（即亚洲消费者比较宽容），这显然支撑着非社会性失败，就像研究1中得出的结论那样。

根据H5，一个公共场合放大了恼怒的人的CFF 的效果，而不是缓解BIF的效果。

人们的面子会抵消掉亚洲消费者在非社会性失败中BIF的影响，所以整体的效果都会有所降低。

H6：给定一个社会性失败，私人场合下亚洲消费者会有较低的不满度，而这样的文化差异也减少了他们在公共场合中的不满。

品牌效应在社会性失败中的影响
品牌的名称有非常丰富的联想作用。

通常建议品牌的名字具有新意，特殊易记切能够引发消费者的回忆并增加感性元素。

在这样的建议下，我们提出了一个关于命运的建议来拉大品牌的影响力即BIF。

社会性失败中BIF的高影响力也说明了CFF的效应。

H7：给定一个社会性失败，当该品牌的名字是命运的暗示时对消费者不满意度BIF的影响更大，但是对CFF的推波助澜的作用并不因为品牌的名字而改变。

在流行的角度，研究1表明亚洲消费者很少宽容社会性失败而并不考虑品牌的名称。

对于一个与命运无关的品牌名称，我们期望效仿这一模式。

根据H7，命运假设提高BIF缓解效果而不是加重CFF的效果。

十之八九，因为亚洲人更能接受命运这一观念而增强对亚洲人的
影响。

社会性失败中西方消费者BIF影响力的增强会削弱CFF影响力是有文化整体效果导致的。

H8：给定一个社会性失败，当一个品牌的名字跟命运无关的时候亚洲消费者的不满意度会偏高，但当品牌的名字是命运的提示的时候这种文化差异又在减少。

STUDY2
方法
参加这项研究的大学生中，有120名来自香港大学，其中62%为男生，118名来自美国的一个大学，其中53%为男生。

每个人都获得了30港币和4美元。

他们被指定到一个私人的或者公开的情景中，体验一下非社交性的失败服务。

此次研究步骤与第一个研究类似，参与者阅读一份关于发生在电影院的一个私下或者公开场和的情景。

预先的试验表明这个情景描述的是一个非社交性的失败服务（p's<0.001）。

这个试验有三个地方做了改变：（1）阅读完情景之后立刻实行各个步骤（2）增加了对事件发生频率的检测（3）
结论
数据分析。

消费环境的控制很成功。

公开场合比私下场合设置的更明显，无论是对亚洲人还是美洲人。

每个情景发生的概率都是相等的（对于两个文化的成员们来说均为p>0.60）。

证明亚洲人与美国人相比，独立率更低而依赖率高。

CFF和BIF指数。

与在研究1中的结果一样，亚洲人有更高的CFF指数和BIF指数。

对来自这两个文化的成员来说，CFF比例和BIF比例都是不相关的。

基于个人层面的假设。

我们通过回归分析检验了假设5。

对从两个文化组中获得的数据进行分析，我们发现了三个主要影响因素：一个是CFF（b=0.34，t=4.41，p<0.001），一个是BIF（b=-0.39，t=-5.88，p<0.001），还有一个是背景（b=0.75，t=3.48，p<0.01）。

也存在着CFF和背景的相互作用（b=0.62，t=4.13，p<0.001）。

其它影响都不显著。

CFF和BIF系数表明了CFF的恶化作用和BIF的缓和作用。

背景的主要影响在于公开的场合会引起消费者不满情绪的强化。

更重要的是，CFF和背景的相互影响结果是明确的，预示着在一个公开场合中CFF的影响更强。

这个结果，加上由于不存在BIF和背景相互作用结果而证实的BIF在不同背景下影响的一致性，证明了假设5是正确的。

当通过文化不同而把数据拆开来分析时，假设5同样成立。

表6和7呈现了不同回归分析结果。

表3反应了CFF和BIF各自的平均值。

文化层面的假设。

2X2的ANOVA表明了文化、背景的强烈影响，以及文化与背景的共同作用的影响。

与假设6一致，私人场合下，亚洲人比美国人不满意度要低，但是公开场合减少了这种差别，显示出文化差异并不那么重要。

从概念上说，这种跨文化差异是由两种文化中个人CFF程度不同所决定的。

为了证实文化与背景的共同作用受CFF与背景作用的影响，我们做了一个受影响的控制变量的测试。

首先，我们在文化（亚洲＝0；美洲＝1）和背景（私下＝0；公开＝1）的主要及交互影响中回归不满意度。

第二，我们加入了主要因素CFF，来表明CFF单独不会影响文化和背景共同对不满意度的作用。

事实上，即使在强烈的CFF（p<0.001）影响下，文化和背景的共同作用也足够强（p<0.05），从而不会受到影响。

在证实CFF加背景同文化加背景之间的显著联系（p<0.001）。