Ảnh hưởng của hiệu ứng đóng khung thông điệp đến hành vi tiêu dùng mỹ phẩm xanh

THE EFFECT OF MESSAGE FRAMING 
ON GREEN COSMETICS CONSUMPTION
ẢNH HƯỞNG CỦA HIỆU ỨNG ĐÓNG KHUNG THÔNG ĐIỆP 
ĐẾN HÀNH VI TIÊU DÙNG MỸ PHẨM XANH
MA, Nguyen Thi Phuong Linh; Le Minh Hanh; Huynh Yen Nhi 
Bui Thi Thanh Thao; Pham Le Doan Thuy; Nguyen Ngoc Tram
University of Economics and Law – Vietnam National University - HCM
linhntp@uel.edu.vn 
Abstracts
These days, the increasing demand of customers for green products requires businesses
across various sectors, including cosmetics companies, to implement green product
communications that can activate customers’ pro-environmental behaviors. However, companies
are still struggling to develop effective communication strategies to help customers involve in
environmentally friendly actions. To resolve this problem, we explored the crucial role of positive
and negative message framing in boosting green cosmetic products. Our research concentrates
on examining the impact of message framing on pro-environmental behaviors through the
mediator role of warm glow feeling in the context of the cosmetics industry. By conducting a
study based on experimental design, we found that negatively framed messages are more
persuasive than positively framed ones in fostering consumers to participate in pro-environmental
behaviors. Furthermore, we also present the theoretical and managerial implications as well as
limitations and some directions for future research in the last parts.
Keywords: Communication, Green cosmetics consumption, Negative message framing,
Positive emotions, Pro-environmental behavior, Warm-glow feeling
Tóm tắt
Ngày nay, nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng đối với các sản phẩm xanh đòi hỏi các
doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau bao gồm các công ty mỹ phẩm phải thực hiện các
chiến dịch truyền thông cho sản phẩm để có thể kích thích hành vi ủng hộ môi trường và mua
hàng của khách hàng. Tuy nhiên, các công ty này vẫn đang gặp khó khăn trong việc tìm ra và
phát triển chiến lược truyền thông hiệu quả giúp khách hàng tham gia các hành vi thân thiện với
môi trường. Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi khám phá vai trò của đóng khung thông điệp
tích cực và tiêu cực trong việc thúc đẩy các sản phẩm mỹ phẩm xanh. Nghiên cứu của chúng tôi
tập trung vào kiểm tra tác động của đóng khung thông điệp đối với các hành vi ủng hộ môi trường
qua vai trò trung gian của “sự tự thỏa mãn” trong bối cảnh ngành công nghiệp mỹ phẩm. Bằng
cách tiến hành một nghiên cứu dựa trên thiết kế thực nghiệm, chúng tôi thấy rằng các thông điệp
đóng khung tiêu cực có sức thuyết phục hơn các thông điệp đóng khung tích cực trong việc thúc
đẩy người tiêu dùng tham gia các hành vi ủng hộ môi trường. Hơn nữa, chúng tôi cũng trình bày
908
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
những đóng góp về mặt lý thuyết và quản lý cũng như những hạn chế và một số định hướng cho
nghiên cứu trong tương lai ở các phần cuối.
Từ khóa: Truyền thông, Tiêu dùng mỹ phẩm xanh, Khung thông điệp tiêu cực, Cảm xúc
tích cực, Hành vi ủng hộ môi trường, Sự tự thỏa mãn
1. Introduction 
The cosmetics industry is a prosperous global business. Beyond the potentials this industry
has offered, it has been considered as one of the factors triggering the increasing level of
environmental pollution, especially the aquatic environment (Juliano & Magrini, 2017). In recent
years, these environmental problems have raised concern in customers for consuming green
products, which can help to reduce the negative impact on the ecosystem and achieve
sustainability (Bom, Ribeiro, Marto & Jorge, 2019). When the demand for using green products
increases, enterprises in various fields all over the world are increasingly catching up with the
consumers’ desire to go green. Also, companies have to adopt effective social marketing
campaigns to convince customers to choose their green products (Kalamas et al., 2014). The
social marketing campaigns implemented by companies may make consumers cease some
behaviors or engage in some new acts (Watson et al., n.d.). 
In the cosmetics industry, companies are also concerned about finding persuasive
communication strategies that can activate customers’ green consumption (Amberg & Fogarassy,
2019). According to Kalamas et al. (2014), communication strategies are still a big question for
many companies, including cosmetics ones. For that reason, there are various studies conducted
to research the relationship between firms’ communication and customers’ green consumption.
Previous researches figured out the more powerful impact of negative message frames than
positive message frames on the consumers’ pro-environmental behavior (H. Chang et al., 2015;
Olsen et al., 2014). Many researchers argued that the mechanisms behind this phenomenon are
emotional effects, especially negative emotions such as shame, guilt, fear (Boudewyns et al.,
2013; Perloff, 2010). Meanwhile, to the best of our knowledge, the way ... và bạn đọc được một bài báo về sữa
rửa mặt như sau:
927
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Positive
2. Mức độ bạn hiểu thông điệp của bài báo: 
Nếu bạn là người luôn ưu tiên trong việc chọn lựa và sử dụng sữa rửa mặt KHÔNG CHỨA
HẠT VI NHỰA, thì bạn sẽ góp phần vào việc bảo vệ môi trường.
928
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
1 Hoàn toàn
không hiểu 2 3 4
5 Hoàn toàn hiểu
Negative
Nếu bạn dùng sữa rửa mặt CHỨA HẠT VI NHỰA thì bạn sẽ góp
phần gây ô nhiễm môi trường.
*Nguồn: Acme-Hardesty - thành viên của RSPO (Rounditable on Sustainable
Palm Oil)
Trang 05
2. Mức độ bạn hiểu thông điệp của bài báo: 
Nếu bạn là người thường xuyên mua và sử dụng sữa rửa mặt có CHỨA HẠT VI NHỰA,
thì bạn sẽ làm cho môi trường phải chịu những tác động đầy tiêu cực.
929
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
1 Hoàn toàn
không hiểu 2 3 4
5 Hoàn toàn hiểu
Neutral
2. Mức độ bạn hiểu thông điệp của bài báo: 
3. Việc mua và sử dụng sữa sửa mặt không chứa hạt vi nhựa sẽ có làm cho bạn có cảm
giác tích cực hơn. Hãy đánh giá mức độ đồng thuận của bạn với những câu nói dưới đây!
3.1. Tôi cảm thấy VINH HẠNH khi đóng góp những điều tốt đẹp cho hành tinh thông qua
việc sử dụng sữa rửa mặt không chứa hạt vi nhựa.
930
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
1 Hoàn toàn
không hiểu 2 3 4
5 Hoàn toàn hiểu
1 Hoàn toàn 
không hiểu 
2 3 4 5 Hoàn toàn hiểu
3.2. Tôi cảm thấy vô cùng THỎA MÃN khi mang lại những lợi ích cho xã hội và môi
trường thông qua việc sử dụng sữa rửa mặt không chứa hạt vi nhựa.
3.3. Tôi rất HÀI LÒNG với bản thân khi sử dụng sữa rửa mặt không chứa hạt vi nhựa.
3.4. Tôi cảm thấy HẠNH PHÚC vì đóng góp cho lợi ích của nhân loại và nâng cao môi
trường sống tự nhiên khi giảm thiểu lượng hạt vi nhựa thải ra môi trường.
4. Sau bài khảo sát này, chúng mình sẽ tặng ngẫu nhiên cho 20 bạn may mắn nhất số tiền
100.000 VNĐ. Nếu là 1 trong 20 người may mắn đó, bạn có sẵn sàng quyên góp để thúc đẩy
và nâng cao nhận thức sử dụng mỹ phẩm làm đẹp (sữa rửa mặt không chứa hạt vi nhựa,...) thân
thiện với môi trường không? Nếu có số tiền bạn quyên góp sẽ là:
(Bạn hãy kéo con trỏ đến con số tương ứng với số tiền bạn muốn quyên góp. Ví dụ: con trỏ hiện
số 100000 thì số tiền quyên góp của bạn là 100.000 VNĐ) 
Tổng số tiền quyên góp được nhóm chúng mình sẽ đóng góp cho Quỹ CHANGE Việt Nam
( Mọi thông tin chi tiết về quyên góp sẽ được gửi đến hộp thư điện tử
của bạn.
Bạn hãy cung cấp chính xác thông tin cá nhân để chúng mình có thể liên lạc và trao quà
đến bạn nếu bạn là người may mắn nhé!
5. Email của bạn là:
Bạn hãy cung cấp email mà bạn thường hay sử dụng nhất để chúng tôi có thể thông báo
đến bạn nhanh nhất!
6. Bạn sinh năm:
7. Giới tính của bạn là:
A. Nam 
B. Nữ
C. Không tiết lộ
8. Nghề nghiệp của bạn là:
A. Học sinh/sinh viên
B. Nhân viên văn phòng
931
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
1 Hoàn toàn
không hiểu 2 3 4
5 Hoàn toàn hiểu
1 Hoàn toàn
không hiểu 2 3 4
5 Hoàn toàn hiểu
1 Hoàn toàn
không hiểu 2 3 4
5 Hoàn toàn hiểu
C. Chủ doanh nghiệp
D. Giáo viên
E. Bác sĩ
F. Kĩ sư
G. Lao động tự̣ do
H. Thất nghiệp
I. Khác
9. Bạn đang theo học khối ngành:
A. Ngành kinh tế/kinh doanh
B. Ngành sư phạm
C. Ngành Luật
D. Ngành Khoa học - Xã hội (Báo chí, Nhân học, Ngôn ngữ học)
E. Ngành Khoa học – Tự nhiên (Công nghệ thông tin, Môi trường, Điện tử viễn thông,...)
F. Ngành Y
G. Ngàh Sư phạm
H. Khác
10. Trình độ học vấn cao nhất của bạn là gì?
A. Không đi học
Bậc Tiểu hokc/Cấp 1
B. Bậc Trung học cơ sở/Cấp 2
C. Bậc Trung học phổ thông/Cấp 3
D. Trung cấp chuyên nghiệp
E. Cao đẳng 
F. Đại học
G. Thạc sĩ hoặc cao hơn
11. Thu nhập hằng tháng của bạn là:
A. Dưới 5 triệu/ tháng
B. 5-10 triệu/ tháng
C. 10-15 triệu/ tháng
D. 15-30 triệu/ tháng
E. 30-50 triệu/ tháng
F. Trên 50 triệu/ tháng
12. Mức độ sử dụng sữa rửa mặt của bạn là:
A. Thỉnh thoảng (1 lần/tuần)
B. Thường xuyên (3-4 lần/ tuần)
C. Liên tụcc (sử dụng hàng ngày)
D. Chỉ sử dụng khi cần thiết
E. Không sử dụng
932
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
933
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Lan tỏa những thông điệp bảo vệ môi trường trong cộng đồng là một hành động đẹp, góp
phần nâng cao nhận thức về việc thay đổi từ những hành động nhỏ nhất như sử dụng mỹ phẩm
đến toàn xã hội. Bằng việc chia sẻ lên mạng xã hội, bạn sẽ góp phần lan tỏa những thông điệp ý
nghĩa đó. Bạn có muốn chia sẻ thông điệp trên qua mạng xã hội để mọi người có nhận thức tốt
hơn về việc bảo vệ môi trường không?
13. Mức độ mong muốn chia sẻ:
Xin chân thành cảm ơn bạn đã dành thời gian thực hiện khảo sát này. Thông tin bạn cung
cấp có giá trị rất lớn đối với nghiên cứu của nhóm chúng mình. Nếu bạn có bất kỳ ý kiến về khảo
sát hay nghiên cứu, xin vui lòng để lại nhận xét bên dưới. 
Appendix 2: List of respondents’ email receiving a gift of 100,000 VND 
and Letter of thanks from CHANGE organization.
Chào bạn,
1 2 3 4 5 
Order Email Donation (VND)
1 dinhnguyen2606@gmail.com 100,000
2 thaohtt18404b@st.uel.edu.vn 100,000
3 hanhthao208@gmail.com 100,000
4 thaophuongfox@gmail.com 100,000
5 anhbhh16410@st.uel.edu.vn 50,000
6 havy12a1@gmail.com 50,000
7 Blue.sky.0945@gmail.com 100,000
8 duongphung0909@gmail.com 100,000
9 lybatai1998@gmail.com 50,000
10 Tsuartinomis@gmail.com 85,000
11 Lethuykt45@gmail.com 50,000
12 Thuongnv16504@st.uel.edu.vn 100,000
13 mittomeonu@gmail.com 100,000
14 Thuhuongl2t@gmail.com 0
15 toloantho308@gmail.com 100,000
16 phanthituyet0910@gmail.com 100,000
17 Nganttk17502@st.uel.edu.vn 100,000
18 chaumit2005@gmail.com 100,000
19 miutycat@gmail.com 100,000
20 hunglq17405ca@st.uel.edu.vn 40,000
934
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
CHANGE muốn gửi lời cảm ơn đến bạn vì đã đóng góp và cổ vũ cho việc giảm thiểu nhựa
dùng một lần. Số tiền bạn quyên góp, dù là ít hay nhiều trong 5.100.000 đồng mà chúng tôi nhận
được là vô cùng quý giá. Vì số tiền đó đã giúp CHANGE trang trải một phần chi phí thực hiện
các dự án bảo vệ môi trường. Hơn nữa, sự ủng hộ của bạn đã, đang và sẽ giúp chúng tôi thúc đẩy
và cổ vũ các thay đổi tích cực trong hành vi tiêu dùng để hướng đến một xã hội sạch, xanh và
thân thiện với môi trường hơn.
Hy vọng bạn sẽ tiếp tục hành động vì môi trường và hãy lan tỏa niềm tin này đến những
người xung quanh nhé!
Thân ái.
Appendix 3: GPower Programing calculations 
Estimated sample size for ANOVA analysis
Input Parameters
Output Parameters
Estimated sample size for mediation analysis
Input Parameters
Effect size f 0.25
α err prob 0.05
0.9
Numerator df 2
number of groups 3
Number of covariates 1
Noncentrality parameter λ 12.8750000
Critical F 3.0406026
Denominator df 202
Total sample size 206
Actual power 0.9007387
Effect size f 0.15
α err prob 0.05
0.9
Numerator of predictors 2
935
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Output Parameters
Appendix 4: SPSS Analysis results 
Table of Descriptive Testing result for the donation amount between three messages:
Positive, Negative, Neutral Framing
Table of Descriptive Testing result for the warm glow between three messages:
Positive, Negative, Neutral
Table of Summary warm glow Item Statistics
Noncentrality parameter λ 13.2000000
Critical F 3.1038387
Numerator df 2
Denominator df 85
Total sample size 88
Actual power 0.9020264
N Mean Std.
Deviation
Std. Error
95% Confidence 
Interval for Mean
Lower Bound Upper Bound
Positive 103 66,534 32693.41 3221.38 60144.39 72923.57
Negative 110 83,627 26344.53 2511.85 78648.86 88605.68
Neutral 56 49,544 32383.66 4327.45 40871.81 58216.62
Total 269 69,987 32750.14 1996.81 66055.47 73918.33
N Mean Std.
Deviation
Std. Error
95% Confidence 
Interval for Mean
Lower Bound Upper Bound
Positive 103 4.1481 .77920 .07678 3.9958 4.3003
Negative 110 4.4432 .70602 .06732 4.3098 4.5766
Neutral 56 4.1384 .76414 .10211 3.9338 4.3430
Total 269 4.2667 .75847 .04624 4.1757 4.3578
Mean Minimum Maximum Range Maximum/
Minimum
Variance N of Items
Item Means 4.267 4.204 4.346 .141 1.304 .004 4
936
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Homogenous Subsets
Dependent Variable: D0
Bootstrap Matrix
Model : 4
Y : DO
X : POSITIVE
M : MEANWG
Covariates:
NEGATIVE
Sample
Size: 269
OUTCOME VARIABLE:
MEANWG
Model Summary
Model
Standardized coefficients
Version N Subset alpha = 0.05
1 2 3
3 56 49544.21
1 103 66533.98
2 110 83627.27
Sig. 1.000 1.000 1.000
R R-sp MSE F df1 df2 p
.194 .038 .558 5.197 2.000 266.000 .006
coeff se t p LLCI ULCL
constant 4.138 .100 41.465 .000 3.942 4.335
POSITIVE .010 .124 .078 .938 -.234 .254
NEGATIVE .305 .123 2.486 .014 .063 .546
coeff
POSITIVE .013
NEGATIVE .198
937
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Covariance matrix of regression parameter estimates:
OUTCOME VARIABLE:
DO
Model Summary
Model
Standardized coefficients
Covariance matrix of regression parameter estimates:
********************* TOTAL EFFECT MODEL ***********************
constant POSITIVE NEGATIVE
constant .010 -.010 -.010
POSITIVE -.010 0.015 .010
NEGATIVE -.101 .010 0.15
R R-sq MSE F df1 df2 p
444 .197 870838695 21.694 3.000 265.000 .000
coeff se t p LLCI ULCI
constant 12984.994 10773.420 1.205 .229 -8227.405 34197.393
POSITIVE 16904.381 4899.590 3.450 .001 7257.299 26551.462
MEANWG 8834.159 2422.622 3.647 .000 4064.121 13604.197
NEGATIVE 31390.504 4900.268 6.404 .000 21742.089 41038.920
coeff
POSITIVE .516
MEANWG .205
NEGATIVE .472
constant POSITIVE MEANWG NEGATIVE
constant 116066576 -15315932 -24288628 -8147785.3
POSITIVE -15315932 24005983.9 -56727.140 15567980.88
MEANWG -24288628 -56727.140 5869096.75 -1788835.9
NEGATIVE -8147785.3 15567980.8 -1788835.9 24012623.8
938
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
OUTCOME VARIABLE:
DO
Model Summary
Model
Standardized coefficients 
Covariance matrix of regression parameter estimates: 
******** TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y ********
Total effect of X on Y
R R-sp MSE F df1 df2 p
.396 .157 911097528 24.749 2.000 266.000 .000
coeff se t p LLCI ULCL
constant 49544.214 4033.559 12.283 .000 41602.448 57485.981
POSITIVE 16989.766 5011.507 3.390 0.001 7122.495 26857.038
NEGATIVE 34083.058 4955.028 6.878 .000 24326.990 43839.127
coeff
POSITIVE .519
NEGATIVE .513
constant POSITIVE NEGATIVE
constant 16269598.7 -16299599 -16269599
POSITIVE -16269599 25115205.8 16269598.7
NEGATIVE -16269599 16269598.7 24552303.5
Effect se t p LLCI ULCI c_ps
16989.766 5011.507 3.390 .001 7122.495 26857.038 .519 
939
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Direct effect of X on Y
Indirect effect(s) of X on Y: 
Partially standardized indirect effect(s) of X on Y:
******************* ANALYSIS NOTES AND ERRORS ******************
Level of confidence for all confidence intervals in output:
95.0000
Number of bootstrap samples for percentile bootstrap confidence intervals:
5000
NOTE: Standardized coefficients for dichotomous or multicategorical X are in
partially standardized form.
Model : 4
Y : DO
X : NEGATIVE
M : MEANWG
Covariates:
POSITIVE
Sample
Size: 269
OUTCOME VARIABLE:
MEANWG
Model Summary
Effect se t p LLCI ULCI c’_ps
16904.381 4899.590 3.450 .001 7257.299 26551.462 .516
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
MEANWG 85.386 1177.839 -2372.372 2449.235
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
MEANWG .003 .036 -.072 .076
R R-sq MSE F df1 df2 p
.194 .038 .558 5.197 2.000 266.000 .006
Model
Standardized coefficients
Covariance matrix of regression parameter estimates: 
OUTCOME VARIABLE:
DO
Model Summary 
Model
940
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
coeff se t p LLCI ULCI
constant 4.138 .100 41.465 .000 3.942 4.335
NEGATIVE .305 .123 2.486 .014 .063 .546
POSITIVE .010 .124 078 .938 -.234 .254
coeff
NEGATIVE .402
POSITIVE .006
constant NEGATIVE POSITIVE
constant .010 -.010 -.010
NEGATIVE -.010 .015 .010
POSITIVE -.010 .010 .015
R R-sq MSE F df1 df2 p
.444 .197 870838695 21.694 3.000 265.000 .000
coeff se t p LLCI ULCI
constant 12984.994 10773.420 1.205 .229 -8227.405 34197.393
NEGATIVE 31390.504 4900.268 6.406 .000 21742.089 41038.920
MEANWG 8834.159 2422.622 3.647 .000 4064.121 13604.197
POSITIVE 16904.381 4899.590 3.450 .001 7257.299 26551.462
941
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Standardized coefficients
Covariance matrix of regression parameter estimates:
********************* TOTAL EFFECT MODEL ***********************
OUTCOME VARIABLE:
DO
Model Summary
Model
Standardized coefficients
coeff
NEGATIVE .958
MEANWG .205
POSITIVE .251
constant NEGATIVE MEANWG POSITIVE
constant 116066576 -8147785.3 -24288628 -15315932
NEGATIVE -8147785.3 24012623.8 -1788835.9 15567980.8
MEANWG -24288628 -1788835.9 5869096.75 -56727.140
POSITIVE -15315932 15567980.8 -56727.140 24005983.9
R R-sq MSE F df1 df2 p
.396 .157 911097528 24.749 2.000 266.000 .000
coeff se t p LLCI ULCI
constant 49544.214 4033.559 12.283 .000 41602.448 57485.981 
NEGATIVE 34083.058 4955.028 6.878 .000 24326.990 43839.127
POSITIVE 6989.766 5011.507 3.390 .001 7122.495 26857.038 
coeff
NEGATIVE 1.041
POSITIVE .253
942
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Covariance matrix of regression parameter estimates:
******** TOTAL, DIRECT, AND INDIRECT EFFECTS OF X ON Y ********
Total effect of X on Y
Direct effect of X on Y
Indirect effect(s) of X on Y: 
Partially standardized indirect effect(s) of X on Y:
******************** ANALYSIS NOTES AND ERRORS ****************
Level of confidence for all confidence intervals in output:
95.0000
Number of bootstrap samples for percentile bootstrap confidence intervals:
5000
NOTE: Standardized coefficients for dichotomous or multicategorical X are in
partially standardized form.
——— END MATRIX ——-
constant NEGATIVE POSITIVE
constant 16269598.7 -16269599 -16269599 
NEGATIVE -16269599 24552303.5 16269598.7 
POSITIVE -16269599 16269598.7 25115205.8
Effect se t p LLCI ULCI c_ps
34083.058 4955.028 6.878 .000 24326.990 43839.127 1.041 
Effect se t p LLCI ULCI c’_ps
31390.504 4900.268 6.406 .000 21742.089 41038.920 .958
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
MEANWG 2692.554 1348.177 507.471 5634.522
Effect BootSE BootLLCI BootULCI
MEANWG .082 .041 .015 .171