An Analysis of Consumers’ Buying Behavoiur and Its Determinants of Fast Food in Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
This study focused to identify the impact of demographic and economic attributes of the consumers that influence on fast food consumption and consumers’ buying behaviour in Moratuwa municipal council area which is located in Sri Lanka. Data were collected through a consumer survey with a structured questionnaire conducted in the study area and 100 samples from 50 restaurants were selected randomly. An ordered probit model was carried out to find out the relationships between a selected demographic and economic attributes of consumers such as age, education, gender, civil status, number of family members, distance to the nearest fast food outlet, conscious of health and disease concern on fast food consumption, consumers’ perception on convenience of fast food, entertainment, income, employment status, and price opinion about fast food that affect on buying behaviour of the consumers in the fast food restaurants in Sri Lanka. In addition to that, other econometrics techniques such as, descriptive statistics, chi–square test and marginal effects also applied in the data. Frequency of fast food consumption considered as dependent variable which is as an ordinal outcome variable and all other explanatory variables namely demographic and economic attributes of consumers were used as categorical and binary variables in the study. Results from the ordered probit model reveals that, age of the respondent, education level, employment and civil status, distance to the nearest fast food outlet from their home have statistically significant and they are the key determinants in the consumption of fast food. The findings of this study will help for fast food managers to design their marketing strategies which are most suitable to fit with the consumers’ attitudes and expectations and their buying behaviour of fast food restaurants in Sri Lanka.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».