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Enregistrement W2253350919 · doi:10.5539/mas.v10n4p21

Investigating Online Consumer Behavior in Iran Based on the Theory of Planned Behavior

2016· article· en· W2253350919 sur OpenAlexvenueno aff
Ramin Bagherzadeh, Rohullah Bayat

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheory of planned behaviorStructural equation modelingDescriptive statisticsPurchasingTechnology acceptance modelControllabilityVariance (accounting)PsychologySample (material)Sample size determinationSimple random sampleSocial psychologyStatisticsMarketingApplied psychologyComputer scienceUsabilityMathematicsBusinessDemographyArtificial intelligenceControl (management)Sociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this research is to study the online consumer behavior in Iran using a combination of Theory of Planned Behavior (TPB) and Technology Acceptance Model (TAM) with other variables. This study is objective, analytical, and descriptive. The subject of this research is online shoppers in the city of Shiraz. Sampling was simple random and was collected via the Internet. According to the conceptual model, the minimum required sample for this study was 80 samples; however, to ensure accuracy 390 questionnaires were collected. To analyze the data, structural equation modeling was used, using partial least squares (PLS) and analysis of one way variance (ANOVA). Results show that in online purchasing in Iran perceived ease of use (PEOU) has a positive effect on controllability and self-efficacy of individuals. Trust has a positive effect on the attitude and controllability of individuals. Media has a positive effect on subjective norms. Cost reduction has a positive effect on the attitude of individuals. Finally, age and income influence the intention of individuals in online purchasing. The other hypotheses of this study were not confirmed. It can be concluded that factors such as PEOU, trust, media, cost reduction, age and income affect online consumer behavior in Iran.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,501
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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