Moderating Effect of Ethnicity on the Purchase Decisions of Females in the Beauty Care Product Market of Sri Lanka
Notice bibliographique
Résumé
The main focal point in the eye of any marketer should be to satisfy the customer to the best possible level, in order to sustain in the ever-growing, dynamic and highly competitive marketplace. This leads them to the point where understanding the process of consumer buying behavior is of utmost importance. As the entire process of consumer buying behavior ultimately leads to their purchasing decision, deep understanding of the factors that affect this purchase decision should be the centralized core based on which all other marketing efforts should be built upon by the marketers. Based on this vitality, although these factors have already been found by past researchers in international contexts, these cannot be considered as directly applicable to the Sri Lankan context as Sri Lanka is a multiethnic country in which consumers are heavily driven by traditions and values of the ethnic group they belong to. Therefore, this study has been conducted in order to analyze the moderating effect of “Ethnicity” on the relationship between these factors and the purchasing decision. The sample has been selected through Random Sampling and the Quantitative Research Approach has been applied. Chi-Square analysis method has been used to analyze the relationships between the independent variables (price, brand name and composition) and dependent variable (purchase decision). Two-way Anova analysis method has been used to analyze the moderating effect of the moderating variable (ethnicity) on the relationships between independent variables and the dependent variable. Based on interpretation guidelines of Chi-square test, all three independent variables, namely price, brand name and composition, affect the purchase decision of females in the beauty care product market of Sri Lanka. Thereafter, based on the interpretation guidelines of Two-way Anova, research findings of the second analysis conclude that ethnicity of the Sri Lankan females of the beauty care product market (Sinhalese, Tamils and Muslims) affect the relationships between “brand name and purchase decision” and “composition and purchase decision”, but does not affect the relationship between “price and purchase decision”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».