b. Regression results. Multiple lin

b. Regression results. Multiple linear regression was conducted to determine the
structure of the relationship between the independent variables namely online trust,
prior online purchase experience, impulse purchase orientation, brand orientation and
quality orientation on the dependent variable that is online purchase intention. The
results are given in Table IV. From Table IV, the following interpretations are derived.
Online trust and prior online purchase experience
“Online trust” is found to have a significant impact on the dependent variable
“customer online purchase intention” as the p-value was less than 0.05. There appears
no difference between the Indian consumer and the rest of the world as per available
studies in online trust as “online trust” has been found to be an integral component of
customer purchase intention in studies conducted abroad (McCole and Palmer, 2001;
Ling et al., 2010). Hence, we find that our H1 is supported.
H2 about “prior online purchase experience” having a positive effect on the
customer purchase intention was supported by the regression results as its p-value was
less than 0.05. This is in concurrence with the research findings of Shim and Drake
(1990) who found that “prior online purchase experience” enhance customer purchase
intention by reducing uncertainties. Here too, we find no difference between online
shoppers of India and others as per the studies.
This represents that in an Indian context too, as indicated by prior studies in other
geographies, customers who purchase online need to have trust in the online web retailer;
and prior online purchase experience seems to positively affect online purchase intention.
Shopping orientations
The p-value of the impulse purchase orientation ( p-value ¼ 0.037) is less than the cutoff
value of 0.05. Therefore, the research concludes that an impulse purchase orientation has
significant impact on the customer online purchase intention. Thus, H3 is accepted. This
finding is consistent from the existing literature in the Western context by Zhang et al.
(2007) which states that “impulse purchase shopping orientation” will positively affect the
“customer online purchase intention”. Hence we see similarity between the Indian online
shopper and the shoppers from the other countries. This similarity could be explained. As
the majority of Indian internet users belong to the younger age group, it is understandable
that the Indian online users are as impulsive as the Western when it comes to intention to
purchase online.
Unstandardized coefficients
bSE
(Constant)
Online trust
Prior online purchase experience
Impulse purchase orientation
Brand orientation
Quality orientation
0.114
0.390
0.287
0.096
0.125
0.069
0.509
0.120
0.094
0.045
0.069
0.049
Standardized coefficients
btSig.
0.326
0.300
0.180
0.156
0.117
0.225
3.263
3.042
2.118
1.820
1.399
0.823
0.002
0.003
0.037
0.072
0.166
26
Table IV.
Results of multiple linear
regression analysis
Notes: Dependent variable – online purchase intention; independent variables – impulse purchase
orientation, quality orientation, brand orientation, online trust and prior online purchase experience;
R ¼ 0.659; R 2 ¼ 0.434; adjusted R 2 ¼ 0.400; F(5, 89) ¼ 12.734; p , 0.001

The regression results point out that brand orientation has no impact on purchase
intention as the p-value of 0.072 is greater than 0.05. Hence, H4 is rejected. This is
contrary to the findings from the studies done in Western contexts which find brand
orientation positively influencing customer online purchase intention
(Jayawardhena et al., 2007). We find the first distinction of the Indian online user
that he/she has shown no brand orientation when it comes to intention to shop online.
Likewise, the results show that “quality orientation” also has no impact on purchase
orientation as its p-value ¼ 0.166 (. 0.05). Therefore, H5 is also rejected. This is quite
different from the finding of Gehrt et al. (2007) who has concluded that quality
orientations would positively affect the customer online purchase intention. The
second unique distinction we find about an Indian online user is that he/she has no
quality orientation when it comes to intention to shop online.
When compared to other countries as per prior studies, brand orientation and
quality orientation have no significant effect on the customer purchase intention in
India. It may be due to the fact that Indian student online shoppers are seeking offers
and great value price deals instead of getting oriented by brand or quality.
Regression equation
The multiple regression equation based on the SPSS output is given below:
Customer Online Purchase Intention ¼ 0:114 þ 0:096 ðImpulse Purchase OrientationÞ
þ 0:069 ðQuality OrientationÞ
þ 0:125 ðBrand OrientationÞ
þ 0:390 ðOnline TrustÞ
þ 0:287 ðPrior Online Purchase ExperienceÞ
Relative importance based on regression output
The unstandardized b-coefficient among the independent variables ranges from 0.069
to 0.390. Before looking at the standardized b-coefficients, p-values of independent
variables are checked. It indicates that the standardized b-coefficients of
“impulse purchase orientation”, “online trust” and “prior online purchase experience”
are significant (as p-values are less than 0.05 at 5 percent significance level). Hence
the “online trust” is the most important determinant in affecting the customer online
purchase intention (with standardized b of 0.326) followed by prior online purchase
intention (with standardized b of 0.300) and with “impulse purchase orientation”
having the least influence (with standardized b of 0.180). Table V presents the
hypotheses outcomes based on regression results.
One way ANOVA: demographics on online purchase intention
One way ANOVA analyses was conducted to find out if there is any relationship
between the demographic variables taken in the study and customer online purchase
intention. One way ANOVA compares the means to find any significant differences
across the categories of the non-metric independent variables like gender, age,
education, number of hours of internet use per day and possession of a credit card or
netbanking facility. One way ANOVA results are summarized in Table VI.
Determinants
of purchase
intention
27

Kết quả (Việt) 1:

sinh hồi quy kết quả. Hồi qui tuyến tính nhiều được tiến hành để xác định cáccấu trúc của mối quan hệ giữa các biến độc lập cụ thể là trực tuyến sự tin tưởng,trước khi mua hàng trực tuyến kinh nghiệm, xung mua định hướng, định hướng thương hiệu vàchất lượng định hướng về biến phụ thuộc trực tuyến mua ý định. Cáckết quả được đưa ra trong bảng IV. Từ bảng IV, những giải thích sau đây có nguồn gốc.Trực tuyến tin cậy và trước trực tuyến mua kinh nghiệm"Trực tuyến tin cậy" được tìm thấy để có một tác động significant phụ thuộc vào biến"khách hàng mua hàng trực tuyến dự kiến" là giá trị p là ít hơn 0,05. Có vẻkhông có sự khác biệt giữa Ấn Độ người tiêu dùng và phần còn lại của thế giới theo có sẵnCác nghiên cứu trong các niềm tin trực tuyến như "niềm tin trực tuyến" đã được tìm thấy là một thành phần không thể tách rời củakhách hàng mua ý định trong các nghiên cứu tiến hành ở nước ngoài (McCole và Palmer, năm 2001;Ling et al., 2010). Do đó, chúng tôi nhiều H1 của chúng tôi được hỗ trợ. H2 về "kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến" có một tác động tích cực trên cáckhách hàng mua ý định đã được hỗ trợ bởi kết quả hồi quy như p-giá trị của nó làít hơn 0,05. Điều này là ở sự tranh đua với findings nghiên cứu của Shim và Drake(1990) đã tìm thấy rằng kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến"" tăng cường khách hàng muaý định bằng cách giảm sự không chắc chắn. Ở đây quá, chúng tôi nhiều không có sự khác biệt giữa trực tuyếnngười mua sắm Ấn Độ và những người khác theo các nghiên cứu. This represents that in an Indian context too, as indicated by prior studies in othergeographies, customers who purchase online need to have trust in the online web retailer;and prior online purchase experience seems to positively affect online purchase intention.Shopping orientationsThe p-value of the impulse purchase orientation ( p-value ¼ 0.037) is less than the cutoffvalue of 0.05. Therefore, the research concludes that an impulse purchase orientation hassignificant impact on the customer online purchase intention. Thus, H3 is accepted. Thisfinding is consistent from the existing literature in the Western context by Zhang et al.(2007) which states that “impulse purchase shopping orientation” will positively affect the“customer online purchase intention”. Hence we see similarity between the Indian onlineshopper and the shoppers from the other countries. This similarity could be explained. Asthe majority of Indian internet users belong to the younger age group, it is understandablethat the Indian online users are as impulsive as the Western when it comes to intention topurchase online.Unstandardized coefficients bSE(Constant)Online trustPrior online purchase experienceImpulse purchase orientationBrand orientationQuality orientation0.1140.3900.2870.0960.1250.0690.5090.1200.0940.0450.0690.049Standardized coefficientsbtSig.0.3260.3000.1800.1560.1170.2253.2633.0422.1181.8201.3990.8230.0020.0030.0370.0720.16626Table IV.Results of multiple linearregression analysisNotes: Dependent variable – online purchase intention; independent variables – impulse purchaseorientation, quality orientation, brand orientation, online trust and prior online purchase experience;R ¼ 0.659; R 2 ¼ 0.434; adjusted R 2 ¼ 0.400; F(5, 89) ¼ 12.734; p , 0.001 The regression results point out that brand orientation has no impact on purchaseintention as the p-value of 0.072 is greater than 0.05. Hence, H4 is rejected. This iscontrary to the findings from the studies done in Western contexts which find brandorientation positively influencing customer online purchase intention(Jayawardhena et al., 2007). We find the first distinction of the Indian online userthat he/she has shown no brand orientation when it comes to intention to shop online. Likewise, the results show that “quality orientation” also has no impact on purchaseorientation as its p-value ¼ 0.166 (. 0.05). Therefore, H5 is also rejected. This is quitedifferent from the finding of Gehrt et al. (2007) who has concluded that qualityorientations would positively affect the customer online purchase intention. Thesecond unique distinction we find about an Indian online user is that he/she has noquality orientation when it comes to intention to shop online. When compared to other countries as per prior studies, brand orientation andquality orientation have no significant effect on the customer purchase intention in
India. It may be due to the fact that Indian student online shoppers are seeking offers
and great value price deals instead of getting oriented by brand or quality.
Regression equation
The multiple regression equation based on the SPSS output is given below:
Customer Online Purchase Intention ¼ 0:114 þ 0:096 ðImpulse Purchase OrientationÞ
þ 0:069 ðQuality OrientationÞ
þ 0:125 ðBrand OrientationÞ
þ 0:390 ðOnline TrustÞ
þ 0:287 ðPrior Online Purchase ExperienceÞ
Relative importance based on regression output
The unstandardized b-coefficient among the independent variables ranges from 0.069
to 0.390. Before looking at the standardized b-coefficients, p-values of independent
variables are checked. It indicates that the standardized b-coefficients of
“impulse purchase orientation”, “online trust” and “prior online purchase experience”
are significant (as p-values are less than 0.05 at 5 percent significance level). Hence
the “online trust” is the most important determinant in affecting the customer online
purchase intention (with standardized b of 0.326) followed by prior online purchase
intention (with standardized b of 0.300) and with “impulse purchase orientation”
having the least influence (with standardized b of 0.180). Table V presents the
hypotheses outcomes based on regression results.
One way ANOVA: demographics on online purchase intention
One way ANOVA analyses was conducted to find out if there is any relationship
between the demographic variables taken in the study and customer online purchase
intention. One way ANOVA compares the means to find any significant differences
across the categories of the non-metric independent variables like gender, age,
education, number of hours of internet use per day and possession of a credit card or
netbanking facility. One way ANOVA results are summarized in Table VI.
Determinants
of purchase
intention
27

Kết quả (Việt) 2:

b. Kết quả hồi quy. Hồi quy tuyến tính đa đã được tiến hành để xác định
cấu trúc của các mối quan hệ giữa các biến độc lập sự tin tưởng đó là trực tuyến,
kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến, định hướng mua xung, định hướng thương hiệu và
định hướng chất lượng đối với biến phụ thuộc mà là ý định mua hàng trực tuyến. Các
kết quả được đưa ra trong Bảng IV. Từ Bảng IV, những sự giải thích sau đây có nguồn gốc.
Niềm tin trực tuyến và kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến
"tin tưởng trực tuyến" được tìm thấy có một ảnh hưởng trọng yếu trên phụ thuộc vào biến
"ý định mua của khách hàng trực tuyến" như p-giá trị ít hơn 0,05. Có vẻ như
không có sự khác biệt giữa người tiêu dùng Ấn Độ và phần còn lại của thế giới theo sẵn
các nghiên cứu trong niềm tin trực tuyến như là "niềm tin trực tuyến" đã được tìm thấy là một phần không thể thiếu của
khách hàng mua dự định trong các nghiên cứu tiến hành ở nước ngoài (McCole và Palmer, 2001;
Ling et al., 2010). Do đó, chúng tôi Fi NĐ rằng H1 của chúng tôi được hỗ trợ.
H2 về "kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến" có tác động tích cực đến
ý định mua của khách hàng đã được hỗ trợ bởi các kết quả hồi quy như p-giá trị của nó là
ít hơn 0,05. Đây là trong sự tranh đua với ndings fi nghiên cứu của Shim và Drake
(1990), người phát hiện ra rằng "kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến" tăng cường khách hàng mua
ý định bằng cách giảm sự không chắc chắn. Ở đây cũng vậy, chúng ta fi nd không có sự khác biệt giữa trực tuyến
mua sắm của Ấn Độ và những người khác theo các nghiên cứu.
Điều này thể hiện rằng trong một bối cảnh Ấn Độ cũng vậy, như được chỉ ra bởi các nghiên cứu trước ở khác
khu vực địa lý, khách hàng mua nhu cầu trực tuyến để có niềm tin vào các nhà bán lẻ web trực tuyến ;
và kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến dường như ảnh hưởng tích cực ý định mua hàng trực tuyến.
định hướng mua sắm
The p-giá trị định hướng mua xung (p-value ¼ 0,037) là ít hơn so với cắt
giá trị 0,05. Vì vậy, việc nghiên cứu kết luận rằng một định hướng mua xung có
ảnh hưởng trọng yếu vào khách hàng có ý định mua hàng trực tuyến. Như vậy, H3 được chấp nhận. Đây
nding fi là nhất quán từ các tài liệu hiện có trong bối cảnh phương Tây bởi Zhang et al.
(2007) trong đó nói rằng "định hướng mua sắm mua xung" tích cực sẽ ảnh hưởng đến các
"khách hàng mua hàng trực tuyến có ý định". Do đó, chúng ta thấy sự giống nhau giữa các tuyến Ấn Độ
mua sắm và người mua hàng từ các nước khác. Sự tương đồng này có thể được giải thích. Như
đa số người dùng internet Ấn Độ thuộc nhóm tuổi trẻ hơn, đó là dễ hiểu
rằng những người sử dụng trực tuyến Ấn Độ như bốc đồng như phương Tây khi nói đến ý định
mua hàng trực tuyến.
Unstandardized cients coef fi
BSE
(không đổi)
tin tưởng trực tuyến
mua hàng trực tuyến Trước khi kinh nghiệm
Impulse định hướng mua
định hướng hiệu
định hướng chất lượng
0,114
0,390
0,287
0,096
0,125
0,069
0,509
0,120
0,094
0,045
0,069
0,049
Tiêu chuẩn hóa IV. Kết quả của nhiều tuyến tính phân tích hồi quy Ghi chú: Tùy thuộc biến - ý định mua hàng trực tuyến; biến độc lập - xung mua định hướng, định hướng chất lượng, định hướng thương hiệu, niềm tin trực tuyến và kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến; R ¼ 0,659; R 2 ¼ 0,434; R điều chỉnh 2 ¼ 0,400; F (5, 89) ¼ 12,734; p, 0,001 Kết quả hồi quy chỉ ra rằng xu hướng thương hiệu không có tác động về mua ý định như p-giá trị của 0.072 là lớn hơn 0,05. Do đó, H4 là bị từ chối. Điều này là trái với các ndings fi từ các nghiên cứu được thực hiện trong bối cảnh phương Tây mà fi nd thương hiệu định hướng tích cực trong fl uencing khách hàng mua hàng trực tuyến ý định (Jayawardhena et al., 2007). Chúng tôi fi nd sự phân biệt fi đầu tiên của người dùng trực tuyến Ấn Độ rằng anh / cô ấy đã thể hiện không có định hướng thương hiệu khi nói đến ý định để mua sắm trực tuyến. Tương tự như vậy, kết quả cho thấy rằng "định hướng chất lượng" cũng không có tác động về mua định hướng như p-giá trị của nó ¼ 0,166 (. 0,05). Vì vậy, H5 cũng bị từ chối. Điều này là khá khác nhau từ các nding fi của Gehrt et al. (2007) đã kết luận rằng chất lượng định hướng sẽ tích cực ảnh hưởng đến các khách hàng có ý định mua hàng trực tuyến. Các khác biệt độc đáo thứ hai chúng tôi Fi NĐ về một người sử dụng trực tuyến Ấn Độ là ông / bà không có định hướng chất lượng khi nói đến ý định để mua sắm trực tuyến. Khi so sánh với các nước khác theo các nghiên cứu trước, định hướng thương hiệu và định hướng chất lượng không có ảnh hưởng trọng yếu trên khách hàng ý định mua ở Ấn Độ. Nó có thể là do thực tế rằng người mua sắm trực tuyến sinh viên Ấn Độ đang tìm kiếm Mời và lớn giao dịch giá trị thay vì nhận được định hướng theo nhãn hiệu hoặc chất lượng. Regression phương trình Phương trình hồi quy dựa trên sản lượng SPSS được đưa ra dưới đây: Khách hàng mua hàng trực tuyến Intention ¼ 0 : 114 þ 0: 096 ðImpulse Mua OrientationÞ þ 0: 069 ðQuality OrientationÞ þ 0: 125 ðBrand OrientationÞ þ 0: 390 ðOnline TrustÞ þ 0: 287 ðPrior trực tuyến Mua ExperienceÞ tầm quan trọng tương đối dựa trên sản lượng hồi quy Các unstandardized b-coef fi cient giữa các biến độc lập phạm vi 0,069 từ để 0,390. Trước khi nhìn vào b-coef cients fi chuẩn, p-giá trị của độc lập biến được kiểm tra. Nó chỉ ra rằng Các hệ b-coef fi chuẩn của "định hướng thúc đẩy mua hàng", "tin tưởng trực tuyến" và "kinh nghiệm trước khi mua hàng trực tuyến" là trọng yếu fi cant (như p-giá trị ít hơn 0,05 ở mức 5 phần trăm fi trong yếu cấp cance). Do đó các "tin tưởng trực tuyến" là yếu tố quyết định quan trọng nhất trong ảnh hưởng đến khách hàng trực tuyến ý định mua (với b chuẩn của 0,326) tiếp theo trước khi mua hàng trực tuyến ý định (với b chuẩn của 0,300) và với "định hướng mua xung" có ít nhất là trong fl ảnh hướng ( với chuẩn b 0,180). Bảng V trình bày các kết quả giả thuyết dựa trên kết quả hồi quy. Một cách ANOVA: nhân khẩu học về ý định mua hàng trực tuyến One way ANOVA phân tích được tiến hành để fi nd ra nếu có bất kỳ mối quan hệ giữa các biến nhân khẩu học được thực hiện trong nghiên cứu và khách hàng trực tuyến mua ý định. Một cách ANOVA so sánh các phương tiện để fi nd bất kỳ sự khác biệt trọng yếu trên các loại của các biến độc lập không thuộc hệ mét như giới tính, tuổi tác, giáo dục, số giờ sử dụng internet mỗi ngày và sở hữu một thẻ tín dụng hoặc cơ sở netbanking. Một cách ANOVA kết quả được tóm tắt trong bảng VI. Yếu tố quyết định mua ý định 27