experience has a signiﬁcant effect

experience has a signiﬁcant effect on purchase intention (Slyke, 2002). Sin and Tse
(2002) have studied various demographic variables like education level, gender, age
and level of internet usage on online purchase intention. They found that the proﬁle of
online shoppers tends to be male, well educated, between 21 and 30 and have a high
internet usage. Hence in our research study, we propose to study the effect of gender,
age, education, level of internet usage, credit card and computer usage experience on
customer online purchase experience.
Research methodology
Owing to the existence of a body of knowledge in this area and the identiﬁcation of
hypotheses, descriptive research design was chosen for the study. The development of
questionnaire design and the selection of the sample are explained in the following
paragraphs.
Questionnaire design
The questionnaire developed had two parts. The ﬁrst part of the questionnaire had
questions on demographic details of the potential respondents including gender, age
group, education level, number of hours of internet use in a day and possession of a
credit card or internet banking facility. The second part of the questionnaire had
33 statements covering the independent and dependent variables of the study. Each
statement was presented as a ﬁve-point Likert scaled-response question with 1 being
“strongly disagree” to 5 “strongly agree”.
The multi-scaled items used to measure the constructs were sourced from different
research studies. The studies done by Gehrt et al. (2007) and Seock (2003) were adapted
for developing multi-scaled items for independent variable constructs namely “brand
orientation”, “quality orientation” and “impulse purchase orientation”. The scale
items of “online purchase intention” were adapted from Kim et al. (2004) while those of
“prior online purchase intention” were adapted from Brunelle and Lapierre (2008). The
items on “online trust” were based on the studies by Chen and Barnes (2007).
Sampling
Most of the online shoppers in India belong to younger age groups according to IAMAI
2011 report[10] and they are found to be the heavy users of the internet according to the
Comscore 2011 study[11]. Furthermore, since students from management schools have
continuous internet access provided by their institutes, they became an ideal target
sample for our study. The online survey method was chosen as it had more advantages
over the intercept survey in terms of reaching out to the target sample, time, cost and
ease of report generation. A total of 360 postgraduate MBA students from two private
business schools were invited to participate in this research through e-mail by sending
the link to ﬁll the survey online. In total, 110 responses were received. The response
rate for the e-mail questionnaire was 30.6 percent which can be compared as equivalent
to the average e-mail questionnaire response rate of 33 percent found in recent research
studies (Shih and Fan, 2009). Out of 110 responses, 95 respondents had shopped online
and only those were asked to ﬁll the questions based on the variables of the study. The
respondents were instructed to remember the recent online purchase experience when
they were ﬁlling in the questions on “online trust”. In studies where large variance
(i.e. above 25 percent) is expected to be explained, a sample size of 80 would be

sufﬁcient for a regression model having up to 20 predictors (Field, 2005). The sample
size of above 30 is adequate to fulﬁll the assumptions of normality required to conduct
ANOVA. Hence, the processed 95 responses were considered sufﬁcient to carry out
both the tests in our study.
Data analysis and results
This section deals with the presentation of survey ﬁndings, data analysis reports and
discussion of the ﬁndings. At ﬁrst, the demographic proﬁle and technical proﬁle of
respondents are presented. It is followed by the reporting of reliability test and validity
test ﬁndings of the questionnaire. Then, the multiple regression diagnostics and the
regression analysis ﬁndings are discussed. Further, the one way ANOVA test ﬁndings
are discussed for understanding the inﬂuence of demographics on customer online
purchase intentions.
Proﬁle of respondents
The proﬁles of 95 respondents who have shopped online before were taken for the
study and the rest were discarded. The details of those respondents are represented in
Table I. About 73 percent of the respondents were male and 82 percent of the
respondents were below 30 years of age. There were nearly 50 percent of respondents
from each level of education namely, bachelors and masters level.
The summary details of the other categorical variables, namely “the number of hours
per day” and “possession of credit card or netbanking facility”, are given in Table II.
More than half of the respondents (58 percent) had both credit card and netbanking
facility.
Variable
Gender
Age
Education
Categories
Male
Female
Below 30
Above 30
Bachelors
Masters
Frequency
73
22
82
13
48
47
%
76.84
23.16
86.32
13.68
50.53
49.47
Determinants
of purchase
intention
23
Table I.
Demographic proﬁle
of respondents
Variable
Number of hours of internet use per day
%
8.42
31.58
24.21
16.84
18.95
3.16
33.68
61.05
2.11
Categories
Less than 2 hours
Above 2 and up to 4 hours
Above 4 and up to 6 hours
Above 6 and up to 8 hours
Above 8 hours
Credit card only
Netbanking only
Both
None
Creditcard or netbanking facility
Table II.
Technical proﬁle
of respondents

experience has a signiﬁcant effect on purchase intention (Slyke, 2002). Sin and Tse
(2002) have studied various demographic variables like education level, gender, age
and level of internet usage on online purchase intention. They found that the proﬁle of
online shoppers tends to be male, well educated, between 21 and 30 and have a high
internet usage. Hence in our research study, we propose to study the effect of gender,
age, education, level of internet usage, credit card and computer usage experience on
customer online purchase experience.
Research methodology
Owing to the existence of a body of knowledge in this area and the identiﬁcation of
hypotheses, descriptive research design was chosen for the study. The development of
questionnaire design and the selection of the sample are explained in the following
paragraphs.
Questionnaire design
The questionnaire developed had two parts. The ﬁrst part of the questionnaire had
questions on demographic details of the potential respondents including gender, age
group, education level, number of hours of internet use in a day and possession of a
credit card or internet banking facility. The second part of the questionnaire had
33 statements covering the independent and dependent variables of the study. Each
statement was presented as a ﬁve-point Likert scaled-response question with 1 being
“strongly disagree” to 5 “strongly agree”.
 The multi-scaled items used to measure the constructs were sourced from different
research studies. The studies done by Gehrt et al. (2007) and Seock (2003) were adapted
for developing multi-scaled items for independent variable constructs namely “brand
orientation”, “quality orientation” and “impulse purchase orientation”. The scale
items of “online purchase intention” were adapted from Kim et al. (2004) while those of
“prior online purchase intention” were adapted from Brunelle and Lapierre (2008). The
items on “online trust” were based on the studies by Chen and Barnes (2007).
Sampling
Most of the online shoppers in India belong to younger age groups according to IAMAI
2011 report[10] and they are found to be the heavy users of the internet according to the
Comscore 2011 study[11]. Furthermore, since students from management schools have
continuous internet access provided by their institutes, they became an ideal target
sample for our study. The online survey method was chosen as it had more advantages
over the intercept survey in terms of reaching out to the target sample, time, cost and
ease of report generation. A total of 360 postgraduate MBA students from two private
business schools were invited to participate in this research through e-mail by sending
the link to ﬁll the survey online. In total, 110 responses were received. The response
rate for the e-mail questionnaire was 30.6 percent which can be compared as equivalent
to the average e-mail questionnaire response rate of 33 percent found in recent research
studies (Shih and Fan, 2009). Out of 110 responses, 95 respondents had shopped online
and only those were asked to ﬁll the questions based on the variables of the study. The
respondents were instructed to remember the recent online purchase experience when
they were ﬁlling in the questions on “online trust”. In studies where large variance
(i.e. above 25 percent) is expected to be explained, a sample size of 80 would be
 
sufﬁcient for a regression model having up to 20 predictors (Field, 2005). The sample
size of above 30 is adequate to fulﬁll the assumptions of normality required to conduct
ANOVA. Hence, the processed 95 responses were considered sufﬁcient to carry out
both the tests in our study.
Data analysis and results
This section deals with the presentation of survey ﬁndings, data analysis reports and
discussion of the ﬁndings. At ﬁrst, the demographic proﬁle and technical proﬁle of
respondents are presented. It is followed by the reporting of reliability test and validity
test ﬁndings of the questionnaire. Then, the multiple regression diagnostics and the
regression analysis ﬁndings are discussed. Further, the one way ANOVA test ﬁndings
are discussed for understanding the inﬂuence of demographics on customer online
purchase intentions.
Proﬁle of respondents
The proﬁles of 95 respondents who have shopped online before were taken for the
study and the rest were discarded. The details of those respondents are represented in
Table I. About 73 percent of the respondents were male and 82 percent of the
respondents were below 30 years of age. There were nearly 50 percent of respondents
from each level of education namely, bachelors and masters level.
 The summary details of the other categorical variables, namely “the number of hours
per day” and “possession of credit card or netbanking facility”, are given in Table II.
 More than half of the respondents (58 percent) had both credit card and netbanking
facility.
Variable
Gender
Age
Education
Categories
Male
Female
Below 30
Above 30
Bachelors
Masters
Frequency
73
22
82
13
48
47
%
76.84
23.16
86.32
13.68
50.53
49.47
Determinants
 of purchase
 intention
23
 Table I.
Demographic proﬁle
 of respondents
Variable
Number of hours of internet use per day
%
 8.42
31.58
24.21
16.84
18.95
 3.16
33.68
61.05
 2.11
Categories
Less than 2 hours
Above 2 and up to 4 hours
Above 4 and up to 6 hours
Above 6 and up to 8 hours
Above 8 hours
Credit card only
Netbanking only
Both
None
Creditcard or netbanking facility
 Table II.
Technical proﬁle
 of respondents

0/5000

Từ: -

Sang: -

Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]

Sao chép!

kinh nghiệm có một ảnh hưởng signiﬁcant ý định mua (Slyke, 2002). Tội lỗi và Tse(2002) đã nghiên cứu nhiều biến nhân khẩu học như trình độ học vấn, giới tính, tuổivà mức độ của việc sử dụng internet trên ý định mua hàng trực tuyến. Họ thấy rằng proﬁle củangười mua sắm trực tuyến có xu hướng được tỷ, giáo dục tốt, giữa 21 và 30 và có một caoviệc sử dụng Internet. Do đó trong nghiên cứu nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi đề xuất để nghiên cứu tác dụng của giới tính,tuổi tác, giáo dục, mức độ của internet sử dụng, thẻ tín dụng và sử dụng máy tính kinh nghiệm trênkinh nghiệm khách hàng mua hàng trực tuyến.Phương pháp nghiên cứuDo sự tồn tại của một cơ thể của kiến thức trong lĩnh vực này và identiﬁcation củagiả thuyết, nghiên cứu mô tả thiết kế đã được lựa chọn cho việc nghiên cứu. Sự phát triển củathiết kế bảng câu hỏi và việc lựa chọn mẫu được giải thích trong sau đâyđoạn văn.Thiết kế bảng câu hỏiCác câu hỏi phát triển có hai phần. Phần chính của các câu hỏi cóCác câu hỏi về các chi tiết nhân khẩu học của những người trả lời tiềm năng bao gồm giới tính, tuổiNhóm, giáo dục cấp, số giờ sử dụng internet trong một ngày và sở hữu của mộtthẻ tín dụng hoặc internet cơ sở ngân hàng. Phần thứ hai của các câu hỏi có33 báo cáo bao gồm độc lập và phụ thuộc vào biến của nghiên cứu. Mỗituyên bố đã được trình bày như một câu hỏi đáp ứng quy mô Likert ﬁve-điểm với 1"rất không đồng ý" 5 "mạnh mẽ đồng ý". Các mặt hàng quy mô đa được sử dụng để đo lường các cấu trúc được nguồn gốc từ khác nhauresearch studies. The studies done by Gehrt et al. (2007) and Seock (2003) were adaptedfor developing multi-scaled items for independent variable constructs namely “brandorientation”, “quality orientation” and “impulse purchase orientation”. The scaleitems of “online purchase intention” were adapted from Kim et al. (2004) while those of“prior online purchase intention” were adapted from Brunelle and Lapierre (2008). Theitems on “online trust” were based on the studies by Chen and Barnes (2007).SamplingMost of the online shoppers in India belong to younger age groups according to IAMAI2011 report[10] and they are found to be the heavy users of the internet according to theComscore 2011 study[11]. Furthermore, since students from management schools havecontinuous internet access provided by their institutes, they became an ideal targetsample for our study. The online survey method was chosen as it had more advantagesover the intercept survey in terms of reaching out to the target sample, time, cost andease of report generation. A total of 360 postgraduate MBA students from two privatebusiness schools were invited to participate in this research through e-mail by sendingthe link to ﬁll the survey online. In total, 110 responses were received. The responserate for the e-mail questionnaire was 30.6 percent which can be compared as equivalentto the average e-mail questionnaire response rate of 33 percent found in recent researchstudies (Shih and Fan, 2009). Out of 110 responses, 95 respondents had shopped onlineand only those were asked to ﬁll the questions based on the variables of the study. Therespondents were instructed to remember the recent online purchase experience whenthey were ﬁlling in the questions on “online trust”. In studies where large variance(i.e. above 25 percent) is expected to be explained, a sample size of 80 would be sufﬁcient for a regression model having up to 20 predictors (Field, 2005). The samplesize of above 30 is adequate to fulﬁll the assumptions of normality required to conductANOVA. Hence, the processed 95 responses were considered sufﬁcient to carry outboth the tests in our study.Data analysis and resultsThis section deals with the presentation of survey ﬁndings, data analysis reports anddiscussion of the ﬁndings. At ﬁrst, the demographic proﬁle and technical proﬁle ofrespondents are presented. It is followed by the reporting of reliability test and validitytest ﬁndings of the questionnaire. Then, the multiple regression diagnostics and theregression analysis ﬁndings are discussed. Further, the one way ANOVA test ﬁndingsare discussed for understanding the inﬂuence of demographics on customer onlinepurchase intentions.Proﬁle of respondentsThe proﬁles of 95 respondents who have shopped online before were taken for thestudy and the rest were discarded. The details of those respondents are represented inTable I. About 73 percent of the respondents were male and 82 percent of therespondents were below 30 years of age. There were nearly 50 percent of respondentsfrom each level of education namely, bachelors and masters level. The summary details of the other categorical variables, namely “the number of hoursper day” and “possession of credit card or netbanking facility”, are given in Table II. More than half of the respondents (58 percent) had both credit card and netbankingfacility.VariableGenderAgeEducationCategoriesMaleFemaleBelow 30Above 30BachelorsMastersFrequency732282134847%76.8423.1686.3213.6850.5349.47Determinants of purchase intention23 Table I.Demographic proﬁle of respondentsVariableNumber of hours of internet use per day% 8.4231.5824.2116.8418.95 3.1633.6861.05 2.11CategoriesLess than 2 hoursAbove 2 and up to 4 hoursAbove 4 and up to 6 hoursAbove 6 and up to 8 hoursAbove 8 hoursCredit card onlyNetbanking onlyBothNoneCreditcard or netbanking facility Table II.Technical proﬁle of respondents

đang được dịch, vui lòng đợi..

Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]

Sao chép!

kinh nghiệm có ảnh hưởng trọng yếu về ý định mua (Slyke, 2002). Sin và Tse
(2002) đã nghiên cứu biến nhân khẩu học khác nhau như trình độ học vấn, giới tính, tuổi tác
và mức độ sử dụng Internet vào ý định mua hàng trực tuyến. Họ phát hiện ra rằng các pro fi le của
người mua hàng trực tuyến có xu hướng nam, có học, từ 21 đến 30 và có một cao
sử dụng Internet. Do đó trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng tôi đề xuất để nghiên cứu ảnh hưởng của giới tính,
tuổi tác, giáo dục, mức độ sử dụng internet, thẻ tín dụng và kinh nghiệm sử dụng máy tính trên
khách hàng trải nghiệm mua hàng trực tuyến.
Phương pháp nghiên cứu
Do sự tồn tại của một cơ thể của kiến thức trong lĩnh vực này và các fi cation identi của
giả thuyết, thiết kế nghiên cứu mô tả đã được chọn để nghiên cứu. Sự phát triển của
thiết kế bảng hỏi và chọn mẫu được giải thích như sau
đoạn văn.
Bảng câu hỏi thiết kế
các câu hỏi phát triển có hai phần. Phần gốc đầu tiên của bảng câu hỏi đã có
câu hỏi về chi tiết nhân khẩu học của người trả lời tiềm năng bao gồm giới tính, tuổi tác
nhóm, trình độ học vấn, số giờ sử dụng internet trong một ngày và sở hữu một
thẻ tín dụng hoặc ngân hàng internet cơ sở. Phần thứ hai của bảng câu hỏi đã có
33 báo cáo bao gồm các biến độc lập và phụ thuộc của nghiên cứu. Mỗi
báo cáo đã được trình bày như một fi ve-điểm Likert câu hỏi thu nhỏ phản ứng với 1 là
"không đồng ý" đến 5 "đồng ý mạnh mẽ".
Các mặt hàng đa quy mô sử dụng để đo các cấu trúc khác nhau có nguồn gốc từ
các nghiên cứu. Các nghiên cứu được thực hiện bởi Gehrt et al. (2007) và Seock (2003) đã được thích nghi
để phát triển các mặt hàng đa quy mô cho biến độc lập xây dựng cụ thể là "thương hiệu
định hướng", "chất lượng định hướng" và "định hướng mua xung". Quy mô
các hạng mục của "ý định mua hàng trực tuyến" được chuyển thể từ Kim et al. (2004) trong khi những người
"trước ý định mua hàng trực tuyến" được chuyển thể từ Brunelle và Lapierre (2008). Các
mặt hàng trên "lòng tin trực tuyến" được dựa trên nghiên cứu của Chen và Barnes (2007).
Lấy mẫu
Hầu hết những người mua sắm trực tuyến ở Ấn Độ thuộc nhóm tuổi trẻ hơn theo IAMAI
2011 Báo cáo [10], và họ được tìm thấy là những người sử dụng nhiều của Internet theo
Comscore 2011 nghiên cứu [11]. Hơn nữa, vì học sinh từ các trường quản lý có
truy cập internet liên tục được cung cấp bởi các viện của họ, họ đã trở thành một mục tiêu lý tưởng
mẫu cho nghiên cứu của chúng tôi. Các phương pháp khảo sát trực tuyến được chọn vì nó có nhiều ưu điểm hơn
so với cuộc khảo sát đánh chặn về việc tiếp cận các mẫu mục tiêu, thời gian, chi phí và
dễ dàng tạo báo cáo. Tổng cộng có 360 sinh viên sau đại học MBA từ hai tin
các trường kinh doanh đã được mời tham gia trong nghiên cứu này thông qua e-mail bằng cách gửi
liên kết để fi ll cuộc khảo sát trực tuyến. Trong tổng số 110 phản hồi đã nhận được. Các phản ứng
tỷ lệ cho các câu hỏi e-mail là 30,6 phần trăm mà có thể được so sánh là tương đương
với các e-mail trả lời bảng câu hỏi trung bình tỷ lệ 33 phần trăm tìm thấy trong nghiên cứu gần đây
nghiên cứu (Shih và Fan, 2009). Trong số 110 phản hồi, 95 trả lời đã mua hàng trực tuyến
và chỉ những người được yêu cầu fi ll các câu hỏi dựa trên các biến nghiên cứu. Những
người tham gia được hướng dẫn để nhớ những kinh nghiệm mua hàng trực tuyến gần đây khi
họ fi lling trong những câu hỏi về "niềm tin trực tuyến". Trong các nghiên cứu nơi sai lớn
(tức là trên 25 phần trăm) dự kiến sẽ được giải thích, kích thước mẫu của 80 sẽ được RĐD fi cient cho một mô hình hồi quy có đến 20 dự đoán (Field, 2005). Các mẫu kích thước trên 30 là đủ để fi ful ll các giả định của sự bình thường cần thiết để tiến hành ANOVA. Do đó, xử lý 95 trả lời được coi là rừng đặc dụng fi cient để thực hiện cả các bài kiểm tra trong nghiên cứu của chúng tôi. Phân tích dữ liệu và kết quả Phần này với sự trình bày của ndings fi khảo sát, báo cáo phân tích dữ liệu và thảo luận về các ndings fi. Tại fi đầu tiên, nhân khẩu học pro fi le và kỹ thuật pro fi le của người trả lời được trình bày. Tiếp sau đó là các báo cáo kiểm tra độ tin cậy và hiệu lực thi ndings fi của bảng câu hỏi. Sau đó, các chẩn đoán hồi quy và phân tích hồi quy ndings fi được thảo luận. Hơn nữa, một cách ndings ANOVA test fi được thảo luận cho sự hiểu biết trong fl ảnh hướng của dân số đối với khách hàng trực tuyến ý định mua hàng. Pro fi le của người trả lời Các pro fi les của 95 người trả lời đã mua hàng trực tuyến trước khi được đưa cho các nghiên cứu và phần còn lại bị loại bỏ. Các chi tiết của những người trả lời được trình bày trong Bảng I. Khoảng 73 phần trăm số người được hỏi là nam giới và 82 phần trăm của người trả lời đều dưới 30 tuổi. Đã có gần 50 phần trăm số người được hỏi từ mỗi cấp độ của giáo dục cụ thể, cử nhân và thạc sĩ cấp. Các tóm tắt chi tiết của các biến phân loại, cụ thể là "số giờ mỗi ngày" và "sở hữu thẻ tín dụng hoặc cơ sở netbanking", được cho trong Bảng II. Hơn một nửa số người được hỏi (58 phần trăm) có cả thẻ tín dụng và netbanking cơ sở. Variable Giới tính Tuổi Giáo dục Categories Nam Nữ Dưới 30 trên 30 cử nhân thạc Tần số 73 22 82 13 48 47% 76,84 23,16 86,32 13,68 50,53 49,47 yếu tố quyết định mua ý định 23 Bảng I. nhân khẩu học pro fi le của người trả lời Variable Số giờ sử dụng internet mỗi ngày% 8,42 31,58 24,21 16,84 18,95 3,16 33,68 61,05 2,11 Categories Ít hơn 2 giờ trên 2 và lên đến 4 giờ Trên 4 và lên đến 6 giờ trên 6 và lên đến 8 giờ trên 8 giờ thẻ tín dụng chỉ Netbanking chỉ Cả Không creditcard hoặc netbanking cơ sở Bảng II. kỹ thuật pro fi le của người trả lời

đang được dịch, vui lòng đợi..

Kết quả (Việt) 3:[Sao chép]

Sao chép!

đang được dịch, vui lòng đợi..

Các ngôn ngữ khác

Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.