العنوان بلغة أخرى: |
في تفسير رغبة المستهلك (TAM) دراسة ميدانية للتحقق من صحة نموذج قبول التكنولوجيا في التسوق عبر الإنترنت في المملكة العربية السعودية باستخدام المعادلات الهيكلية |
---|---|
المصدر: | المجلة الأردنية في إدارة الأعمال |
الناشر: | الجامعة الأردنية - عمادة البحث العلمي |
المؤلف الرئيسي: | Al Barq, Abbas Nathier (Author) |
المجلد/العدد: | مج10, ع2 |
محكمة: | نعم |
الدولة: |
الأردن |
التاريخ الميلادي: |
2014
|
الصفحات: | 317 - 332 |
DOI: |
10.12816/0026195 |
ISSN: |
1815-8633 |
رقم MD: | 607153 |
نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
اللغة: | الإنجليزية |
قواعد المعلومات: | EcoLink |
مواضيع: | |
رابط المحتوى: |
الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها. |
المستخلص: |
تهدف هذه الدارسة الى التحقق من مصداقية نظرية نموذج قبول التكنولوجيا - Technology Acceptance Model) وقياس مدي قابلية تطبيق هذه النظرية فى تفسير رغبة المستهلك في التسوق الى عينة عبر الانترنت فى الرياض - عاصمة المملكة العربية السعودية. ولتحقيق أهداف الدراسة، تم تصميم استبانه وجهت الى عينة الدراسة التي شملت 322 فردا. وقد تم تحليل البيانات التي جمعت من خلال الاستبانات باستخدام البرنامج التحليلي (AMOS – SEM). اظهرت نتائج هذه الدراسة إمكانية تطبيق هذه النظرية فى تفسير رغبة عينة الدراسة في التسوق عبر الانترنت، وذلك من خلال اضافة علاقة جديدة ومباشرة بين متغيرات البحث المتغيرة (perceived ease of use– مدى سهولة استخدام التكنولوجيا) و (perceived usefulness – مدى الفائدة من استخدام التكنولوجيا) على العامل المستقل (online shopping intention – الرغبة فى التسوق عبر الانترنت) دون الحاجة الى عامل وسيط (Attitude – سلوك المستهلك)، حيث بينت النتائج من خلال استخدام (AMOS- modification index) ان هذه العلاقة المباشرة فسرت بشكل اكبر ملاءمة هذه النظرية في تفسير رغبة المستهلك السعودي في التسوق عبر الانترنت بنسبة 81% (R²=81) إضافة الى إمكانية تعميم هذه النتائج على افراد العينة كافة في المملكة العربية السعودية. This study uses structural equation modeling (SEM) to investigate how theoretically applicable the technology acceptance model (TAM) is in an online shopping context in Riyadh, Saudi Arabia. Three hundred and twenty-two subjects participated in a structured questionnaire survey that was created using existing scales from prior TAM instruments, which were modified when appropriate. Our findings showed that our model is able to create an understanding that is better than the original online shopping intention model. Our results also showed that direct paths from perceived usefulness (PU) and perceived ease of use (PEOU) to online shopping intentions would help to improve the model’s predictive power and would improve fit more than the original TAM model would. The model explains 81 percent of Saudi consumers’ intentions to continue shopping online and can be generalized across Riyadh. |
---|---|
ISSN: |
1815-8633 |