The purpose of this study was 1) to identify the reasons for delay of decision making and the shopping information in internet shopping, 2) to classify consumers based on the clothing benefits, 3) and to examine the differences among consumer groups in the reasons for delay of decision making and the shopping information. The data were collected from a sample of 500 internet shopper aged from 20 to 40. This study used factor analysis, multiple regression analysis, Pearson's correlation analysis, cluster analysis and ANOVA. The results showed that the reasons for delay of decision making consisted of eight factors: Performance risk, Comparison shopping, Economic shopping, Social risk, Uncertainty, Expecting of market change, Product unsatisfaction, Passive shopping. The shopping information consisted of three factors: Product variety, Product information, Additional information. Five factors of clothing benefits were Economy, Figure compensation, Social position, Individuality, and Comfort. The respondents were classified into four groups by five factors of clothing benefits; Individuality seeking group, Low-benefits seeking group, Economy seeking group, Figure compensation/comfort seeking group. There were significant differences among groups in the reasons for delay of decision making and the shopping information among groups. Therefore, marketers need to provide different shopping information for delay closure by target groups.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제28권1호
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pp.13-31
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2021
The purpose of this study is to find the factors that influence big data characteristics on decision satisfaction and utilization behavior, analyze the extent of their influence, and derive differences from existing studies. To summarize the results of this study, First, the study found that among the three categories that classify the characteristics of big data, qualitative attributes such as representation, purpose, interpretability, and innovation in the value innovation category greatly enhance decision confidence and decision effectiveness of decision makers who make decisions using big data. Second, the study found that, among the three categories that classify the characteristics of big data, the individuality properties belonging to the social impact category improve decision confidence and decision effectiveness of decision makers who use big data to make decisions. However, collectivity and bias characteristics have been shown to increase decision confidence, but not the effectiveness of decision making. Third, the study found that among the three categories that classify the characteristics of big data, the attributes of inclusiveness, realism, etc. in the integrity category greatly improve decision confidence and decision effectiveness of decision makers who make decisions using big data. Fourth, it was analyzed that using big data in organizational decision making has a positive impact on the behavior of big data users when the decision-making confidence and finally, decision-making effect of decision-makers increases.
본 연구는 다문화청소년의 개인·정서·부모·사회·환경적 요인이 진로미결정에 미치는 영향 요인을 파악하는 것을 목적으로 한다. 조사대상자는 현재 고등학교에 재학 중이며 아버지가 한국인인 다문화청소년 1,146명을 다문화청소년패널(MAPS) 7차 자료에서 추출해 다중회귀분석으로 검증했다. 연구결과는 첫째, 다문화청소년의 개인 요인인 자아존중감과 사회·환경적 요인인 학교생활적응 및 다문화 수용이 진로미결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 정서적 요인으로 우울증과 부모요인인 방임이 진로미결정에 부적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 하지만 부모-자녀 의사소통은 진로미결정에 영향을 미치지 않는 것으로 확인되었다. 이와같은 연구결과를 토대로 다문화청소년의 진로 미결정을 사전에 예방하고 진로미결정을 위한 기초자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다.
This article starts with a review of the e-self directed learning, future time perspective and decision making, especially in relation to the career myths. In particular, we empirically analyzed the factors affecting the future time perspective and the decision making on the characteristics of career myths(e.g. relatedness of the test myths, the supreme myth and the family myths). Hence the main purpose of this article is to suggest an empirical model explaining how these factors affect e-self directed learning to future time perspective and decision making. Furthermore, we suggested an expanded model about future time perspective, decision making and especially in relation to the career myths. We founded that the e-self directed learning significantly affect the future time perspective and the decision making, also the future time perspective affect the test myths and family myths except the supreme myths and the decision making significantly affect the career myths(i.e., the test myths, the supreme myth, the family myths).
Purpose: The purpose of this study is to explore the health care decision making of Ethiopian women at household level. Moreover it is to understand the factors that influence to potential customers in healthcare industry from the social quality level perspective. Methods: We used Ethiopia Demographic Health Survey (EDHS) 2005 & 2016, which provided data about currently married women aged 15-49 years (N=2003, N=2017, respectively). We performed a chi-square test, and a Pearson correlation and a logistic regression. Andersen model is considered as well. Results: This study revealed that the mobility decision making has an association with health care decision making of women. Furthermore, there is a moderate effect of an economic decision making of women. Lastly, the women's decision making empowerment level increase year by year. Conclusion: Health care industry has to consider potential costumers among women like in Ethiopia, whose decision making empowerment will enhance on their own healthcare in future. It is very important to figure out factors from the social quality management domain. It helps finding a new market from downstream approach. From this point, the impact of decision making of women empowerment has a significant implication from the holistic perspective.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.249-254
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2009
The today's decision making tasks in globalized business and manufacturing become more complex, and ill-defined, and typically multiaspect or multi-discipline due to many influencing factors. The requirement of obtaining fast and reliable decision solutions further complicates the task. Intelligent decision support system (DSS) currently exhibit wide spread applications in business and manufacturing because of its ability to treat ill-structuredness and vagueness associated with complex decision making problems. For multi-dimensional decision problems, generally an optimum single DSS can be developed. However, with an increasing number of influencing dimensions, increasing number of their factors and relationships, complexity of such a system exponentially grows. As a result, software development and maintenance of an optimum DSS becomes cumbersome and is often practically unfeasible for real situations. This paper presents a technically feasible approximation of an optimum DSS through decreasing its complexity by a modular structure. It consists of multiple DSSs, each of which contains the homogenous knowledge's, decision making tools and possibly expertise's pertaining to a certain decision making dimension. Simple, efficient and practical integration mechanism is introduced for integrating the individual DSSs within the proposed overall DSS architecture.
The purpose of this study was to analyze the affecting factors on employed mens' retirement and reemployment decision making. The focus was on the process of employed mens' decision on retirement and their reemployment decision after retirement from present job. The major findings were as follows ; First, the employed men who had a retirement plan were having more household income, more household net asset, more savings and investment for elderly life, and more positive attitude toward retirement. Second, the major factors affecting on having retirement plan or not were employed mens' age, household income, expected income after retirement, savings and investment for elderly life, job, and attitude toward retirement. Third, the major affecting factors on expected retirement age were employed mens' age, health status, job security, and attitude toward retirement. Forth, the employed mens' reemployment decision was affected from their household income, expected income after retirement, pension ownership, and attitude toward retirement. From the findings, it can be concluded that the employed mens' age, economic status, and attitude toward retirement played a important role in the process of retirement and reemployment decision making.
본 연구는 부정기 건화물선 시장에서 용선의사결정시 분석적 방법과 의사결정자의 경험에 의한 직관이나 성향과 같은 직관적 방법이 의사결정에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 해운기업들이 왜 운임 예측, 용선계약시 고려하는 업무요소와 대안선택의 중요도와 같은 분석적인 방법에 따라서 합리적인 의사결정과 행동을 하지 않고, 동일한 시장 상황에서 의사결정의 차이로 동일한 행동을 하지 않는지 확인하기 위하여 용선 의사결정모형 연구를 시작하였다. 해운기업들은 용선 의사결정을 위해서 시장 전망, 현물 및 선물지수와 같은 외부 환경적인 시장요인을 활용하며, 내부적으로 운임(용선료) 분석, 화물 및 계약의 특성에 따라서 위험성이 적은 대안 선택을 위한 분석을 한다. 하지만 분석적 방법으로 확인이 어려운 다양한 의사결정 부분들이 존재하고 제한된 시간 안에 빠른 결정이 필요한 상황에서 의사결정자의 경험적 직관이나 심리적인 요인에 따른 의사결정이 최적의 대안 선택이 될 수도 있다. AHP분석으로 용선의사결정시 의존하는 방법 요인들의 중요도를 검증하였다. 용선의사결정 상위요인의 의존도는 시장요인, 경험적 직관, 내부요인, 군집행동성, 손실회피성 순으로 나타났다. 세부요인으로는 현물 운임지수, 경험적 직관이 의사결정시 의존하는 가장 중요한 요인으로 확인되었다. 분석적 방법인 내부적 분석보다 경험적 직관이 보다 중요도가 높다는 것을 확인하였다. 의사결정의 부문에 따른 대안 결정 분석 결과, 운임(용선료) 의사결정시에는 시장요인, 내부요인, 손실회피성, 군집행동성에 의존도가 높으며, 선박과 선사 결정에서는 경험적 직관성에 의존도가 높은 것으로 나타났다. 대안으로 선택할 수 있는 선박들의 운임에 차이가 작을 경우에는 의사결정자의 경험에 의해서 선박과 선사를 결정하고 있음을 알 수 있다. 용선계약의 형태에 따른 대안 결정 분석 결과, 장기계약 결정시에는 상대적으로 시장요인, 내부요인, 손실회피성에 의한 의존도가 높게 나타났으며, Spot계약 결정시에는 경험적 직관성과 군집행동성에 더 의존하고 있다고 나타났다. 장기계약은 Spot계약보다 시황에 따른 손실위험이 높고 손실 금액이 매우 크기 때문에 보다 더 분석적인 방법이 필요하며 손실회피 성향이 더 높게 작용한다고 판단된다. 또한 Spot계약시에는 보다 탄력적이고 빠른 의사결정이 필요하며 담당 관리자의 의사결정에 대한 권한이 많고, 장기계약보다 시황에 따른 손실 위험성의 민감도가 낮고, 분석적 방법보다는 경험과 시장의 분위기에 따라가는 의사결정을 하고 있다는 것을 알 수 있다. 본 연구는 온전히 합리적일 수 없는 인간의 제한된 합리성과 때로는 경험에 의존하거나 심리적인 성향을 부정기 건화물선 해운시장에서 용선 의사결정모형에 적용하여 학문적으로 연구하고 증명한 것에 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 불확실하고 의사결정에 따른 손실 위험이 높은 부정기선 시장에서 의사결정자의 경험과 통찰력이 해운기업의 용선계약 부분의 업무 성과와 수익에 매우 중요한 영향이 있다는 것을 시사한다.
Finding an optimal solution in MADN[(Multi-Attribute Decision-Making) problems is difficult, when the number of alternatives, or that of attributes is relatively large Most of the existing mathematical approaches arrive at a final solution on the basis of many unrealistic assumptions, without reflecting the decision-maker's preference structure exactly. In this paper we suggest a model that helps us find a group consensus without assessing these parameters in specific cardinal values. Therefore, This research provides a comprehensive Decision Making of the theory and methods applicable to the analysis of decisions that involve risk and multiple criteria attributes. after, The emphasis of the procedure will be on developments from the fields of decisions analysis and utility theory of Taguchi Method. This theoretical development will be illustrated through the discussion of several real-world application and a case study. When the multiple number of decision makers are involved in the decision making procedure, the problem of uncertainties invariably occurs, because of the different views between them. In this paper, New decision making model using Taguchi Method is applied to effectively model the multi-attribute-decision making(MADM) procedure in the uncertainties dominated two area(quantitative and qualitative factors), Quantitative factors evaluation is used Loss Function of Taguchi, qualitative factors evaluation is used 50 ratio by each specialist. thus it can be used for aiding of preferable alternative. as a result, We will be proved efficiency about New decision making model of applied Taguchi Method with Analytical presentation of all the expecting outcomes when a specific strategy or an alternative plan is selected under expecting future environment.
The purpose of this study was to explore factors predicting career exploration behavior of engineering students. Career decision making types(rational type, intuitive type, and dependent type) and career decision making self-efficacy were included as predictors for this study. 249 engineering students in Gyeonggi-do of South Korea participated in this study and 231 data analyzed as final samples through multiple regression and mediation analysis. Results showed as follows: first, rational and intuitive decision making significantly predicted career exploration behavior. Also, career decision making self-efficacy completely mediated between these career decision making types(rational and intuitive) and career exploration behavior. The implication of the findings on practice for career education are discussed in the paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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