Rather, it investigates the relatio

Rather, it investigates the relationship
between willingness to recommend and intended continued use.
In fact, with the available data, which was a result of a short field
survey with a limited number of questions, it was not possible to
fully investigate the impact of users’ likeliness to continue using
transit in the future. Thus, we recommend that future studies carefully
conduct in-depth interviews to investigate users’ intentions
to continue using transit, while accounting for other important
variables that may have an effect, such as, income, and changes
in work/study status.
While the data for this research concerning willingness to recommend
was collected as a binary variable, future studies could
analyze willingness to recommend the service based on different
scales through in-depth interviews to better understand the appropriateness
of a variety of methods or question structures. A similar
study is even more important in understanding the complex nature
of users’ intentions to continue using the service in the future.
Nevertheless, in this research, we used data that is derived from
a survey question that accepted a variety of response-types in
order to gain the best possible understanding of users’ intentions.
Finally, although at-stop surveys offer a good opportunity to
observe the users’ actual behavior (e.g., actual waiting time) to
augment the surveys responses (Diab and El-Geneidy, 2014; Hess
et al., 2004; Mishalani et al., 2006; Psarros et al., 2011), they have
a limitation of the inconsistency in participants being able to complete
the questionnaire and missing the later arrivals (who arrive
immediately before the bus arrivals). Consequently, the variables
of home postal code and gender were missing for many respondents
and could not be used in this analysis. Therefore, using modern
data collection techniques such as automatic vehicle location
(AVL) data as well as cellular data and smart phone apps (with
the consent of respondents) to track users’ actual waiting time
could help to accomplish a similar study without missing any of
the variables or riders. However, despite these limitations, this
study enriches the literature by providing a deeper understanding
of the factors that increase users’ likelihood to recommend the service
to others. Indeed, it is important for transit agencies to find
ways for their existing passengers to promote the service to others
and thereby help to increase ridership.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ค่อนข้าง มันสามารถตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างไว้และยินดีที่จะแนะนำให้ใช้อย่างต่อเนื่องในความเป็นจริง มีข้อมูล ซึ่งคือผลลัพธ์ของเขตข้อมูลสั้นการสำรวจ ด้วยการจำกัดจำนวนคำถาม ไม่ได้ไปทั้งหมดตรวจสอบผลกระทบของ likeliness ของผู้ใช้เพื่อใช้ต่อไปขนส่งในอนาคต ดังนั้น เราขอแนะนำว่า อนาคตศึกษาอย่างระมัดระวังดำเนินการสัมภาษณ์เชิงลึกการตรวจสอบความตั้งใจของผู้ใช้เพื่อใช้ส่งต่อ ในขณะที่การลงบัญชีสำหรับสำคัญอื่น ๆ ต่อไปตัวแปรที่อาจมีผล เช่น รายได้ และการเปลี่ยนแปลงในสถานะการทำงาน/ศึกษาในขณะที่ข้อมูลสำหรับงานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับความตั้งใจที่จะแนะนำรวบรวมเป็นตัวแปรแบบไบนารี อาจศึกษาในอนาคตวิเคราะห์ยินดีที่จะแนะนำบริการที่อิงที่แตกต่างกันเครื่องชั่งที่ผ่านการสัมภาษณ์เชิงลึกเพื่อให้เข้าใจความเหมาะสมของความหลากหลายของวิธีการหรือโครงสร้างคำถาม คล้ายกันการศึกษาเป็นสิ่งสำคัญมากในการเข้าใจธรรมชาติซับซ้อนของความตั้งใจของผู้ใช้ต้องการใช้บริการในอนาคตอย่างไรก็ตาม ในการวิจัยครั้งนี้ เราใช้ข้อมูลที่ได้มาจากคำถามแบบสำรวจที่ยอมรับความหลากหลายของชนิดการตอบสนองในเพื่อเข้าใจได้ดีที่สุดของความตั้งใจของผู้ใช้ในที่สุด แม้ว่าที่หยุดสำรวจเสนอโอกาสที่ดีในการสังเกตพฤติกรรมของผู้ใช้จริง (เช่น รอเวลาจริง) เพื่อเพิ่มการตอบสนองแบบสำรวจ (Diab และ El Geneidy, 2014 Hesset al. 2004 Mishalani et al. 2006 Psarros et al. 2011), พวกเขามีข้อจำกัดของความไม่สอดคล้องในการเข้าร่วมความสามารถในการทำแบบสอบถามและสินค้าตัวใหม่กว่า (ที่หายไปทันทีก่อนที่รถขาเข้า) ดังนั้น ตัวแปรรหัสไปรษณีย์ของบ้านและเพศได้ผู้ตอบจำนวนมากหายไปและไม่สามารถใช้ในการวิเคราะห์นี้ ดังนั้น ใช้ทันสมัยเทคนิคการเก็บรวบรวมข้อมูลเช่นตำแหน่งยานพาหนะอัตโนมัติ(AVL) ข้อมูลเป็นข้อมูลโทรศัพท์มือถือ และสมาร์ทโฟนแอ (พร้อมความยินยอมของผู้ตอบ) เพื่อติดตามเวลารอผู้ใช้จริงสามารถช่วยให้สำเร็จการศึกษาที่คล้ายกันโดยไม่พลาดใด ๆ ของตัวแปรหรือผู้ขับขี่ อย่างไรก็ตาม แม้ มีข้อจำกัดเหล่านี้ นี้ศึกษาเพิ่มคุณค่าวรรณคดี โดยการให้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งปัจจัยที่เพิ่มโอกาสของผู้ใช้จะแนะนำบริการผู้อื่น จริง มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับหน่วยงานขนส่งเพื่อค้นหาวิธีสำหรับผู้โดยสารของพวกเขาที่มีอยู่ในการส่งเสริมการบริการผู้อื่นจึงช่วยเพิ่มผู้โดยสารแล้ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แต่ก็สำรวจความสัมพันธ์
ระหว่างความตั้งใจที่จะแนะนำและตั้งใจใช้อย่างต่อเนื่อง.
ในความเป็นจริงกับข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งเป็นผลมาจากสนามสั้น
สำรวจมีจำนวน จำกัด ของคำถามที่มันเป็นไปไม่ได้ที่จะ
ตรวจสอบอย่างเต็มที่ผลกระทบของผู้ใช้ 'ความชอบเพื่อดำเนินการต่อโดยใช้
การขนส่งในอนาคต ดังนั้นเราจึงขอแนะนำว่าการศึกษาในอนาคตอย่างรอบคอบ
ดำเนินการสัมภาษณ์ในเชิงลึกเพื่อตรวจสอบความตั้งใจของผู้ใช้
เพื่อดำเนินการต่อโดยใช้การขนส่งในขณะที่การบัญชีสำหรับที่สำคัญอื่น ๆ
ตัวแปรที่อาจมีผลกระทบเช่นรายได้และการเปลี่ยนแปลง
ในสถานภาพการทำงาน / การศึกษา.
ในขณะที่ ข้อมูลสำหรับการวิจัยครั้งนี้เกี่ยวกับความตั้งใจที่จะให้คำแนะนำ
ที่ถูกเก็บรวบรวมเป็นตัวแปรไบนารีการศึกษาในอนาคตสามารถ
วิเคราะห์ความเต็มใจที่จะแนะนำการให้บริการที่แตกต่างกันขึ้นอยู่กับ
เครื่องชั่งน้ำหนักผ่านการสัมภาษณ์ในเชิงลึกให้เข้าใจถึงความเหมาะสม
ของความหลากหลายของวิธีการหรือโครงสร้างคำถาม คล้าย
การศึกษาเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการทำความเข้าใจธรรมชาติที่ซับซ้อน
ของความตั้งใจของผู้ใช้ที่จะใช้บริการต่อไปในอนาคต.
อย่างไรก็ตามในการวิจัยครั้งนี้เราใช้ข้อมูลที่ได้รับมาจาก
คำถามการสำรวจที่ได้รับการยอมรับความหลากหลายของการตอบสนองในประเภท
เพื่อให้ได้รับความเข้าใจที่ดีที่สุดของผู้ใช้ 'ความตั้งใจ.
ในที่สุดแม้ในแบบครบวงจรการสำรวจมีโอกาสดีที่จะ
สังเกตของผู้ใช้พฤติกรรมที่แท้จริง (เช่นเวลาที่รอคอยจริง) เพื่อ
เพิ่มการสำรวจการตอบสนอง (Diab และ El-Geneidy 2014 ; Hess
et al, 2004;. Mishalani et al, 2006;.. Psarros et al, 2011) พวกเขามี
ข้อ จำกัด ของความไม่สอดคล้องกันในการเข้าร่วมความสามารถในการกรอก
แบบสอบถามและหายไปเข้ามาในภายหลัง (ที่เดินทางมาถึง
ทันทีก่อนที่รถบัส ขาเข้า) ดังนั้นตัวแปร
ของรหัสไปรษณีย์บ้านและเพศที่ขาดหายไปสำหรับผู้ตอบแบบสอบถามจำนวนมาก
และไม่สามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์นี้ ดังนั้นการใช้ที่ทันสมัย
​​เทคนิคการเก็บข้อมูลเช่นสถานที่ยานพาหนะอัตโนมัติ
(AVL) ข้อมูลเช่นเดียวกับข้อมูลมือถือและแอพพลิเคมาร์ทโฟน (ด้วย
ความยินยอมของผู้ตอบแบบสอบถาม) เพื่อติดตามเวลาที่รอคอยของผู้ใช้จริง
จะช่วยให้บรรลุศึกษาที่คล้ายกันโดยไม่พลาดใด ๆ ของ
ตัวแปรหรือผู้ขับขี่ อย่างไรก็ตามแม้จะมีข้อ จำกัด เหล่านี้
การศึกษาเสริมสร้างวรรณกรรมโดยการให้ความรู้ความเข้าใจ
ในปัจจัยที่เพิ่มโอกาสของผู้ใช้ที่จะแนะนำบริการ
ให้กับผู้อื่น แท้จริงมันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับหน่วยงานขนส่งที่จะหา
วิธีการสำหรับผู้โดยสารที่มีอยู่เพื่อส่งเสริมการให้บริการไปยังผู้อื่น
และจึงช่วยเพิ่มจำนวนผู้โดยสาร

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ค่อนข้าง , และความสัมพันธ์ระหว่างความเต็มใจที่จะแนะนำและการใช้ตั้งใจในความเป็นจริง ด้วยข้อมูลที่มีอยู่ ซึ่งเป็นผลมาจากสนามสั้นการสำรวจด้วยจำนวน จำกัด ของคำถาม มันเป็นไปไม่ได้พร้อมศึกษาผลกระทบของ likeliness ของผู้ใช้ยังคงใช้การขนส่งในอนาคต ดังนั้นเราจึงแนะนำว่าอนาคตการศึกษาอย่างรอบคอบการสัมภาษณ์เชิงลึกเพื่อศึกษาเจตนาของผู้ใช้ต่อไปการใช้ระบบในขณะที่บัญชีที่สำคัญอื่น ๆตัวแปรที่อาจมีผลกระทบ เช่น รายได้ และการเปลี่ยนแปลงงาน / เรียนสถานะในขณะที่ข้อมูลสำหรับการวิจัยเกี่ยวกับความเต็มใจที่จะแนะนำถูกรวบรวมเป็นตัวแปรไบนารี , การศึกษาในอนาคตสามารถวิเคราะห์ความเต็มใจที่จะให้บริการบนพื้นฐานที่แตกต่างกันเครื่องชั่งผ่านการสัมภาษณ์เชิงลึกเพื่อให้เข้าใจถึงความเหมาะสมของความหลากหลายของวิธีการหรือปัญหาโครงสร้าง ที่คล้ายกันการศึกษาเป็นสิ่งสําคัญยิ่งในการทำความเข้าใจธรรมชาติที่ซับซ้อนความตั้งใจของผู้ใช้ยังคงใช้บริการในอนาคตอย่างไรก็ตาม ในการวิจัยนี้เราใช้ข้อมูลที่ได้มาจากสำรวจคำถามว่ายอมรับความหลากหลายของชนิดของการตอบสนองในเพื่อที่จะได้รับความเข้าใจที่ดีที่สุดของความตั้งใจของผู้ใช้ในที่สุด แม้ว่าในการเสนอโอกาสที่ดีในการหยุดสังเกตพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริงของผู้ใช้ ( เช่น จริง รอเวลา )เพิ่มแบบสำรวจการตอบสนอง ( Diab และ El geneidy 2014 ; Hesset al . , 2004 ; mishalani et al . , 2006 ; psarros et al . , 2011 ) , พวกเขามีข้อจำกัดของความไม่สอดคล้องกันในผู้เข้าร่วมสามารถสมบูรณ์แบบสอบถาม และหายไปที่เข้ามาทีหลัง ( ใครมาถึงทันที ก่อนที่รถโดยสารขาเข้า ) ดังนั้น ตัวแปรบ้านรหัสไปรษณีย์และเพศหายไปหลายผู้ตอบแบบสอบถามและไม่สามารถใช้ในการวิเคราะห์นี้ ดังนั้นการใช้ที่ทันสมัยเทคนิคการเก็บรวบรวมข้อมูล เช่น สถานที่ยานพาหนะอัตโนมัติ( AVL ) ข้อมูลรวมทั้งข้อมูลโทรศัพท์มือถือและปพลิเคชันโทรศัพท์สมาร์ท ( กับความยินยอมของผู้ตอบแบบสอบถาม ) เพื่อติดตามผู้ใช้ " รอเวลาจริงสามารถช่วยให้บรรลุการศึกษาที่คล้ายกันโดยไม่พลาดใด ๆตัวแปรหรือขี่ม้า อย่างไรก็ตาม แม้จะมีข้อ จำกัด เหล่านี้นี้การศึกษาคุณค่าวรรณกรรมโดยการให้ความเข้าใจที่ลึกของปัจจัยที่เพิ่มโอกาสของผู้ใช้เพื่อแนะนำบริการให้ผู้อื่น แน่นอน , มันเป็นสิ่งสำคัญสำหรับหน่วยงานพิเศษเพื่อค้นหาวิธีการที่มีอยู่ของพวกเขาผู้โดยสารเพื่อส่งเสริมบริการผู้อื่นและจึงช่วยเพิ่มจำนวนผู้โดยสาร .