system: [SYSTEM]

user: 4. 数据分析 本文采用偏最小二乘(PLS)结构方程模型进行模型构建和数据分析，首先需对样本数据进行信效度检验。 Table 1 Questionnaire item 研究变量 测量题项 参考文献 感知有用性 该商品推荐系统能够节省我查找感兴趣商品的时间 Pu等 [ 9 ] 该商品推荐系统能够帮助我快速地找到心仪的商品 该商品推荐系统能够提高我的网购效率 整体来说，该商品推荐系统对我而言是有帮助的 感知精确性 该商品推荐系统推荐的商品是我感兴趣的 Knijnenburg等 [ 7 ] 该商品推荐系统能够了解我对商品的需求和偏好 该商品推荐系统推荐的商品同我的兴趣爱好相匹配 感知多样性 该商品推荐系统推荐的商品包含多个类别 该商品推荐系统推荐的商品能够满足我不同方面的兴趣需求 我能从上述推荐中发现不止一种推荐商品 该商品推荐系统给我推荐了多种多样的商品 感知享乐性 在使用该商品推荐系统选购商品的过程中，我的感受是愉悦的 Deng S. L.等 [ 10 ] 在该商品推荐系统浏览商品时，我感觉很有趣 我很享受在该商品推荐系统浏览、选购商品的过程 信任 我认为该商品推荐系统有能力为用户提供好的商品推荐服务 陈明亮等 [ 11 ] 我认为该商品推荐系统是站在消费者角度进行推荐的 我认为该商品推荐系统的建议是基于他们最好的判断 满意 该商品推荐系统是一种很好的网购服务 Bhattacherjee [ 12 ] 使用该商品推荐系统，我感到很满意 整体来说，我对该商品推荐系统是满意的 行为意图 除了使用搜索等方式外，我也愿意使用该商品推荐系统辅助我进行网购 Pu等 [ 9 ] 我愿意使用该商品推荐系统来寻找感兴趣的商品 若推荐商品对我很有帮助，我愿意购买推荐的商品 若推荐商品对我很有帮助，我愿意继续使用该商品推荐系统 表1. 问卷题项 4.1. 信效度检验 4.1.1. 信度分析 信度分析主要用于检验样本数据的内部一致性和稳定性，常用指标为：克朗巴哈一致性系数(Cronbach的a系数)。表2为信度分析结果。 Table 2 Reliability analysis results of the two recommendation format Cronbach的a系数 分类目录 翻页 总体 0.955 0.948 感知有用性 0.791 0.790 感知享乐性 0.769 0.735 感知精确性 0.761 0.690 感知多样性 0.805 0.765 信任 0.720 0.704 满意 0.814 0.726 行为意图 0.800 0.802 表2. 两种推荐展示形式下的信度分析结果 总体和各潜变量的信度系数均大于0.6，因此可以认为问卷具有较好的信度。 4.1.2. 效度分析 1) 收敛效度分析 收敛效度指同一个概念里不同项目间的相关性，通常采用组合信度(CR)、潜变量平均方差抽取量(AVE)等指标进行衡量。表3为收敛效度检验结果。 Table 3 Convergence validity analysis results of the two recommendation format 潜变量 分类目录 翻页 CR AVE CR AVE 感知有用性 0.865 0.617 0.863 0.613 感知享乐性 0.867 0.684 0.850 0.654 感知精确性 0.863 0.678 0.829 0.618 感知多样性 0.873 0.632 0.850 0.587 信任 0.842 0.640 0.835 0.628 满意 0.890 0.729 0.847 0.648 行为意图 0.870 0.626 0.871 0.628 表3. 两种推荐展示形式下的收敛效度分析结果 各潜变量的CR值均大于0.7，AVE值均大于0.5，因此可以认为样本数据具有较好的收敛效度。 2) 区别效度分析 区别效度指潜变量之间仅存在低度相关或两者存在显著差异。表4、表5为区别效度检验结果。 Table 4 Differential validity analysis results (organization-based recommender interface 信任 感知享乐性 感知多样性 感知有用性 感知精确性 满意 行为意图 信任 0.800 感知享乐性 0.751 0.827 感知多样性 0.747 0.708 0.795 感知有用性 0.770 0.731 0.676 0.785 感知精确性 0.709 0.706 0.630 0.711 0.823 满意 0.697 0.721 0.696 0.697 0.744 0.854 行为意图 0.713 0.722 0.633 0.727 0.814 0.748 0.791 表4. 区别效度分析结果(分类目录) Table 5 Differential validity analysis results (page switching recommender interface 信任 感知享乐性 感知多样性 感知有用性 感知精确性 满意 行为意图 信任 0.793 感知享乐性 0.700 0.809 感知多样性 0.665 0.624 0.766 感知有用性 0.737 0.755 0.598 0.783 感知精确性 0.705 0.750 0.660 0.740 0.786 满意 0.701 0.729 0.671 0.730 0.734 0.805 行为意图 0.638 0.718 0.604 0.723 0.705 0.800 0.792 表5. 区别效度分析结果(翻页) 可见各潜变量的AVE开根号值均大于潜变量之间的相关系数，因此认为样本数据具有良好的区别效度。 4.2. 假设检验 4.2.1. 推荐展示形式对用户主观感知、态度与行为意图的影响 为了解两种推荐展示形式对用户主观感知、态度和行为意图的影响差异情况，首先通过均值计算将主观感知变量、态度变量、行为意图变量转化为显变量，检验发现各变量均满足方差齐性，可以进行单因素方差分析。根据表6可以发现各变量单因素方差分析的显著性水平均大于0.05，因此接受原假设，认为不同推荐展示形式对用户主观感知、态度以及行为意图的影响差异并不显著，即假设H1、H2、H3均不成立。为进一步说明两种推荐展示形式刺激下各变量的具体差异，分别比较各变量的均值，得到表7，发现在分类目录展示形式的刺激下，感知有用性和感知精确性的均值略高于在翻页展示形式刺激下的均值；在其他主观感知变量以及态度和行为意图上的均值则略低于在翻页展示形式刺激下的均值，但这种差异并不显著。 Table 6 The results of One-Way ANOV 平方和 df 平均值平方 F 显著性 感知有用性 群组之间 0.005 1 0.005 0.006 0.937 在群组内 238.942 319 0.749 总计 238.946 320 感知享乐性 群组之间 0.108 1 0.108 0.121 0.728 在群组内 284.228 319 0.891 总计 284.335 320 感知精确性 群组之间 0.105 1 0.105 0.134 0.714 在群组内 248.774 319 0.780 总计 248.879 320 感知多样性 群组之间 0.020 1 0.020 0.023 0.879 在群组内 277.927 319 0.871 总计 277.947 320 信任 群组之间 0.008 1 0.008 0.011 0.917 在群组内 248.612 319 0.779 总计 248.621 320 满意 群组之间 0.018 1 0.018 0.020 0.887 在群组内 285.544 319 0.895 总计 285.562 320 行为意图 群组之间 0.060 1 0.060 0.082 0.775 在群组内 232.664 319 0.729 总计 232.724 320 表6. 单因素方差分析结果 Table 7 Descriptive statistical analysi 推荐展示形式 感知有用性 感知享乐性 感知精确性 感知多样性 信任 满意 行为意图 分类目录 平均数 5.597 5.385 5.529 5.343 5.434 5.465 5.529 标准偏差 0.070 0.076 0.073 0.075 0.727 0.077 0.687 翻页 平均数 5.590 5.421 5.493 5.359 5.444 5.480 5.557 标准偏差 0.067 0.073 0.066 0.072 0.664 0.727 0.066 表7. 描述性统计分析 4.2.2. 推荐展示形式对用户行为意图的影响机制 本文采用R 2 、Community Index和GOF指数(Goodness of Fit)来衡量结构方程模型的拟合效果，模型拟合结果如表8所示。 Table 8 Model fitting result 潜变量 分类目录 翻页 RSquare Communality GOF RSquare Communality GOF 感知享乐性 0.684 0.666 0.654 0.641 感知多样性 0.632 0.587 感知有用性 0.617 0.613 感知精确性 0.678 0.618 信任 0.724 0.640 0.648 0.628 满意 0.670 0.729 0.670 0.648 行为意图 0.631 0.626 0.652 0.628 表8. 模型拟合结果 两种推荐展示形式下各潜变量的 均大于0.6，且GOF均大于0.6，模型拟合良好。采用Bootstrapping算法(迭代5000次)来检验路径系数的显著性，结果如表9所示。 Table 9 The significance tests of path coefficien 路径 分类目录 翻页 标准化路径系数 T值 假设检验 标准化路径系数 T值 假设检验 信任®行为意图 0.374 3.874 通过 0.150 1.824 不通过 感知享乐性®信任 0.206 2.460 通过 0.162 1.470 不通过 感知享乐性®满意 0.205 2.650 通过 0.224 2.071 通过 感知多样性®信任 0.291 4.097 通过 0.250 2.908 通过 感知多样性®满意 0.236 2.738 通过 0.229 2.925 通过 感知有用性®信任 0.308 4.284 通过 0.344 4.125 通过 感知有用性®满意 0.136 1.223 不通过 0.258 3.054 通过 感知精确性®信任 0.161 2.558 通过 0.163 1.594 不通过 感知精确性®满意 0.354 3.045 通过 0.224 2.289 通过 满意®行为意图 0.488 5.068 通过 0.695 10.227 通过 表9. 路径系数显著性检验 可以发现： 在两种推荐展示形式的刺激下，感知享乐性、感知多样性与感知精确性均对用户满意有显著的正向影响，用户满意对用户行为意图有显著的正向影响，即H4a、H5b、H6b、H7、H9在两种情景下均成立；但与翻页展示形式不同，分类目录式并没有通过感知有用性提升满意度，即假设H4b不成立。 在分类目录式推荐展示形式的刺激下，感知多样性、感知有用性、感知享乐性、感知精确性均对用户信任有显著的正向影响，进而对用户行为意图产生正向影响；但翻页展示形式与此不同，并没有通过感知享乐性和感知精确性提升用户信任，且信任对用户行为意图也不产生正向影响，即假设H5a、H6a、H8不成立。