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user: 5. 数据分析 Partial least squares (PLS)是采用偏最小二乘法进行统计分析的软件。根据Hair (2012)等人的研究，我们得知PLS-SEM更适合被用来检验集中和平衡模型 [ 58 ]，因此，PLS适用于本研究中模型的分析。在数据分析部分，首先是通过检定信度和效度来评估测量模型，第二步是对结构模型进行检验分析，最后是对研究模型内中介效果的探讨。在本研究中，我们使用SmartPLS3.3.2软件完成运算并分析结果。 (一) 测量模型分析 为了验证测量模型的有效性，我们对信度、收敛效度和区别效度进行了检定。其中，我们选用组合信度(Composite Reliability， CR)对模型的信度进行验证，如表3所示，范围在0.89~0.98之间，均满足组合信度大于0.7的采用标准，说明本研究具有良好的信度。 对于收敛效度的检定，我们采用了两个标准：首先，每个变量的平均提取方差(Average Variance Extracted， AVE)均应大于0.5；第二，所有因素负荷量(Factor Loading均应显著且大于0.7。根据表3，我们可以看出平均提取方差范围在0.7~0.9之间，均远大于采用标准0.5，因素负荷量均大于0.7，表明本研究样本数据具有较高的内部一致性，研究模型的收敛效度良好。 同样，为了检验区别效度，我们也采用了两个标准进行评估。首先，当每个测量变量的因素负荷量大于其他因素的交叉负荷(Cross Loading)时，该模型被认为具有良好的区别效度。第二，各测量变量平均提取方差的开根号值均应大于变量之间的相关系数。根据表4和表5，检验结果均符合标准，表明各个构面之间的相关性较低且区别明显，模型具有良好的区别效度。 Table 3 The analysis of measurement mode 潜在变量 测量变量 因素负荷量 平均提取方差 组合信度 游戏化 GAM1 GAM2 GAM3 0.922 0.889 0.779 0.749 0.899 媒体丰富度 MR1 MR2 MR3 0.862 0.887 0.850 0.751 0.900 积极情绪 PA1 PA2 PA3 PA4 0.923 0.953 0.922 0.952 0.879 0.967 亲密度 INT1 INT2 INT3 INT4 0.934 0.933 0.959 0.893 0.865 0.962 采用意向 AI1 AI2 AI3 AI4 0.953 0.951 0.945 0.934 0.894 0.971 表3. 测量模型分析结果 Table 4 The factor loading and cross loading of the construct 变量 采用意向 游戏化 亲密度 媒体丰富度 积极情绪 AI1 0.953 0.647 0.737 0.695 0.727 AI2 0.951 0.647 0.779 0.675 0.777 AI3 0.945 0.677 0.801 0.655 0.782 AI4 0.934 0.688 0.757 0.677 0.722 GAM1 0.583 0.922 0.721 0.613 0.692 GAM2 0.560 0.889 0.627 0.573 0.607 GAM3 0.689 0.779 0.610 0.796 0.609 INT1 0.646 0.681 0.934 0.627 0.805 INT2 0.702 0.733 0.933 0.615 0.804 INT3 0.790 0.740 0.959 0.704 0.888 INT4 0.870 0.660 0.893 0.657 0.780 MR1 0.634 0.714 0.613 0.862 0.665 MR2 0.576 0.586 0.611 0.887 0.627 MR3 0.644 0.672 0.599 0.850 0.671 PA1 0.749 0.694 0.783 0.770 0.923 PA2 0.784 0.660 0.822 0.719 0.953 PA3 0.696 0.718 0.832 0.653 0.922 PA4 0.756 0.694 0.872 0.692 0.952 表4. 样本各变量因素负荷量与交叉负荷量分析结果 Table 5 The discriminant validity of the construct 潜在变量 采用意向 游戏化 亲密度 媒体丰富度 积极情绪 采用意向 0.946 游戏化 0.703 0.865 亲密度 0.813 0.757 0.930 媒体丰富度 0.714 0.760 0.702 0.867 积极情绪 0.796 0.737 0.882 0.756 0.938 表5. 样本各变量区别效度分析结果 注：表中对角线上粗体数字为各构面平均提取方差的平方根，其余数值为各构面之间的关系系数。 (二) 结构模型分析 本研究使用PLS的拔靴法(Bootstrapping)来检验所提出的假设，为了得到比较稳定的系数，我们采用Hair (2012)等人的建议，通过5000次模拟以计算模型的显著 [ 58 ]。 结构模型的检验由路径系数、T检验值以及拟合优度R 2 值组成。其中，路径系数是用于检查结构方程建模方法中统计变量之间可能存在的因果关系，也即各变量之间的相关程度，而T检验值则表明了这种关系在统计上的显著性，如果相应路径系数的T值是显著的，那么我们就认为所提出的关系是可以被接受的。本研究中，对T值的判断采用以下标准：T值 > 1.96说明P值达到0.05显著水平；T值 > 2.58说明P值达到0.01显著水平；T值 > 3.29说明P值达到0.001显著水平。拟合优度R 2 表示因变量与所有自变量之间的总体关系，代表了模型的解释力，可用来解释模型的适配度，其取值范围位于0~1之间，且取值越大说明模型的解释力越好。检验结果如图2所示。 由图2中的结构路径分析结果可知，变量的拟合优度值分别为63.4%、80.4%和68.9%，均大于60%，表示模型的解释力较强。此外，在前文所提出的7个假设中，只有一个假设(H2b)不成立，其余假设均得到支持，即经过验证，游戏化对用户的积极情绪以及用户与移动银行之间的亲密度均有显著影响；而媒体丰富度只对用户的积极情绪有显著影响，但并不会显著增加用户与移动银行之间的亲密度，说明移动银行应用程序本身的丰富性(如信息多样、反馈能力强等)与用户是否采用移动银行并不相关，这可能是因为现有各种应用程序内部的多样化导致人们不再会因为媒体的丰富而特意去关注移动银行，从而产生亲密感，或者由于替代产品的存在导致人们对移动银行并没有较为强烈的亲密感；在H3、H4和H5中，积极情绪与亲密度均会对用户采用移动银行的意向造成显著影响，而积极情绪与亲密度之间也存在强烈的正向关系，即用户的积极情绪会显著增加用户与移动银行之间的亲密度。 图2. 模型的拟合优度、路径系数以及T检验值 (三) 中介效果分析 为了分析本研究模型中的中介效果，我们采用了variance accounted for (VAF)的方法，其中VAF代表间接效果占总效果的比例。我们认为，VAF > 80%即为完全中介；20% < VAF < 80%时，为部分中介；VAF < 20%为完全无中介(Hair et al. 2013)。基于结构模型分析，我们可知媒体丰富度对亲密度并没有显著影响，所以亲密度在媒体丰富度和采用意向之间不会产生中介效果。因此，我们去除了这条中介，共检验6条中介效果，检验结果如表6所示。 根据表6，我们可以看出，积极情绪在媒体丰富度与用户和移动银行的亲密度之间起完全中介作用，其他路径均为部分中介，且中介效果均为正向，也即游戏化对用户采用移动银行意愿的影响可以通过亲密度和积极情绪来解释；媒体丰富度对用户采用移动银行意愿的影响可以通过积极情绪来解释；积极情绪对用户采用移动银行意愿的影响亦可以通过亲密度进行解释。 Table 6 Results of mediating effects analysi 路径序号 路径 直接效果 间接效果 总效果 VAF 结果 1 GAM -> INT -> AI 0.074 0.110 0.184 0.598 部分中介 2 GAM -> PA -> AI 0.074 0.081 0.155 0.523 部分中介 3 GAM -> PA -> INT 0.253 0.279 0.532 0.524 部分中介 4 MR -> PA -> AI 0.192 0.098 0.290 0.338 部分中介 5 MR -> PA -> INT −0.042 0.336 0.294 1.143 完全中介 6 PA -> INT -> AI 0.212 0.317 0.529 0.599 部分中介 表6. 中介效果分析结果