system: [SYSTEM]

user: 4. 主成分结构方程模型分析 4.1. 样本来源 本研究所选取的有效样本的人口特征为性别，年龄，教育程度，及所在城市(详见表1)。 图4. 结构方程模型概念模型 Table 1 Sample feature summar 相关问项 项目 样本数 百分比 性别 男 101 34.35% 女 193 65.65% 年龄 12岁及以下 1 0.34% 12~18岁 27 9.18% 19~29岁 248 84.35% 30~49岁 16 5.44% 50岁以上 2 0.68% 受教育程度 初中/技校及以下 3 1.02% 高中/中专 14 4.76% 大专 27 9.18% 本科 200 68.03% 硕士及以上 50 17.01% 地区 华东 85 28.91% 华南 49 16.67% 华中 51 17.35% 华北 52 17.69% 西部和西南 38 12.93% 东北 14 4.76% 港澳台和其他 5 1.70% 表1. 样本特征汇总表 *来源本研究。 4.2. 路径分析和假设验证 研究者对结构方程模型的路径进行了分析。 研究者运用SmartPLS 3.2.0在Mac OS for Yosemite 10.10.3系统，对研究模型进行偏最小二乘算法和5000次bootstrapping显著性检验，检验结果如下(见表2)。 在表2中，第一列为模型对应的相关路径，第二列为路径系数，第三列为5000次的bootstrapping的样本均值，第四列为5000次bootstrapping所得的标准误差。第五列为经验T统计量，其在数值上等于路径系数除以标准误差，第六列为95%置信度的5000次bootstrapping的置信区间，第七列为假设是否被统计支持。 路径系数显著性的判定方法，为检验该路径的路径系数经过5000次bootstrapping所对应的T统计量，若其大于1.96，则认为该路径显著，反之则不显著。本研究对偏最小二乘模型的路径系数显著性进行了检验，所有路径除课程设计对易用性路径系数不显著外，其余路径在均在统计上均显著。 综上所述，在需要检验的13条路径中12条通过检验，而具体路径如下图(图5)，其中s为支持 Table 2 Path analysis result 路径 路径系数 样本均值 标准误差 T值 95%置信区间 假设 用户界面→易用性 0.176 0.165 0.075 2.341 [0.020，0.312] Yes 使用者水平→易用性 0.401 0.410 0.069 5.858 [0.274，0.540] Yes 课程设计→易用性 0.155 0.161 0.080 1.936 [0.007，0.318] No 课程设计→有用性 0.236 0.242 0.052 4.526 [0.142，0.348] Yes 易用性→有用性 0.479 0.474 0.061 7.876 [0.352，0.591] Yes 外部影响→有用性 0.221 0.219 0.060 3.682 [0.099，0.336] Yes 外部影响→易用性 0.166 0.166 0.064 2.605 [0.039，0.291] Yes 易用性→使用态度 0.317 0.312 0.073 4.329 [0.163，0.450] Yes 外部影响→使用态度 0.146 0.147 0.069 2.125 [0.011，0.282] Yes 有用性→使用态度 0.429 0.433 0.074 5.757 [0.289，0.578] Yes 易用性→实际使用 0.301 0.305 0.080 3.751 [0.146，0.462] Yes 有用性→实际使用 0.255 0.248 0.093 2.736 [0.069，0.434] Yes 使用态度→实际使用 0.268 0.273 0.085 3.148 [0.099，0.435] Yes 表2. 路径分析结果 图5. 假设验证结果 (supported)，n为不支持(non-supported)。若路径上的字母为s，表明该路径显著不为零，研究原假设成立；若路径上的字母为n，表明该路径不显著不为零，不能说明原假设成立。 4.3. 决定系数R 2 和效用值f 2 对于结构模型最常用也是最有效的测量指标是模型的决定系数(R 2 )，而对于决定系数的评价往往作为对模型预测能力准确性和外生变量对模型内生变量解释能力的一种体现。对于决定系数，根据其定义，其取值范围往往介于0与1之间，而当决定系数值越高时，表示该模型预测能力的准确性越高。然而，由于决定系数所特有的善于解释模型变异性的能力，而如果在模型包含相对较少的变量时，则更可能说明模型的选取是比较好的。鉴于此，对于多元回归，往往采用修正后的决定系数 R a d j 2 对模型的预测准确性进行评价，而其计算公式如下： R a d j 2 = 1 − ( 1 − R 2 ) ⋅ ( n − 1 ) n − k − 1 其中，R 2 为决定系数，n为样本数，k为外生变量个数，在结构模型中为外生潜变量个数。本研究运用SmartPLS 3.2.0软件对模型的决定系数和修正后的决定系数进行了计算结果如下(表3)。 据此我们认为本研究中使用态度，实际使用，易用性，有用性四构面的可决系数强度为中等较好的，可以很好的解释相应构面。 在对模型的决定系数进行分析后，我们对模型的效用值 f A → B 2 (A构面对B构面决定系数的影响能力 [ 16 ] )进行了分析，而效用值的计算公式如下： f A → B 2 = R included 2 − R excluded 2 1 − R included 2 其中， R included 2 为包含A构面的被解释构面为构面B的决定系数， R excluded 2 为不包含构面A的被解释构面为构面B的决定系数。 根据Cohen在1988年在行为科学统计力提出的关于评价模型效用值f 2 的建议，当效用值为0.02，0.15，0.35，分别标明模型的效用值是较弱的，中等的，较强的 [ 17 ] 。我们运用Smart PLS 3.2.0软件对结构方程模型的效用值进行了计算，结果见表4。 由上表可知，对于被解释构面为使用态度构面的效用值，外部影响(0.020)和易用性(0.111)是较弱的，而有用性是中等的(0.213)；而对于实际使用构面，使用态度(0.022)和易用性(0.054)的效用值较弱，而有用性(0.159)为中等；对于易用性构面，使用者水平(0.178)的效用值为中等，而外部影响(0.040)，用户界面(0.027)，课程设计(0.024)的效用值较弱；对于有用性构面，课程设计(0.088)的效用值较弱，外部影响(0.128)和易用性(0.337)为中等。 Table 3 Determination coefficient of structural equation model and revised coefficient of determinatio 构面 R Square R Square Adjusted 使用态度 0.654 0.650 实际使用 0.606 0.602 易用性 0.609 0.604 有用性 0.686 0.682 表3. 结构方程模型决定系数和修正后的决定系数 Table 4 Utility value f2 results of structural equation mode 使用态度 使用者水平 外部影响 实际使用 易用性 有用性 用户界面 课程设计 使用态度 0.000 0.000 0.000 0.022 0.000 0.000 0.000 0.000 使用者水平 0.000 0.000 0.000 0.000 0.178 0.000 0.000 0.000 外部影响 0.020 0.000 0.000 0.000 0.040 0.128 0.000 0.000 实际使用 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 易用性 0.111 0.000 0.000 0.054 0.000 0.337 0.000 0.000 有用性 0.213 0.000 0.000 0.159 0.000 0.000 0.000 0.000 用户界面 0.000 0.000 0.000 0.000 0.027 0.000 0.000 0.000 课程设计 0.000 0.000 0.000 0.000 0.024 0.088 0.000 0.000 表4. 结构方程模型效用值f 2 结果