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user: 5. 实证分析 5.1. 样本描述统计 本研究以“问卷星”在MIS课堂上进行数据收集，主要通过手机扫描“问卷星”二维码进行现场问卷填写。本研究收取正式问卷数150份，有效问卷数139份。有效问卷回收率93%。具体样本人口统计信息，见表2人口统计信息表。根据表2，本次参与研究的男性学生样本占总样本的33.81%，女性学生 Table 1 Measurement item 变量 测量变量项 参考来源 系统质量 (System quality， SQ) (非常不同意/不同意/一般/同意/非常同意) SQ1 移动学习APP提供便捷的访问。 SQ2 移动学习APP很容易使用。 SQ3 移动学习APP能快速加载所有文本和图形。 [ 13 ] 信息质量 (Information quality， IQ) IQ1 移动学习APP能提供准确的课程信息。 IQ2 移动学习APP能提供完整的课程信息。 IQ3 移动学习APP能提供课程学习相关的信息。 IQ4 移动学习APP能提供及时的课程信息。 [ 13 ] 界面质量 (Interface quality， IFQ) IFQ1 移动学习APP可视化图形容易接受。 IFQ2 移动学习APP使用的界面颜色是让人感到舒适的。 IFQ3 移动学习APP的演示风格很容易理解。 IFQ4 移动学习APP很容易浏览。 [ 13 ] 学生参与 (Student engagement， SE) SE1 我有在MIS课程上参与和合作的动机。 SE2 我愿意在MIS课程上参与和合作。 SE3 我在情感上致力于为MIS这门课程做出贡献。 [ 14 ] 学习绩效 (Learning performance， LP) LP1 在MIS课程中，我已经学会了如何做出管理决策。 LP2 在MIS课程中，我已经学会了如何做出人力资源决策。 LP3 在MIS课程中，我已经学会了像一个高阶主管那样的思考和行动。 LP4 我已经理解了MIS课程中关键的管理概念。 LP5 在MIS课程中，我已经学会了辨识真实商业环境中的关键问题。 LP6 在MIS课程中，我已经提升了清晰地交流课程主题的能力。 LP7 在MIS课程中，我已经学会了如何解决公司管理上的问题。 LP8 在MIS课程中，我已经学会了批判性思考。 LP9 在MIS课程中，我已经学会了回答每一个案例中的关键问题。 [ 14 ] 表1. 问卷量表 Table 2 Demographic characteristics of respondent 性别 男 33.81% 女 66.19% 年级 大一 0.72% 大二 69.78% 大三 25.18% 大四 4.32% 表2. 样本人口统计信息 占总样本的66.19%。根据以往的统计经验，北京师范大学珠海分校学生的男女比例构成为3:7，因此总体样本性别构成比较合理。从年级统计结果来看，样本主要集中在大二、大三两个年级。由于本次调研是在MIS课堂上开展，北京师范大学珠海分校的MIS课程学生主要为大二、大三两个年级，另外还有个别的大一学生对课程感兴趣和大四学生进行重修，所以总体样本年级构成合理。本次论文利用偏最小二乘回归(Partial least squares， PLS)对调查数据进行分析，运用SmartPLS-3软件进行数据统计，验证假设。 5.2. 测量模型分析 本论文分别用收敛效度和区别效度来评估测量模型，收敛效度指的是理论上被认为相关的事物在实际测量中的相关程度，用因子载荷(factor loading)、组成信度(composite reliability)、平均提取方差值(average variance extracted)进行验证，本文采用的标准是因子载荷和组成信度大于0.7，平均提取方差值大于0.5，则认为数据收敛效度良好；区别效度是指测量值是否反映了问题的结构，或反映了研究的相关结构，通过判断变量之间的相关系数是否小于平均提取方差值的开方值，且因子的载荷(loading)是否大于与其他因子的交叉载荷(cross loading)进行验证，以证明各潜变量之间相互独立。本论文通过使用SmartPLS-3统计软件对样本数据进行分析和检验，得出样本各变量信度分析结果(表3)、各变量因素负荷系数(表4)、变量间的相关系数(表5)。由表3的分析结果可知，各变量组合信度(CR)均大于0.7，在0.85~0.95之间。平均萃取变异量(AVE)均大于0.5，在0.6~0.8之间，表明模型具有极高的信度。而Cronbach’s Alpha系数均大于0.7，在0.75~0.95之间，表明模型具有极高的内部一致性。由表4的分析结果可知，各问项因素负荷系数(Loading)均大于0.7，说明模型的收敛效度较好。 由表5分析结果可知，各个变量之间的相关系数都小于其平均萃取变异量(AVE)的开根号值，例如系统质量(SQ)的平均萃取变异量AVE开根号值0.79大于系统质量(SQ)与信息质量(IQ)的相关系数0.479，信息质量(IQ)的平均萃取变异量AVE开根号值0.802大于信息质量(IQ)与界面质量(IFQ)的相关系数0.604。因此，可以说明该模型各变量之间确实彼此相异，具有足够的区别效度。 5.3. 结构模型分析 本文通过建立模型，并分析验证模型适配度来探究潜在变量与因变量间的因果关系。由于SmartPLS不提供整体模式的适配度指标，因此需要借助以下两个指标来衡量研究模型的适配性： 1) 标准化路径系数是否达到统计上的显著性。T值和P值用来判断样本的显著性，如果T > 1.96或者P < 0.05则说明变量间的因果关系具有显著性。若0 ≤ P < 0.001，表明变量间相关性最显著，此时T > 3.29，即图中“***”。若0.001 ≤ P < 0.01，表明变量间相关性次显著，此时T > 2.58，即图中“**”。若0.01 ≤ p小于0.05，表明变量间相关性一般显著，此时T > 1.96，即图中“*”。 2) 以R 2 值判断模型的解释力。R 2 值越大，模型的解释力越好。R 2 的值在0~1之间，值越小，说明模型的解释力越不好，值越大，说明模型的解释力越好。 Table 3 Results of confirmatory factor analysi Cronbach’s Alpha 组合信度 平均抽取变异量(AVE) SQ 0.750 0.851 0.657 IQ 0.816 0.878 0.643 IFP 0.800 0.869 0.624 SE 0.859 0.914 0.781 LP 0.934 0.945 0.655 表3. 样本各变量信效度分析结果 Table 4 Factor loading SQ IQ IFQ SE LP SQ1 0.701 SQ2 0.846 SQ3 0.874 IQ1 0.720 IQ2 0.818 IQ3 0.828 IQ4 0.834 IFQ1 0.744 IFQ2 0.837 IFQ3 0.844 IFQ4 0.728 SE1 0.876 SE2 0.909 SE3 0.865 LP1 0.866 LP2 0.834 LP3 0.801 LP4 0.815 LP5 0.848 LP6 0.816 LP7 0.804 LP8 0.753 LP9 0.740 表4. 各变量因素负荷系数 Table 5 Correlations and square root of the AV SQ IQ IFQ SE LP SQ 0.790 IQ 0.479 0.802 IFP 0.378 0.604 0.809 SE 0.442 0.486 0.579 0.883 LP 0.406 0.430 0.309 0.274 0.811 表5. 相关系数与AVE的平方根 注：对角线上的粗体值是各个潜变量平均提取方差的平方根；非对角值是构面之间的关系。 通过SmartPLS 3.0软件进行模型分析得出如下模型拟合度(图3)，由图3可知，SQ → SE这一数据路径系数，T = 0.173 < 1.96，说明这一数据路径变量间的相关性不显著。IQ → SE，IFQ → SE，SE → LP这三条数据路径系数T值均大于1.96，P值均小于0.001，说明变量间的相关性非常显著。此外，我们还发现了信息质量是三种质量中影响学生参与度最大，因为IQ → SE的路径系数是最大。根据结果，为本模型设立的假设作出如下结论(表6)。 图3. 结构方程建模分析 Table 6 Results of hypothesis testin 假设 变量关系 检验结果 H1 APP中的系统质量会提升学生课堂的参与度。 不成立 H2 APP中的信息质量会提升学生课堂的参与度。 成立 H3 APP中的界面质量会提升学生课堂的参与度。 成立 H4 学生课堂的参与度会提高学生的学习绩效。 成立 表6. 假设关系检验结果