Использование воспринимается полезности Дэвис и простота в использовании инструменты для desision решений: подтверждающие и многогруппового инвариантности анализ

РЕЗЮМЕ

В качестве ключевых компонентов технологии Дэвиса принятии модели (ТАМ), воспринимаемая полезность и воспринимается легкость в использовании инструменты получили широкое признание среди членов общины MIS исследований в качестве инструмента для оценки применения информационных систем и прогнозирования их использованием. Несмотря на это широкое признание, ряд дополнительных исследований, перекрестной проверки дали противоречивые и неоднозначные результаты, которые не обеспечивают руководство для исследователей и практиков, которые могут использовать ТАМ для принятия решений. Использование образца 902 "первоначального воздействия" ответы, это исследование проводит: (1) подтверждающего факторного анализа для оценки надежности и достоверности исходных документов, предлагаемых Дэвис, и (2) анализ многогруппового инвариантности для оценки эквивалентности этих инструменты по подгруппам в зависимости от типа заявки, опыт работы с вычислительной и гендерные вопросы.

В отличие от смешанных результатов предварительного усилия перекрестной проверки, результаты этого исследования подтверждающих оказывать решительную поддержку валидности и надежности sixitem Дэвис воспринимается полезности и 6 повестки дня, легкость в использовании инструментов. Анализ многогруппового инвариантности предлагает полезность и удобство в использовании инструментов инвариантных истинной оценки в большинстве, но не во всех подгруппах. При заметных исключений для обработки текстов приложений и пользователей без предварительного вычислительные возможности, это исследование свидетельствует, что этот пункт-фактор нагрузки (правда оценки) инвариантны по электронной таблицы, базы данных и графических приложений. Последствия результатов для принятия управленческих решений рассматриваются.

ВВЕДЕНИЕ

Организационные инвестиции в информационные технологии для планирования, принятия решений и коммуникационных процессов рискованным. Для эффективного использования этой технологии, менеджеров, специалистов, и оперативные работники должны принимать заявления, научиться взаимодействовать непосредственно с аспектами и аппаратного обеспечения, и адаптировать технологии к их требованиям задачи. Понимание того, почему люди принимают или отвергают компьютеров оказалась одна из самых сложных вопросов в информационных системах научных исследований (Свонсон, 1988). Дэвис (1986) представил модель технологии принятия (ТАМ), чтобы объяснить и предсказать поведение использования компьютерной техники. ТАМ могут быть использованы для оценки системы в самом начале их развития, либо для оценки пользователем реакции системы на экспериментальной основе в преддверии решения о покупке (Davis, Bagozzi,

ТАМ утверждает, что два конкретных убеждений, воспринимаемая полезность и воспринимается простота в использовании, не может предсказать поведение компьютера принятия. Ощущаемая полезность определяется как субъективная вероятность будущих пользователей о том, что с помощью специального применения системы повысит свою эффективность работы в организационном контексте. Ощущаемая простота использования относится к степени, в которой потенциальный пользователь ожидает, что целевая система быть свободным от работы.

Ощущаемая полезность и удобство использования предназначены для достаточно общих детерминант на приемлемость для пользователя. Дэвис и др.. (1989) описал, как вера их множества, которые призваны быть легко обобщению различных компьютерных систем (приложений) и пользовательские населения. Они утверждали, что способность принимать надежные, хорошо сформированные меры детерминанты пользователь принятии на ранней стадии развития процесса (т. е. исходные данные воздействия) может иметь влияние на принятие системы, позволяя разработчикам выкорчевывают плохие системы, уточнить отдых , и в целом сократить риск родить готовых систем, которые получают отклонил пользователей.

Дэвис условии сильной теоретической основой для его предположительные полезность и удобство в использовании документа (ов) и используется строгая методика развития (Davis и др.., 1989; Дэвис, 1989). Инструменты воспринимаются и получили значительное внимание исследователи (Adams, Нельсон,

Если прибор надежен, его значение для практических решений и исследований значительно возрастает (Бежара, 1980; Горсуч, 1970). Прибор может считаться надежной, если его пункты имеют одинаковую смысл (т. е. равной нагрузки пункт-фактор или истинные оценки) по подгруппам и условия измерения. Стандартизированные инструменты должны обеспечить эквивалент (инвариантной) измерение, если сравнительные ведомости добиться существенного импорта. Без эквивалентной измерений, наблюдается множество различных групп в разных масштабах и, следовательно, не являются непосредственно сопоставимыми (Drasgow

Многие документы, особенно те, которые измеряют индивидуальные различия, групповые или контекста конкретного в том, как они работают. В обзоре, и критики документов MIS, Кленк (1992) утверждали, что там, где данные собираются со ссылкой на конкретные приложения, измерения инструмента эквивалентности (инвариантность) в различных приложениях или субпопуляции является важным вопросом. Таким образом, она призвала к многогруппового инвариантности исследования таких инструментов, как воспринимается полезности и простоты использования, в которых данные собираются в отношении конкретного приложения или технологии.

Многогруппового факторный анализ инвариантности может быть использована для проверки измерений эквивалентности документа. Подтверждающие факторный анализ позволяет более строгие испытания равенства или инвариантности измерения параметров (например, itemfactor нагрузок) между группами, чем это возможно при разведочных факторного анализа (Алвин

(1989) Дэвис воспринимается полезность и удобство в использовании инструментов обещание быть широко применяться во всех технологий и организаций, но их измерения эквивалентности не была испытана. Таким образом, мы мало знаем о надежности (например, измерения эквивалентности) этих документов. Использование выборки 902 респондентов, это исследование проводит первый подтверждающего факторного анализа для оценки валидности и надежности предлагаемых документов Дэвиса. Далее, многогруппового анализ факторного инвариантность, используемые для оценки эквивалентности измерения воспринимаемой полезности и простоты в использовании инструментов через тип приложения, уровень опыта и гендерные вопросы.

ОСНОВНОЙ ВОПРОС ИССЛЕДОВАНИЯ

Создает служить в качестве языка, через который теоретические идеи и результаты исследований переданы среди исследователей и практиков. Полезность построить определяется важность своей области, широта его применения, а добавленная стоимость по конструкции. Создает четко должны быть связаны с различными доменами в области обучения или имеющих важное значение для одного домена. Если построить в значение имеет ограниченный характер, оно не будет привлекать к себе внимание многих исследователей и практиков в этой области и, следовательно, не будет информировать будущих направлений научных исследований и практики в своей области. Многие, если не большинство, измерения масштабов разработан IS исследователей были предназначены для общего (например, применимых в самых различных ситуационных контекстах). Разработка инструментов для широкого применения увеличивается, в какой степени результаты исследований могут быть обобщены в других условиях. Это также облегчает возможность интерпретировать результаты как информирование полный объем теоретических знаний, чтобы, когда исследования направлены (Zmud, Сампсон, Риардон, Ленц,

Создание построить в течение действия населения не обеспечивает эквивалентности мер и строит по всей подгруппы. Когда работники и исследователи делают сравнение между средней оценки для групп респондентов, Подразумевается, что элементы такого масштаба строить имеют то же значение в каждой группе. Если данные из разных групп респондентов объединяются для изучения взаимосвязи между различными причинные факторы, а некоторые зависимой переменной, лежащие в основе предположения, что все переменные имеют тот же смысл всей подгруппы.

Практическое применение инструментов может зависеть от его надежности. Ограниченность во времени и скупость привлечь руководителей использовать единую шкалу измерения для оценки восприятия пользователей о полезности и простоты использования разнородных программных приложений. Если документ не соответствует требованиям, сравнение счетов между группами респондентов очень трудно, если не невозможно. Использование инструмента, размер которых отличается между подгруппами может привести к снижению управленческих решений или неправильный статистических выводов.

Zmud и др.. (1994) утверждал, что все документы можно рассматривать как находится на сплошной отражает степень, в которой построить связано с основанной на опыте контексте. Чем сильнее строить в связи с основанной на опыте, связи, тем больше обеспокоенность тем, что строить и связи могут взаимодействовать. Если значимое взаимодействие построить контекста присутствует пункт-фактор нагрузки или уникальность (ошибка) можно ожидать, различаются в зависимости от подгрупп или контекстах. Таким образом, контекст может, в частности, влияние построить в смысл и как он масштабируется. Смит, Кендалл, и Халин (1969) предложил, что измерение неэквивалентность может возникнуть в результате использования различных системах отсчета физическими лицами в различных ситуациях. Отсчета отдельных приносит несут по оценке применения формируется многими факторами, в том числе роль надежды на их поведение, их задача требованиям, или индивидуальные навыки и убеждения. Эти различные системы отсчета основаны на уникальный опыт жизни демографических категорий респондентов. Они также могут быть объяснены на опыте различия, основанные на задачи / работы контексте респондентов по типам приложений и условий измерений ..

Предыдущие исследования Перекрестная проверка

Предыдущие исследования с использованием этих документов ставят под сомнение модель данных припадке оригинальной модели измерений Дэвис (см. Рисунок 1) и построить действия отдельных предметов. Таблица 1 профили этих исследований с точки зрения объема выборки, тип данных, тип приложения, а также замечания и / или вопросов, поднятых в исследовании. Таблица 2 описывает пункты, рекомендованные б / у в каждом исследовании. Перекрестная проверка усилия взяли пробы пользователей существующих приложений, а не собирать данные от частных лиц, которые сообщают о своих убеждений / мнений после короткой и, возможно, их первых, воздействие применения. Люди, которые до применения конкретных опыт можно было бы ожидать имеют хорошо сформированные убеждения о приложении. Ли пользователи могут образовывать такие убеждения на основе лишь краткое воздействия является более проблематичным. Краткие данные воздействия имеют важное значение для оценки того, модель технологии принятия могут быть использованы для ранней оценки в процессе разработки или для оценки реакции пользователей на экспериментальной основе в преддверии решения о покупке.

Перекрестная проверка усилия были сосредоточены главным образом на "связь" приложений, таких как электронная почта, Vmail и коммутируемый доступ. Ограниченная перекрестной проверки данные за широко используются "для офисного пакета" приложений, таких как базы данных, электронные таблицы, презентации графики и обработки текстов. Предыдущие исследования были сосредоточены на одной заявки или анализ двух образцов в отдельности, а не объединения замечания по технологии или пользователь населения. Эта практика анализа каждого типа приложений по отдельности может отражать основные опасения, что оценки не могут быть сопоставимы между различными приложениями или пользователем характеристик. В некоторых исследованиях сообщалось мужчин и женщин и конкретных приложений опыта, но они не анализировали данные по этим категориям. Ни одно из исследований, сообщили респондентов предварительного общего с компьютером (например, общий опыт работы с вычислительной, а не опыт работы с конкретным заявлением о). План дополнительных исследований перекрестной проверки (см. таблицу 2) имеет дали противоречивые и неоднозначные результаты исследования с каждой рекомендации, что различные вопросы были использованы / ликвидированы (Adams и др.., 1992; Чин

Среди 6 простоту использования предметов, только два (Эл и E6) были рекомендованы и б / у во всех кросс-валидации исследований. Каждое из этих исследований, объяснить проблемы измерения различных пунктов, полагая, что результаты могут быть образцом конкретного. Результаты структурной модели также были двусмысленными (Chin

С исключением подбородка и Тодд (1995), большинство из этих перекрестной проверки исследования использовались образцы считаются малыми по подтверждающего факторного анализа. Харрис и Schaubroeck (1990) предложил минимальной выборке в размере 100 для подтверждающего анализа, но рекомендовал образец размером не менее 200. Размер буфера 67 или менее, были использованы для перекрестной проверки графики, обработки текстов и электронных таблиц, которые широко используются в бизнесе.

Некоторые из этих перекрестной проверки исследования изменения исходной модели измерений Дэвис, используя данные стратегию вместо гипотез и тестирование альтернативных моделей априорных измерений. Вопрос о капитализации на случай должен быть интерес, когда данные изменения модели выполняются (МакКаллэм, Roznowski,

Существует также значительные разногласия относительно надежности или измерения эквивалентности (инвариантность) воспринимаемой полезности и простоты в использовании инструментов. Сегарс и Гровер (1993) выразили сомнение в целесообразности применения этих документов для проведения сравнений. Они предупредили, что "нет абсолютной меры для этих конструкций существующие в различных технологических и организационных контекстах" (стр. 525). Subramanian (1994) не согласен. В ходе исследования 2 приложения 2 организации, он обнаружил, что воспринимается полезность и удобство в использовании конструкции были надежные и пришел к выводу, что IS исследователи могут использовать эти инструменты в той или иной технологических и организационных условиях. Тем не менее, в Subramanian выборки и применения разнообразия были ограничены, запрещающие его выводов является окончательным. Таким образом, мы мало знаем о надежности (например, измерения эквивалентности) из этих документов, и это незнание ограничивает полезность этих инструментов для научных исследований и практических решений.

Инвариантность гипотез

Если ожидаемая полезность и удобство в использовании инструменты, которые будут использоваться для сопоставления различных приложений и групп пользователей, населения, документы должны быть инвариантны по типу приложения или технологии, общий уровень опыта пользователей с компьютерами, а также мужчин и женщин. Есть априорных оснований подозревать, что вариации в тип приложения, общий опыт работы с компьютерами, а также могут влиять на пол кадра пользователя ведения и, таким образом, смысл или расширения воспринимаемой полезности или легкости в использовании элементов.

Пакеты программ инструменты, которые используются для целей / задач конечного пользователя. Понятие "полезность" подразумевает цели. Приложения могут рассматриваться в качестве "полезной", если они вносят вклад в достижение цели конечного пользователя, и "простой в использовании", если усилия, необходимого для использования данного приложения скромный относительно системы конечного пользователя ведения. Гудхью (1992) упомянутые цели, задачи конечного пользователя в. Он утверждал, что характеристики задания (через системы задач подходят) оценки влияния пользователей.

Четыре вида приложений широко используется практически во всех личных пакет программного обеспечения производительности: электронные таблицы, текстовые процессоры, базы данных и графики. Эти приложения используются для различных целей (например, задач): анализ данных, письмо, запрос / отчетности, а также презентация подготовки, соответственно. Они также отличаются усилий требуется для использования приложения. Цель применения или ее сравнительных преимуществ (например, относительная усилий по сравнению с альтернативными средствами совещание целевой пользователь требованиям) может повлиять на кадр пользователя полномочий для реагирования на "полезность" или "простота использования" элементов. "Полезность" или "простота использования" не может быть такое же значение для таблицы пользователя, как он это делает пользователь подготовке графического оформления. Например, в графических приложениях, возможность выбирать цветовые схемы и менять их легко может быть неявной критерии для оценки полезности или легкости использования. критерии таблицу пользователя может уделять больше внимания применению формулы и манипуляции, чем выбор цвета. Предыдущие исследования перекрестной проверки были тщательно проанализировать ответы отдельно для каждого типа приложений, неявно предполагая, что могут возникнуть трудности сравнения результатов. Это позволяет предположить, следующие гипотезы:.

HI-U: воспринимается полезности инструмент инвариантной по обработки текста, графики, базы данных и электронные таблицы.

HI-E: Впечатление легкости в использовании инструмент инвариантной по обработки текста, графики, базы данных и электронные таблицы. Конечные пользователи отличаются друг от друга в их общий опыт работы с компьютерами. Пользователи с компьютером не могут испытывать трудности в формировании мнения о полезности применения или удобство использования. Они не имеют опыта в другие приложения, которые могут обеспечить сравнения. После непродолжительной экспозиции, по их мнению, отношения к конкретному приложению может быть неполной (то есть, в стадии формирования).

Опытные пользователи могут ожидается, будет иметь отсчета, которая основывается на более обширный опыт вычислений. Скорее всего, они пытались большее число, и, возможно, лучше, пакетов программного обеспечения, а также изучить более широкий диапазон функциональных возможностей в рамках одного пакета программного обеспечения. Таким образом, они могут иметь более высокие стандарты новичков или неопытных пользователей для оценки полезности или легкости использования.

Некоторые исследователи полагают, что уровень опыта пользователей, возможно, сказывается на их системе отсчета. Адамс и др.. (1992) обсуждали, как пользователь представления о легкости в использовании и полезности конструкции может меняться с уровня пользователя, опыт работы с компьютерами. Igbaria и др.. (1995) обнаружили, что уровень вычислительной опыт значительное прямое воздействие на восприятие полезности и простоты использования. Исследования компьютерных интерфейсов позволяет предположить, что новички предпочитают прямые интерфейсы манипуляции (иконки), тогда как опытные пользователи предпочитают интерфейс командной строки (Bailey, 1982; Дикс, Финлей Abowd,

H2-U: воспринимается полезности инструмент инвариантных различных пользователей без предварительного опыта вычислительных, новичков и опытных пользователей.

H2-E: Впечатление легкости в использовании инструмент инвариантных различных пользователей без предварительного опыта вычислительных, новичков и опытных пользователей.

В области социальных наук, пол был широко изучен в качестве ключевых демографических факторов, который влияет на один или ориентация системы отсчета к явлениям (Eagly, 1987). Eagly утверждал, что разделение труда между полами формы гендерные роли таким образом, что женщины должны вести себя относительно общинами (например, заботясь о благе других людей) и мужчин относительно agentically (например, показывая компетенции, целевой направленности, институция). Как и мужчины и женщины ответить на эти социальные ожидания и разыгрывать свои роли, они развивают гендерного навыков и убеждений (например, системы отсчета). Таким образом, роли мужчин и женщин может быть одним из определяющих факторов кадра респондента ведения оценки полезности или простоте использования, в результате чего неэквивалентных масштабах, которые не могут быть сопоставлены.

Self-эффективность является одним из убеждения, которые составляют каркас человека ведения (Бандура, 1977, 1982). Self-эффективность, является самооценка 1 способность выполнять задачи успешно. Компьютерные самоэффективности является индивидуальная самооценка его или ее способности выполнять задачи компьютера. Миура (1984) сообщили, что мужчины сообщают о значительно выше компьютер самоэффективности (т. е. выше сам сообщил компьютер компетенции), чем женщины. Компьютерные самоэффективности и воспринимается простота в использовании подобных концепций (Davis, 1989), но они имеют разные единицы анализа (по сравнению с отдельным приложением). Гендерные различия в компьютер самоэффективность можно ожидать, что влияет на восприятие человека полезности применения и, особенно, его простота в использовании. Это позволяет предположить, следующие гипотезы:

H3-U: воспринимается полезности инструмент инвариантной по признаку пола.

H3-E: Впечатление легкости в использовании инструмент инвариантной по признаку пола.

Литературы MIS обеспечивает значительную мотивацию для проверки этих гипотез. Некоторые исследования выявили, что женщины имеют значительно меньше, позитивного отношения / мнения по отношению к вычислительной чем среди мужчин (Dambrot, Уоткинс-Малек, Силлинг, Маршалл,

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основной вопрос при оценке функциональной эквивалентности инструмент: Есть ли комплекс мер, связанных с набором базовых конструкций таким же образом и в той же степени, в нескольких группах (Cole

Второй вопрос в оценке функциональной эквивалентности, является ли меры связаны с набором основных конструкций в той же степени в разных подгруппах (т.е. эквивалентных нагрузки пункт-фактор или истинные оценки). Меры с инвариантной истинной оценки (но различных ошибок) называют надежной и тау-эквивалента (Боллен, 1989). Тау-эквивалентности предположить, когда эффект размеры в сравнении между группами, как в MANOVA. Равенства пункта фактор нагрузок минимальным условием для факторного инвариантности. Если это условие не выполняется, конструкции имеют различные значения по группам и испытания другие параметры измерений могут быть лишены смысла. Существенные различия в пункт-фактор нагрузки между группами, свидетельствуют о том, что предполагаемые полезность и удобство в использовании конструкции должны быть расширены по-разному для проблемных групп, а также сравнение между группами, которые трудно, если не невозможно.

Менее важным вопросом в функциональной эквивалентности сопоставимости безотказной работы всей группы. Наблюдаемые баллы, которые имеют одинаковую ошибки (а также в качестве эквивалента истинной оценки) называются полностью эквивалентны. Полный эквивалентности между подгруппами не требуется MANOVA, но сильно разрозненных безотказной работы между группами, предполагает, что полезность инструмент для учета истинной дисперсии построить ограничено в один или несколько подгрупп.

Образец

Для того, чтобы оценить точно инвариантности воспринимается полезности и easeof использования инструментов, широкому кругу вопросов, представляющих различные фоны, демографии, образования, и опыт были обследованы в лаборатории эксперимент, чтобы проверить модель технологии принятия. Выборка составила студентов во вступительном бакалавриату Тема в области информационных систем в двух крупных западных и Среднем Западе университеты. Курсы являются частью основной программы требуется от всех студентов, изучающих бизнес и включены сечение специальностям, включая маркетинг, менеджмент, финансы, экономика, администрацией гостиницы, человеческих ресурсов / промышленного менеджмента, бухгалтерского учета и управления информационными системами. Студент населения поступил в каждом учреждении включают значительную часть нетрадиционных студентов (около 25%) с опытом работы.

Демографическим аспектам включены типа приложения (электронные таблицы, базы данных, текстовый или графика), опыта работы с компьютерами в целом (без опыта, начинающий или опытный), а также пол (мужской, женский). Ряд замечаний по демографической размер варьируется в зависимости от ответчика упущения. Из 902 ответов, 244 были таблицы, базы данных были 156, 292 были обработки текстов, а 210 были графики. Для 581 ответов на общие вопросы предварительного вычислительные возможности, 105 категории себя как "отсутствие опыта", 244 как "новички", а 232, как "опытные". Для пола, 355 были женщины и 371 мужчины.

Экспериментальное лечение

Студенты были переданы заявление, с которым они ранее не applicationspecific опыт. Затем они были сгруппированы по установленного приложения и представлена краткая (1 час) демонстрация программного обеспечения. Во время демонстрации студентов подвергались спектр функций возможно посредством использования приложения. Тем не пустили на использование программного обеспечения во время демонстрации. Исследователи хотели убедиться, что все предметы были сосредоточены на функциональность была представлена, а не "играть" с программным обеспечением. Студенты были проинструктированы, что приложения могут быть использованы для завершения требования в последующих курсов, а также в их будущей среды занятости. Сразу же после этой демонстрации, субъекты получили еще один короткий (один-полтора часа) периоде, испытывать их применения установленных для себя в практической основе. В течение этого времени субъектов позволили сделать любой тип экспериментов они того пожелают. Нет отводилась, потому что: (1) типов приложений были разные, и (2) ученые не хотят темы, которые считают, что они "не", чтобы завершить любой поставленной задачи. После завершения этого практические сессии, воспринимаемая полезность / простота использования вопросников вводили.

Эти данные представляют собой "первоначального воздействия" ответы, в которых пользователь не имеет предыдущего применения конкретных опыт работы с программным продуктом. Таким образом, эксперимент в лаборатории моделирования раннего развития или prepurchase суда контексте, для которых модель технологии принятия был разработан (Davis и др.., 1989). Благоприятные психометрических свойств в условиях сравнительно короткий начальный экспозиции будет поощрение относительно использования их в качестве индикаторов раннего предупреждения пользователей акцепта (Гинзбург, 1981).

Исследователи считают, что выводы, основанные на данных студентов могут быть использованы для референтной совокупности хозяйственных респондентов, участвующих в раннем развитии или prepurchase решения для приложений офисного пакета. Гудхью (1992) утверждал, что система, задачи, индивидуальных особенностей, организационные особенности и убеждения относительно ожидаемых последствий использования влияние пользователь оценки систем. Студенческие данные могут быть перенесены, поскольку они используют тот же офисный пакет приложений, бизнес-респондентов, и они используют их для тех же целей: для хранения, извлечения и анализа данных, подготовки презентаций и писать бумаги. Приложений офисного пакета являются общими задачами. Таким образом, система и задачи характеристики будут аналогичны. Организационные характеристики должны быть менее важно в этих общих офисных задач.

2 групп респондентов перекрытия и слиться с течением времени. Они перекрытия, потому что многие студенты в образце (т. е. примерно 25%) являются нетрадиционными и иметь по крайней мере, некоторые делового опыта. Они сливаются с течением времени, так как бизнес сегодняшние студенты стали бизнеса завтрашнего респондентов. Это означает, что индивидуальные особенности бизнеса респонденты могут отставать от населения бизнес студент, но две группы должны иметь много индивидуальных общие характеристики. Сегодняшние студенты, может быть неопытным. Этот опыт может ограничить обобщения, особенно при проведении испытаний с участием Необобщенный приложения (например, специализированного программного обеспечения, используемого в конкретном бизнесе). Если заявка общих (например, офисными приложениями и кресла), можно было бы ожидать студентов представления о ожидаемые последствия применения быть сопоставимы с бизнес-респондентов, которые также дали краткое prepurchase воздействия аналогичный пакет программного обеспечения, используемого для тех же общих задач. Чтобы обеспечить это, студенты сказали, что приложения могут быть использованы для завершения требования в последующих курсов, а также в их будущей среды занятости.

Использование бизнес-студентов в лабораторных условиях позволил ученым контролировать первоначального воздействия, гарантируя равномерное лечения. Он также позволил ученым контролировать типы приложений изучены. Существует прецедент использования студент ответов для проверки этих документа (ов). Для разработки этих документов, Дэвис (1989) использовали студентов в лабораторных условиях по той же причине (например, чтобы получить ответы на основе краткого первоначального контакта с целевой системы). И наконец, учитывая большие размеры образца, необходимые для анализа инвариантности, использование предметов студент был рассмотрен практической необходимости (например, проблемы с доступом, времени и контроля лечения было бы трудно получить большое число первоначальных респондентов облучения от коммерческих организаций) .

Измерение Модель

Инвариантность анализ требует предварительного спецификации модели измерений. Из-за небольшого размера выборки, использованный в предыдущем перекрестной проверки, исследования, их противоречивых рекомендаций, и проблема капитализации на случай, исследователи считают, что оригинальная модель измерения предложенный Дэвис не было, а тем не менее, получают должной оценки. Таким образом, оригинальная модель измерения Дэвис (все 12 пунктов на схеме изображен на рисунке 1) был использован в этом исследовании. Пункт формат и масштабы такие же, как те, что используются Дэвис (см. таблицу 2).

Методы анализа, подтверждающий

Подтверждающие факторный анализ был проведен с использованием LISREL VIII (Joreskog

Поскольку ни одна статистика общепризнанных как показатель адекватности модели, наша интерпретация результатов подчеркивает основные вопросы, практические соображения, а также ряд мер соответствия. Хотя хи-квадрат статистика глобальной проверкой способности модели, чтобы воспроизвести выборочная дисперсия / ковариационная матрица, она чувствительна к размеру выборки и отклонения от нормальности многомерных (Боллен, 1989). Таким образом, хи-квадрат статистики следует интерпретировать с осторожностью (Joreskog

Fit индексы были разработаны с целью определения степени соответствия между моделью и данных (то есть, является ли разница и ковариации в данных приходится на модель). Уитон (1987) предположил, что это разумно представить ряд мер нужным. Это научно-исследовательские доклады CFI (Бентлер, 1990) и NNFI (Бентлер

CFI нормированное относительный показатель нецентральности. По этим оценкам каждый нецентральности параметра, разница между ее T статистики и соответствующих степеней свободы. Такер-Льюис индекс (Tucker

CFI и NNFI индексы используются, потому что они, как правило, затрагивает в размер выборки. Медскер, Вильямса и Holahan (1994) рекомендовал индекс CFI как наилучшее приближение населения значение для одной модели. Марш, Балла, и Макдональд (1988) сообщили, что NNFI также в целом по затрагивает размера выборки; это полезно для ситуаций, в которых скупости типа индекса необходимо для учета количества оцениваемых параметров в модели (Медскер и др. .). Хорошее облегающие модели, как правило выход подходят индексы по меньшей мере 0,90, то есть, только относительно небольшое количество разница остается невыясненным в рамках модели (Бентлер

В подтверждающего факторного анализа факторов нагрузки можно рассматривать как коэффициенты регрессии в регрессии наблюдаемых переменных на скрытых переменных. Item-фактор нагрузки, оценки достоверности наблюдаемых величин (элементов). Чем больше коэффициент нагрузки и коэффициенты, по сравнению с их стандартные ошибки и выразили соответствующим т-значения, тем сильнее доказательств того, что измеряемые переменные представляют собой основные конструкции (Боллен, 1989). Полностью стандартизированной нагрузки коэффициент выше 0,70 содержать более черту разница, чем дисперсия ошибок. Таким образом, в этом исследовании, пункты с погрузкой выше 0,70 будет считаться хорошим построить действия. Подтверждающие факторный анализ также позволяет оценить надежность отдельных элементов. Доля дисперсии (R-квадрат) в наблюдаемых переменных, приходится на скрытые факторами, влияющими на них могут быть использованы для оценки достоверности наблюдаемых величин (элементов). Элементы с R-квадрат значений выше 0,50 будет считаться хорошей надежности.

Методы анализа инвариантности

Подтверждающие факторного анализа (CFA) модели факторного инвариантности (Марш, 1987, 1994) позволяют проверить явно структуры модели измерения или его отдельные параметры эквивалентности между подгруппами или условий. При параллельной информация для более чем одной группы, CFA обеспечивает особенно серьезным испытанием эквивалентности решений по нескольким группам. Исследователь может соответствовать субъекту данных ограничений, что любой из параметров, любой набор параметров, или все параметры равны по нескольким группам.

Испытания факторного инвариантности нескольких групп связаны иерархической упорядоченности вложенных моделей. Любые две модели вложенных до тех пор, как набор параметров оценивается в более строгие модели является подмножеством параметров оценивается в менее ограничительный характер модели. Бентлер (1990) и Бентлер и Бонне (1980) отметили полезность тестирования ряда вложенных моделей Mo, Mi ..., ... Mk, ..., в котором г-жа Мо подходящем определении нулевой модели, мс насыщенная модель с DF = 0, и Ми и Mk модели с положительной д средней сложности. Когда одна модель является подмножеством другого более крупная модель, разница между двумя моделями может быть проверена путем вычитания 2 хи-квадрат значений и тестирования этой стоимости по отношению к критическому значению связаны с разницей в степени свободы (Бентлер

Этот критерий хи-квадрат является очень мощной и, в случае гипотезы равной нагрузки фактор или ошибки условиях не отклонено, оно обеспечивает сильную поддержку, что наблюдаемые различия между подгруппами в параметрах из-за случайно (Марш, 1987). Если хи-квадрат, разница существенная, субъективные индексы подгонки рассмотрел чтобы узнать, сколько они не отказываются как инвариантность ограничений не накладывается. Малый снижение субъективной индексы подходят предполагает, что различия в факторных нагрузках или ошибка условия не являются существенными и маловероятно, что эффект интерпретации результатов исследований.

Для оценки того, модели данных, значительно уменьшается подходят как инвариантность параметры вводятся, исследователи будут изучать изменения в CFI, NNFI и целевой коэффициент. Целевой коэффициент (Марш, 1987) является мерой способности инвариантности модели с ограничениями для объяснения ковариации по сравнению с соответствующим модели без ограничений инвариантности. Она определяется как (N-/ (N-U), где N, I и U являются хи-квадрат для модели нулевого (N), модели с ограничениями инвариантности () и соответствующая модель без каких-либо ограничений инвариантности ( U). Таким образом, целевой коэффициент позволяет оценить доли разница объясняется не инвариантности модели, которую можно объяснить ограничениями (вложенные) модели (Марш

Последовательность анализа инвариантности

Иерархической последовательности начинается с наименее ограничительных модель, в которой только форма модели структуры основных средств и подвижная параметры-инвариантной для разных групп. Эта первоначальная модель базового уровня "полностью неинвариантных" в том смысле, что Есть не между группами инвариантности ограничения на расчетных параметров (например, "не инвариантность" модели). Экспертиза добра "подгонки" и параметров оценки в рамках подгрупп имеет важное значение для оценки проблемы однородный или концептуальной эквивалентности и указанием, когда это, если угодно, модель не достичь "подходящими".

Это базовая модель обеспечивает основу для сопоставления всех последующих моделей в инвариантности иерархии. Если он не в состоянии соответствовать данным, ни один из более ограничительный характер модели в иерархии смогут это сделать (Марш, 1994). Тот факт, что базовая модель для определенной подгруппы для достижения "подходящими", или по крайней мере адекватного нужным, на субъективные индексы подходят может исключать любых дальнейших испытаний с участием этого инвариантности подгруппы (Боллен, 1989). Бедные вписывается в подгруппе предположить, что этот документ не может измерить явления адекватно в этой подгруппе, и новый документ или измерения модели, возможно, придется быть разработаны.

Далее, эквивалентность фактор нагрузки по группам в каждом измерении был испытан (например, тау-эквивалентности). При оценке модели измерения, основной проблемой, как правило ли каждый элемент является хорошим показателем ее скрытой построить. Факторные нагрузки рассматриваются первых, потому что эквивалентность фактором нагрузки является минимальным условием для "Факториал-инвариантности". Боллен (1989) отметил, что равенство фактор нагрузки, как правило, более высокий приоритет, чем равенства других параметров. Бентлер (1988) предложил для тестирования первой инвариантности фактор нагрузки, потому что без такой инвариантности, то было бы трудно утверждать, что факторы, такие же. Если эти факторы не то же самое, может быть бессмысленным для проверки неизменности остальных параметров. Чтобы проверить равной нагрузки фактор, равный загрузки пункт-сдерживающего фактора, был добавлен к базовой модели, создание вложенных или более ограничительными, модель, которая является подмножеством базовая модель. Таким образом, хи-квадрат, различия между этими моделями вложенных обеспечить проверку гипотез равной нагрузки пункт-фактора.

Наконец, исследователи тестирование на полную эквивалентность (равной нагрузки фактор и ошибки выражении) модель измерения по группам в каждом измерении. Это вложенных или более ограничительными, модель также является подмножеством базовая модель. Таким образом, хи-квадрат, различия между этими вложенные модели обеспечивают испытания полной эквивалентности.

РЕЗУЛЬТАТЫ

Проведение подтверждающего факторного анализа, исследователи рассмотрели модель данных форме и оценки параметров для всей выборки (n = 902). Во всей выборке, предположили измерения модель хи-квадрат 599,69 на 53 степеней свободы (р = 0,0000). Субъективные индексы подходят свидетельствуют о хорошем подходят: 0,94 и 0,95 для NNFI и CFI, соответственно. Результаты показывают, что модель измерения надлежащим образом указано, правильное решение получено, и решение подходит по всей выборке хорошо.

Оценки параметров и полностью стандартизированной оценки параметра для всей выборки из 902 респондентов приведены в Таблице 3. Полностью стандартизированных пункт-фактор нагрузки, высокая (выше 0,70) и значительным, о чем свидетельствует их Т-значения. Все предметы были надежность оценки (R-квадрат), выше 0,50, что указывает хорошую надежность. Таким образом, все шесть оригинальных воспринимается Дэвиса пунктов полезности и все шесть его простота в использовании элементов достоверных и надежных мер по их теоретические конструкции. Из всех пунктов, пункт Е4 была самой низкой загрузки фактор и Rsquare оценки, однако эти оценки были еще выше 0,70 и 0,50 критерии для хорошего достоверности и надежности, соответственно.

Исследователи провели анализ подгрупп посадки модели данных. Для каждого из 9 подгрупп В таблице 4 представлены хи-квадрат статистики, р-значения, а также субъективное добро "подгонки показателей. Правильное решение было получено для каждой подгруппы. Хотя каждая группа имеет значительное хи-квадрат, 7 из 9 подгрупп (электронные таблицы, базы данных, графика, новичков, опытных пользователей, женщин и мужчин) имеют CFI и NNFI оценки выше 0,90, что свидетельствует "хорошие" модели данных нужным. По субъективным индексов нужным, текстопроцессорного подгруппа не достигает подходящими моделями данных, но его CFI (0,88) и NNFI (0,86) оценки можно считать "адекватным" нужным. По субъективным индексов нужным, не-опыт группы бедных подходят модели данных (CFI = 0,79, = 0,74 NNFI). Эти результаты модели данных подходят предположить, что исследователи должны быть осторожны при использовании предполагаемой полезности и easeof использовании инструментов для пользователей, обработка текстов, и особенно осторожны, если в образце содержатся пользователей без предварительного опыта вычислений.

Даже для 7 групп, которые имеют хорошие модели, пригодной данных, эти результаты показывают, что ту же схему оценки параметров может соответствовать данным из каждой группы, а не что эти оценки параметров взять на себя же, или даже аналогичные значения для различных групп населения. Чтобы проверить прибор для тау-эквивалентности (равной нагрузки фактор или истинной оценки) и полной эквивалентности (равной нагрузки фактор и ошибки выражении) по типу применения, уровень опыта, и пола, исследователи провели анализ многогруппового инвариантности.

Потому обработки текстов и не-опыт подгруппы не было подходящих моделей данных, исследователи провели первые инвариантности анализа этих подгрупп, а затем включить повторил анализ с ними исключены. Таким образом, инвариантность анализ по типам применения была запущена для 4 групп (в том числе обработки текста) и 3 групп (без текстового процессора группа). Данная работа была проанализирована в аналогичным образом: инвариантность анализ был проведен для модели 3-группа (без опыта, новичок, опытный) и две группы моделей, опуская не-опыт группы.

Инвариантности анализ по типам приложений, уровень опыта, и женщин, содержится в таблице Сб, 5b, и Sc, соответственно. Инвариантности анализа (см. таблицу 5) сообщает хи-квадрат, и степеней свободы для равного модель модель (модель 1). Равные модели шаблона хи-квадрат, и степеней свободы исходных данных или точки для сравнения последующих хи-квадрат испытания вложенных моделей. Для каждого вложенного модель, которая накладывает ограничения инвариантности (т. е. модели 2-U, 2-E, 3-U, 3-E, и 4), Таблица 5 докладов изменения в хи-квадрат от модели 1, изменения в градусах в свобода от модели 1, а соответствующие р-значение для теста эквивалентных параметров по группам (например, тау-эквивалентности и полной эквивалентности). Несущественный р-значения означают гипотеза равных параметрах не отвергается. Таблица 5 также сообщает, 3 субъективные индексы Fit (NNFI, CFI, а цель коэффициента). Малый уменьшается в этих субъективных индексы подходят предположить, что различия в факторных нагрузках или ошибка условиях между подгруппами не являются существенными.

Инвариантность анализ по видам применения Таблица 5а представлены результаты для инвариантности анализ по типам приложений. Статистическая значимость различий в хи-квадрат для двух вложенных моделей могут быть оценены по сравнению с разницей в степени свободы для двух моделей. Использование 4 группы, инвариантность анализ по типам использования (модель 2-U) показывает, что сдерживающим фактором нагрузки на 6 пунктов воспринимаемой полезности документ, который будет равных по подгруппам в результате изменений в хи-квадрат 32 на 15 градусов свободы (значительное СПС = 0,0064), отвергнув предположение, что полезность фактора нагрузки эквивалентны по электронной таблицы, базы данных, обработка текстов, графических приложений. Холдинг пункт-фактор нагрузки инвариант для 6 воспринимается простота назначения (модель 2-E) показал изменения в хи-квадрат 18 на 15 степеней свободы, таким образом, гипотеза инвариантных нагрузки фактор не был отклонен ( р = 0,2626). За четыре подгруппы, эти результаты показывают, что легкость в использовании инструмент тау-эквивалентных в различных приложениях и полезность инструмента нет.

Для воспринимается полезности документа, NNFI, CFI, а также контрольные коэффициент оценки для модели 2-U можно сравнить модель 1 в указании того, как существенные изменения в модель данных подгонки от проведения фактор нагрузки инвариант. NNFI и CFI оценки не меняются от модели 1 и модели 2-U. Целевой коэффициент оценка показывает, что модель 2-У 0,9966 же эффективным, как модель 1 в объяснении ковариации в выборке данных. Таким образом, разница между подгруппами в факторных нагрузок для воспринимается полезности инструментом является статистически значимым, но не представляется существенным.

Полный эквивалентности была проверена путем проведения как фактор нагрузки и ошибок условия для инвариантных воспринимается полезности (модель 3-U) и легкость в использовании (модель 3-E) документов. За 33 степеней свободы, модели 3-U и 3-E произошли изменения в chisquare 293 (р = 0,0000) и 215 (р = 0,0000), соответственно. Таким образом, гипотеза о полной эквивалентности отказано в обоих документов.

Модель 4 оценивает изменения в посадки показатели и изменения в хи-квадрат от базовой модели, когда все параметры модели измерений на рисунке 1 проводятся инвариантной в различных приложениях. Изменения в хи-квадрат (637) для 75 степеней свободы достоверны (р = 0,0000). NNFI и CFI индексы изменились с 0,91 и 0,92 в модели 1, 0,88 и 0,87 в модели 4, соответственно. Таким образом, используя эквивалентные модели измерения, а не равные модели картина ухудшается подходят ниже, чем требуется для хорошо подходят. Целевой коэффициент Модель 4 показывает, что полностью ограничения модели 0,9320 же эффективным, как модель 1 по разъяснению ковариации в выборке данных.

Эта инвариантность анализ по типам заявление было переделано со словом обработки ответов исключены (например, 3 группы), чтобы увидеть, если группа обработки текста в "адекватные", а не "хорошие" модели данных подходят объяснить существенные различия в фактор нагрузки найти в 4-группового анализа. Результаты (см. табл Sa, Три-групп анализ по типам приложений, модель 2-U) показывают, что при обработке слова подгруппа исключено, гипотеза о равной загрузке фактор воспринимается полезности документ не отвергается (р = 0,1320) .

Анализ инвариантности по предварительному Генеральной Опыт с вычислительным

Результаты для инвариантности анализа опыта работы с вычислительной приведены в таблице Sb. Результаты показывают, что легкость в использовании инструмент tauequivalent и полностью эквивалентны (СПС =. OS) через три группы: без опыта, начинающие, и опытные, но полезность инструмента только тау-эквивалентных по начинающих и опытных пользователей. В модели 3-группа, NNFI не уменьшается, как равные ограничения загрузки фактор накладывается на предполагаемой полезности инструмента. CFI только изменяется от 0,93 до 0,92, а коэффициент целевой модели 2-U является высоким (0,9949), что предполагает, что различия в фактор нагрузки являются статистически значимыми, но, возможно, в зависимости от цели исследователя или, принимающему решение , не являются существенными.

Исключение из группы не-опыт повышает добротность посадки оценки для модели 4 о чем свидетельствует NNFI, CFI, а также контрольные оценки коэффициента перехода от 0,91, 0,90, и 0,9638 до 0,94, 0,94, и. 9894, соответственно. Эти результаты и бедными подходит модель данных для не-подгруппа опыт показывают, что исследователи должны быть осторожны при обследовании пользователей без предварительного опыта вычислений. Оценки полезности для пользователей, без предыдущего опыта вычислительных могут находиться в разном масштабе и, таким образом, напрямую не сопоставимы.

Инвариантность анализ с разбивкой по полу

Результаты анализа инвариантности по признаку пола представлены в таблице 5, c. Tauequivalency гипотеза была отвергнута для удобства в использовании инструмент (р = 0,0156), но не для пользы инструмент (р = 0,1089). Гипотеза полной эквивалентности было отклонено как для простоты использования (р = 0,0000) и полезность (р = 0,0032). Хотя эти результаты показывают, что существенно влияет на пол отсчета, в которой простота использования оценивается, существуют доказательства того, что это значение из-за больших размеров выборки подгруппы.

Измерение различия по признаку пола не являются существенными. Оценка NNFI остается на 0,93 для модели с 1 по 4 модели и оценка CFI остается на 0,94 для всех моделей, кроме модели 4 (CFI = 0,93). Целевой коэффициент остается выше 0,99 для модели 3-U и 3-E и падает не ниже 0,9839 за вполне инвариантная модель (модель 4).

ПОСЛЕДСТВИЯ ДЛЯ ИССЛЕДОВАНИЯ И принятия управленческих решений

Это исследование имело две цели. Во-первых, с использованием выборки "первоначального воздействия" респондентов, исследователи пытались рассмотреть противоречивые и двусмысленные выводы, содержащиеся в предыдущих исследованиях перекрестной проверки. В общей выборке 902 респондентов, оригинальная модель измерения Дэвиса достигнуты хорошие модели данных подходят как свидетельствует субъективные индексы нужным. Кроме того, все шесть пунктов полезности масштаба, и все шесть пунктов простоту использования масштабе были хорошие построить валидности и надежности. Это резко контрастирует с предварительного исследования, в которых устранены пунктов, но не согласен на какие пункты должны быть отброшены (Адамс и др.., 1992; Сегарс

Эти результаты имеют важное значение для как модель технологии принятия используется в процессе принятия решений. Они показывают, что люди могут развивать хорошо сформировавшимися убеждениями о пользе и легкости в использовании только после краткого первоначального воздействия. Таким образом, модель принятия технологии могут быть использованы как это предлагается в Дэвиса. (1989) для prepurchase решения или ранней оценки решений в процессе разработки систем, в которых пользователи не имеют конкретного приложения опыта. Оба опытных и начинающих пользователей компьютера может быть хорошо сформировавшимися убеждениями о пользе и простоте использования. Таким образом, управление не нужно полагаться только на опытных пользователей и экспертов. Люди, которые имеют лишь ограниченный общий опыт работы с компьютерами и считают себя новички могут оценить координационных приложения после краткого первоначального воздействия.

Вторая цель заключалась в оценке инвариантности оригинальные инструменты Дэвиса по трем показателям: тип приложения, уровень опыта с компьютерами в целом, и мужчин и женщин. В таблице 6 (см. колонки 1

Инвариантность Простота использования инструмента

Это исследование предоставило данные, что легкость в использовании инструмент тау-эквивалентных по типу применения и уровня подготовки. Гипотеза tauequivalency от пола была отклонена, что свидетельствует статистически значимым, но не обязательно существенные различия в истинной оценки. Оба мужчины и женщины подгруппы были подходящими моделями данных. Из практических решений точки зрения, данные свидетельствуют о том, что масштаб различия несущественны. Для большинства практических целей, менеджеры могут сделать сравнение между мужчинами и женщинами респондентов. Это указано в таблице 6, разделив имена групп (например, отдельные мужские и женские коробки). Ящики сделаны смежных бы отметить, что для большинства практических целей принятия решений, оценки являются сопоставимыми.

Респондентов-женщин несколько ниже пункт-фактор нагрузки или истинные оценки, чем мужчины. Эта разница невелика, но последовательной во всех шести простота назначения. Все шесть пунктов имеют доступа к приемлемым нагрузки для обоих полов. Это означает, что простота использования Аналогичный смысл имеет в обоих полов, но масштабы немного отличаются. За тот же уровень скрытой переменной (удобство использования), женщин доклад немного ниже оценки, чем мужчины.

Лица, принимающие решения, не следует чрезмерно значение отчетности женщин несколько ниже, легкость в использовании оценки, чем мужчины. Если разница не является достаточно большим, чтобы иметь практическое значение в процессе принятия решений, она может быть только артефакт измерения. Подразумевается, что женщины должны быть обучены и поддерживает те же способы, что и мужчины, если только для конкретного приложения, то можно обнаружить существенные различия в достаточной простоте использования оценки заслуживает дифференцированного подхода.

Этот вывод неэквивалентности легкость в использовании инструмент от пола, является более проблематичным в исследованиях, в которых статистическая значимость часто рассматривается как важный вывод. Использование больших образцов, многие из исследований по роли мужчин и женщин в вычислительных доклад является статистически значимым, но не обязательно существенные различия между мужчинами и женщинами в области компьютерной отношения / мнения (например, трудности с использованием технологий, страх перед компьютером, компьютер самоэффективности, т.д.). Доказательства того, что одна позиция / мнение масштаб (например, простота в использовании) не эквивалентна по гендерной указывает на необходимость дальнейших исследований с целью пересмотреть отношение других мнение по весы, чтобы убедиться, что статистически значимых выводов, касающихся роли мужчин и женщин не являются артефактом гендерных различий в масштабах.

Инвариантность Ощущаемая Полезность инструмента

Доказательства, представленные здесь, показывают, что воспринимается полезности инструмент тау-эквивалентную всему таблицы, базы данных и графическими приложениями, между мужчинами и женщинами опрошенных, а среди новичков и опытных пользователей (см. колонку 3 таблицы 6). Полезность оценки через эти приложения, пола и уровня опыта категории находятся в том же масштабе. Таким образом, сравнительная заявления через эти подгруппы могут иметь основной импорт и ответы могут быть объединены для анализа данных. Этот факт значительно повышает значение полезности инструмента, как инструмент для принятия решений (например, тестирования приложений или групп пользователей).

Лица без предварительного общего опыта работы с компьютером можно составить мнение о легкости приложения использования во время краткого первоначального заражения, но они не появляются разработать хорошо сформированные представления о полезности приложения. Такие пользователи представляется, не имеют опыта отсчета или точкой для сравнения оценки полезности программного обеспечения.

Ученые и практики должны быть осторожными в интерпретации оценки полезности для обработки текстов приложений или объединение таких ответов с другими типами приложений. В исходной ситуации экспозиции, воспринимается полезности судя по всему, иной смысл для обработки текстов респондентов, чем для пользователей таблицы, графики или приложений баз данных. Причина такого различия не ясно. Полезность пунктов подчеркнуть, повышение производительности труда, а не улучшение грамматики (меньшее количество ошибок и опечаток, меньше грамматических ошибок) или расширенной внешний вид (выбор шрифта, интегрированный текст и графика). В контексте работы с текстом и полезности может иметь различное значение. Это может означать появление и / или грамматических ошибок, а также производительности труда. Будущие исследования могут внести вклад в укрепление нашего теоретического понимания, почему это происходит неэквивалентность.

Несмотря на эти заметных исключений для обработки текстов приложений и пользователей, не имеющих опыта, полученные результаты показывают, что для большинства практических целей, воспринимается полезность и удобство в использовании инструментов, используемых в модели принятия технологии можно считать инвариантной по ключевым офисных приложений, которые широко используется. Знание того, что таблицы, базы данных и графических приложений в том же масштабе и, следовательно, прямое сравнение является интересным и важным выводом, что повышает полезность этих документов. Например, можно предположить, что можно сравнить полезность или легкости использования таблиц с базы данных пакетов или графическое приложение. Этот вывод следует: (I) повышают ценность этих документов путем облегчения их использования в качестве инструментов для создания раннего развития или prepurchase решения, и (2) увеличить аддитивности исследования, укрепить уверенность в сопоставимости результатов различных исследований. [В редакцию: 10 апреля 1997. Принято редколлегией: Ноябрь 19,1997].

Ссылки

Адамс, Д. А., Нельсон, Р. Р.,

Алвин, D. F.,

Бейли, Р. (1982). Человек производительность техники: руководство для разработчиков систем. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Бандура, А. (1977). Self-эффективность: на пути к объединяющей теории поведенческих

изменения. Psychological Review, 84, 191-215.

Бандура, А. (1982). Self-эффективность механизма в деятельности человека. Американский психолог, 37 (2), 122-147.

Бежар, И. (1980). Необъективная оценка результативности программы в связи с психометрических артефактов. Psychological Bulletin, 87, 513-524.

Бентлер, П. М. (1988). Теория и реализации СКОС: программы структурных уравнений. Los Angeles, CA: ВМОР статистического программного обеспечения. Бентлер, П. М. (1990). Сравнительный индексов вписывается в структурных моделей. Psychological Bulletin, 107 (2), 238-246.

Бентлер, П. М.,

Бирн, Б. М.,

Чин, В. В.,

Коул, Д. А.,

Dambrot, F., Уоткинс-Малек, М., Силлинг, S., Маршалл, Р.,

Дэвис, F. D. (1986). Модель технологии принятия для эмпирического тестирования новых конечных пользователей информационных систем: теория и результаты. Неопубликованные докторской диссертации, Sloan School менеджмента Массачусетского института технологий в Кембридже, штат Массачусетс.

Дэвис, Ф. (1989). Ощущаемая полезности, воспринимаемой легкости в использовании, а также приемлемость для пользователя

информационных технологий. MIS Quarterly, 13 (3), 319-338. Дэвис, F., Bagozzi Р.,

Дикс, А., Финлей, J., Abowd Г.

Drasgow, E,

Гинзбург, М. J. (1981). Ранняя диагностика MIS реализации провал: Многообещающие результаты и нерешенные вопросы. Управление науки, 27 (4), 459-478. Гудхью, Д. Л. (1992). Пользователь оценки MIS успеха: Что мы на самом деле измерения? Труды Двадцать пятая ежегодная Гавайи Международной конференции по системе наук, Каукай, Гавайи, 4, 303-314.

Горсуч, Р. Л. (1970). Сравнение biquartimin, maxplane, PROMAX и varimax. Образования и психологические измерения, 30, 861-872. Харрис, М.,

Харрисон, А.,

Хендриксон, А., Massey П.,

Igbaria, М., Guimaraes, T.,

Joreskog, К. (1979). Одновременный анализ факторов в нескольких групп населения. В К. Joreskog

Кленк, К. (1992). Построить измерения в системах управления информацией: обзор и критический анализ удовлетворенности пользователей и инструменты участия пользователей. INFOR, 30 (4), 325-348.

Левин, T.,

Длинные, J. С. (1983). Подтверждающие факторного анализа: предисловие к LISREL. Беверли-Хиллз, CA: Sage.

МакКаллэм, Р. C., Roznowski, М.,

Марш, В. H. (1994). Подтверждающие факторного анализа модели факторного инвариантности многостороннего подхода. Моделирования структурными уравнениями, 1 (1), 5-34. Марш, H. В., Балла, J. Р.,

Марш, H.,

Медскер, Г. J., Уильямс, Л. J.,

Parasuraman, S.,

Сегарс, А. Х.,

Subramanian, Г. H. (1994). Репликации воспринимаемой полезности и воспринимается простоту использования измерений. Decision Sciences, 25 (5 / 6), 863-874.

Свонсон, Э. Б. (1988). Информационная система реализации: преодоление разрыва между дизайном и использования. Хомвуд, IL: Ирвин.

Такер, Л.,

Уитон, B. (1987). Оценка вписывается в overidentified модели со скрытыми переменными. Методы социологических и научных исследований, 16, 118-154.

Уайлдер Г. Mackie Д.,

Департамент по вопросам управления, Колледж бизнеса, Университет Толедо, 2801 Уэст Банкрофт-стрит, Toledo, OH 43606, адрес электронной почты: william.doll <a href="mailto:william.doll@utoledo.edu"> @ utoledo.edu </ A>

Департамент по вопросам управления, Колледж бизнеса, Университет штата Айова, Эймс, И. 50011-2063

Кафедра информационных систем и оперативного управления, Колледж бизнеса, Университет Толедо, 2801 Уэст Банкрофт-стрит, Toledo, OH 43606

Уильям Дж. Долл является профессором MIS и стратегического управления в Университете Толедо. Он имеет докторскую степень в области делового администрирования Кентского государственного университета и опубликовал много работ по системной информации и производство вопросов в академических и профессиональных журналах, в том числе Управление науки, коммуникаций ACM, MIS Quarterly, Академия управления Journal, решение наук и информационных систем исследований. Д-р Кукла опубликовал на различные темы, включая компьютерно-интегрированные производства, исполнительные комитеты руля, топ менеджмент участие в разработке МИС, стратегических информационных систем, сокращение информационных систем и конечных пользователей компьютеров. Он разработал инструменты для измерения различных конструкций в том числе участия пользователей, документация пользователя, и конечного пользователя вычислительных удовлетворение.

Энтони Р. Хендриксон является доцент кафедры менеджмента в Университете штата Айова. Он получил степень доктора в области компьютерных информационных систем и количественного анализа в Университете Арканзаса. Д-р интересов Хендриксон на исследовании использования информационных систем, информационных систем психометрии и объектно-ориентированных технологий. Он опубликовал в различных журналах, в том числе MIS Quarterly, Decision Sciences, журнал компьютерных информационных систем, базы данных, этики и критического мышления Quarterly, и HR Magazine, а также другие журналы и конференции. Он является активным членом Института Decision Sciences, Ассоциации по вычислительной технике, а также одним из членов Ассоциации по информационным системам.

Xiaodong Дэн является аспирант управления производством в бизнес-колледжа Университета Толедо. Он имеет степень магистра в системах анализа и степень бакалавра в области компьютерных наук, оба из университета Цинхуа в Пекине, PR. Китай. Он был преподавателем и научным сотрудником в университете Цинхуа, прежде чем он поступил в Университет Толедо. Он является соавтором книги (150 инструкции навесы на использование персональных компьютеров, 1994, Гуан Мин Дейли Press), а также совместного перевел книгу (IBM OS / 2 2.0 Графика Справочник по программированию Vol. Л. Л., 1994, Tsinghua University Press). Он опубликовал статью о обработки заказов клиентов и готовой продукции инвентаризации в новые технологии: Научно-исследовательский и приложения журнала опубликованы университета Цинхуа.