availability, in all organizations

availability, in all organizations studied, the system
automatically logged off inactive users after a
period of 5 to 15 minutes, eliminating most idle
time from the usage logs.
Results
The perceptions of voluntariness were very high in
studies la and 1b (la: M = 6.50, SD = 0.22; lb:
M = 6.51, SD - 0.20) and very low in studies 2a
and 2b (la: M = 1.50, SD = 0.19; lb: M = 1.49,
SD = 0.18). Given this bi-modal distribution in the
data (voluntary vs. mandatory), we created two
data sets: (1) studies la and lb, and (2) studies
2a and 2b. This is consistent with Venkatesh and
Davis (2000).
Partial least squares (PLS Graph, Version
2.91.03.04) was used to examine the reliability
and validity of the measures. Specifically, 48
separate validity tests (two studies, eight models,
three time periods each) were run to examine
convergent and discriminant validity. In testing
the various models, only the direct effects on
intention were modeled as the goal was to
examine the prediction of intention rather than
interrelationships among determinants of intention; further, the explained variance (R!) is not
affected by indirect paths. The loading pattern
was found to be acceptable with most loadings
being .70 or higher. All internal consistency
reliabilities were greater than .70. The patterns of
results found in the current work are highly consistent with the results of previous research.
PLS was used to test all eight models at the three
points of measurement in each of the two data
sets. In all cases, we employed a bootstrapping
method (500 times) that used randomly selected
subsamples to test the PLS model.4 Tables 5 and
6 present the model validation results at each of
the points of measurement. The tables report the
variance explained and the beta coefficients. Key
4
The interested reader is referred to a more detailed
exposition of bootstrapping and how it compares to other
techniques of resampling such as jackknifing (see Chin
1998; Efron and Gong 1983).
findings emerged from these analyses. First,
all
eight models explained individual acceptance,
with variance in intention explained ranging from
17 percent to 42 percent. Also, a key difference
across studies stemmed from the voluntary vs.
mandatory setti ngs-in mandatory settings (study
2), constructs related to social influence were
significant whereas in the voluntary settings (study
1), they were not significant. Finally,
the determinants of intention varied over time
, with some
determinants going from significant to nonsignificant with increasing experience.
Following the test of the baseline/original specifications of the eight models (Tables 5 and 6), we
examined the moderating influences suggested
(either explicitly or implicitly) in the literature-i.e.,
experience, voluntariness, gender, and age
(Table 2). In order to test these moderating influences, stay true to the model extensions
(Table 2), and conduct a complete test of the
existing models and their extensions, the data
were pooled across studies and time periods.
Voluntariness was a dummy variable used to
separate the situational contexts (study 1 vs.
study 2); this approach is consistent with previous
research (Venkatesh and Davis 2000). Gender
was coded as a 0/1 dummy variable consistent
with previous research (Venkatesh and Morris
2000) and age was coded as a continuous variable, consistent with prior research (Morris and
Venkatesh 2000). Experience was operationalized via a dummy variable that took ordinal values
of 0, 1, or 2 to capture increasing levels of user
expeience with the system (T1, T2, and T3).
Using an ordinal dummy variable, rather than
categorical variables, is consistent with recent
research (e.g., Venkatesh and Davis 2000).
Pooling the data across the three points of measurement resulted in a sample of 645 (215 « 3).
The results of the pooled analysis are shown in
Table 7.
Because pooling across time periods allows the
explicit modeling of the moderating role of experience, there is an increase in the variance explained in the case of TAM2 (Table 7) compared
to a main effects-only model reported earlier
(Tables 5 and 6). One of the limitations of pooling
is that there are repeated measures from the
MIS Quarterly Vol. 27 No. 3/Septemher 2003 439
Venkatesh el al./User Acceptance of IT
TableS. Study 1: Predicting Intention in Voluntary Settings
Timel (N = 119) Time 2 (N = 119) Time 3 {N = 119)
Models Independent variables R Beta R1 Beta R2 Beta
TRA Attitude toward using tech. .30 .55" .26 .51' .19 .43"
Subjective norm .06 .07 .08
TAM/
TAM2
Perceived usefulness .38 .55" .36 .60" .37 .61*
Perceived ease of use .22" .03 .05
Subjective norm .02 .06 .06
MM Extrinsic motivation .37 .50"' .36 .47" .37 .49"
Intrinsic motivation .22" .22" .24"
TPB/
TPB
Attitude toward using tech. .37 .52" .25 .50" .21 .44"
Subjective norm .05 .04
Perceived behavioral control
.24" .03
.05
.02
C-TAMTPB
Perceived usefulness .39 .56" .36 .60" .39 .63"
Attitude toward using tech. .04 .03 .05
Subjective norm .06 .04 .03
Perceived behavioral control .25" .02 .03
MPCU Job-fit
.37 .54" .36 .60" .38 .62"
Complexity (reversed) .23" .04 .04
Long-term consequences .06 .04 .07
Affect toward use .05 .05 .04
Social factors .04 .07 .06
Facilitating conditions .05 .06 .04
IDT Relative advantage .38 .54" .37 .61* .39 .63"
Ease of use .26" .02 .07

Kết quả (Việt) 1:

tình trạng sẵn có trong tất cả các tổ chức nghiên cứu, Hệ thốngtự động đăng xuất họat động sau mộtkhoảng thời gian 5-15 phút, loại bỏ đặt nhàn rỗithời gian từ việc sử dụng các bản ghi.Kết quảNhận thức của voluntariness là rất cao trongnghiên cứu về la và 1b (la: M = 6,50, SD = 0,22; lb:M = 6,51, SD - 0,20) và rất ít nghiên cứu 2avà 2b (la: M = 1,50, SD = 0,19; lb: M = 1,49,SD = 0,18). Đưa ra này bi-phương thức phân phối trong cácdữ liệu (tự nguyện vs bắt buộc), chúng tôi tạo ra haidữ liệu bộ: (1) nghiên cứu la và lb, và (2) nghiên cứu2A và 2b. Điều này là phù hợp với Na vàDavis (2000).Một phần tối thiểu (đồ thị PLS, phiên bản2.91.03.04) được sử dụng để kiểm tra độ tin cậyvà tính hợp lệ của các biện pháp. Cụ thể, 48bài kiểm tra hiệu lực riêng biệt (hai nghiên cứu, tám mô hình,ba giai đoạn mỗi) đã được điều hành để kiểm trahội tụ và biệt thức tính hợp lệ. Trong thử nghiệmCác mô hình khác nhau, chỉ có tác động trực tiếp trêný định được mô phỏng như mục đích là đểkiểm tra dự đoán của ý định thay vìinterrelationships trong số các yếu tố quyết định về ý định; hơn nữa, không phải là giải thích phương sai (R!)bị ảnh hưởng bởi gián tiếp đường dẫn. Hoa văn tảiđược tìm thấy là chấp nhận được với hầu hết lựclà.70 hoặc cao hơn. Tất cả thống nhất nội bộreliabilities đã lớn hơn.70. Các mô hình củakết quả tìm thấy trong công việc hiện tại đang rất phù hợp với kết quả của nghiên cứu trước đây.PLS được sử dụng để kiểm tra tất cả các mô hình 8 lúc bađiểm của đo lường trong mỗi hai dữ liệubộ. Trong mọi trường hợp, chúng tôi sử dụng một bootstrappingphương pháp (500 lần) sử dụng lựa chọn ngẫu nhiênsubsamples để kiểm tra model.4 PLS bảng 5 và6 trình bày kết quả xác nhận mô hình ở cảđiểm đo lường. Bảng báo cáo cácphương sai giải thích và hệ số phiên bản beta. Chìa khóa4Người đọc quan tâm được gọi để thêm một chi tiếttrình bày của bootstrapping và làm thế nào nó so với kháckỹ thuật của phương chẳng hạn như jackknifing (xem Chinnăm 1998; Efron và Gong 1983).những phát hiện nổi lên từ những phân tích. Đầu tiên,Tất cảtám mô hình giải thích chấp nhận cá nhân,với phương sai trong ý định giải thích khác nhau, từ17 phần trăm đến 42%. Ngoài ra, một sự khác biệt quan trọngqua nghiên cứu bắt nguồn từ các vs tự nguyện.bắt buộc setti spincam trong cài đặt bắt buộc (nghiên cứu2), xây dựng liên quan đến ảnh hưởng xã hội đãđáng kể trong khi trong các thiết lập tự nguyện (nghiên cứu1), họ đã không quan trọng. Cuối cùng,yếu tố quyết định ý định thay đổi theo thời gian, với một sốyếu tố quyết định đi từ kinh nghiệm đáng kể để nonsignificant với ngày càng tăng.Sau bài kiểm tra chi tiết kỹ thuật đường cơ sở/bản gốc của các mô hình tám (bảng 5 và 6), chúng tôikiểm tra các ảnh hưởng duyệt đề nghị(hoặc một cách rõ ràng hoặc ngầm) trong các văn học-tức là,kinh nghiệm, voluntariness, giới tính và tuổi(Bảng 2). Để kiểm tra các ảnh hưởng duyệt, ở lại đúng với các phần mở rộng mô hình(Bảng 2), và tiến hành một thử nghiệm đầy đủ của cáchiện có các mô hình và phần mở rộng của họ, các dữ liệuđược gộp lại qua nghiên cứu và khoảng thời gian.Voluntariness là một biến giả được sử dụng đểtách các bối cảnh tình huống (nghiên cứu 1 vs.nghiên cứu 2); cách tiếp cận này là phù hợp với trướcnghiên cứu (Na và Davis năm 2000). Giới tínhđã được mã hoá là một 0/1 giả biến phù hợpvới nghiên cứu trước đây (Na và Morrisnăm 2000) và tuổi đã được mã hoá là một biến liên tục, phù hợp với nghiên cứu trước (Morris vàNa năm 2000). Kinh nghiệm operationalized thông qua một biến giả đã tự giá trị0, 1 hoặc 2 để nắm bắt các mức độ ngày càng cao của người sử dụngexpeience với hệ thống (T1, T2 và T3).Bằng cách sử dụng một biến giả tự, thay vìCác biến categorical, là phù hợp với tạinghiên cứu (ví dụ như, Na và Davis năm 2000).Tổng hợp các dữ liệu trên ba điểm của đo lường kết quả trong một mẫu 645 (215 «3).Kết quả của những phân tích được hiển thị trongBảng 7.Bởi vì tổng hợp trên khoảng thời gian cho phép cácrõ ràng mô hình vai trò quản của kinh nghiệm, đó là sự gia tăng trong phương sai giải thích trong trường hợp của TAM2 (bảng 7) so sánhmột mô hình chính chỉ có tác dụng báo cáo trước đó(Bảng 5 và 6). Một trong những hạn chế của tổng hợplà có các biện pháp lặp đi lặp lại từ cácMIS Quarterly Vol. 27 số 3/Septemher 2003 439Na el al./người sử dụng chấp nhận của nóBảng. Nghiên cứu 1: Dự đoán ý định trong cài đặt tự nguyệnTimel (N = 119) thời gian 2 (N = 119) thời gian 3 {N = 119)Mô hình biến độc lập R Beta R1 Beta R2 BetaTRÀ các thái độ về hướng bằng cách sử dụng công nghệ.30. 55".26. 51'.19. 43"Chủ quan chuẩn.06.07.08TAM /TAM2Cảm nhận tính hữu dụng.38. 55".36. 60" .37. 61 *Cảm nhận dễ sử dụng. 22".03.05Chủ quan chuẩn.02.06.06Động lực MM Extrinsic.37. 50"'.36. 47" .37. 49"Động cơ nội. 22". 22". 24"TPB /TPBThái độ về hướng bằng cách sử dụng công nghệ.37. 52".25. 50" .21. 44"Chủ quan chuẩn.05.04Kiểm soát hành vi nhận thức. 24".03.05.02C-TAMTPBCảm nhận tính hữu dụng.39. 56".36. 60" .39. 63"Thái độ về hướng bằng cách sử dụng công nghệ.04.03.05Chủ quan chuẩn.06.04.03Nhận thức hành vi điều khiển. 25".02.03MPCU công việc-phù hợp với.37. 54".36. 60" .38. 62"Phức tạp (đảo ngược). 23".04.04Hậu quả lâu dài.06.04.07Ảnh hưởng đối với sử dụng.05.05.04Yếu tố xã hội.04.07.06Tạo điều kiện cho tiết.05.06.04IDT tương đối lợi thế.38. 54".37. 61 *.39. 63"Dễ sử dụng. 26".02.07

Kết quả (Việt) 2:

sẵn có, trong tất cả các tổ chức nghiên cứu, hệ thống
tự động đăng xuất người dùng không hoạt động sau một
khoảng thời gian từ 5 đến 15 phút, loại bỏ nhàn rỗi nhất
từ các bản ghi thời gian sử dụng.
Kết quả
của nhận thức tự nguyện rất cao trong
nghiên cứu la và 1b (la: M = 6.50, SD = 0,22; lb:
M = 6,51, SD - 0,20) và rất thấp trong các nghiên cứu 2a
và 2b (la: M = 1.50, SD = 0,19; lb: M = 1.49,
SD = 0,18). Với phân phối hai phương thức này trong
dữ liệu (tự nguyện so với bắt buộc), chúng tôi tạo ra hai
tập hợp dữ liệu: (1) nghiên cứu la và lb, và (2) nghiên cứu
2a và 2b. Điều này phù hợp với Venkatesh và
Davis (2000).
hình vuông ít nhất một phần (PLS Graph, phiên bản
2.91.03.04) được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy
và hiệu lực của các biện pháp. Cụ thể, 48
kiểm tra tính hợp lệ riêng biệt (hai nghiên cứu, tám mô hình,
ba khoảng thời gian mỗi) đã thực hiện kiểm tra
hội tụ và giá trị biệt. Trong thử nghiệm
các mô hình khác nhau, chỉ có những tác động trực tiếp đến
ý định được mô hình hóa như mục tiêu là để
kiểm tra các dự đoán về ý định chứ không phải là
mối tương quan giữa yếu tố quyết định về ý định; hơn nữa, phương sai giải thích (R) không
bị ảnh hưởng bởi các đường dẫn gián tiếp. Các mô hình tải
được tìm thấy là chấp nhận được với hầu hết các tải trọng
là 0,70 hoặc cao hơn. Tất cả thống nhất nội bộ
độ tin cậy là lớn hơn 0,70. Các mô hình của
kết quả tìm thấy trong công việc hiện tại là rất phù hợp với kết quả nghiên cứu trước đó.
PLS đã được sử dụng để kiểm tra tất cả tám mô hình tại ba
điểm đo lường trong mỗi hai dữ liệu
bộ. Trong mọi trường hợp, chúng tôi sử dụng một bootstrapping
phương pháp (500 lần) mà sử dụng lựa chọn ngẫu nhiên
subsamples để kiểm tra PLS model.4 bảng 5 và
6 hiện tại kết quả xác nhận mô hình tại mỗi
điểm đo. Các bảng báo cáo
sai giải thích và các hệ số beta. Key
4
Người đọc quan tâm được đề cập đến một chi tiết
trình bày của bootstrapping và nó như thế nào so với các
kỹ thuật resampling như jackknifing (xem Chin
năm 1998; Efron và Gong 1983).
Kết quả nổi lên từ những phân tích. Đầu tiên,
tất cả
tám mô hình giải thích chấp nhận cá nhân,
với phương sai trong ý định giải thích khác nhau, từ
17 phần trăm đến 42 phần trăm. Ngoài ra, một sự khác biệt quan trọng
giữa các nghiên cứu xuất phát từ tự nguyện so với
NGS trong setti bắt buộc cài đặt bắt buộc (nghiên cứu
2), xây dựng liên quan đến ảnh hưởng xã hội là
quan trọng trong khi trong các thiết lập tự nguyện (nghiên cứu
1), họ không có ý nghĩa. Cuối cùng,
yếu tố quyết định về ý định thay đổi theo thời gian
, với một số
yếu tố quyết định quan trọng để đi từ không có ý nghĩa với kinh nghiệm ngày càng tăng.
Sau khi kiểm tra các cơ sở / kỹ thuật ban đầu của các mô hình tám (bảng 5 và 6), chúng tôi
đã kiểm tra ảnh hưởng của quản lí đề nghị
(hoặc rõ ràng hoặc ngầm) trong các tài liệu, ví dụ,
kinh nghiệm, tự nguyện, giới tính và độ tuổi
(Bảng 2). Để kiểm tra những ảnh hưởng điều hòa, ở lại đúng với phần mở rộng mô hình
(Bảng 2), và tiến hành một thử nghiệm đầy đủ của các
mô hình hiện có và mở rộng của họ, dữ liệu
được tập hợp từ các nghiên cứu và khoảng thời gian.
Tự nguyện là một biến giả sử dụng để
tách biệt bối cảnh tình huống (nghiên cứu 1 so với
nghiên cứu 2); cách tiếp cận này là phù hợp với trước
nghiên cứu (Venkatesh và Davis, 2000). Giới tính
được mã hóa như là một biến giả 0/1 phù hợp
với nghiên cứu trước đây (Venkatesh và Morris
2000) và tuổi tác đã được mã hoá như là một biến liên tục, phù hợp với nghiên cứu trước (Morris và
Venkatesh 2000). Kinh nghiệm được vận hành thông qua một biến giả mà mất giá trị thứ tự
từ 0, 1, hoặc 2 để nắm bắt tăng mức độ của người sử dụng
expeience với hệ thống (T1, T2, và T3).
Sử dụng một biến giả thứ tự, chứ không phải là
các biến phân loại, phù hợp với gần đây
nghiên cứu (ví dụ, Venkatesh và Davis, 2000).
Bằng việc kết hợp các dữ liệu qua ba điểm đo lường kết quả trong một mẫu của 645 (215 «3).
Các kết quả phân tích gộp được thể hiện trong
Bảng 7.
Bởi vì tổng hợp trên khoảng thời gian cho phép các
mô hình rõ ràng về vai trò quản lí kinh nghiệm, có sự gia tăng phương sai được giải thích trong trường hợp của TAM2 (Bảng 7) so
với mô hình tác động chỉ chính được báo cáo trước đó
(Bảng 5 và 6). Một trong những hạn chế của tổng hợp
là có những biện pháp lặp đi lặp lại từ
MIS Quý Vol. 27 số 3 / Septemher 2003 439
Venkatesh el al. / User Acceptance CNTT
bảng. Nghiên cứu 1: Dự đoán ý định tự nguyện trong Cài đặt
Timel (N = 119) Thời gian 2 (N = 119) Thời gian 3 {N = 119)
Mô hình biến độc lập R Beta Beta R1 R2 Beta
TRA Thái độ đối với sử dụng công nghệ cao. 0,30 0,55 "0,26 0,51 '0,19 0,43"
tiêu chuẩn chủ quan 0,06 0,07 0,08
TAM /
TAM2
nhận thức hữu 0,38 0,55 "0,36 0,60" 0,37 0,61 *
dễ dàng cảm nhận được sử dụng 0,22 " 0,03 0,05
tiêu chuẩn chủ quan 0,02 0,06 0,06
MM ngoại sinh động lực 0,37 0,50 "" 0,36 0,47 "0,37 0,49"
động lực nội tại 0,22 "0,22" 0,24 "
TPB /
TPB
Thái độ đối với sử dụng công nghệ cao. 0,37 0,52 "0,25 0,50" 0,21 0,44 "
chủ quan mức 0,05 0,04
Nhận thức kiểm soát hành vi
0,24 "0,03
0,05
0,02
C-TAMTPB
nhận thức hữu 0,39 0,56 "0,36 0,60" .39 0,63 "
Thái độ đối với sử dụng công nghệ cao. 0,04 0,03 0,05
định mức chủ quan 0,06 0,04 0,03
Nhận thức kiểm soát hành vi 0,25 "0,02 0,03
MPCU Job-fit
0,37 0,54 "0,36 0,60" 0,38 0,62 "
phức tạp (đảo ngược) 0,23 " 0,04 0,04
hậu quả dài hạn 0,06 0,04 0,07
ảnh hưởng tới việc sử dụng 0,05 0,05 0,04
yếu tố xã hội 0,04 0,07 0,06
0,05 0,06 Tạo điều kiện điều kiện 0,04
IDT lợi thế tương đối 0,38 0,54 "0,37. 61 * 0,39 0,63 "
Dễ sử dụng 0,26 "0,02 0,07