《技术接受模型》课件.pptVIP

*********感知易用性(PerceivedEaseofUse)易用性用户认为使用技术系统是否简单、容易上手，以及操作是否便捷流畅。界面设计系统界面是否直观、友好、易于理解，以及操作逻辑是否符合用户习惯。学习难度用户学习使用技术系统的难度，包括学习时间、学习方法、学习资源等。用户反馈用户对技术系统易用性的评价，以及对系统改进的建议和意见。态度(AttitudeTowardUsing)积极态度用户对技术接受模型持积极态度，表示他们愿意使用该技术并认为该技术对他们有益。消极态度用户对技术接受模型持消极态度，表示他们不愿意使用该技术或认为该技术对他们没有帮助。中立态度用户对技术接受模型持中立态度，表示他们对该技术没有明显的偏好，既不积极也不消极。行为意图(BehavioralIntentiontoUse)定义指个体在特定情境下，打算使用特定技术的可能性。影响因素感知有用性、感知易用性、态度以及社会规范等因素都会影响用户的行为意图。实际使用行为(ActualSystemUse)用户行为数据收集用户在系统中的实际操作数据，例如点击次数、使用时长、功能使用频率等。用户反馈通过用户调查、问卷、评论等方式收集用户对系统的使用感受和意见。系统日志记录系统运行过程中产生的各种事件，例如用户登录、操作记录、错误信息等。模型的应用领域技术接受模型广泛应用于信息系统领域。该模型有助于理解用户对新技术的接受程度。研究者可以运用该模型来评估技术创新、预测用户行为，并制定相应的推广策略。例如，技术接受模型可以用于分析用户对新软件的接受程度，并预测其使用行为。研究人员还可以利用该模型来评估不同用户群体对新技术的接受度，并制定针对性的推广策略。研究范式11.定量范式主要采用统计方法进行数据分析。22.定性范式主要采用访谈、观察等方法收集数据。33.混合范式结合定量和定性方法，互相补充。研究方法1数据收集问卷调查，访谈2数据分析统计分析，结构方程模型3假设检验验证模型假设研究方法是将理论模型应用于现实世界，并验证其有效性的关键。数据收集是研究的第一步，通过问卷调查和访谈等方法收集数据。接着，对收集到的数据进行分析，使用统计分析和结构方程模型等方法，并进行假设检验来验证模型的有效性。问卷设计内容设计问卷问题应与研究主题相关。确保问题清晰、简洁、易于理解。量表设计使用合适的量表形式，如李克特量表、语义差异量表等。量表应具备可靠性和效度。结构设计问卷结构应逻辑清晰，问题顺序合理。考虑使用分层结构、引导语等。格式设计问卷排版整洁，字体清晰易读。考虑使用图表、图片等元素增强视觉效果。信度和效度信度信度是指测量工具的一致性，衡量测量结果的稳定性和可靠性。常用的信度检验方法包括重测信度、复本信度、内部一致性信度和评分者信度。效度效度是指测量工具的准确性，衡量测量工具是否真正测量了想要测量的变量。常用的效度检验方法包括内容效度、效标关联效度和结构效度。数据收集问卷调查通过设计标准化问卷，收集用户对技术的感知有用性、感知易用性等方面的态度和行为意图数据。访谈深度访谈用户，获取他们对技术使用体验的详细描述和主观感受，了解其背后的原因和动机。日志记录收集用户使用技术的日志数据，例如访问次数、操作时间、使用路径等，以了解用户实际使用行为。问卷调查对相关数据进行整理、清洗和分析，以验证技术接受模型的假设，并得出研究结论。数据分析1数据清洗数据清理和整理2描述性统计基本统计量计算3假设检验验证统计假设4模型建立构建预测模型数据分析是使用统计学和机器学习方法提取有价值的信息的过程。数据分析可以帮助我们更好地了解数据，发现趋势，并做出更好的决策。假设检验1建立假设提出研究假设和备择假设，以验证技术接受模型中变量之间的关系。2选择检验方法根据研究设计和数据类型，选择合适的统计检验方法，例如t检验、方差分析、卡方检验等。3计算检验统计量根据收集的数据和选择的检验方法，计算检验统计量，例如t值、F值、卡方值等。4确定P值根据检验统计量和自由度，确定P值，即在原假设为真的情况下观察到样本结果的概率。5做出决策根据P值和显著性水平，判断是否拒绝原假设，即验证技术接受模型中变量之间的关系是否成立。结构方程模型模型设定根据理论假设，构建模型，确定变量之间的关系。参数估计使用统计软件，估计模型参数，检验模型拟合度。模型修正根据拟合结果，对模型进行修正，改善模型的解释能力。结果解释分析模型结果，验证理论假设，得出研究结论。