一般的TAM模型的理論示意圖如下:
當(dāng)我們采用TAM去解釋和預(yù)測(cè)人們對(duì)某個(gè)技術(shù)系統(tǒng)(如某種商品)的接受情況時(shí),需要用數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。由于TAM是一種路徑模型,因此需要用回歸分析來(lái)處理?;诨貧w分析的統(tǒng)計(jì)軟件或方法主要有這么幾種:SPSS、Amos、Lisrel、Mplus、SmartPLS。那么,這五種軟件在做TAM數(shù)據(jù)分析時(shí)有何優(yōu)缺點(diǎn)呢?南心網(wǎng)綜合了多年來(lái)為客戶分析TAM模型的經(jīng)驗(yàn),將其歸納整理如下: 1、SPSS分析TAM的優(yōu)缺點(diǎn)。
但SPSS的缺點(diǎn)也是明顯的: 第一,要根據(jù)因變量分開(kāi)多次做回歸分析,因此,過(guò)程比較瑣碎; 第二,SPSS不能直接輸出帶有參數(shù)的路徑模型圖(需要手工畫(huà)圖整理),因而結(jié)果的表達(dá)與解釋不夠簡(jiǎn)單明了,尤其是對(duì)于中介效應(yīng)的表達(dá)上; 第三,SPSS只能處理單個(gè)回歸路徑(兩個(gè)變量之間的關(guān)系),不能直接處理多個(gè)中介路徑形成的中介效應(yīng),至少不能報(bào)告中介效應(yīng)的顯著性水平,雖然Process插件對(duì)此有明顯改善,但它依然需要分成多個(gè)聯(lián)立方程來(lái)處理; 第四,SPSS只能檢驗(yàn)路徑系數(shù)和顯著性水平,不能輸出模型的整體擬合度; 第五,SPSS只能處理顯變量,不能處理潛變量; 第六,SPSS無(wú)法比較不同中介變量所起的中介效應(yīng)差異。 2、Amos分析TAM的優(yōu)缺點(diǎn)
第一,和其他結(jié)構(gòu)方程模型一樣,Amos可以同時(shí)處理多個(gè)聯(lián)立回歸方程,即多因變量、多路徑模型,而不需要像SPSS那樣分步處理,并且是以帶有參數(shù)的整體模型圖的形式輸出結(jié)果; 第二,和其他結(jié)構(gòu)方程模型一樣,Amos可以做模型的整體擬合度檢驗(yàn),例如GFI、RMSEA等,而且可以直接輸出中介效應(yīng)、總效應(yīng)值; 第三,和其他結(jié)構(gòu)方程模型一樣,Amos可以處理潛變量,這是結(jié)構(gòu)方程模型相比于SPSS的突出優(yōu)勢(shì)。 第四,Amos可以進(jìn)行多群組分析、約束模型檢驗(yàn)等特殊問(wèn)題。 第五,Amos比其他結(jié)構(gòu)方程模型更方便構(gòu)建模型圖,是目前結(jié)構(gòu)方程模型軟件中構(gòu)建與調(diào)整模型圖最方便的軟件。 Amos的缺點(diǎn)在于,相比于Lisrel和Mplus而言,Amos功能不夠強(qiáng)大,例如對(duì)于非正態(tài)數(shù)據(jù)的處理、特殊估計(jì)方法的運(yùn)用等。 3、Lisrel與Mplus分析TAM的優(yōu)缺點(diǎn) Lisrel與Mplus比Amos功能強(qiáng)大N多倍,幾乎擁有Amos的所有功能,只是在操作畫(huà)圖等方面稍顯不足而已。Lisrel采用的是正統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)術(shù)語(yǔ)和參數(shù)符號(hào),學(xué)術(shù)性、嚴(yán)謹(jǐn)性和規(guī)范性更強(qiáng)。不足之處在于要學(xué)習(xí)這一套統(tǒng)計(jì)參數(shù)符號(hào)需要一定時(shí)間,此外,Lisrel軟件的可視化操作不如Amos強(qiáng)大。 Mplus可謂線性統(tǒng)計(jì)的集大成者,功能最為全面,目前普及應(yīng)用很快,大有全面壓倒Amos和Lisrel的趨勢(shì)。 第一,Mplus擁有Amos、Lisrel幾乎全部的功能,同時(shí)還擁有很多獨(dú)特功能,例如潛在類別、潛剖面分析、多層線性模型分析等,另外,Mplus還擅長(zhǎng)對(duì)類別數(shù)據(jù)以及各種穩(wěn)健估計(jì)法的處理。 第二,Mplus應(yīng)用在TAM上的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)在于:可以方便的檢驗(yàn)?zāi)P椭胁煌薪樽兞繂为?dú)所起中介效應(yīng)的大小及其顯著性水平,甚至可以比較不同中介效應(yīng)的差異; 第三, Mplus可以方便的處理TAM模型中可能涉及的分類變量。 不足之處在于,Mplus使用的是語(yǔ)法程序,所以會(huì)讓很多人望而卻步(但實(shí)際上也不是很難)。 4、SmartPLS分析TAM的優(yōu)缺點(diǎn) 以上介紹的Amos、Lisrel和Mplus都是基于協(xié)方差矩陣的結(jié)構(gòu)方程模型分析,這種傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)方程模型算法容易出現(xiàn)以下問(wèn)題: 第一,非正定矩陣、系數(shù)大于1、單一測(cè)量指標(biāo)過(guò)多等帶來(lái)的模型無(wú)法識(shí)別問(wèn)題; 第二,模型過(guò)于龐大或樣本量太小導(dǎo)致的模型擬合不達(dá)標(biāo)問(wèn)題;變量共線性造成的模型結(jié)果不可接受、參數(shù)估計(jì)嚴(yán)重偏差等問(wèn)題; 第三,數(shù)據(jù)嚴(yán)重非正態(tài)分布導(dǎo)致的參數(shù)估計(jì)偏誤問(wèn)題;對(duì)形成性測(cè)量模型、潛變量分?jǐn)?shù)處理功能不足問(wèn)題。 SmartPLS的優(yōu)點(diǎn)恰恰是解決了以上問(wèn)題,尤其是對(duì)非正態(tài)分布數(shù)據(jù)、小樣本數(shù)據(jù)、形成性測(cè)量模型、單一測(cè)量指標(biāo)的處理。此外,SmartPLS對(duì)于結(jié)果的輸出也有獨(dú)特之處,例如可以直接生成內(nèi)部一致性信度、組合信度、AVE、區(qū)別效度等。只是,SmartPLS缺少整體模型擬合的評(píng)價(jià)指標(biāo),這是它最主要的缺點(diǎn)。 綜合以上,研究者需要結(jié)合研究變量和數(shù)據(jù)的特點(diǎn)來(lái)選擇統(tǒng)計(jì)軟件??傮w而言,我們認(rèn)為,SPSS不用為佳,結(jié)構(gòu)方程模型軟件更為適合,因?yàn)樗徽撌秋@變量(SPSS)還是潛變量都可以處理,而且是以整體模型的形式輸出結(jié)果,可以在總體上檢驗(yàn)理論模型與數(shù)據(jù)的擬合情況。 |
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