我们用SmartPLS软件进行数据分析。
(1)测量模型的有效性检验
测量模型的有效性通常表现在内容的有效性、内部一致性和区分性等方面。在内容有效性上，由于所有测量指标均来自已有文献，因此我们认为这些变量和题项是清晰和表意准确的。由于“态度”变量的第二个题项采用了反向编码，在进行反向处理后其载荷量较低，为了保持测量模型的内部一致性，我们删除了这个题项。内部一致性通过由Smart PLS计算得到的组合信度(Composite Reliability，CR)与Cronbach Alpha系数来衡量。由表6-2可知，变量的CR值都在0.9以上，Cronbach Alpha系数中所有值也都在0.9以上。一般认为，CR值与Cronbach Alpha系数达到0.7即表明具有良好的内部一致性。表6-2中的AVE(Average Variance Extracted)是抽取的方差的平均值。
表6-2 验证性因子分析
表6-3是潜在变量间相关系数和AVE的平方根值。由表6-3可知该测量模型具有良好的区分性，判断标准是:每一个潜在变量的AVE平方根都大于该变量与其他变量之间的相关系数。
表6-3 潜在变量间相关系数与AVE平方根
注:变量相关系数矩阵中对角线上的值是AVE的平方根。(www.xing528.com)
表6-4是载荷和交叉载荷。由表6-4可知，每个测量变量与其潜在变量间具有较高的相关系数，而与其他潜在变量间的相关系数值则相对较低，进一步证明该测量模型具有好的内部一致性和区分性。[29]
表6-4 载荷和交叉载荷
(2)研究模型的结果
研究模型的结果如图6-4所示，其显著性检验中的t值计算利用的是bootstrap重复抽样方法，样本数为1000。
*
p＜0.05，＊＊p＜0.01，＊＊＊p＜0.001
图6-4 PLS运行结果
由图6-4可知，态度和意愿的R2分别是0.530和0.693，表现出该模型具有良好的预测效果。此外，研究模型中的所有假设关系都得到了验证，除了努力期望对意愿影响的显著程度较弱外，其他各因果关系的路径系数都显示出强相关性(p＜0.001)。同时，我们看出，信任到态度的路径系数为0.728，显示出较强的影响;态度到意愿的路径系数为0.559，显示出态度是TPB模型中对行为意愿具有直接决定性影响的3个变量中的关键因子。
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