← 返回全部案例
健康信息学 · 接受度研究

数字健康应用的接受度

医疗健康 / mHealth

将技术接受模型(TAM)扩展应用于数字健康应用。除了经典的 TAM 变量 Perceived Ease of Use 与 Perceived Usefulness 外,我们将 Health Consciousness 作为领域特定的动机变量,并将 Perceived Risk 作为负向的隐私路径建模:一种少见且边界清晰的 f² 效应。

N
380
LVs
6
效应
PR → BI 为负

克隆需要免费的 OpenPLS 账户。

理论背景

Davis(1989)提出了 TAM 模型,至今仍是被广泛采用的接受度模型,其两个核心决定因素为感知有用性(PU)与感知易用性(PEOU)。二者共同塑造态度,并进一步影响意向。

在 mHealth 应用中,经典 TAM 已不足以覆盖:Sun 等(2013)将 Health Consciousness(正向)与 Perceived Risk(负向)作为领域特定的扩展变量纳入模型。在医疗场景中,隐私尤为关键,因为需要共享敏感数据。

该模型在方法学上格外有意思,因为其中包含一条明显的负向路径(PR → BI)。这类效应在 PLS-SEM 教学中很有价值:它表明符号、显著性与 f² 效应量需要分别解释。

结构模型

经典 TAM 链路(PEOU → PU → Attitude → Intention),叠加两个领域特定的前因变量:Health Consciousness 为正向,Perceived Risk 为负向。

PEOU

感知易用性

对操作该应用便捷度的感知。

PU

感知有用性

预期带来的健康相关有用性。

HC

健康意识

健康意识与个人责任感。

PR

感知风险

对隐私及数据滥用风险的感知。

ATT

态度

对该应用的总体态度。

BI

行为意图

持续使用该应用的意向。

研究假设

H1 PEOU → PU + 易用性提升感知有用性。
H2 PU → ATT + 有用性改善对该应用的态度。
H3 HC → ATT + 健康意识强化正向态度。
H4 PR → ATT - 感知数据风险削弱态度。
H5 PU → BI + 有用性直接提升使用意向。
H6 ATT → BI + 正向态度带来使用意向。

研究方法与数据

N = 380 份合成回答,覆盖 20 个反映型指标(七点 Likert 量表)。效应量经过校准,使负向的 PR 路径既显著又比正向驱动因素更小,符合真实 mHealth 研究的典型表现(Sun 等,2013;Cocosila 与 Archer,2010)。

预期结果

R²(BI) ≈ 0.52
五个决定因素共同解释了意向约 52 % 的方差,对扩展型 TAM 而言已相当扎实。
PR → BI ≈ −0.18
一条明显为负但幅度适中的路径。这是讨论负向效应的经典教学示例:需要分别报告符号、显著性与效应量。
f²(PR)
Perceived Risk 的 f² 效应量通常处于小到中等区间(≈ 0.06),非常适合用来讨论 Cohen 提出的阈值。

60 秒复现

  1. 1

    克隆项目

    在您的 OpenPLS 工作区中点击一下,即可创建一份完全可编辑的副本:模型、指标和数据集全部关联完毕,开箱即用。

  2. 2

    运行计算

    OpenPLS 会在数秒内求解外权重、路径系数、R²、HTMT、SRMR 以及 Bootstrap 置信区间。

  3. 3

    与预期指标对比

    下文记录的关键指标来自已发表的原始研究。您计算出的数值应落在 Bootstrap 95 % 置信区间之内。

参考文献

  • Davis, F. D. (1989). Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology. MIS Quarterly, 13(3), 319–340. doi.org/10.2307/249008
  • Sun, Y., Wang, N., Guo, X., & Peng, Z. (2013). Understanding the acceptance of mobile health services: A comparison and integration of alternative models. Journal of Electronic Commerce Research, 14(2), 183–200. www.jecr.org/node/313
  • Cocosila, M., & Archer, N. (2010). Adoption of mobile ICT for health promotion: an empirical investigation. Electronic Markets, 20(3), 241–250. doi.org/10.1007/s12525-010-0042-y

其他案例研究