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Predicting and explaining intentions and behavior 系列 1/3

已有 349 次阅读 2022-8-16 10:00 |系统分类:科研笔记

Predicting and explaining intentions and behavior 系列 1/3 

By 刘畅 & 萧文龙 (Wen-Lung Shiau)

长久以来意图(intention)是用来预测和解释行为(behavior)的重要因子。因此,许多理论也用来研究影响人们意图的因素,例如,TRA, TPB, TAM, UTAUT, MM, Efficacy, ECT-IS, (Shiau & Chau 2016; Shiau etal., 2020). 然而,意图无法充分预测和解释行为的原因,尚需要深入研究。Sutton(1998)在《Predicting and Explaining Intentions and Behavior: How Well Are We Doing?》研究中对使用理性行为理论(TRA)和计划行为理论(TPB)进行的meta分析表明,这些模型平均解释了40%到50%的意图(intention)方差,以及19%到38%的行为(behavior)方差。

此研究进一步评估了这些模型在预测和解释意图和行为方面的表现。讨论了预测和解释之间的区别,可以判断预测性能的不同比较标准,使用被解释方差百分比作为效应大小的衡量标准,并提出了模型不能充分进行预测的9个原因:1) 意图可能会改变。2)意向可能是暂时的。3)违反相容原则(预测因素(意图)和标准(行为)应在特异性或普遍性的同一水平上进行测量。这些措施应该与四个组成部分相匹配:行动、目标、时间和环境。)4)违反比例对应。5)意图和行为的反应类别数量不相等。(意图被概念化为从0到1的主观概率连续体,而行为则被认为是一种二分的Yes or No反应。)6)意图和/或行为测量中的随机测量误差。7)意图或行为的范围/方差限制。8)测量方法的边际分布不匹配(获得相关性1.0的必要条件)。9)意图可能不是行为的充分原因。


Reference

Sutton, S. (1998). Predicting and explaining intentions and behavior: How well are we doing?. Journal of applied social psychology, 28(15), 1317-1338.

Shiau, W.-L. and Chau, Patrick Y. K.  (2016) “Understanding behavioral intention to use a cloud computing classroom: A multiple model-comparison approach”, Information & Management  Vol. 53 Iss: 3, pp 355–365 (doi:10.1016/j.im.2015.10.004) (SSCI, 2015 IF= 2.163, 5-year Impact Factor: 3.175, Ranks Q1, 25/144 - Information Science & Library Science, ESI 1% high cited article

Shiau, W.-L., Yuan, Y., Pu, X., Ray, S. and Chen, C. C. (2020), "Understanding Fintech continuance: perspectives from self-efficacy and ECT-IS theories", Industrial Management & Data Systems, Vol. 120 No. 9, pp. 1659-1689  (SCI, Q2,2019 IF= 3.329,5-year Impact Factor : 4.379) ESI 1% high cited article




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