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羊群效应调节机制下移动外卖 App 顾客持续使用意愿影响因素的实证研究
——基于 TAM、ISSM 和 ECM 的整合模型

究采用的技术，PLS 不需要正态分布的数据（Astrachan、Patel、Wanzenried，

2014；Astrachan、Patel、Wanzenried，2014）。

表 4-6 变量数据的正态性
PR PEU PU SQ IQ SCQ SC SAT CUI HB HB*SC HB*SAT
Normal-JB No No No No No No No No No No No No
Normal-RJB No No No No No No No No No No No No
Notes：Normal-JB=Jarque-Bera，Normal-RJB=Robust Jarque-Bera， 感

知风险 PR=Perceived Risk，感知易用性 PEU=Perceived Ease of Use，感知

有用性 PU=Perceived Usefulness，系统质量 SQ=System Quality，信息质
量 IQ=Information Quality，服务质量 SCQ=Service Quality，转换成本 SC=
Switching Cost，满意度 SAT=Satisfaction，羊群效应 HB=Herd Behavior，持续

使用意愿 CUI=Continuous Use Intention。

六、模型拟合度

Kock（2010）得出结论，PLS 结构的估计取决于平均路径系数（The
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Average Path Coefficient，APC），平均 R average R （ARS），平均完全共
线 性（Average Full Collinearity，AFVIF）， 拟 合 优 度（Goodness-Of-Fit，

GOF）；辛普森悖论率（Simpson’s Paradox ratio，SPR），R 贡献率（Contribution
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Ratio，RSCR），统计抑制率（Statistical Suppression Ratio，SSR）和非线性双

变量因果关系率（Nonlinear Bivariate Causality Direction Ratio，NLBCDR）。
这些值的大小可以确定模型的适合度。

Kock（2017）描述了 APC 与 Warp PLS 中整个模型中路径的强度相关性。
Furst、Connors、Bisogni、Sobal 和 Falk（1996）建议判断模型是否具有解释
力，我们可以看到模型是否具有解释力，取决于每个概念的 R 值，这里的 R 2
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包括平均 R （Average R-square，ARS）又包括平均调整 R （Average Adjusted
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R-squared，AARS）。Ringle（2004）证明了 ARS 有权解释整个模型。并且对

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