《Frontiers in Psychology》：Translation and validation into Spanish of the Technology Acceptance Model (TAM-12) in adults: a structural equation modeling and Bayesian reliability analysis
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引言：数字化转型已将技术接受确立为工作环境中生产力和幸福感的关键因素。然而，关于技术接受模型（TAM-12）在西班牙语成年人群中的心理测量学证据仍然存在异质性，且目前没有针对秘鲁环境的已验证的有效改编版本。目的：分析TAM-12在利马大都会私营技术部门成年员工
引言：数字化转型已将技术接受确立为工作环境中生产力和幸福感的关键因素。然而，关于技术接受模型（TAM-12）在西班牙语成年人群中的心理测量学证据仍然存在异质性，且目前没有针对秘鲁环境的已验证的有效改编版本。目的：分析TAM-12在利马大都会私营技术部门成年员工中的心理测量特性。方法：共有来自私营技术部门的496名成年员工参与研究，完成了社会人口学问卷、TAM-12以及变革阻力量表（RCT-10）。在统计分析中，采用了带有稳健极大似然估计器的结构方程模型以及贝叶斯可靠性分析方法。结果：TAM-12展示了充足的内容效度（V?>?0.70）、二维结构（CFI?=?0.92，RMSEA?=?0.07 [90% CI: 0.067, 0.083]，SRMR?=?0.05），以及感知有用性维度（ω?=?0.92 [95% CI: 0.91, 0.93]，H?=?0.93）和感知易用性维度（ω?=?0.90 [95% CI: 0.88, 0.92]，H?=?0.90）的高可靠性。此外，这两个维度均与变革阻力表现出负向且统计学上显著的关联（分别为r?=??0.57和r?=??0.44）。结论：TAM-12为解释秘鲁私营技术部门成年员工测试分数的心理测量表现提供了初步且充足的证据。然而，仍需更多研究来检验测量不变性、收敛效度、判别效度和时间稳定性。
数字化转型在全球范围内深刻重塑了工作环境，智能技术的采用已成为决定组织竞争力和员工幸福感的关键因素。在此背景下，由Davis提出的技术接受模型（TAM，一种用于理解和预测个体对数字创新行为意向的理论框架）因其在预测技术使用意向方面的稳健性而受到广泛关注。该模型基于两个核心构建：感知有用性（PU，即相信技术能提升工作绩效）和感知易用性（PEOU，即预期使用该技术无需付出过多努力）。尽管数字化转型已成为拉丁美洲生产力的战略核心，但针对该地区调节因素的学术研究依然有限。在秘鲁，尤其是集中了全国约70%科技公司的利马大都会，由私人投资和国际组织驱动的技术加速使得该部门的员工成为理解南美环境下技术挪用过程的首要分析单位。
当前研究存在若干未解决的问题。首先，以往多数针对TAM-12（包含12个条目的TAM量表版本）的西班牙语验证研究主要聚焦于教育或一般用户群体，缺乏对处于持续技术变革中的私营技术部门员工这一专业群体的心理测量学评估。其次，先前的验证多依赖如克隆巴赫α系数等经典信度指标，在无法满足Tau等价假设时可能存在局限性，往往不能提供稳定的参数估计。此外，鲜有研究将TAM-12得分与阻碍技术采用的心理社会变量（如变革阻力）联系起来。基于这些背景，研究人员旨在通过结合验证性因子分析、贝叶斯ω系数、H系数，以及基于与变革阻力关系的效度证据，为秘鲁技术部门员工提供渐进的心理测量学证据。该研究论文已发表于《Frontiers in Psychology》。开展此项研究不仅填补了秘鲁组织环境下的测量工具空白，更有助于设计能促进更有效技术整合的策略，进而推动组织心理学研究的发展。
该研究主要采用以下技术方法开展：采用非概率便利抽样，从利马大都会私营技术部门选取了496名成年员工作为样本队列来源。使用社会人口学问卷、TAM-12及已在秘鲁适应的变革阻力量表（RCT-10，用于评估员工对引入智能技术的态度和情绪阻力）收集数据。心理测量评估分为四个阶段：首先运用Aiken's V系数评估内容效度，并进行描述性统计以检验数据质量；其次采用带有稳健极大似然估计器（MLR）的验证性因子分析（CFA）检验内部结构；随后引入优先分布设定为r?=?0.707的贝叶斯ω系数和H系数评估信度；最后建立协方差结构方程模型（CB-SEM）并使用MLR估计器分析TAM-12各维度与变革阻力的关系。
在基于内容的效度证据方面，通过专家评审对条目的相关性、代表性和清晰度进行评估，得出Aiken's V值均大于0.70，表明具有充足的内容效度且专家意见一致；在针对初步样本的认知访谈中也未提出修改建议，证实条目具备良好的语言自然度。描述性分析中，所有条目的均数均超过5.70，存在轻微的负偏态且峰态值偏高，提示数据呈现尖峰分布并可能存在天花板效应。项目-总相关均大于0.30，皮尔逊相关矩阵未显示多重共线性。
在基于内部结构的证据方面，验证性因子分析支持了TAM-12的二维结构，在相关了第7与第11条目的误差项后，模型拟合良好。其标准化因子载荷介于0.69至0.91之间，表明所有条目对相应维度的贡献显著。在信度方面，感知有用性维度和感知易用性维度的贝叶斯ω系数分别为0.92和0.90，Rhat值均为1.000，表明马尔可夫链收敛良好；两个维度的H系数均超过0.90，进一步证明了模型的高内部一致性与样本间的潜变量可复制性。
在基于与其他变量关系的证据中，结构方程模型分析显示，TAM-12的两个维度均与变革阻力呈负向且统计上显著的关联。其中，感知有用性与变革阻力的关联呈大效应量，而感知易用性与变革阻力的关联呈中等效应量。
在讨论部分，研究人员指出结果支持了TAM-12的二维结构，数据拟合较好。由于第7和第11条目在内容上均与学习技术产品操作和技能掌握相关，因此对其误差项进行相关处理是合理的。对处于持续数字化变革中的秘鲁工人样本的研究，验证了该结构超越了以往传统的教育情境。采用贝叶斯方法通过可信区间提供信度估计，有效克服了经典克隆巴赫α系数在样本量有限时受限于Tau等价假设的弊端。与变革阻力的负相关结果符合理论预期，即当员工认为技术无法带来绩效提升时阻力会加重；尽管感知易用性同样影响技术采纳的反对情绪，但在该情境下其影响弱于感知有用性。
研究结论部分总结认为，本研究为TAM-12在利马大都会私营技术部门成年员工中的西班牙语版本提供了初步心理测量学证据，支持了其二维结构、信度及基于其他变量的效度。这些发现表明，TAM-12可作为评估该群体技术接受度的有效且可靠的工具。尽管研究存在非概率抽样导致的代表性受限及横断面设计无法评估时间稳定性等局限，但其在组织数字化转型背景下为识别员工技术采纳障碍提供了实际应用价值。未来的研究应采用概率抽样和纵向设计，进一步检验跨子群的测量不变性、收敛效度及判别效度。
