Bộ dữ liệu SmartPLS: chấp nhận AI tạo sinh trong công việc văn phòng (mô hình TAM), 360 quan sát

Mô hình nghiên cứu Chấp nhận AI tạo sinh trong công việc văn phòng

Bộ dữ liệu SmartPLS: chấp nhận AI tạo sinh trong công việc văn phòng (mô hình TAM), 360 quan sát

129.000 ₫

Outer loading, rho_A, CR, AVE, HTMT
Bootstrapping 10.000 mẫu, path coefficients
R², f², Q²predict, specific indirect effects
Có sơ đồ mô hình và kết quả tham khảo

Tải xuống ngaysau khi xác nhận thanh toán, link gửi qua email
Thanh toán VietQRquét mã, nội dung chuyển khoản điền sẵn
Hỗ trợ qua Zalo0947 971 630, giải đáp cách dùng tài liệu

Cần dữ liệu đúng mô hình của bạn?Đặt phân tích theo yêu cầu, báo giá miễn phí →

Mã: KDL-SMAR-08 Danh mục: Bộ tài liệu thực hành Thẻ: Công nghệ - AI, SmartPLS

Khảo sát mô phỏng nhân viên văn phòng sử dụng công cụ AI tạo sinh năm 2026. Bộ dữ liệu gồm 360 quan sát mô phỏng, 6 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên SmartPLS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Davis, 1989) mở rộng với niềm tin và rủi ro. Nhận thức hữu ích và dễ sử dụng thúc đẩy thái độ và ý định sử dụng AI tạo sinh, niềm tin tăng cường và rủi ro cảm nhận làm suy giảm ý định.

Giả thuyết	Nội dung
H1	Nhận thức dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến Nhận thức hữu ích
H2	Nhận thức hữu ích có tác động cùng chiều đến Thái độ
H3	Nhận thức dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến Thái độ
H4	Niềm tin có tác động cùng chiều đến Thái độ
H5	Thái độ có tác động cùng chiều đến Ý định sử dụng
H6	Rủi ro cảm nhận có tác động ngược chiều đến Ý định sử dụng
H7	Nhận thức hữu ích có tác động cùng chiều đến Ý định sử dụng

Thang đo trong bộ dữ liệu

Nhân tố	Mã	Số biến	Nguồn thang đo	α
Nhận thức dễ sử dụng	`DSD`	4	Davis (1989)	0,853
Niềm tin	`NT`	4	Gefen và cộng sự (2003)	0,865
Rủi ro cảm nhận	`RR`	4	Featherman và Pavlou (2003)	0,881
Nhận thức hữu ích	`HI`	4	Davis (1989)	0,868
Thái độ	`TD`	4	Ajzen (1991)	0,899
Ý định sử dụng	`YD`	4	Ajzen (1991); Davis (1989)	0,898

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,85 đến 0,90, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là β chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Giả thuyết	β	t	p	Kết luận
H1	0,703***	18,68	< 0,001	Ủng hộ
H2	0,443***	8,79	< 0,001	Ủng hộ
H3	0,218***	4,26	< 0,001	Ủng hộ
H4	0,293***	7,94	< 0,001	Ủng hộ
H5	0,543***	11,47	< 0,001	Ủng hộ
H6	-0,203***	-5,54	< 0,001	Ủng hộ
H7	0,302***	6,51	< 0,001	Ủng hộ

Nhận thức hữu ích: các biến trong mô hình giải thích 49,4% biến thiên của nhận thức hữu ích. Nhân tố tác động mạnh nhất là nhận thức dễ sử dụng (β = 0,703). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Thái độ: các biến trong mô hình giải thích 54,1% biến thiên của thái độ. Nhân tố tác động mạnh nhất là nhận thức hữu ích (β = 0,443), tiếp theo là niềm tin (β = 0,293). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Ý định sử dụng: các biến trong mô hình giải thích 55,6% biến thiên của ý định sử dụng. Nhân tố tác động mạnh nhất là thái độ (β = 0,543), tiếp theo là nhận thức hữu ích (β = 0,302). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Nhận thức dễ sử dụng → Nhận thức hữu ích → Thái độ ≈ 0,312; Nhận thức dễ sử dụng → Nhận thức hữu ích → Ý định sử dụng ≈ 0,212; Nhận thức hữu ích → Thái độ → Ý định sử dụng ≈ 0,241 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên SmartPLS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đánh giá mô hình đo lường

Outer loading của các biến quan sát nằm trong khoảng 0,816 - 0,889, đều vượt ngưỡng 0,708 (Hair và cộng sự, 2022), nên giữ lại toàn bộ biến. Cronbach’s alpha từ 0,853 đến 0,899, composite reliability (rho_c) từ 0,901 đến 0,930, thỏa ngưỡng 0,7 và chưa vượt 0,95 nên không có dấu hiệu trùng lặp câu hỏi. AVE từ 0,694 đến 0,769 (lớn hơn 0,5), thang đo đạt giá trị hội tụ. Căn bậc hai AVE của mỗi nhân tố lớn hơn tương quan với các nhân tố khác, đạt giá trị phân biệt theo Fornell và Larcker (1981); khi tự chạy, hãy kiểm tra thêm HTMT dưới 0,85.

Đánh giá mô hình cấu trúc

HI có R² = 0,494 (mức trung bình theo Chin, 1998), nghĩa là các biến tác động giải thích khoảng 49,4% biến thiên của nhận thức hữu ích; TD có R² = 0,541 (mức trung bình theo Chin, 1998), nghĩa là các biến tác động giải thích khoảng 54,1% biến thiên của thái độ; YD có R² = 0,556 (mức trung bình theo Chin, 1998), nghĩa là các biến tác động giải thích khoảng 55,6% biến thiên của ý định sử dụng. Các giả thuyết được ủng hộ ở mức ý nghĩa 5%: H1 (DSD → HI: 0,703, p < 0,001); H2 (HI → TD: 0,443, p < 0,001); H3 (DSD → TD: 0,218, p < 0,001); H4 (NT → TD: 0,293, p < 0,001); H5 (TD → YD: 0,543, p < 0,001); H6 (RR → YD: -0,203, p < 0,001); H7 (HI → YD: 0,302, p < 0,001). Tất cả giả thuyết đều được ủng hộ. Tác động mạnh nhất là Nhận thức dễ sử dụng → Nhận thức hữu ích (hệ số 0,703), đây là gợi ý để viết hàm ý quản trị ưu tiên.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Outer loading, rho_A, CR, AVE, HTMT

Bootstrapping 10.000 mẫu, path coefficients

R², f², Q²predict, specific indirect effects

Kiểm định 7 giả thuyết theo mô hình

Nội dung bộ tài liệu

File	Nội dung
`README.txt`	Đọc trước khi bắt đầu
`huong_dan.html`	Hướng dẫn từng bước kèm mô hình và kết quả tham khảo
`data_du_lieu_smartpls_ai_tao_sinh_nhan_vien.csv`	Dữ liệu 360 quan sát, 24 biến thang đo
`so_ma_hoa.csv`	Sổ mã hóa biến và nguồn thang đo
`cu_phap_spss.sps`	Cú pháp SPSS chạy toàn bộ phân tích
`sem_lavaan.R`	Script R lavaan đối chiếu CFA, SEM

Thông tin sản phẩm

Phần mềm: SmartPLS 4
Lĩnh vực: Công nghệ - AI
Định dạng: file .zip, khoảng 186 KB
Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.

Lưu ý về liêm chính học thuật: Dữ liệu trong bộ tài liệu là dữ liệu mô phỏng, tạo ra để thực hành. Không sử dụng làm dữ liệu cho khóa luận, luận văn hay bài báo. Cần hỗ trợ thêm? Gọi 0947 971 630 (Zalo).