数据集概述
本数据集为任务技术适配模型（Task-Technology Fit）提升审计师绩效的研究数据，包含计算机辅助审计技术（CAATTs）相关的研究问卷输入数据，以及偏最小二乘（PLS）算法和PLS自举法（PLS bootstraping）的输出结果。数据集共3个文件，均为Excel格式，用于支持审计技术适配性与绩效关系的定量分析。
文件详解
- CAATTs result bootstrapping.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含PLS自举法分析的输出结果，可能涉及路径系数、显著性水平、置信区间等统计参数，用于验证模型的稳定性和可靠性。
- CAATTs data.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含研究问卷的原始输入数据，可能涉及审计师基本信息、任务特征、技术特征、任务技术适配度、审计绩效等核心变量的观测值。
- CAATTs result algorithm.xlsx
- 文件格式：XLSX
- 字段映射介绍：包含PLS算法的分析结果，可能涉及模型的结构方程路径系数、载荷系数、R²值、交叉有效性等指标，用于评估任务技术适配模型对审计绩效的解释力。
适用场景
- 审计技术适配性研究：分析计算机辅助审计技术（CAATTs）与审计任务的适配程度对审计师绩效的影响机制。
- 审计绩效提升路径分析：基于PLS算法结果，识别提升审计师绩效的关键技术适配维度和路径。
- 审计研究方法验证：利用PLS自举法结果，验证任务技术适配模型在审计领域应用的统计可靠性。
- 审计信息化决策支持：为审计机构引入或优化CAATTs提供数据支撑，辅助制定技术应用策略。
