Het gebruik van de technological readiness index

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Het gebruik van de technological readiness index"

Transcriptie

1 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Academiejaar Het gebruik van de technological readiness index Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur Bruno De Busscher Onder leiding van Prof. dr. Paul Gemmel

2

3 UNIVERSITEIT GENT FACULTEIT ECONOMIE EN BEDRIJFSKUNDE Academiejaar Het gebruik van de technological readiness index Masterproef voorgedragen tot het bekomen van de graad van Master in de Toegepaste Economische Wetenschappen: Handelsingenieur Bruno De Busscher Onder leiding van Prof. dr. Paul Gemmel

4 PERMISSION Ondergetekende verklaart dat de inhoud van deze masterproef mag geraadpleegd en/of gereproduceerd worden, mits bronvermelding. Bruno De Busscher

5 Woord Vooraf Deze masterproef met als titel Het gebruik van de TRI kwam tot stand naar aanleiding van mijn tweejarige masteropleiding Handelsingenieur, afstudeerrichting Operationeel Management aan de Universiteit Gent. Met genoegen maak ik van de gelegenheid gebruik om enkele personen te bedanken. Ten eerste wil ik mijn promotor Prof. dr. Paul Gemmel bedanken om mij de mogelijkheid te bieden dit interessante onderwerp te onderzoeken. Ik wil ook mijn dank betuigen aan Prof dr. Bart Sijnave en ir. Pieter Devolder om mij toe te laten mee te werken aan hun onderzoek i.v.m. de acceptatie van het EPD. Deze samenwerking was uiterst belangrijk om voor het empirische luik van de masterproef een interessante studie te kunnen uitvoeren. Ik wil hen ook bedanken voor het vertrouwen en de ondersteuning. Tenslotte wil ik ook mijn ouders en grootouders bedanken voor de steun tijdens mijn studies. I

6 Inhoudsopgave 1) Inleiding ) Technology Readiness Index ) Wat is de TRI? ) Dimensies, clusters en hun demografie... 4 De 4 Dimensies: Optimisme, Innovativiteit, Ongemak en Onveiligheid De resulterende clusters: Explorer, Pioneer, Skeptic, Paranoid, Laggard ) Mogelijke toepassingen TRI De Technology Readiness van klanten De Technology Readiness van werknemers De Technology Readiness in de gezondheidszorg De TRI en selfservice technologieën (SST) ) Repetities van de TRI en hun conclusies TRI in de UK TRI bij Maleisische aannemers TRI in Turkije TRI of nursing and medical students at a Canadian University Algemene conclusies van de replicaties ) De verklaring van de adoptie van nieuwe technologieën ) Theory of Reasoned Action ) Theory of Planned Behaviour ) Technology Acceptance Model ) Keuze tussen TAM en TPB ) Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) ) Verschil tussen preadoptie en postadoptie overtuigingen ) Link tussen TRI en TAM ) Theoretische onderbouw ) Combinatie van de modellen: het TRAM model II

7 5) Nieuw model: TRI-FFM-UTAUT model ) Inleiding ) Het Framework: TRI-FFM-UTAUT ) Toepassing TRI: UZ ) Inleiding ) De Enquête ) De hypothesen ) Methode ) Resultaten Factoranalyse Interne Consistentie (zie bijlage 2) Hypothese 1: Geslacht Hypothese 2: Leeftijd Hypothese 3: Artsen vs. Verpleging Hypothese 4: Clusteranalyse ) Conclusie ) Algemeen besluit ) Lijst van geraadpleegde werken... VI 9) Bijlagen Bijlage 1: De TRI Bijlage 2: De interne consistentie: cronbach s alpha analyse Bijlage 3: Testen Bijlage 4: Clusteranalyse Bijlage 5: The Technology Readiness in a Belgian Hospital III

8 Gebruikte afkortingen FFM: Five Forces Model PEOU: Perceived Ease of Use PU: Perceived Usefulness SST: Self-Service Technology TA: Technology Anxiety TAM: Technology Acceptance Model TPB: Theory of Planned Behavior TRA: Theory of Reasoned Action TRI: Technology Readiness Index UTAUT: Unified Theory of Acceptance and Use of Technology IV

9 Figuren Figuur 1: TRI (Parasuraman and Colby 2001)... 5 Figuur 2: Clusters (Parasuraman and Colby 2001)... 7 Figuur 3: TRA (Ajzen 1980) Figuur 4: TPB Figuur 5: TAM Figuur 6: UTAUT (Venkatesh, Morris et al. 2003) Figuur 7: TRAM-model (Lin, Shih et al. 2007) Figuur 8: Filter + Measure (Devolder, Pynoo et al. 2009) Figuur 9: Eigenschappen Populatie Figuur 10: Voorbeeld grafische schaal (Devolder, Pynoo et al. 2009) Figuur 11: Factoranalyse Figuur 12: Vergelijking volgens geslacht Figuur 13: Vergelijking volgens de 2 leeftijdscategorieën Figuur 14: Vergelijking van de 4 leeftijdscategorieën bij de verpleging (innovativiteit) Figuur 15: Vergelijking van de 4 leeftijdscategorieën voor de hele populatie (ongemak) Figuur 16: Vergelijking tussen artsen en verpleging Figuur 17: Vergelijking tussen artsen en verpleging voor de TRI score Figuur 18: De clusters Figuur 19: Kruistabel Cluster*Geslacht Figuur 20: Kruistabel Cluster*Leeftijd Figuur 21: Kruistabel Cluster*Leeftijd 4groepen Figuur 22: Kruistabel Cluster*Beroep V

10 1) Inleiding De verklaring van de adoptie van nieuwe technologieën is een belangrijk topic in een tijdperk waarin investeringsbeslissingen rond IT-systemen steeds grotere proporties aannemen. Een snelle en vlotte acceptatie in een professionele context is niet alleen belangrijk voor de werknemers die gebruik maken van de nieuwe technologieën maar ook voor het management dat haar return on investment zo goed mogelijk wil realiseren. In een commerciële context is het kennen van de drijvers van de acceptatie van een nieuw product uiteraard ook zeer waardevolle informatie. Een belangrijke vraag is dus waarom individuen nieuwe technologieën adopteren terwijl anderen dit niet doen.(tsikriktsis 2004) Onderzoek naar de acceptatie van nieuwe technologieën probeert in dit opzicht waardevolle informatie te genereren. Er bestaan heel wat theorieën die op basis van verschillende eigenschappen van zowel het systeem als van de persoon trachten de acceptatie te verklaren. Hierbij nemen de modellen die gevormd zijn op basis van de Theory of Reasoned Action (Ajzen 1980) een belangrijke positie in. Deze modellen beperken zich echter tot de verklaring van acceptatie op basis van de eigenschappen van het systeem en niet van de persoon. Deze masterproef zal starten met de beschrijving van een construct om de algemene houding van mensen t.o.v. nieuwe technologieën te meten, namelijk de Technology Readiness Index (TRI) (Parasuraman 2000). Hierbij wordt gewezen op het nut van de TRI in verschillende contexten. Zowel intern bij het trainen en selecteren van werknemers als extern bij het analyseren van de huidige en potentiële klanten kan de TRI een belangrijke informatiebron betekenen. Hierbij wordt bijzondere aandacht besteed aan de gezondheidszorg. Vervolgens worden de belangrijkste modellen die de acceptatie van o.a. informatie systemen trachten te verklaren overlopen en wordt de link tussen de TRI en deze modellen aangekaart. De doelstelling van deze masterproef is om aan te tonen dat de TRI een belangrijke rol kan spelen in het creëren van een nieuw en algemeen framework ter verklaring van de adoptie van nieuwe technologieën. Dit nieuwe framework zal gebruik maken van ondermeer de TRI om de populatie op te delen in bepaalde clusters waarop vervolgens een acceptatie model kan toegepast worden om zo tot betere resultaten te komen (Devolder, Pynoo et al. 2009). 1

11 Het praktische luik van deze masterproef bestaat uit het testen van de TRI binnen de context van het Universitair Ziekenhuis van Gent voor zowel de artsen als de verpleging. Succesvolle herhalingen zijn immers belangrijk om de theorie te valideren. Er wordt dus getest of de TRI schaal ook in de specifieke context van een Universitair Ziekenhuis waardevolle informatie kan opleveren. Er zal enerzijds getest worden of er verschillen te vinden zijn op basis van demografische gegevens en de TRI score en anderzijds of de taxonomie die Parasuraman voorstelde terug te vinden is in deze specifieke context. In de laatste bijlage is een eerste versie te vinden van het artikel dat op basis van het empirische deel zal uitgebracht worden. 2

12 2) Technology Readiness Index 2.1) Wat is de TRI? Technology-Readiness wordt als volgt gedefinieerd: The propensity to embrace and use new technologies for accomplishing goals in home life and at work (Parasuraman 2000). Dit construct meet de state of mind van mensen ten aanzien van nieuwe technologieën. Het gaat dus om de algemene overtuigingen van een persoon over nieuwe technologieën, onafhankelijk van zijn of haar competentie in het gebruik ervan (Parasuraman and Colby 2001). In tegenstelling tot de modellen die de acceptatie van technologie trachten te verklaren is de technology readiness onafhankelijk van de eigenschappen van een bepaalde technologie, maar volledig afhankelijk van de algemene overtuigingen van de persoon. Hierbij kan de TRI vergeleken worden met theorieën rond Technofobie en Technology Anxiety (TA) (Meuter, Ostrom et al. 2003). Technology anxiety is de algemenere uitdrukking van de computer anxiety. Computer anxiety staat voor de angst die mensen ervaren wanneer ze overwegen om computers te gebruiken (Cambre and Cook 1985). Terwijl computer anxiety een nauwe focus heeft op de houding t.o.v. computers is de Technology anxiety een algemene state of mind tegenover technologische tools. De TRI bekijkt de state of mind vanuit een nog breder standpunt. Hierbij wordt ook rekening gehouden met de innovativiteit en de neiging om pionier zijn. De Technology Anxiety focust zich uitsluitend op de houding van de persoon omtrent de bereidheid tot en het vermogen om technologische tools te gebruiken (Meuter, Ostrom et al. 2003). We kunnen algemeen stellen dat mensen met een hoge TRI score geloven in de voordelen van technologie en vertrouwen hebben in de veiligheid ervan. Parasuraman stelt dat mensen op een continuüm kunnen geplaatst worden van positieve tot negatieve gevoelens over technologie en dat zowel positieve als negatieve gevoelens binnen eenzelfde persoon aanwezig kunnen zijn. De positieve gevoelens zullen een persoon tot de technologie aantrekken terwijl de negatieve gevoelens de persoon van de technologie zullen wegduwen (Parasuraman 2000). Ook in de psychologie is het onderwerp van deze dualiteit van gevoelens (mixed emotions) een recent onderzoeksgebied. Hierbij stellen onderzoekers vast dat verschillende emoties 3

13 naast elkaar kunnen bestaan. Deze emoties kunnen zowel onafhankelijk bekeken worden als op een bipolaire schaal uitgezet worden (Williams and Aaker 2002). De technolgy readiness bestaat uit 4 dimensies: optimism (optimisme), innovativeness (innovativiteit), discomfort (ongemak), en insecurity (onveiligheid). Optimisme en innovativiteit zijn de drijvers. Ongemak en onveiligheid zijn de remmers. Het gevolg van deze mix van gevoelens is het bestaan van clusters. Dit zijn groeperingen van deze gevoelens die voor een grote groep individuen met gelijkaardige kenmerken gelijk zijn. Volgens de theorie van Parasuraman kunnen hierdoor 5 clusters met een specifieke houding t.o.v. technologie gedefinieerd worden (Parasuraman and Colby 2001). In de volgende delen van dit hoofdstuk worden opeenvolgend de verschillende dimensies en hun resulterende clusters nader verklaard. 2.2) Dimensies, clusters en hun demografie Hieronder worden de verschillende dimensies die de TRI van een persoon vormen besproken. Optimisme en innovativiteit worden gezien als drijvers. Dit wil zeggen dat een hogere score op deze onderdelen duidt op een algemene positieve houding tegenover nieuwe technologieën. Ongemak en onveiligheid zijn remmers en duiden dus op een terughoudende state of mind tegenover nieuwe technologieën. Het is belangrijk om er opnieuw op te wijzen dat deze drijvers en remmers tegelijk binnen eenzelfde persoon tegenstrijdige opvattingen kunnen aantonen. De algemene TRI is een wisselwerking van deze tegenstrijdige gevoelens met als resultaat een bepaalde overheersende houding.(parasuraman and Colby 2001) Een volledige opsomming van alle elementen van de drijvers en remmers is te vinden in bijlage 1. Deze 36 stellingen zijn een vertaling van de originele enquête naar het Nederlands (Devolder, Pynoo et al. 2009). 4

14 De 4 Dimensies: Optimisme, Innovativiteit, Ongemak en Onveiligheid. Figuur 1: TRI (Parasuraman and Colby 2001) Optimisme: Deze dimensie meet in welke mate men specifiek aanvoelt dat technologie een goede zaak is. Dit uit zich ondermeer in het idee dat technologie mensen meer controle, flexibiliteit en efficiëntie biedt in hun leven. (Parasuraman and Colby 2001) Deze dimensie wordt gemeten via statements zoals: Technologie geeft mensen meer controle over hun dagelijks leven. Technologie maakt je efficiënter in je werk. In de TRI wordt het item optimisme gemeten aan de hand van 10 dergelijke stellingen. Innovativiteit: Deze dimensie wijst op de mate waarin we een technologische pionier en thought leader zijn. (Parasuraman and Colby 2001) Deze dimensie wordt gemeten via statements zoals: Andere mensen komen naar jou voor advies over nieuwe technologieën. Je bent in het algemeen bij de eersten in jouw vriendenkring om nieuwe technologie te verwerven als ze uitkomt. In de TRI wordt het item innovativiteit gemeten aan de hand van 7 dergelijke stellingen. 5

15 Ongemak: Dit facet van de TRI meet in welke mate men het gevoel heeft geen controle te hebben over technologie en erdoor overweldigd te worden (Parasuraman and Colby 2001). Deze dimensie wordt gemeten via statements zoals: Soms denk je dat technologische systemen niet zijn ontworpen om gebruikt te worden door gewone mensen. Het is gênant als je een probleem hebt met een hoogtechnologisch gadget terwijl mensen aan het kijken zijn. In de TRI wordt het item ongemak gemeten aan de hand van 10 dergelijke stellingen. Onveiligheid: Onveiligheid wordt door Parasuraman gedefinieerd als de mate waarin we technologie wantrouwen en sceptisch staan tegen over het vermogen van technologie om correct te werken.(parasuraman and Colby 2001) Deze dimensie wordt gemeten via statements zoals: Je acht het niet veilig om het nummer van je kredietkaart door te geven via de computer. Je hebt geen vertrouwen in het verrichten van zaken met een plaats die enkel online kan bereikt worden. In de TRI wordt het item onveiligheid gemeten aan de hand van 9 dergelijke stellingen. De resulterende clusters: Explorer, Pioneer, Skeptic, Paranoid, Laggard. De combinatie van deze tegenstrijdige dimensies binnen eenzelfde persoon doet uiteraard vermoeden dat bepaalde specifieke combinaties voor homogene groepen mensen zullen voorkomen. Op basis van zijn onderzoek in de VS kon Parasuraman 5 clusters definiëren die elk een bepaalde combinatie van de verschillende dimensies vertegenwoordigen (Parasuraman and Colby 2001). De clusters zijn tegelijk ook op het continuüm van de algemene TRI te plaatsen. 6

16 Figuur 2: Clusters (Parasuraman and Colby 2001) Explorers Deze groep heeft een hoge algemene TRI score. Ze scoren tegelijk hoog op de drijvers van de readiness en laag op de remmers. An Explorer is defined as being highly optimistic about technology, innovative, comfortable in its mastery, and secure in its relative safety (Parasuraman and Colby 2001) Dit segment bestaat dus uit personen die veel zelfvertrouwen hebben, die geen nood hebben aan teveel technische support, die nieuwsgierig zijn, graag bijleren en die technologie zowel als een doel en als middel zien. Ze verkiezen mentaal stimulerende activiteiten boven fysiek stimulerende activiteiten. Deze personen halen voldoening uit de communicatie met het bedrijf over de mogelijke fouten en tekortkomingen van de nieuwe technologie.(parasuraman and Colby 2001) Deze cluster is makkelijk aan te trekken bij de introductie van een nieuw hoog technologisch product. Het zijn de early adopters uit de diffusion of innovations theory (Rogers 1983). Binnen hun kennissenkring zijn ze de eersten om nieuwe zaken te proberen en hierna fungeren ze ook als thought leader voor de anderen. Hierdoor hebben ze de macht om acceptatie van andere clusters te beïnvloeden via een positieve of negatieve evaluatie. Qua demografische kenmerken toonde de studie van Parasuraman aan dat explorers voor een groot deel bestaan uit jonge mannen met een hogere opleiding en inkomen die ook vaak in een technologische omgeving werken (Parasuraman and Colby 2001). Een baan in de technologische sector geeft immers vaak een beeld van de interessesfeer van de persoon. Pioneers Deze groep heeft een TRI score boven het gemiddelde. Ze scoren tegelijk hoog op de drijvers en de remmers. 7

17 Pioneers erkennen de voordelen van technologie en willen altijd de laatste nieuwe snufjes hebben. Ze zullen altijd voor de geavanceerde versies kiezen met alle toeters en bellen. Ze houden van gadgets en geven toe impulsief te zijn. Net zoals explorers zien ze technologie niet alleen als een doel maar ook als een middel. Ze halen plezier uit het gebruik van technologie en vinden dit mentaal stimulerend. Ze zijn ook het enige segment naast de explorers die innovatief zijn.(parasuraman and Colby 2001) Pioneers zijn echter wel een stuk voorzichtiger t.o.v. nieuwe technologieën, ze hebben bevestiging nodig, omdat ze meer bezorgd zijn. Ze vrezen vooral voor de veiligheid van nieuwe informatie technologieën, bijvoorbeeld het invullen van credit card gegevens via de pc baart hen zorgen (Parasuraman and Colby 2001). De pioneers hebben geen opvallende demografische kenmerken. Er is een evenredig aantal mannen en vrouwen en ze hebben een gemiddeld inkomen- en opleidingsniveau. Ze zijn echter wel iets jonger dan gemiddeld en werken met een hogere waarschijnlijkheid in een technologisch beroep.(parasuraman and Colby 2001) Skeptics De skeptics scoren een gemiddelde TRI score. Hierbij scoren ze op zowel de drijvers als op de remmers vrij laag. Ze combineren een zeer gematigd optimisme en een gebrek aan innovativiteit met een laag gevoel van ongemak en onveiligheid (Parasuraman and Colby 2001). Deze groep zal pas een nieuwe technologie adopteren wanneer de voordelen duidelijk bewezen en gedemonstreerd zijn. Sceptici wachten en observeren terwijl anderen (explorers en pioneers) de waarde van de nieuwe technologie voor hen bewijzen (Tsikriktsis 2004). Sceptici geloven niet meteen in de voordelen van technologie, maar dit betekent niet dat ze technologie ook vrezen of er zich ongemakkelijk bij voelen. Ze twijfelen niet aan de veiligheid van informatie technologieën (Parasuraman and Colby 2001). De skeptics hebben een gemiddeld inkomen- en opleidingsniveau en zijn vaak getrouwd en hebben vaak kinderen. Dit zijn eigenschappen van een minder impulsief bevolkingssegment. (Parasuraman and Colby 2001) 8

18 Paranoids Paranoids scoren over de algemene TRI waarde gelijkaardig of iets lager dan de skeptics maar hun redenen hiervoor zijn sterk verschillend. Paranoids believe in technology but are held back from adoption by strong inhibitions and to a lesser extent, a lack of innovative tendencies.(parasuraman and Colby 2001) Paranoids geloven net zoals de explorers en de pioneers dat technologie hun dagelijkse leven kan verbeteren en hun efficiëntie kan verhogen. Tegelijkertijd zijn ze echter ook totaal niet innovatief ingesteld. Hun lagere TRI score is vooral te wijten aan hoge niveaus van ongemak- en onveiligheidsgevoelens. Ze geloven dat technologie zal falen op de slechtst mogelijke momenten en ze vrezen gevolgen voor de gezondheid en de veiligheid die mogelijk aan het licht kunnen komen na de ingebruikname. Parasuraman beschrijft de paranoids als iets ouder dan de algemene populatie, bestaande voor 2/3 uit vrouwen. Verder hebben paranoids gemiddeld een lager inkomen- en opleidingsniveau (Parasuraman and Colby 2001). Laggards Laggards scoren het laagste op de TRI schaal. In tegenstelling tot alle andere segmenten hebben laggards geen geloof in de voordelen van technologie. Ze betwijfelen of technologie hen meer controle kan geven over hun dagelijkse leven en of het hen efficiënter kan maken in hun werk (Parasuraman and Colby 2001). Ze hebben absoluut geen innovatieve trekken en laten anderen alles voor hen uittesten. Ze haten gadgets en hightech speelgoed. Laggards vertrouwen technologie ook helemaal niet. Ze wantrouwen technische support diensten en vrezen voor de veiligheid van het internet. Bij de keuze van een technologisch product zullen ze steevast voor het basis model kiezen om de zaken zo simpel mogelijk te houden (Parasuraman and Colby 2001). Laggards zijn voor het grootste deel ouder dan 50 en bestaan voor 2/3 uit vrouwen. Het zijn vaak gepensioneerden of parttime tewerkgestelden (Parasuraman and Colby 2001). 9

19 2.3) Mogelijke toepassingen TRI De Technology Readiness van klanten. Een beter begrip van de state of mind van het klantenbestand t.o.v. nieuwe technologieën kan een belangrijke bron van informatie betekenen voor commerciële bedrijven. Bij de introductie van toepassingen van een nieuwe technologie zal de juiste aanpak in belangrijke mate afhankelijk zijn van de houding van de klant. Bij klanten met een lage TRI score zal de focus qua marketing en ondersteuning anders moeten liggen dan bij een klantenbestand met hoge TRI scores. Bedrijven en instellingen die steeds meer gebruik maken van selfservice technologieën kunnen hierdoor bijvoorbeeld belangrijke beslissingen rond de investering van tijd, moeite en ondersteuning beter funderen. Het is ook belangrijk voor bedrijven om te beseffen in welke fase van de product life-cycle hun product zich bevindt en welke clusters tijdens deze fase aangesproken dienen te worden.(parasuraman and Colby 2001; Tsikriktsis 2004) Early Adoption Stage Tijdens de introductiefase of early adoption fase zal het klantenbestand vooral uit explorers bestaan (Parasuraman and Colby 2001). Deze cluster heeft een specifiek verwachtingspatroon over zowel het product als de communicatie over het product. Explorers willen cutting edge technologieën. Het is dan ook belangrijk om in de boodschap naar deze segmenten toe te wijzen op de hoogtechnologische waarde van het nieuwe product. Explorers zijn graag bètatesters en zijn zelfs bereid om een product met kinderziektes aan te kopen indien ze het gevoel krijgen deel uit te maken van het ontwikkelingsproces (Parasuraman and Colby 2001). Een goed contact met deze niche markt is dus belangrijk om ze aan te trekken maar kan ook voor het bedrijf belangrijke informatie opleveren i.v.m. tekortkomingen van hun aanbod. De noden van deze groep consumenten zijn vaak een blik in de toekomst i.v.m. de noden van de gehele markt, omdat zij sneller het nut van nieuwe technologieën inzien. De andere segmenten zullen eerder wachten tot een bepaalde standaard technologie aan de oppervlakte komt voor ze een aankoopbeslissing zullen overwegen. Explorers zijn ook thought leaders wat betekent dat het falen om deze groepen te overtuigen van het superieure nieuwe aanbod kan leiden tot een niet acceptatie van het product over de volgende fases heen. 10

20 Accelerating growth stage Tijdens de fase waarin de verkoop versnelt zullen de pioneers als eersten volgen (Parasuraman and Colby 2001). Wanneer het klantenbestand doorweegt naar pioneers zal echter rekening moeten worden gehouden met hun hogere score op ongemak en onveiligheid. Het product en de communicatie erover zullen dus meer gefocust moeten zijn op gebruiksgemak (ease of use), veiligheid en betrouwbaarheid. Customer support zal in deze fase een stuk belangrijker worden omdat dit segment, in tegenstelling tot de explorers, liever niet zelf de problemen gaat oplossen. Het is belangrijk om te begrijpen dat de newbies tijdens deze fase dus een heel andere aanpak nodig hebben dan de newbies tijdens de vorige fase (Parasuraman and Colby 2001). Peak Growth stage Tijdens deze fase zullen bedrijven meer moeten focussen op het overtuigen van de potentiële klanten van de voordelen van de nieuwe technologie. Skeptics dienen overtuigd te worden van de specifieke voordelen van het product. Communicatie hierover is dus heel belangrijk. A large segment of consumers will fail to get it unless marketers take steps to prove the benefits of the technology, demonstrating how it can have a positive impact on the consumer s life(parasuraman and Colby 2001) Hoe meer de markt matuur wordt, hoe belangrijker ook de remmers (discomfort en insecurity) zullen worden. Ook al is het product al langer op de markt en hierdoor meer te vertrouwen in de ogen van de consument. Toch zullen de consumenten disproportioneel meer aandacht hieraan besteden. Declining Growth Stage Tijdens de fase van afnemende groei zullen de laggards al dan niet het product opnemen (Parasuraman and Colby 2001). In deze fase is het belangrijk om de loyaliteit van de andere clusters ook te verzekeren en te focussen op een maximale omzet bij de huidige klanten (Parasuraman and Colby 2001). Customer relationship management wordt heel belangrijk om winstgevend te blijven. Tijdens deze fase is het ook belangrijk om reeds een nieuwe cyclus in gang te zetten zodat het bedrijf ook in de toekomst kan blijven groeien (Parasuraman and Colby 2001). 11

21 Bedrijven kunnen dus deze product curve volgens en tijdens elke fase de unieke noden van de segmenten vervullen De vergelijking met de de diffusion of innovations theorie (Rogers 1983) ligt voor de hand. Deze distributie van adoptie volgt een normale Bell-curve over de tijd. De adopters kunnen volgens deze theorie in 5 categorieën ingedeeld worden: innovators, early adopters, early majority, late majority, laggards (Rogers 1983). Tussen deze categorieën bestaan breuklijnen waarbij de ene categorie verzadigd is maar de volgende categorie nog niet aan adoptie begonnen is. Vooral tussen de early adopters and de early majority kan er een sterke breuk waargenomen worden (Moore and McKenna 2002). Het TR construct kan hierbij belangrijke informatie verstrekken, omdat een plotse daling in de TR score kan wijzen op de overgang naar de volgende fase waarbij de bedrijven uiteraard belangrijke strategische beslissingen zullen moeten nemen (Lin, Shih et al. 2007). De Technology Readiness van werknemers. De TRI kan waardevolle informatie leveren aan de bedrijfsleiding om tal van beslissingen te ondersteunen. Bij de selectie en training van werknemers die vaak in aanraking komen met nieuwe technologieën kan het gebruik van een dergelijk construct een belangrijke informatiebron betekenen. Werknemers met een hoge technology readiness en goede inter-persoonlijke vaardigheden zullen bijvoorbeeld vermoedelijk uitblinken in een tech-support positie (Parasuraman 2000). Ten tweede kan de TRI ook als belangrijke informatie bron dienen bij de implementatie van nieuwe ICT systemen. Een betere kennis van de algemene houding van het personeel t.o.v. technologie kan belangrijke risico s aan het licht brengen. Wanneer de werknemers erg laag scoren op de technology readiness schaal zal een andere aanpak nodig zijn dan wanneer de werknemers een positieve state of mind vertonen. Ook een meer geïndividualiseerde aanpak op het gebied van training wordt mogelijk wanneer men in staat is om het werknemersbestand op te delen op basis van de houding t.o.v. nieuwe technologieën. Een belangrijk verschil met de consumenten is hier echter het bestaan van de mogelijkheid voor het management om te interveniëren via verplicht gebruik of opleiding (Lin, Shih et al. 2007). Via opleiding kan de algemene TR bijvoorbeeld aangepast worden door ervaring op te 12

22 bouwen bij de werknemer. Een interessante onderzoeksvraag voor de toekomst kan het effect van opleiding zijn op de algemene TR score van de werknemers. De Technology Readiness in de gezondheidszorg De opkomst en algemene beschikbaarheid van het Internet biedt ook in de gezondheidszorg nieuwe mogelijkheden. De nieuwe informatie- en communicatie technologieën kunnen aangewend worden om direct te communiceren met patiënten en belanghebbenden maar ook om de operationele efficiëntie tijdens het leveren van gezondheidszorg te optimaliseren. Deze toepassingen kunnen immers zowel kosten als tijd besparen (Akesson, Saveman et al. 2007). Hieronder worden eerst een aantal voorbeelden overlopen van deze nieuwe technologische mogelijkheden. Na het overlopen van deze applicaties wordt het nut van informatie over de readiness van artsen, verpleging en patiënten tegenover technologische applicaties besproken. E-health E-health wordt gedefinieerd als : The support and delivery of healthcare with information and communication technology (McGeady, Kujala et al. 2008) Hierbij kunnen patiënten online een aantal functies zelf vervullen zoals het bekijken van online health records, het vernieuwen van voorschriften en online communicatie met de huisdokter, verpleging en specialisten. Een eerste groep van toepassingen laat toe de communicatie tussen patiënt en arts op een asynchrone wijze te organiseren (McGeady, Kujala et al. 2008). Dit betekent dat beide partijen kunnen communiceren wanneer het hen het beste uitkomt zonder dat ze beiden op dezelfde plaats en tijd moeten aanwezig zijn. Deze werkwijze zorgt ervoor dat patiënten beter geïnformeerd zijn alvorens een echte consultatie plaatsvindt. Dit kan voor zowel de arts als voor de patiënt tijd, kosten en moeite besparen. Factoren die het gebruik van deze applicaties wat tegenhouden, zijn de vrees van dokters voor een grotere werklast om deze communicatie ook na hun werkuren te organiseren en de vrees bij patiënten voor veiligheidsproblemen tijdens de overdracht van gevoelige informatie. Onderzoek toont echter ook aan dat patiënten gevoelige informatie makkelijker online delen met hun dokters dan via de telefoon of tijdens een consultatie (Umefjord, Petersson et al. 2003). 13

23 Een tweede groep van toepassingen laat patiënten toe om een aantal zaken zelf uit te voeren via het internet. Dit zijn dus toepassingen van selfservice technologieën (SST). We denken hierbij aan het invullen van een online vragenlijst om de beslissing van de arts betreffende een consultatie of de doorverwijzing naar bijvoorbeeld een specialist vlotter te laten verlopen. Een laatste toepassing van het gebruik van technologie in de gezondheidszorg is eerder intern georiënteerd. Artsen en verpleging kunnen belangrijke voordelen realiseren op het gebied van efficiëntie indien alle relevante informatie over een patiënt voor de patiënt centraal beschikbaar is. Hiervoor gebruiken steeds meer ziekenhuizen een elektronisch patiënten dossier. De empirische kant van deze masterproef zal handelen over het gebruik van de TRI score bij het bepalen van de acceptatie van een elektronisch patiënten dossier. Belang van de Technology Readiness in deze context. Ondanks de vele voordelen die IT kan leveren in de gezondheidszorg zijn er ook heel wat risico s verbonden aan het implementeren van dergelijke projecten. Deze toepassingen kosten immers altijd zeer veel geld waardoor een goede strategie betreffende implementatie onontbeerlijk is (Amatayakul 2005). De TRI kan hierbij belangrijke informatie leveren over zowel de patiënten als de artsen en de verpleging. Een goede kennis van de groepen die extra aandacht nodig hebben kan de acceptatie van dergelijke initiatieven sterk versnellen. Dit kan gerealiseerd worden door gericht te trainen en te ondersteunen bij de personen en groepen die er het meeste nood aan hebben. De TRI en selfservice technologieën (SST) Steeds meer dienstenbedrijven gebruik technologie, bijvoorbeeld het internet, om op een directe manier met hun klanten in contact te treden. Deze technologische interfaces worden selfservice technologieën genoemd (SST) (Meuter, Ostrom et al. 2003). Selfservice toepassingen kunnen zowel voor een belangrijke kostendaling zorgen, omdat traditionele Brick and Mortar contactpunten niet langer noodzakelijk zijn (Ho and Ko 2008), als voor een daling van de tijdsinvestering van de klant zorgen. Enkele voorbeelden van deze toepassingen zijn bankautomaten, internet banking, internet shopping, etc. Ondanks deze groei van mogelijkheden om in contact te treden en om de klanten een deel van het proces zelf te laten uitvoeren, is er zeer weinig geweten over de factoren die de adoptie van SST s bepalen. 14

24 In de meeste instanties gaat het om een afweging tussen persoonlijk contact met een werknemer van het bedrijf om een bepaalde taak uit te voeren en contact op een volledig elektronische wijze. We kunnen bijvoorbeeld kiezen om een overschrijving bij het loket uit te voeren of via de computer met internet banking. Wegens de mogelijkheid om te kiezen tussen beide opties zullen klanten de SST s niet aanvaarden zolang ze geen voordelen zien (drijvers) voor de technologie en ze zich er niet comfortabel bij voelen (remmers). Over de effecten van de technology readiness op het gebruik van SST s zijn de conclusies verdeeld. Een eerste onderzoek (Lin and Hsieh 2007) toont aan dat de TRI een belangrijke drijver is voor de voldoening bij het gebruik van selfservice technologieën. Verder blijkt de TRI ook een significante positieve invloed te hebben op de intentie om SST s te gebruiken. Een tweede onderzoek (Liljander 2006) bevestigt wel dat de attitude tegenover SST positief gecorreleerd is met de TRI, maar ontkracht de stelling dat ook de adoptie van SST s positief beïnvloed wordt door optimisme en innovativiteit. Het artikel van Lanseng en Andreassen (Lanseng and Andreassen 2007) geeft hier een mogelijke verklaring voor. De TRI meet in welke mate mensen vertrouwd zijn met technologie door het gebruik ervan in andere gebieden. Dit geeft op zijn beurt een indicatie dat antwoorden op het TAM model (supra, p.24) gebaseerd zijn op ervaring en kennis. Dit is een eerste aanwijzing dat het TRI en TAM model elkaar goed aanvullen (supra, p.29). We kunnen ten laatste ook verwijzen naar het technology anxiety model (Meuter, Ostrom et al. 2003) In dit onderzoek naar het effect van de technology anxiety op het gebruik van selfservice technologieën (Meuter, Ostrom et al. 2003) werd aangetoond dat de TA een betere voorspeller was voor het gebruik van SST s dan demografische variabelen zoals leeftijd en geslacht. Verder werd ook aangetoond dat de TA een belangrijk effect heeft op de ervaring bij het gebruik van een SST toepassing. Personen met een lage TA hadden algemeen een hogere tevredenheid bij het gebruik van een SST en zouden in de toekomst dezelfde SST s met een hogere waarschijnlijk opnieuw gebruiken. Een lage anxiety zorgde ook voor een grotere kans op positieve mond tot mond reclame dan een hoge anxiety. 15

25 2.4) Repetities van de TRI en hun conclusies TRI in de UK In een replicatie van het onderzoek door Nikos Tsikriktsis (Tsikriktsis 2004) in 2004 werden slechts 4 van de 5 clusters teruggevonden. Voor de cluster paranoids bleek geen statistisch significant onderscheid te bestaan. Verder kon men i.v.m. de demografische kenmerken de volgende vaststellingen doen: Explorers beslaan ongeveer 30% van de populatie en bestaan vooral uit mannen tussen de 20/30 jaar met een hoge opleiding en inkomen. Pioneers beslaan tevens 30% van de populatie en bestaan vooral uit vrouwen boven de 35 jaar met lage opleiding en een gemiddeld inkomen. Skeptics zijn goed voor 20% van de populatie en bestaan vooral uit mannen van minder dan 45 jaar met een gemiddeld tot hoge opleiding en inkomen. Laggards beslaan de overige 20% en bestaan vooral uit vrouwen die ouder zijn dan 45 jaar met een lage opleiding en inkomen. Dit onderzoek toonde tevens aan dat er een significant verschil is in current use en future use van technologieën tussen verschillende TRI scores. Hoe hoger de score, hoe meer technologieën de personen gebruiken, maar ook hoe meer technologieën ze in de dichte toekomst denken op te pikken. Verrassend hierbij is dat de skeptics een hogere current use vertonen voor veel technologieën dan de pioneers. Dit wordt verklaard door de hoge inhibitie van pioneers vanwege ongemak en onveiligheid. Pioneers hebben wel positievere verwachtingen i.v.m. hun toekomstige gebruik. Dit wordt verklaard door hun hogere score bij de drijvers (innovativiteit en optimisme). Een replicatie van dit onderzoek binnen de Belgische bevolking (en specifiek de medische sector) kan hier mogelijk tot verschillende resultaten leiden. De timing van de adoptie zal volgens Tsikriktsis verschillend zijn per segment. Hierbij zien we duidelijk de sterke link tussen het TRI model en de diffusion of innovations theorie (Rogers 1983). De explorers zullen als eersten de nieuwe technologie tijdens de introductie fase opnemen. Hierbij moet de nadruk op de innovativiteit liggen om hun aandacht te trekken. 16

26 De pioneers zullen wegens hun hoge score voor de remmers pas tijdens de groeifase nieuwe technologieën opnemen. Tijdens de maturiteitsfase zal het product zich ook onder de skeptics verspreiden, niet omdat ze enthousiast zijn maar vooral omdat ze geen angst hebben voor nieuwe technologieën. Ten laatste zullen de laggards al dan niet de technologie tijdens de vervalfase van het product beginnen te gebruiken. TRI bij Maleisische aannemers In een replicatie van het onderzoek binnen de context van Maleisische aannemers (Jaafar, Ramayah et al. 2007) werd vastgesteld dat een hoge TRI score correleert met een aantal eigenschappen. Er blijkt een correlatie te zijn tussen de TRI score en een hoge opleidingsgraad, het bezitten van een pc voor meer dan 5 jaar en het bezitten van internet thuis. Ten tweede werd ook vastgesteld dat in grotere bedrijven een gemiddeld hogere TRI score aangetroffen wordt. Een algemene verklaring voor deze bevindingen is dat mensen hun state of mind t.o.v. technologie bijstellen door ervaring en gebruik. TRI in Turkije In dit onderzoek (Demirci and Ersoy 2008) werden duidelijke verschillen vastgesteld tussen de TRI scores op basis van de leeftijd en het geslacht van de respondenten, maar er waren geen verschillen op basis van opleidingsniveau en inkomen. Dit staat dus in contrast met de andere onderzoeken. Dit onderzoek roept ook op tot replicatie van de TRI in verschillende culturen om de culturele impact te kunnen vergelijken. Het verschil tussen individualistische en collectivistische culturen kan bijvoorbeeld een impact hebben op de factoren die aan de grondslag liggen van acceptatie van technologie. Er zijn al verschillen gemeten tussen deze beide culturele verschillen als het op de bereidheid tot het gebruik van computers voor communicatie aankomt. (Tan et al. 1998). Collectivistische culturen hechten ook meer belang aan nonverbale communicatie dan individualistische culturen. Het gebruik van elektronische 17

27 communicatie zal in deze culturen dus extra obstakels moeten overwinnen vooraleer acceptatie zal optreden (Ross and N. 2001). TRI of nursing and medical students at a Canadian University. Dit onderzoek (Caison, Bulman et al. 2008) leunt heel dicht aan bij de praktische uitvoering van deze masterproef. Zowel dit onderzoek als het onderzoek binnen het universitair ziekenhuis van Gent is gericht op de acceptatie van een elektronisch patiënten dossier. De doelstelling van dit informatie-systeem wordt als volgt omschreven: Provide a portable, electronic record of a patient s lifetime health histories. Improve quality of care by providing the right information when and where needed.(caison, Bulman et al. 2008) Hierbij is de acceptatie van een dergelijk system uiteraard zeer belangrijk. Niet enkel om de hoge investeringskosten te laten renderen, maar ook om het leveren van de gezondheidszorg te optimaliseren. De onderzoekers stellen dus ook dat de houding van de end-users belangrijk zal zijn om de acceptatie te voorspellen. Aangezien de huidige studenten de toekomstige end-users van dit systeem zijn, vinden de onderzoekers het belangrijk om ook hier al met de technology readiness te werken om zo de training en de opleiding te kunnen afstellen op de noden van de studenten. Hierbij zijn ze er ook van overtuigd dat de readiness via deze wegen zal kunnen versterkt worden. Physician attitudes could be affected with the right support and training. Assessing readiness thus provides a sound basis for educational and policy change which will enhance the technology readiness of future health care services providers (Caison, Bulman et al. 2008). Er werden verschillen gemeten zowel tussen mannelijke en vrouwelijke studenten als tussen leeftijdscategorieën. Hierbij werd geconcludeerd dat mannelijke studenten innovatiever zijn en dat jongere studenten een hogere readiness vertonen dan hun oudere collega s. Tussen de medische - en de verplegingsstudenten werden geen verschillen terug gevonden. Tussen mannen en vrouwen zijn er belangrijke verschillen als het op die manier van leren aankomt. Mannen leren makkelijker in een abstracte, symbolische omgeving terwijl vrouwen het beste leren in een sociale omgeving (Campbell 2000). Vrouwelijke studenten staan dus voor een nadeel als het op het gebruik van technologisch materiaal aankomt. In een opleiding waar technologie een steeds belangrijkere factor wordt, is het dan ook belangrijk om voor hen een aanpak te creëren waarbij de sociale context niet uit het oog verloren wordt (Campbell 2000). 18

28 Het bestaan van een verschil in readiness tussen studenten van onder en boven de 25 jaar wijst op het opkomen van een nieuwe generatie jongeren die opgegroeid zijn met nieuwe technologieën zoals het Internet (Villeneuve and MacDonald 2006). In de context van een opleiding kan het dus belangrijk zijn om er op te letten dat studenten die ouder dan de normale leeftijd (de leeftijd van de groep die geen jaar heeft overgedaan) zijn niet uit de boot vallen als het op implementatie van nieuwe technologieën aankomt. Ook de achtergrond van de studenten blijkt een impact te hebben op de readiness. Studenten met een stedelijke achtergrond blijken hoger te scoren op de TRI schaal dan studenten met een landelijke achtergrond. Volgens de onderzoekers kan dit het gevolg zijn van het feit dat deze studenten minder in aanraking gekomen zijn met bijvoorbeeld computers en informatica. Het zal dus ook zeer belangrijk zijn om in het kader van een opleiding ervoor te zorgen dat deze studenten op hetzelfde niveau worden gebracht. Dit kan bijvoorbeeld gebeuren door het gebruik van nieuwe technologieën routine te maken. Door het gebruik van praktische en nuttige applicaties zouden de insecurity en discomfort moeten afnemen(caison, Bulman et al. 2008). De onderzoekers wijzen dus op de belangrijke informatie die de technology readiness index kan voorzien om uit te zoeken welke segmenten betere ondersteuning en training vergen om de acceptatie van toekomstige applicaties te maximaliseren. Algemene conclusies van de replicaties. Over het algemeen wordt dus aanvaard dat de TRI een effect heeft op acceptatie van nieuwe technologieën. Wanneer we immers geen informatie hebben over de technologie door eigen gebruik zullen we een evaluatie maken op basis van de externe informatie die beschikbaar is. Deze evaluatie gebeurt op een subjectieve manier en zal dus onder andere afhankelijk zijn van onze algemene overtuigingen. Een construct zoals de TRI meet deze overtuigingen en laat toe om op deze manier waardevolle informatie te generen voor tal van stakeholders. Een interessante piste binnen het onderzoek van de TRI is het onderzoek of deze mechanismen verschillen afhankelijk van de demografische eigenschappen van de persoon. Deze verschillen kunnen o.a. op het vlak van geslacht, leeftijd, inkomen, opleiding en cultuur gezocht worden. 19

29 Zoals verschillende onderzoeken en theorieën aantonen, kijken mannen en vrouwen en diverse leeftijdsgroepen op een andere manier naar technologie. Hun evaluatie van nieuwe technologieën zal dus afhankelijk zijn van verschillende factoren. Voor de ene groep is de nieuwheid of het high-tech karakter belangrijker terwijl andere groepen meer belang hechten aan een algemeen aanvaardde en veilige standaard. Het is zowel in een professionele context bij het selecteren en trainen van werknemers als in een commerciële context bij het introduceren van een nieuw product belangrijk om de juiste informatie te hebben over de doelgroep. Een diepere kennis van de algemene houding van de populatie waarop gericht wordt, kan hierbij zeer belangrijk zijn. 20

30 3) De verklaring van de adoptie van nieuwe technologieën. Aangezien de introductie van nieuwe IT-systemen voor bedrijven een zeer belangrijke investering vertegenwoordigd, is het ook belangrijk om ervoor te zorgen dat deze systemen ook daadwerkelijk door de end-users geadopteerd worden. De doelstelling van deze systemen is immers om de performantie van de werknemers te verbeteren. Het proces waarbij nieuwe innovaties worden geadopteerd kan gezien worden als een opeenvolging van stappen. De potentiële gebruiker start met een initiële kennismaking met de innovatie waarna hij een bepaalde attitude erover vormt. Vervolgens wordt een beslissing genomen over adoptie of verwerping. Na de adoptie wordt de innovatie in gebruik genomen en zal de gebruiker bevestiging zoeken van zijn beslissing (Rogers 1983). Deze theorie geeft echter geen verdere verklaring voor de elementen die de attitude vormen en hoe dit uiteindelijk tot adoptie zal leiden. In dit hoofdstuk zal ik de belangrijkste modellen overlopen die trachten de adoptie en het gebruik van een nieuwe technologische innovatie te verklaren. Al deze modellen bouwen verder op de theorie of reasoned action (TRA) (Ajzen 1980), die de onderliggende structuur beschrijft. Ze analyseren telkens de overtuigingen van de potentiële eindgebruikers over een specifieke nieuwe technologie. Op basis van deze overtuigingen wordt geprobeerd om de acceptatie, of een deel ervan, te verklaren. Deze modellen kunnen op twee wijzen worden gebruikt. Ze kunnen worden gebruikt om te analyseren hoe de acceptatie van een al ingevoerde technologie gebeurde maar ook om vooraf te bepalen wat de belangrijke elementen zijn die de adoptie zullen bespoedigen of tegenwerken (Devolder, Pynoo et al. 2009). Wanneer deze elementen kunnen worden beïnvloed door bijvoorbeeld het design, kunnen hier belangrijke beslissingen door worden ondersteund (Davis 1989). We denken hier bijvoorbeeld aan de keuze van de functionele componenten van een informaticasysteem of aan de interface. Ten laatste is het hierbij ook belangrijk om een onderscheid te maken tussen adoptie en gebruik. Het laatste deel van dit hoofdstuk zal zich focussen op de vraag of deze processen op een verschillende manier moeten worden benaderd. 21

31 3.1) Theory of Reasoned Action Dit model vormt de basis voor de toekomstige modellen die de acceptatie van nieuwe technologieën trachten te verklaren. De theory of reasoned action (Ajzen 1980) tracht het gedrag van mensen te verklaren op basis van hun intenties. Hier werd de algemene structuur voor het proces dat tot het stellen van gedrag leidt beschreven en hoe de verschillende elementen op elkaar inwerken. Deze intenties zijn op hun beurt afhankelijk van de attitude tegenover het gedrag en van de subjectieve norm over het gedrag. Er moet natuurlijk de assumptie worden gemaakt dat er geen beperkingen zijn in de vrijheid van het stellen van het gedrag. De attitude tegenover het gedrag De attitude t.o.v. het gedrag is afhankelijk van de overtuigingen ( beliefs ) van het individu over de gevolgen van dit gedrag. Het gaat om een subjectieve evaluatie van de mogelijke positieve en negatieve gevolgen van het gedrag en hun waarschijnlijkheid van optreden. De subjectieve norm De subjectieve norm wordt gedefinieerd als de perceptie van het individu over wat belangrijke referentiepersonen van het gedrag vinden. De subjectieve norm/sociale norm is de resultante van twee invloeden namelijk een informatie invloed en een normatieve invloed. De informatie invloed grijpt plaats wanneer we informatie van een derde aanvaarden als een bewijs van de realiteit. De normatieve invloed neemt plaats wanneer we conformeren aan de verwachtingen van anderen (Burnkrant and Cousineau 1975). De TRA stelt dus dat als mensen het gedrag als goed evalueren (de attitude tegenover het gedrag), en als ze denken dat hun belangrijke referentiepersonen willen dat ze het gedrag stellen, dan zal dit leiden tot een hogere intentie tot het stellen van dit gedrag. Figuur 3: TRA (Ajzen 1980) 22

32 3.2) Theory of Planned Behaviour De theory of planned behaviour (TPB) (Ajzen 1991) voegt een derde variabele aan het model van de theory of reasoned action toe. De intentie is hier niet enkel van de attitude en de sociale norm afhankelijk maar ook van de perceived behavioral control (PBC). De PBC is de perceptie van het individu over de graad van moeilijkheid in het uitvoeren van het gedrag. Deze variabele is dus de som van alle beliefs van het individu over de factoren die het gedrag vergemakkelijken of remmen. Men kan de perceived behavioral control opsplitsen in een externe, situationele component (bijvoorbeeld genoeg tijd hebben om het IT-systeem te gebruiken, de mogelijkheid hebben om het te gebruiken en medewerking krijgen van anderen) en een interne, persoonlijke component afhankelijk van de vaardigheden en wilskracht van de persoon om het systeem te gebruiken. Figuur 4: TPB 23

33 3.3) Technology Acceptance Model Het TAM model werd ontwikkeld door F. Davis en R. Bagozzi (Davis 1989) als een extensie van de theory of reasoned action (TRA). Hierbij werden ook elementen van de self-efficacy theory, het cost-benefit paradigm, the adoption of innovations, etc gebruikt. Dit model meet de perceived usefulness (PU) en de perceived ease of use (PEOU) van nieuwe technologieën. Hierdoor kan men voorspellen of gebruikers de technologie zullen aanvaarden en gebruiken. Vertrekkende vanuit deze overtuigingen, die natuurlijk afhankelijk zijn van de system design features van het specifieke IT systeem, wordt een algemene attitude t.o.v. het gebruik gevormd. Deze attitude wordt gedefinieerd als The degree of evaluative affect that an individual associates with using the target system in his or her job. (Davis 1989) Deze attitude zal vervolgens voor een groot deel het gedrag van de onderzochte persoon bepalen, namelijk het al dan niet gebruiken van het systeem of het product. Het model vertrekt vanuit de premisse dat de intentie tot handelen de belangrijkste variabele is om het werkelijke handelen te voorspellen. De intentie legt de link tussen de beliefs (overtuigingen) over het technologisch product (PU en PEOU) en het werkelijk gebruik. In de originele TAM werd, zoals in de TRA, gewerkt met een variabele attitude die tussen de beliefs en de intentie staat. Het model kan echter gesimplificeerd worden door rechtstreeks de beliefs aan de intentie te linken. De reden hiervoor is dat in professionele settings de intenties rond het gebruik van IT vooral gebaseerd worden op de verwachte job performance. De algemene attitude t.o.v. een bepaald IT-systeem zal dus een kleinere impact hebben op het gedrag. Het al die niet verplicht zijn van de nieuwe technologie heeft ook een effect op de link tussen attitude en intentie. Hoe minder de persoon het gebruik als vrijwillig ziet, hoe minder de attitude het echte gebruik zal voorspellen (Karahanna, Straub et al. 1999). Onderzoeken en conclusies over de variabelen die verschillen in PU en PEOU op basis van de persoon verklaren, zijn schaars. Daarom is het interessant om de link tussen TRI en TAM nader te bekijken aangezien TRI een persoon specifieke score is (Lin, Shih et al. 2007). Figuur 5: TAM 24

34 3.4) Keuze tussen TAM en TPB. Het grote verschil tussen het TAM model en het TPB model zit in het feit dat het TAM model veel algemener is. Het model houdt enkel rekening met de extrinsieke motivatie van de persoon. Maar extrinsieke motivatie verklaart uiteraard niet alle oorzaken van gedrag. Met extrinsieke motivatie worden de fysieke gevolgen van het gebruik van de technologie bedoeld, namelijk een stijging van de performantie en het gebruiksgemak. Intrinsieke motivatie kan bijvoorbeeld peer pressure zijn wat in het TPB models als de social norm wordt vertaald. Het TPB model en TRA model houden wel rekening met intrinsieke motivatie en geven dus per individu een betere verklaring voor de intentie. Het grote nadeel van deze methodes zit precies in deze specifiekere benadering. Deze modellen zijn veel moeilijker in verschillende contexten te gebruiken en dienen daardoor aangepast te worden via pilootstudies. TAM is dus makkelijker te gebruiken, maar biedt enkel oppervlakkige en algemene informatie over de opinies van de gebruikers. De empirische studies tonen aan dat het TAM model qua verklaringskracht niet zwakker is dan het TPB model. In een vergelijkende studie tussen TAM en TPB vond (Mathieson 1991) zelfs een sterkere verklaring van de variantie door het TAM model. Een tweede onderzoek van S. Taylor en P.A. Todd (Taylor and Todd 1995) toonde een gelijkaardige verklaringskracht betreffende gedrag tussen beide modellen aan. Er bleek wel een verschil te zijn in de verklaringskracht van de intentie. Hier verklaart het TPB model tot 10% meer van de variantie in de intentie (50% t.o.v. 60% verklaringskracht). Het TPB model biedt dus een diepere verklaring maar tegen de prijs van een veel complexer model in de praktijk. 25

35 3.5) Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT) De UTAUT (Venkatesh, Morris et al. 2003) is het gevolg van de consolidatie van de belangrijkste modellen ( TRA, TPB, TAM, social cognitive theory, innovation diffusion theory, ) Dit model slaagt erin om ongeveer 70% van de variantie in de intentie tot gebruik te verklaren.(venkatesh et. Al.,2003). Dit model werd gecreëerd omdat onderzoekers overtuigd waren dat het TAM model een te beperkte visie op de acceptatie voorstelde. Het hele spectrum van zaken die een effect hebben op de acceptatie van technologieën is immers een pak breder dan enkel de perceived usefulness en de perceived ease of use. Dit zorgde voor de vorming van het UTAUT model dat eigenlijk een umbrella theorie voor de acceptatie vormt (Devolder, Pynoo et al. 2009). Het UTAUT model slaagt erin om meer constructen te gebruiken en tegelijkertijd het aantal vragen beperkt te houden. Op deze manier wordt een brede kennis van de drijvers van acceptatie verkregen. Het UTAUT model maakt gebruik van 4 constructen om de acceptatie te voorspellen. De performance expectancy wordt gedefinieerd als : The degree to which an individual believes that using the system will help him or her to attain gains in job performance(venkatesh, Morris et al. 2003). Dit construct kan vergeleken worden met de perceived usefulness uit het TAM model en heeft de grootste verklarende kracht van alle constructen. De effort expectancy wordt gedefinieerd als: The degree of ease associated with the use of the system(venkatesh, Morris et al. 2003). Ook dit construct leunt heel dicht aan bij het perceived ease of use construct uit het TAM model, met enkele aanpassingen op basis van andere theorieën. De social influence wordt gedefinieerd als: The degree to which an individual perceives that important others believe he or she should use the new system. (Venkatesh, Morris et al. 2003) Dit construct komt sterk overeen met de social norm gedefinieerd in het TPB en TRA model. De Facilitating conditions worden gedefinieerd als: The degree to which an individual believes that an organizational and technical infrastructure exists to support use of the system(venkatesh, Morris et al. 2003) 26

36 Dit construct komt ondermeer overeen met de perceived behavioral control uit het TPB model en met de compatability uit het innovation diffusion model (Rogers 1983). Figuur 6: UTAUT (Venkatesh, Morris et al. 2003) 3.6) Verschil tussen preadoptie en postadoptie overtuigingen Een belangrijke vraag over de adoptie van nieuwe technologieën is of de factoren die de initiële adoptie verklaren gelijk zijn aan de factoren die het echte gebruik bepalen. According to TRA, studies need to be specific as to the target behavior of interest. If adoption is of interest, then the dependent variable should be intention to adopt or adoption behavior (Karahanna, Straub et al. 1999) Beliefs that users hold for continued usage of IT may not be the beliefs that lead to initial adoption.(karahanna, Straub et al. 1999) Het is belangrijk om duidelijk dit onderscheid te maken in het onderzoek naar de antecedenten van zowel adoptie als use. De intention to adopt kan voor de werkelijke adoptie gemeten worden terwijl de intention to use erna moet worden gemeten. Een betere kennis van de variabelen die de adoptie en het gebruik bepalen zal immers toelaten om deze processen op een betere wijze te ondersteunen en dit zowel in een commerciële als in een professionele context. Zowel de TRA als de TPB maakt geen onderscheid tussen pre- en postadoptie en geven hieromtrent dus geen informatie. Het TAM model geeft hiervoor wel de mogelijkheid maar is beperkt tot slechts twee componenten, de PEOU en de PU. 27

37 Hierbij stelde Davis vast dat de ease of use belangrijker is op het tijdstip van adoptie dan later om het continue gebruik te verklaren. (Davis, 1983) De cognitieve dissonantie theorie (Cummings and Venkatesan 1976) en consumer behaviour research (Howard and Sheth 1969) stellen ook dat het gebruik van een product de percepties, attitudes en noden tegenover dit product zal wijzigen. Dit impliceert uiteraard ook dat het mentale proces om de adoptie te bepalen kan verschillen van het mentale proces om blijvend gebruik te bepalen. Wanneer we een attitude vormen maken we immers gebruik van 3 soorten informatie. Informatie over vroeger gedrag, affectieve informatie en cognitieve informatie (Fazio, Zanna et al. 1978). Het ontbreken van informatie over het gedrag op een directe manier door eigen ervaringen zal ons meer tot affectieve informatie richten. Verschil in de link tussen attitude en intentie Het onderzoek hieromtrent ((Karahanna, Straub et al. 1999) toonde aan dat de relatie tussen attitude en intentie inderdaad sterker is voor huidige gebruikers dan voor potentiële gebruikers. Dit komt omdat directe ervaring met het attitude object een betere evaluatie toelaat dan indirecte ervaring. (Fazio, Zanna et al. 1978) Verschil in de link tussen de subjectieve norm en de intentie Deze relatie zal sterker zijn voor potentiële gebruikers dan voor huidige gebruikers omdat het ontbreken van directe informatie moet opgevangen worden door indirecte informatie. (Fazio, Zanna et al. 1978) 28

38 4) Link tussen TRI en TAM 4.1) Theoretische onderbouw Het TAM model is system-specific terwijl het TRI model individual-specific is. Hiermee wordt bedoeld dat het TAM model acceptatie bekijkt vanuit de eigenschappen van het systeem, bijvoorbeeld een nieuw informatiesysteem, terwijl de TRI start vanuit de state of mind van de persoon. Intuïtief kunnen we hier al een bepaalde link aanvoelen. Wanneer consumenten een keuze maken, zullen ze immers eerst een interne zoektocht in hun geheugen maken op zoek naar beschikbare informatie (Bettman 1979). Hierbij zullen algemene overtuigingen gecreëerd door voorgaande ervaringen ons waarschijnlijk leiden in onze percepties over de usefulness en ease of use. Onze algemene positie t.o.v. technologie (TRI) zal dus hoogstwaarschijnlijk een effect uitoefenen op onze overtuigingen (beliefs) betreffende de usefulness en de easy of use (TAM). Algemeen kan gesteld worden dat overtuigingen gevormd door voorgaande ervaringen met technologie, een belangrijke rol spelen in het verwerken van informatie en het sturen van gedrag (Alba and Hutchinson 1987; Peracchio and Tybout 1996). Ook Davis en Venkatesh bemerkten dat ervaring door gebruik van technologie empirisch geteste gevolgen heeft op de perceptie van de gebruiker over de usefulness en ease of use (Venkatesh and Davis 1996). Een tweede onderzoek naar de antecedenten van het TAM model (Burton-Jones and Hubona 2006) toonde naast een belangrijke directe werking van ervaring op het gebruik van informatie technologieën ook een effect op de perceived usefulness en perceived ease of use. Ook het artikel van Lanseng en Andreassen wees op een link tussen voorgaande ervaring met technologie in bepaalde gebieden en het effect hiervan op het gebruik in andere gebieden(lanseng and Andreassen 2007). Hierbij zou de TR mede gevormd worden door ervaring. In een onderzoek waarbij de TRI en TAM gecombineerd werden (Walczuch, Lemmink et al. 2007), werd aangetoond dat de adoptie van nieuwe technologieën inderdaad afhankelijk is van karaktertrekken gemeten door de TRI. Vooral het item optimisme heeft een sterke impact op de perceived usefulness en perceived ease of use. 29

39 4.2) Combinatie van de modellen: het TRAM model. De bovenstaande theorieën en onderzoeken geven een sterke onderbouw voor de correlatie tussen de TRI en de percepties over usefulness en ease of use. In een onderzoek waarbij TRI en TAM werden gecombineerd tot het TRAM model (Lin, Shih et al. 2007) werd aangetoond dat het TRI model als antecedent kan worden geplaatst tussen de overtuigingen over usefulness en ease of use en de intenties tot het gebruik van e-services. Dit model werd getest in een op de consument gerichte setting, maar dit zou geen fundamentele problemen mogen opleveren bij het gebruik ervan in een professionele setting. De empirische test van het nieuwe model komt goed overeen met het theoretisch voorgestelde psychologische proces. Er bleek een volledige mediation te bestaan tussen de TRI en de intentie tot gebruik via de perceived usefulness en ease of use. Dit geeft een sterk bewijs voor het psychologisch proces met het technology readiness => perceived ease of use => perceived usefulness => usage intention mechanisme (Lin, Shih et al. 2007). In de praktijk betekent dit dat het niet alleen belangrijk is om naar de eigenschappen van het nieuwe systeem te kijken om de adoptie te verzekeren maar dat ook de individuele eigenschappen van de end-users in rekening moeten worden gebracht. Een degelijke segmentatie en targeting van de verschillende TR segmenten kan zeer nuttig zijn om alle end-users op een zo goed mogelijke manier te benaderen en daardoor de kansen op acceptatie te maximaliseren. Verder bemerkte Lin ook een fit tussen de TR en de percepties over de eigenschappen van het systeem. Mensen met een hoge TR zullen eerder een nuttig maar complex systeem waarderen, terwijl mensen met een lage TR eerder een minder nuttig maar makkelijk te gebruiken systeem zullen verkiezen (Lin, Shih et al. 2007). Figuur 7: TRAM-model (Lin, Shih et al. 2007) 30

40 5) Nieuw model: TRI-FFM-UTAUT model 5.1) Inleiding De bedoeling van dit model is niet enkel om via de combinatie van 3 bestaande constructen tot een betere verklaring van de adoptie van nieuwe technologieën te komen, maar vooral om een framework te creëren dat als platform kan dienen voor toekomstig onderzoek in dit domein (Devolder, Pynoo et al. 2009). Er wordt een generisch framework voorgesteld om de populatie eerst op te delen volgens bepaalde factoren. De opdeling van de populatie in homogene subgroepen zou vervolgens tot een betere verklaring van de acceptatie moeten leiden bij het gebruik van acceptatie modellen (Devolder, Pynoo et al. 2009). Het voordeel van de creatie van een algemeen framework is de mogelijkheid om in de toekomst andere modellen te gebruiken binnen hetzelfde kader. 5.2) Het Framework: TRI-FFM-UTAUT Voor de praktische uitvoering van dit nieuwe framework wordt een combinatie genomen van het TRI model en het Big five model om subgroepen van de populatie te creëren. Vervolgens wordt op deze subgroepen het UTAUT model getest om de adoptie van een informatiesysteem te verklaren. De eerste laag van het model waarin de populatie gefilterd wordt heet de data preparation layer. In de tweede laag wordt vervolgens een acceptatie model gebruikt. Deze laag heet de data manipulation layer. Figuur 8: Filter + Measure (Devolder, Pynoo et al. 2009) 31

41 Data preparation layer: Filter Het nieuwe model maakt eerst gebruik van een twee dimensionale filter via de TRI en het FFM. De persoonlijkheid en algemene overtuigingen van het individu worden dus gebruikt om de populatie op te delen in clusters die vervolgens kunnen worden geanalyseerd. TRI Zie hoofdstuk 2 FFM Om de populatie op basis van de persoonlijkheid te verdelen wordt gebruik gemaakt van een zeer algemene differentiatie op basis van het five forces model (The big 5). Dit model maakt een erg rudimentaire verdeling van de populatie op basis van 5 dimensies. Deze dimensies zijn gecreëerd na een lexicale analyse van alle woorden die de persoonlijkheid beschrijven. In het Engels kwam dit neer op ongeveer termen. Door het gebruik van semantische en empirische clustering technieken slaagde Cattel erin om meer dan 99% van de termen te elimineren en tot 35 variabelen te komen. Uiteindelijk resulteerde dit in een vragenlijst die 16 persoonlijkheidsfactoren bevatte (16PF personality questionnaire). Op basis van deze data konden Tupes en Christal 5 factoren definiëren die later bekend werden als de Big 5. Deze kenmerken waren openness, conscientiousness, extraversion, agreeableness en neuroticism (John, Robins et al. 2008). Op basis van een korte vragenlijst kunnen we de populatie opdelen in 3 clusters. Deze clusters zijn de resilients, undercontrollers en overcontrollers en hebben elk een specifieke combinatie van scores op de Big 5 (John, Robins et al. 2008). Data manipulation layer: Measurement Na het filteren van de data wordt het UTAUT model gebruikt om effectief de adoptie te gaan meten en voorspellen. 32

42 6) Toepassing TRI: UZ 6.1) Inleiding In dit hoofdstuk zullen de resultaten van het TRI luik uit het nieuwe model geanalyseerd worden. In de loop van eind 2008 en begin 2009 werden 2 enquêtes afgenomen in het Universitair Ziekenhuis Gent. Dit is het tweede grootste campus ziekenhuis in België met meer dan 1000 bedden. De doelstelling van deze enquêtes was het testen van het TRI-FFM- UTAUT model voor het elektronisch patiënten dossier (EPD). De eerste enquête werd afgenomen bij alle verplegend personeel van het ziekenhuis die gebruik maken van het EPD. Er werden enquêtes verzonden naar alle verpleegsters en verplegers die al met het EPD in aanraking zijn gekomen. Hierdoor werden in totaal 528 vragenlijsten uitgestuurd met als resultaat 204 antwoorden, goed voor een responsgraad van 38.8%. Er zijn ongeveer 1700 personen actief in de verpleging van dit ziekenhuis waardoor het EPD gebruik op ongeveer 30% staat. Deze ratio is uiteraard continu aan het stijgen met als doelstelling in de toekomst om van het EPD de enige bron te maken voor alle input en output van medische informatie (Devolder, Pynoo et al. 2009). De tweede enquête werd afgenomen bij alle artsen van het ziekenhuis, er werden 500 enquêtes verzonden waarvan er 153 teruggestuurd werden. Dit leverde een responsgraad van 30% op. Figuur 9: Eigenschappen Populatie 33

43 6.2) De Enquête De vragenlijst ontworpen door Parasuraman (Parasuraman 2000) werd vertaald naar het Nederlands met een pre-test om de validiteit te bepalen. Inhoudelijk bestond de enquête uit de 36 TRI gerelateerde vragen, 35 UTAUT gerelateerde vragen en 10 vragen om een snelle segmentatie volgens het five factor model te kunnen maken (Devolder, Pynoo et al. 2009). De analyse van dit hoofdstuk zal dus beperkt blijven tot de TRI schaal. Verder werd ook om een aantal persoonlijke gegevens gevraagd om later als onafhankelijke variabelen te gebruiken bij het testen van de hypothesen. Het gaat hier om het geslacht, het departement, de leeftijd, de datum van het invullen van de enquête en de duur van het gebruik van het EPD-syteem. Visual Analogue scale De enquêtes maken gebruik van visual analogue scales (grafische schalen) om de antwoorden te registreren. Dit betekent dat de respondent een streep moet zetten op de lijn tussen helemaal oneens en helemaal eens, afhankelijk van zijn mening over de gegeven stelling. Het gebruik van deze grafische schaal in plaats van de gebruikelijke 5-punt of 7-punt likertschaal laat meer variatie in de antwoorden toe, maar kan aan de andere kant ook een vals gevoel van grotere nauwkeurigheid geven. Na het indienen werd elke stelling uit de enquêtes gemeten en op een schaal van gezet om zo tot een 101-punt likertschaal te komen (Devolder, Pynoo et al. 2009). Figuur 10: Voorbeeld Visual Analogue scale(devolder, Pynoo et al. 2009) 34

44 6.3) De hypothesen Op basis van de data verkregen door de 2 enquêtes zullen de volgende hypothesen getoetst worden. Deze hypothesen werden gevormd op basis van voorgaande onderzoeken over de TRI (Tsikriktsis 2004; Caison, Bulman et al. 2008). Hypothese 1: Geslacht Zijn er verschillen te vinden tussen mannelijke en vrouwelijke artsen en verplegers voor de verschillende dimensies van de TRI schaal? De algemene theoretische benadering verwacht dat mannen over het algemeen hoger zullen scoren op de TRI, innovatiever zijn en lager scoren op ongemak en onveiligheid. Hypothese 2: Leeftijd Algemeen wordt in de theorie verondersteld dat ouderen lager zullen scoren op de TRI schaal. Daarom is het ook binnen deze populaties interessant om te testen of dit ook in de context van artsen en verpleging het geval is. Hiervoor worden enerzijds de groepen ouder en jonger dan 40 jaar vergeleken en anderzijds de groepen 20-30, 30-40, en 50+ vergeleken. Hypothese 3: Artsen vs. Verpleging Is er een significant verschil tussen de populatie van de artsen en de verpleging op basis van de verschillende dimensies van de TRI en de algemene TRI score? Een verschil hier kan wijzen op het effect van een verschil in opleidingsniveau en ervaring op de algemene houding t.o.v. nieuwe technologieën. Hypothese 4: Clusters De tweede hypothese is gerelateerd aan de clusters gedefinieerd door Parasuraman. In zijn replicatie van de TRI vond Tsikriktsis (Tsikriktsis 2004) geen aanwijzingen voor het bestaan van de cluster Paranoids. De vraag is dan ook in welke mate deze clusters terug te vinden zijn binnen de toch vrij homogene populatie van artsen en verplegers die qua opleiding- en inkomensniveau homogeen zijn. 35

45 6.4) Methode De 4 dimensies werden berekend via de gemiddelde waarde van hun stellingen. Elke dimensie geeft dus een score tussen 0 en 100. Op basis van deze vier dimensies werd vervolgens de TRI score bepaald via de volgende formule: TRI: (MeanO + MeanIN + (100-MeanDis) + (100-MeanINS) )/4 De dimensies ongemak (MeanDis) en onveiligheid (MeanINS) werden omgezet naar de positieve richting om de TRI te berekenen. Dit zorgt ervoor dat de TRI score ook een waarde tussen de 0 en 100 zal vormen waarbij 0 staat voor de meest negatieve kant van het continuüm. Om het construct van Parasuraman te verifiëren werd eerst een factor analyse na Varimax rotatie uitgevoerd om te testen of de 36 vragen inderdaad kunnen worden herleid tot de 4 dimensies. Hierna werd een cronbach s alpha analyse uitgevoerd op de groeperingen van vragen per dimensie om te bepalen of ze inderdaad eenzelfde construct vormen. De verschillen tussen mannen en vrouwen en de 2 leeftijdscategorieën werden getest via een T-test om te bepalen of de gemiddelde waarden significant van elkaar verschillen. Voor het vergelijken van meer dan 2 groepen, zoals bij de 4 leeftijdscategorieën, werden ANOVA tests uitgevoerd. Hierbij werd een bonferroni posthoc test gebruikt als de varianties gelijk waren en een Tamhane test als deze niet gelijk waren. De clusteranalyse werd via een TwoStep Cluster uitgevoerd die gebruik maakt van de Euclidian Distance via Schwarz s Bayesian Criterion. De associatie tussen de clusters en de demografische variabelen werd gemeten via Phi en Cramer s V testen. 36

46 6.5) Resultaten Factoranalyse De factoranalyse geeft aan dat de 36 vragen inderdaad kunnen verdeeld worden over 4 dimensies. De 10 eerste stellingen vormen het item optimisme (O1-O10), de volgende 7 stellingen vormen het item innovativiteit (IN1-IN7), het item ongemak bestaat uit de volgende 10 stellingen (DIS1- DIS10) en ten slotte wordt het item onveiligheid gevormd door de laatste 9 stellingen (INS1-INS9). Figuur 11: Factoranalyse 37

47 Interne Consistentie (zie bijlage 2) We meten de interne consistentie van de verschillende items via cronbach alpha analyse. Deze maatstaf meet hoe goed de items een onderliggend construct meten. In de sociale wetenschappen wordt een alpha waarde van >.7 als een goede betrouwbaarheid gezien. Optimisme De cronbach alpha waarde voor dit construct is vrij hoog, wat dus betekent dat de verschillende items inderdaad hetzelfde meten. De verwijdering van item 10 geeft een iets hogere betrouwbaarheid. Met item 10 is de cronbach s alpha score.877 en zonder item 10 stijgt deze tot.883. Deze verandering is echter verwaarloosbaar klein, dus het behouden of het verwijderen van dit item is zeker niet van cruciaal belang voor het onderzoek. Innovativiteit Voor het construct rond innovativiteit bemerken we opnieuw een hoge cronbach alpha score van.857 over de 7 vragen. Het weglaten van item 2 zou opnieuw voor een iets hogere waarde kunnen zorgen, maar het verschil is verwaarloosbaar. Dit verschil kan waarschijnlijk ook verklaard worden door het feit dat het 2 de item reversed scored is. Deze vraag is in de negatieve zin geformuleerd terwijl de andere items positief geformuleerd zijn. Hierdoor kan er dus mogelijk sprake zijn van het Halo effect. Ongemak Ook hier is de interne consistentie goed en kan ze tevens niet worden verbeterd door het verwijderen van bepaalde items. De cronbach alpha waarde is.809 Onveiligheid Voor het construct onveiligheid noteren we ook een cronbach alpha waarde van.841 wat opnieuw een zeer sterke interne consistentie aantoont. Het verwijderen van item 8 zou hier voor een lichte verbetering kunnen zorgen maar deze is opnieuw verwaarloosbaar. 38

48 Hypothese 1: Geslacht In de bijlage 3 is de output van de statistische testen terug te vinden. Verpleging Er blijkt geen statistisch significant verschil te bestaan tussen de gemiddelde TRI scores van mannen en vrouwen. Ook voor de afzonderlijke dimensies worden geen significante verschillen gevonden. Mannelijke en vrouwelijke verplegers volgen een gelijkaardige verdeling. Dit is een opmerkelijk resultaat gezien het feit dat andere replicaties van de TRI steeds een verschil vinden tussen mannen en vrouwen, en dit vooral voor innovativiteit. Artsen De artsen vertonen een significant verschil tussen mannen en vrouwen voor de dimensies innovativiteit, ongemak en onveiligheid. De bevinding dat mannelijke artsen innovatiever zijn dan vrouwelijke artsen strookt met de algemene theorie over deze dimensie. Voor de dimensies ongemak en onveiligheid merken we echter een omgekeerde relatie op dan verwacht werd. Mannelijke artsen scoren zowel op ongemak als op onveiligheid iets hoger dan vrouwelijke artsen. Voor de algemene TRI score en de dimensie optimisme blijkt geen significant verschil te bestaan tussen beide groepen. De hogere score voor innovativiteit wordt dus teniet gedaan door het hogere ongemak en onveiligheidgevoel. Artsen + Verpleging Over de gehele populatie gezien bemerken we tussen mannen en vrouwen enkel een significant verschil voor de variabele innovativiteit. Mannen zijn gemiddeld iets innovatiever ingesteld dan vrouwen. 39

49 Figuur 12: Vergelijking volgens geslacht Hypothese 2: Leeftijd Verpleging Wanneer we de populatie van de verpleging in twee leeftijdscategorieën indelen (ouder en jonger dan 40 jaar) merken we overal een significant verschil op, behalve voor de dimensie optimisme. Oudere verplegers zijn minder innovatief en hebben een hoger gevoel van ongemak en onveiligheid bij nieuwe technologieën. De opsplitsing naar vier leeftijdsgroepen toont opnieuw aan dat er verschillen zijn tussen ouderen en jongeren. Voor de dimensie innovativiteit zien we een significant verschil tussen de twintigers en de vijftig plussers. Voor de dimensie ongemak zien we een significant verschil tussen de dertigers en de vijftig plussers en voor de dimensie onveiligheid bemerken we een verschil tussen de dertigers en de veertigers. De TRI score zelf geeft echter geen significant verschil tussen de 4 groepen. Artsen Zowel wanneer we deze groep in 2 als 4 categorieën indelen, merken we in tegenstelling tot bij de verpleging geen significante verschillen op. 40

50 Artsen + Verpleging Wanneer we de hele populatie testen op het bestaan van verschillen op basis van de leeftijd, merken we significante verschillen op voor de dimensies ongemak en onveiligheid en de TRI score. Ouderen over de gehele populatie gezien zijn minder innovatief, en vertonen een hoger ongemak en onveiligheid tegenover nieuwe technologieën. Bij de verdeling van de populatie in 4 categorieën (twintigers, dertigers, veertigers en vijftig plussers) blijken over alle dimensies behalve optimisme significante verschillen te vinden. Figuur 13: Vergelijking volgens de 2 leeftijdscategorieën 41

51 Figuur 14: Vergelijking van de 4 leeftijdscategorieën bij de verpleging (innovativiteit) Figuur 15: Vergelijking van de 4 leeftijdscategorieën voor de hele populatie (ongemak) 42

52 Hypothese 3: Artsen vs. Verpleging De vergelijking tussen deze twee groepen levert meer uitgesproken verschillen op dan de vergelijking tussen de normale demografische variabelen zoals geslacht en leeftijd. Wanneer we de artsen en de verpleging vergelijken, zien we significante verschillen over de hele lijn. Artsen zijn optimistischer, innovatiever, en ervaren minder ongemak en onveiligheid. Figuur 16: Vergelijking tussen artsen en verpleging Figuur 17: Vergelijking tussen artsen en verpleging voor de TRI score 43

53 Hypothese 4: Clusteranalyse Wanneer we de Twostep clusteranalyse toepassen op de hele populatie worden slechts 3 clusters gedefinieerd. Deze bevinding staat sterk in contrast met de 5 clusters die werden gevonden door Parasuraman (Parasuraman and Colby 2001). De eerste cluster bestaat uit bestaat uit personen die hoog scoren op optimisme en innovativiteit en laag op ongemak en onveiligheid. Dit zijn dus de explorers zoals Parasuraman ze definieerde. De tweede cluster bestaat uit de middenmoot, deze groep scoort op alle dimensies een gemiddelde score. Deze cluster komt min of meer overeen met de pioneers van Parasuraman. De derde cluster zijn wat Parasuraman als de laggards definieerde, ze scoren laag op de dimensies Optimisme en Innovativiteit en hoog op de dimensies Ongemak en Onveiligheid. Een mogelijke verklaring voor het bestaan van slechts 3 clusters binnen deze populatie is het feit dat de populatie niet heterogeen genoeg is om de hele bevolking te reflecteren. Een studie zoals de NTRS in de VS berekent de TRI van een heel diverse populatie in zake opleiding, inkomen, beroep, etc. Gegeven de veel minder heterogene populatie in dit onderzoek is het logisch dat niet alle clusters kunnen worden terug gevonden. Figuur 18: De clusters Hieronder worden de demografische variabelen en de clusters in kruistabellen verwerkt om op zoek te gaan naar de associaties tussen deze variabelen. Hierbij worden de demografische variabelen als onafhankelijke variabelen gezien, die mogelijk voor een deel het clusterlidmaatschap kunnen voorspellen. De associatiematen zijn terug te vinden in bijlage 3. Geslacht per cluster Wanneer we de clusters vergelijken op basis van het geslacht van de respondent, bemerken we dat de hoge cluster ongeveer evenveel mannen als vrouwen bevat terwijl de steekproef 44

54 vooral uit vrouwen bestaat. We kunnen dus besluiten dat er relatief meer mannen in de hoge TRI cluster zitten dan verwacht. De associatiematen geven aan dat de sterkte van de relatie tussen beide variabelen echter vrij zwak is. De associatiemaat is 0.135, en een waarde onder de 0.3 wordt als zwak gezien. Dit komt uiteraard omdat de twee andere clusters geen effect zien op basis van geslacht. Figuur 19: Kruistabel Cluster*Geslacht Leeftijd per cluster Het vergelijken van de leeftijdscategorieën per cluster toont aan dat er relatief meer ouderen in de cluster met een lage TRI score zitten dan verwacht wanneer leeftijd geen effect zou hebben. Ook hier wordt een significante relatie gevonden tussen beide variabelen, maar met een vrij zwakke associatiemaat (0.243). 45

55 Figuur 20: Kruistabel Cluster*Leeftijd Wanneer we de leeftijd in 4 categorieën opdelen merken we dezelfde situatie waarbij er in de derde cluster relatief meer ouderen zitten dan men zou verwachten als leeftijd geen effect zou uitoefenen. Figuur 21: Kruistabel Cluster*Leeftijd 4groepen 46

56 Beroep per cluster De vergelijking tussen artsen en verpleging op basis van hun verdeling over de clusters toont duidelijk een verschil tussen beide groepen aan voor cluster 1 en 3. Artsen zijn relatief minder aanwezig in de cluster met lage TRI scores en relatief sterker aanwezig in de clusters met hoge TRI scores. De associatie ligt voor deze kruistabel rond de 0.3 waardoor we van een lichte associatie kunnen spreken. Figuur 22: Kruistabel Cluster*Beroep 6.6) Conclusie De resultaten van deze herhaling van de originele TRI schaal binnen de specifieke context van het universitaire ziekenhuis zorgen voor een aantal nieuwe bemerkingen. In eerste instantie werd het construct geverifieerd om aan te tonen dat de vragenlijst inderdaad kan worden opgesplitst in de voorgestelde dimensies. Bij het vergelijken van de demografische gegevens komen een aantal interessante resultaten naar voren. Het testen van de demografische variabelen leeftijd en geslacht leverde conclusies op die niet altijd overeen komen met de bevindingen van Parasuraman en andere replicaties. Bij de verpleging bleek de variabele geslacht geen effect te hebben op de TRI of zijn dimensies en bij de artsen bleek de variabele leeftijd geen effect uit te oefenen. Verder bleken de mannelijke artsen hoger te scoren op ongemak en onveiligheid, wat niet strookt met eerdere onderzoeken. Het verschil in innovativiteit tussen mannelijke en vrouwelijke artsen 47

57 ondersteunt wel andere resultaten en theorieën. De vergelijking op basis van de leeftijd toonde aan dat vooral de ouderen lager scoren op de drijvers en hoger op de remmers van de TRI. Hoewel het testen van de scores op basis van leeftijd en geslacht inderdaad wees op verschillen door deze demografische variabelen, bleken deze verschillen kleiner te zijn dan de impact van de vergelijking tussen artsen en verpleging. Artsen scoren over de hele lijn sterker op de TRI schaal en haar dimensies. Voor de clusteranalyse werden binnen deze vrij homogene populaties slechts 3 van de 5 clusters teruggevonden. Er werden geen aanwijzingen gevonden voor het bestaan van de paranoids en de skeptics. Een mogelijke verklaring hiervoor is het feit dat de onderzochte populatie vrij homogeen is qua opleiding- en inkomensniveau. Het definiëren van slechts 3 clusters in plaats van de traditionele 5 kan wel interessante gevolgen hebben voor de creatie van het nieuwe framework (Devolder, Pynoo et al. 2009). Aangezien de combinatie van TRI en FFM de populatie in clusters moet filteren zal het gebruik van 3x3 clusters i.p.v. 5x3 zorgen voor meer respondenten per groep en dus betere informatie. Voor toekomstig onderzoek van de TRI kan het echter interessant zijn om een replicatie van de TRI uit te voeren voor een meer heterogene populatie binnen de Belgische bevolking. Ook het effect van verschuivingen in de TRI score over de tijd heen en het gevolg van ondersteuning en training zijn gebieden waar weinig over bekend is. Aangezien heel wat onderzoekers veronderstellen dat de TRI onder andere op basis van voorgaande ervaringen wordt gevormd is het interessant om dit ook effectief empirisch te testen. 48

58 7) Algemeen besluit Met deze masterproef werd de Technology Readiness Index (TRI) gerepliceerd om enerzijds het construct te verifiëren en anderzijds om een beeld te krijgen van de readiness van verplegers en artsen in het Universitair ziekenhuis van Gent. De TRI is een construct dat toelaat om de algemene state of mind van mensen over nieuwe technologieën te evalueren. Deze state of mind is een functie van 4 dimensies namelijk optimisme, innovativiteit, ongemak en onveiligheid. De informatie verkregen uit de technology readiness test kan worden gebruikt om tal van beslissingen te onderbouwen bij het implementeren van nieuwe informatiesystemen en om een duidelijk beeld te krijgen waar extra inspanningen op het gebied van ondersteuning en training nodig zullen zijn. De TRI werd getest in het kader van de creatie van een nieuw framework om de adoptie van nieuwe technologieën te verklaren. Hoewel de TRI op zich ook een positieve relatie heeft met de intentie tot adoptie (Walczuch, Lemmink et al. 2007) en in dit opzicht als een van de verklarende variabelen kan worden gezien, werd hier voor een andere aanpak gekozen. Gezien het feit dat de acceptatie modellen zoals het TAM-model volledig tussen de TRI en de intentie tot adoptie kunnen geplaatst worden (Lin, Shih et al. 2007), werd in het model van o.a. Pieter Devolder (Devolder, Pynoo et al. 2009) gekozen om de TRI als segmentatie tool te gebruiken. Er wordt dus gesteld dat de subjectieve evaluatie van de eigenschappen van het onderzochte (technologische) product afhankelijk zal zijn van de algemene houding tegenover technologie (TRI). Het gebruik van het UTAUT model op de TRI segmenten zorgt enerzijds voor een betere verklaring van de variantie en geeft anderzijds een beter inzicht in de relatie tussen de variabelen en de segmenten. Het is bijvoorbeeld mogelijk dat de verwachtingen over de performantie een grotere invloed zullen hebben bij het ene segment versus het andere. Het empirische luik was gericht op het creëren van een beter inzicht in de technology readiness van de verplegers en artsen. Deze replicatie toonde aan dat de TRI ook in vrij homogene populaties interessante informatie kan opleveren. Er bleken inderdaad significante verschillen te bestaan op basis van demografische variabelen. Deze verschillen bleken echter over het algemeen vrij zwak te zijn en niet altijd 49

59 overeen te komen met de verwachtingen. De clusteranalyse vond slechts 3 clusters in tegenstelling tot de 5 clusters gedefinieerd door Parasuraman (Parasuraman and Colby 2001). Een verklaring voor deze minder uitgesproken resultaten ligt waarschijnlijk bij de homogeniteit van de onderzochte populatie. 50

60 8) Lijst van geraadpleegde werken Ajzen, I. (1980). Understanding attitudes and predicting social behavior. Englewood Cliffs, N.J., Prentice-Hall;. Ajzen, I. (1991). "The Theory of Planned Behavior." Organizational Behavior and Human Decision Processes 50(2): Akesson, K. M., B. I. Saveman, et al. (2007). "Health care consumers' experiences of information communication technology--a summary of literature." Int J Med Inform 76(9): Alba, J. W. and J. W. Hutchinson (1987). "Dimensions of Consumer Expertise." Journal of Consumer Research 13(4): Amatayakul, M. (2005). "EHR? Assess readiness first." Healthc Financ Manage 59(5): Bettman, J. R. (1979). An information processing theory of consumer choice. Reading, Mass., Addison-Wesley Pub. Co. Burnkrant, R. E. and A. Cousineau (1975). "Informational and Normative Social Influence in Buyer Behavior." Journal of Consumer Research 2(3): Burton-Jones, A. and G. S. Hubona (2006). "The mediation of external variables in the technology acceptance model." Information & Management 43(6): Caison, A. L., D. Bulman, et al. (2008). "Exploring the technology readiness of nursing and medical students at a Canadian University." J Interprof Care 22(3): Cambre, M. A. and D. L. Cook (1985). "Computer anxiety: definition, measurement, and correlates " Journal of Educational Computing Research 1(1): Campbell, K. (2000). "Gender and educational technologies: Relational frameworks for learning design.." Journal of Educational Multimedia and Hypermedia 9(1): Cummings, W. H. and M. Venkatesan (1976). "Cognitive-Dissonance and Consumer-Behavior - Review of Evidence." Journal of Marketing Research 13(3): Davis, F. D. (1989). "Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology." Mis Quarterly 13(3): Demirci, A. E. and N. F. Ersoy (2008). Technology Readiness for Innovative High-Tech Products: How Consumers Perceive and Adopt New Technologies. The Economics & International Business Research Conference Florida, Miami Devolder, P., B. Pynoo, et al. (2009). "A Two-Step Framework for User Acceptance: filtering for finegrained results."work in progress, article to be submitted in Fazio, R. H., M. P. Zanna, et al. (1978). "Direct Experience and Attitude-Behavior Consistency - Information-Processing Analysis." Personality and Social Psychology Bulletin 4(1): Ho, S. H. and Y. Y. Ko (2008). "Effects of self-service technology on customer value and customer readiness - The case of Internet banking." Internet Research 18(4): Howard, J. A. and J. N. Sheth (1969). The theory of buyer behavior. New York,, Wiley. Jaafar, M., T. Ramayah, et al. (2007). "Technology readiness among managers of Malaysian construction firms " Engineering, Construction and Architectural Management 14(2): John, O. P., R. W. Robins, et al. (2008). Handbook of personality : theory and research. New York, Guilford Press. Karahanna, E., D. W. Straub, et al. (1999). "Information technology adoption across time: A crosssectional comparison of pre-adoption and post-adoption beliefs." Mis Quarterly 23(2): Lanseng, E. J. and T. W. Andreassen (2007). "Electronic healthcare: a study of people's readiness and attitude toward performing self-diagnosis." International Journal of Service Industry Management 18(3-4): Liljander, V., Gillberg, M., Gummerus J., van Riel, A. (2006). "Technology readiness and the evaluation and adoption of self-service technologies." Journal of Retailing and Consumer services 13: VI

61 Lin, C. H., H. Y. Shih, et al. (2007). "Integrating technology readiness into technology acceptance: The TRAM model." Psychology & Marketing 24(7): Lin, J. S. C. and P. L. Hsieh (2007). "The influence of technology readiness on satisfaction and behavioral intentions toward self-service technologies." Computers in Human Behavior 23(3): Mathieson, K. (1991). "Prediciting User Intentions: Comparing the Technology Acceptance Model with the Theory of Planned Behavior." Information Systems Research 2(3): McGeady, D., J. Kujala, et al. (2008). "The impact of patient-physician web messaging on healthcare service provision." Int J Med Inform 77(1): Meuter, M. L., A. L. Ostrom, et al. (2003). "The influence of technology anxiety on consumer use and experiences with self-service technologies." Journal of Business Research 56(11): Moore, G. A. and R. McKenna (2002). Crossing the chasm : marketing and selling disruptive products to mainstream customers. New York (N.Y.), HarperCollins. Parasuraman, A. (2000). "Technology Readiness Index (TRI) A Multiple-Item Scale to Measure Readiness to Embrace New Technologies." Journal of Service Research 2(4): Parasuraman, A. and C. L. Colby (2001). Techno-ready marketing : how and why your customers adopt technology. New York, Free Press. Peracchio, L. A. and A. M. Tybout (1996). "The moderating role of prior knowledge in schema-based product evaluation." Journal of Consumer Research 23(3): Rogers, E. M. (1983). Diffusion of innovations. New York London, Free Press ; Collier Macmillan. Ross and D. N. (2001). "Electronic Communications: Do Cultural Dimensions Matter?" American Business Review 19(2): Taylor, S. and P. A. Todd (1995). "Understanding Information Technology Usage - a Test of Competing Models." Information Systems Research 6(2): Tsikriktsis, N. (2004). "A technology readiness-based taxonomy of customers - A replication and extension." Journal of Service Research 7(1): Umefjord, G., G. Petersson, et al. (2003). "Reasons for consulting a doctor on the Internet: Web survey of users of an Ask the Doctor service." J Med Internet Res 5(4): e26. Venkatesh, V. and F. D. Davis (1996). "A model of the antecedents of perceived ease of use: Development and test." Decision Sciences 27(3): Venkatesh, V., M. G. Morris, et al. (2003). "User acceptance of information technology: Toward a unified view." Mis Quarterly 27(3): Villeneuve, M. and J. MacDonald (2006). "Toward 2020: visions for nursing setting the stage for the future." Can Nurse 102(5): Walczuch, R., J. Lemmink, et al. (2007). "The effect of service employees' technology readiness on technology acceptance." Information & Management 44(2): Williams, P. and J. L. Aaker (2002). "Can mixed emotions peacefully coexist?" Journal of Consumer Research 28(4): VII

62 9) Bijlagen Bijlage 1: De TRI Optimisme 1) Technologie geeft mensen meer controle over hun dagelijks leven. 2) Producten en diensten die gebruik maken van de nieuwste technologieën zijn veel handiger om te gebruiken. 3) Je houdt er van om zaken te doen via computers omdat je niet gebonden bent aan de kantooruren. 4) Je verkiest het gebruik van de meest geavanceerde technologie die beschikbaar is. 5) Je houdt van computerprogramma s waarin je zelf dingen kan aanpassen volgens jouw wensen. 6) Technologie maakt je efficiënter in je werk. 7) Je vindt nieuwe technologieën mentaal stimulerend 8) Technologie verhoogt je mobiliteit 9) Leren over technologie kan even lonend zijn als de technologie op zichzelf. 10) Je bent ervan overtuigd dat machines exact zullen uitvoeren wat je hen opdraagt te doen. Innovativiteit 1) Andere mensen komen naar jou voor advies over nieuwe technologieën. 2) Het lijkt alsof je vrienden meer leren over de nieuwste technologieën dan jijzelf. 3) Je bent in het algemeen bij de eersten in jouw vriendenkring om nieuwe technologie te verwerven als ze uitkomt. 4) Normaal gezien kan je nieuwe hoogtechnologische producten en diensten vlot gebruiken zonder hulp van anderen. 5) Je blijft bij op het vlak van de laatste technologische ontwikkelingen binnen jouw vakgebied. 6) Je houdt van de uitdaging om met hoogtechnologische gadgets te leren werken. 7) Je vindt dat je minder problemen hebt dan anderen om de technologie voor jou te laten werken. Ongemak 1) Technische ondersteuning (vb. Telefonische helpdesk) helpt niet bij problemen omdat de zaken in (voor mij) onduidelijke termen worden uitgelegd. 2) Soms denk je dat technologische systemen niet zijn ontworpen om gebruikt te worden door gewone mensen. 51

63 3) Er bestaat geen enkele handleiding voor een hoogtechnologisch product of een hoogtechnologische dienst die in begrijpbare taal is geschreven. 4) Wanneer je technische ondersteuning krijgt van een leverancier van een hoogtechnologisch product of dienst, heb je soms het gevoel dat je bedot wordt door iemand die meer weet dan jij. 5) Wanneer je een hoogtechnologisch product of dienst koopt, verkies je een basismodel boven een model met veel extra mogelijkheden. 6) Het is gênant als je een probleem hebt met een hoogtechnologisch gadget terwijl mensen aan het kijken zijn. 7) Er moet voorzichtig worden omgegaan met het vervangen van belangrijke menselijke taken door technologie omdat nieuwe technologie kapot kan gaan of uitgeschakeld kan worden. 8) Vele technologieën hebben gezondheid- of veiligheidsrisico s die niet gekend zijn tot wanneer mensen er een bepaald tijd gebruik van hebben gemaakt. 9) Nieuwe technologie maakt het te gemakkelijk voor overheden en bedrijven om mensen te bespioneren. 10) Technologie lijkt altijd te falen op het slechts mogelijke tijdstip. Onveiligheid 1) Je acht het niet veilig om het nummer van je kredietkaart door te geven via de computer. 2) Je acht het niet veilig om financiële zaken online te doen. 3) Je maakt je zorgen over het feit dat de informatie die je verstuurt over het internet door andere mensen zal worden gezien. 4) Je hebt geen vertrouwen in het verrichten van zaken met een plaats die enkel online kan worden bereikt. 5) Elke zakelijke transactie je elektronisch doet, moet later bevestigd worden op papier. 6) Telkens er iets wordt geautomatiseerd, moet je zorgvuldig nagaan dat de machine of de computer geen fouten maakt. 7) Het persoonlijk contact is zeer belangrijk wanneer men zaken doet met een bedrijf. 8) Wanneer je een bedrijf opbelt, verkies je om te praten met een persoon in plaats van met een machine. 9) Wanneer je informatie geeft aan een machine of over het internet, dan ben je nooit zeker dat het ook effectief op de juiste plaats aankomt. 52

64 Bijlage 2: De interne consistentie: cronbach s alpha analyse Optimisme Goede interne consistentie, enkel item 10 mag in principe verwijderd worden maar de resulterende verandering is verwaarloosbaar. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items, Item-Total Statistics Scale Mean if Item Scale Variance if Item Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Item Deleted Deleted Correlation Deleted O1 535, ,252,567,867 O2 533, ,611,669,861 O3 525, ,636,592,866 O4 531, ,150,705,857 O5 523, ,415,527,871 O6 523, ,343,718,857 O7 528, ,992,704,857 O8 526, ,638,635,862 O9 532, ,798,580,867 O10 541, ,637,361,883 Innovativiteit Item 2 verlaagt de interne consistentie heel licht maar dit kan te wijten zijn aan het feit dat de stelling reversed coded is. Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,

65 Scale Mean if Item Scale Variance if Item Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Item Deleted Deleted Correlation Deleted IN1 302, ,865,626,836 IN2new 289, ,663,429,863 IN3 309, ,226,705,825 IN4 290, ,882,699,825 IN5 282, ,357,515,851 IN6 291, ,905,682,828 IN7 289, ,913,724,825 Discomfort Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items, Item-Total Statistics Scale Mean if Item Scale Variance if Item Corrected Item-Total Cronbach's Alpha if Item Deleted Deleted Correlation Deleted DIS1 458, ,412,374,804 DIS2 452, ,860,507,790 DIS3 448, ,945,569,783 DIS4 453, ,204,640,776 DIS5 436, ,700,404,802 DIS6 451, ,682,498,791 DIS7 423, ,136,466,794 DIS8 433, ,762,467,794 DIS9 434, ,098,504,790 DIS10 433, ,996,443,797 54

66 Insecurity Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items,841 9 Item-Total Statistics Cronbach's Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Alpha if Item Item Deleted Item Deleted Total Correlation Deleted INS1 453, ,492,655,812 INS2 470, ,870,641,814 INS3 461, ,988,635,815 INS4 460, ,840,699,807 INS5 460, ,175,577,822 INS6 444, ,784,441,836 INS7 431, ,474,462,834 INS8 422, ,733,334,843 INS9 454, ,629,510,829 55

67 Bijlage 3: Testen Voor het testen van 2 onafhankelijke steekproeven (zoals mannen en vrouwen, 2 leeftijdscategorieën, artsen en verpleging) werd gebruik gemaakt van de T-test. Om meer dan 2 onafhankelijke steekproeven te vergelijken werd gebruik gemaakt van oneway anova analyse. 3.1) T-Test: vergelijking volgens geslacht van de verpleging: Group Statistics geslacht N Mean Std. Deviation Std. Error Mean MeanO M 40 54,55 16,016 2,532 V ,04 18,600 1,480 MeanIN M 40 48,22 17,858 2,824 V ,27 19,790 1,569 MeanDIS M 40 55,47 15,842 2,505 V ,16 15,161 1,202 MeanINS M 40 63,58 17,302 2,736 V ,49 20,244 1,605 TRI M 40 45,93 13,121 2,075 V ,34 13,232 1,053 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df MeanO Equal variances assumed,951,331 -, Equal variances not assumed -,168 68,206 MeanIN Equal variances assumed,520,472, Equal variances not assumed,603 65,284 MeanDIS Equal variances assumed,265,607, Equal variances not assumed,831 58,276 56

68 MeanINS Equal variances assumed 1,471,227 1, Equal variances not assumed 1,287 68,482 TRI Equal variances assumed,020,887 -, Equal variances not assumed -,605 60,670 Independent Samples Test t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference MeanO Equal variances assumed,878 -,492 3,206 Equal variances not assumed,867 -,492 2,933 MeanIN Equal variances assumed,571 1,949 3,436 Equal variances not assumed,548 1,949 3,230 MeanDIS Equal variances assumed,394 2,310 2,706 Equal variances not assumed,409 2,310 2,779 MeanINS Equal variances assumed,243 4,082 3,484 Equal variances not assumed,202 4,082 3,172 TRI Equal variances assumed,548-1,408 2,338 Equal variances not assumed,547-1,408 2,326 57

69 3.2) T-Test: Vergelijking volgens het geslacht van de artsen Group Statistics geslacht N Mean Std. Deviation Std. Error Mean MeanO M 69 65,49 18,327 2,206 V 78 63,12 13,133 1,487 MeanIN M 69 58,71 20,825 2,507 V 77 47,09 15,630 1,781 MeanDIS M 69 45,64 12,967 1,561 V 78 40,71 14,055 1,591 MeanINS M 69 53,76 17,147 2,064 V 78 48,18 15,676 1,775 TRI M 69 56,20 12,911 1,554 V 77 55,37 10,730 1,223 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df MeanO Equal variances assumed 6,259,013, Equal variances not assumed, ,644 MeanIN Equal variances assumed 6,222,014 3, Equal variances not assumed 3, ,393 MeanDIS Equal variances assumed,017,896 2, Equal variances not assumed 2, ,734 MeanINS Equal variances assumed 1,316,253 2, Equal variances not assumed 2, ,746 TRI Equal variances assumed 4,760,031, Equal variances not assumed, ,733 58

70 Independent Samples Test t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference MeanO Equal variances assumed,364 2,373 2,609 Equal variances not assumed,374 2,373 2,661 MeanIN Equal variances assumed,000 11,619 3,028 Equal variances not assumed,000 11,619 3,075 MeanDIS Equal variances assumed,029 4,933 2,240 Equal variances not assumed,028 4,933 2,229 MeanINS Equal variances assumed,041 5,578 2,707 Equal variances not assumed,042 5,578 2,722 TRI Equal variances assumed,672,831 1,958 Equal variances not assumed,675,831 1, ) T-Test: Vergelijking volgens het geslacht van de hele populatie Group Statistics geslacht N Mean Std. Deviation Std. Error Mean MeanO M ,61 18,351 1,758 V ,66 17,385 1,132 MeanIN M ,86 20,348 1,949 V ,54 18,506 1,205 MeanDIS M ,25 14,803 1,418 V ,06 15,896 1,033 MeanINS M ,36 17,772 1,702 V ,77 19,568 1,271 TRI M ,47 13,900 1,331 V ,96 13,015,849 59

71 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df MeanO Equal variances assumed 1,337,248 1, Equal variances not assumed 1, ,277 MeanIN Equal variances assumed 1,205,273 3, Equal variances not assumed 3, ,318 MeanDIS Equal variances assumed,302,583, Equal variances not assumed, ,087 MeanINS Equal variances assumed 1,286,257, Equal variances not assumed, ,387 TRI Equal variances assumed,799,372 1, Equal variances not assumed 1, ,540 Independent Samples Test t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference MeanO Equal variances assumed,055 3,947 2,049 Equal variances not assumed,060 3,947 2,090 MeanIN Equal variances assumed,000 8,324 2,213 Equal variances not assumed,000 8,324 2,291 MeanDIS Equal variances assumed,917,187 1,801 Equal variances not assumed,915,187 1,754 MeanINS Equal variances assumed,471 1,590 2,202 Equal variances not assumed,455 1,590 2,124 TRI Equal variances assumed,105 2,507 1,541 Equal variances not assumed,114 2,507 1,579 60

72 3.4) T-Test: Vergelijking van de -40jr. en de +40jr bij de verpleging Group Statistics -40, +40 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean MeanO -40jr ,07 14,980 1, jr 79 54,01 21,587 2,429 MeanIN -40jr ,85 17,274 1, jr 79 43,56 21,272 2,393 MeanDIS -40jr ,86 14,745 1, jr 79 56,97 15,211 1,711 MeanINS -40jr ,32 19,372 1, jr 79 63,98 19,034 2,141 TRI -40jr ,44 11,279 1, jr 79 44,16 14,777 1,663 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df MeanO Equal variances assumed 11,444,001, Equal variances not assumed, ,143 MeanIN Equal variances assumed 4,391,037 2, Equal variances not assumed 2, ,953 MeanDIS Equal variances assumed,014,905-2, Equal variances not assumed -2, ,016 MeanINS Equal variances assumed,097,755-2, Equal variances not assumed -2, ,926 TRI Equal variances assumed 10,275,002 2, Equal variances not assumed 2, ,460 61

73 Independent Samples Test t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference MeanO Equal variances assumed,441 2,054 2,659 Equal variances not assumed,467 2,054 2,818 MeanIN Equal variances assumed,026 6,289 2,808 Equal variances not assumed,032 6,289 2,905 MeanDIS Equal variances assumed,006-6,118 2,203 Equal variances not assumed,006-6,118 2,215 MeanINS Equal variances assumed,020-6,661 2,836 Equal variances not assumed,020-6,661 2,828 TRI Equal variances assumed,006 5,281 1,896 Equal variances not assumed,009 5,281 1, ) T-Test: Vergelijking van de -40jr. en de +40jr bij de artsen Group Statistics leeftijdscat N Mean Std. Deviation Std. Error Mean MeanO -40jr 98 64,66 14,365 1, jr 42 64,66 18,757 2,894 MeanIN -40jr 98 52,94 19,077 1, jr 41 53,57 19,683 3,074 MeanDIS -40jr 98 42,51 12,960 1, jr 42 42,57 15,273 2,357 MeanINS -40jr 98 49,10 15,573 1, jr 42 54,61 17,767 2,742 TRI -40jr 98 56,50 11,101 1, jr 41 55,30 13,443 2,099 62

74 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df MeanO Equal variances assumed 3,489,064 -, Equal variances not assumed -,001 62,533 MeanIN Equal variances assumed,464,497 -, Equal variances not assumed -,172 72,970 MeanDIS Equal variances assumed 1,390,240 -, Equal variances not assumed -,022 67,493 MeanINS Equal variances assumed 1,361,245-1, Equal variances not assumed -1,742 69,272 TRI Equal variances assumed,979,324, Equal variances not assumed,505 63,934 Independent Samples Test t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference MeanO Equal variances assumed,999 -,004 2,914 Equal variances not assumed,999 -,004 3,238 MeanIN Equal variances assumed,862 -,625 3,582 Equal variances not assumed,864 -,625 3,628 MeanDIS Equal variances assumed,981 -,059 2,524 Equal variances not assumed,983 -,059 2,696 MeanINS Equal variances assumed,068-5,507 2,998 Equal variances not assumed,086-5,507 3,161 TRI Equal variances assumed,586 1,201 2,201 Equal variances not assumed,615 1,201 2,380 63

75 3.6) T-Test: Vergelijking van de -40jr. en de +40jr bij de hele populatie Group Statistics 0-40, 40+ N Mean Std. Deviation Std. Error Mean MeanO -40jr ,13 15,345 1, jr ,75 21,190 1,926 MeanIN -40jr ,31 18,167 1, jr ,98 21,202 1,935 MeanDIS -40jr ,93 14,513 1, jr ,97 16,658 1,514 MeanINS -40jr ,44 18,115 1, jr ,72 19,063 1,733 TRI -40jr ,77 11,749, jr ,97 15,233 1,391 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df MeanO Equal variances assumed 17,629,000 1, Equal variances not assumed 1, ,917 MeanIN Equal variances assumed 6,112,014 1, Equal variances not assumed 1, ,620 MeanDIS Equal variances assumed 1,503,221-2, Equal variances not assumed -2, ,040 MeanINS Equal variances assumed,344,558-3, Equal variances not assumed -3, ,687 TRI Equal variances assumed 13,182,000 3, Equal variances not assumed 2, ,083 64

76 Independent Samples Test t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference MeanO Equal variances assumed,242 2,376 2,025 Equal variances not assumed,282 2,376 2,201 MeanIN Equal variances assumed,052 4,327 2,216 Equal variances not assumed,062 4,327 2,309 MeanDIS Equal variances assumed,004-5,050 1,753 Equal variances not assumed,006-5,050 1,818 MeanINS Equal variances assumed,001-7,280 2,112 Equal variances not assumed,001-7,280 2,140 TRI Equal variances assumed,002 4,793 1,505 Equal variances not assumed,003 4,793 1, ) T-Test: Artsen vs. Verpleging Group Statistics Artsen1,Verple ging2 N Mean Std. Deviation Std. Error Mean MeanO ,31 15,864 1, ,96 17,943 1,262 MeanIN ,70 19,095 1, ,60 19,334 1,357 MeanDIS ,05 13,691 1, ,67 15,537 1,091 MeanINS ,83 16,511 1, ,21 19,695 1,382 TRI ,80 11,804, ,06 13,227,931 65

77 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means F Sig. t df MeanO Equal variances assumed 2,155,143 5, Equal variances not assumed 5, ,899 MeanIN Equal variances assumed,054,817 2, Equal variances not assumed 2, ,968 MeanDIS Equal variances assumed 2,726,100-6, Equal variances not assumed -6, ,654 MeanINS Equal variances assumed 6,661,010-4, Equal variances not assumed -4, ,199 TRI Equal variances assumed 1,577,210 6, Equal variances not assumed 6, ,847 Independent Samples Test t-test for Equality of Means Sig. (2-tailed) Mean Difference Std. Error Difference MeanO Equal variances assumed,000 9,342 1,850 Equal variances not assumed,000 9,342 1,815 MeanIN Equal variances assumed,004 6,096 2,083 Equal variances not assumed,004 6,096 2,079 MeanDIS Equal variances assumed,000-10,613 1,598 Equal variances not assumed,000-10,613 1,567 MeanINS Equal variances assumed,000-9,385 1,991 Equal variances not assumed,000-9,385 1,937 TRI Equal variances assumed,000 8,738 1,371 Equal variances not assumed,000 8,738 1,347 66

78 3.8) Oneway anova tussen 4 leeftijdscategorieën Artsen Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic df1 df2 Sig. MeanO 1, ,120 MeanIN, ,760 MeanDIS 1, ,142 MeanINS 1, ,294 TRI 2, ,044 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. MeanO Between Groups 869, ,856 1,174,322 Within Groups 33572, ,856 Total 34442, MeanIN Between Groups 1449, ,007 1,321,270 Within Groups 49360, ,631 Total 50809, MeanDIS Between Groups 160, ,426,283,838 Within Groups 25694, ,931 Total 25854, MeanINS Between Groups 1837, ,520 2,345,076 Within Groups 35521, ,190 Total 37359, TRI Between Groups 595, ,424 1,438,235 Within Groups 18629, ,997 Total 19224,

79 3.9) Oneway Anova: 4 leeftijdscategorieën Artsen + Verpleging Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic df1 df2 Sig. MeanO 6, ,000 MeanIN 1, ,119 MeanDIS 1, ,208 MeanINS, ,869 TRI 4, ,003 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. MeanO Between Groups 2058, ,288 2,208,087 Within Groups , ,757 Total , MeanIN Between Groups 2981, ,950 2,678,047 Within Groups , ,162 Total , MeanDIS Between Groups 2872, ,542 4,096,007 Within Groups 75974, ,769 Total 78847, MeanINS Between Groups 4220, ,870 4,106,007 Within Groups , ,679 Total , TRI Between Groups 2629, ,518 5,135,002 Within Groups 55304, ,691 Total 57933,

80 Post Hoc Tests Multiple Comparisons (I) 0- (J) 0-95% Confidence Interval 30, 30-30, 30-40, 40-40, 40- Mean Dependent Variable 50, , 50+ Difference (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound MeanO Tamhane 1 2-3,384 2,118,508-9,01 2,24 3-1,579 2,744,993-8,91 5,76 4 4,462 3,563,766-5,23 14, ,384 2,118,508-2,24 9,01 3 1,805 2,838,989-5,77 9,38 4 7,846 3,635,190-2,02 17, ,579 2,744,993-5,76 8,91 2-1,805 2,838,989-9,38 5,77 4 6,041 4,033,589-4,81 16, ,462 3,563,766-14,15 5,23 2-7,846 3,635,190-17,71 2,02 3-6,041 4,033,589-16,90 4,81 MeanIN Bonferroni 1 2 -,665 2,672 1,000-7,76 6,43 3 1,222 2,924 1,000-6,54 8,98 4 8,607 3,443,077 -,53 17,75 2 1,665 2,672 1,000-6,43 7,76 3 1,886 2,913 1,000-5,85 9,62 4 9,272 * 3,433,044,16 18, ,222 2,924 1,000-8,98 6,54 2-1,886 2,913 1,000-9,62 5,85 4 7,386 3,633,257-2,26 17, ,607 3,443,077-17,75,53 2-9,272 * 3,433,044-18,38 -,16 69

81 3-7,386 3,633,257-17,03 2,26 MeanDIS Bonferroni 1 2 1,691 2,120 1,000-3,94 7,32 3-2,251 2,312 1,000-8,39 3,89 4-7,481 * 2,732,039-14,73 -, ,691 2,120 1,000-7,32 3,94 3-3,942 2,303,527-10,05 2,17 4-9,172 * 2,724,005-16,40-1, ,251 2,312 1,000-3,89 8,39 2 3,942 2,303,527-2,17 10,05 4-5,230 2,876,419-12,86 2, ,481 * 2,732,039,23 14,73 2 9,172 * 2,724,005 1,94 16,40 3 5,230 2,876,419-2,40 12,86 MeanINS Bonferroni 1 2 1,189 2,567 1,000-5,63 8,00 3-6,005 2,799,196-13,44 1,43 4-7,819 3,308,112-16,60, ,189 2,567 1,000-8,00 5,63 3-7,194 2,788,062-14,59,21 4-9,008 * 3,298,040-17,76 -, ,005 2,799,196-1,43 13,44 2 7,194 2,788,062 -,21 14,59 4-1,815 3,482 1,000-11,06 7, ,819 3,308,112 -,96 16,60 2 9,008 * 3,298,040,25 17,76 3 1,815 3,482 1,000-7,43 11,06 TRI Tamhane 1 2-1,732 1,627,870-6,05 2,59 3 2,014 1,988,895-3,30 7,33 4 7,092 2,626,052 -,04 14, ,732 1,627,870-2,59 6,05 3 3,747 2,070,363-1,78 9,27 70

82 4 8,825 * 2,689,010 1,54 16, ,014 1,988,895-7,33 3,30 2-3,747 2,070,363-9,27 1,78 4 5,078 2,922,416-2,79 12, ,092 2,626,052-14,23,04 2-8,825 * 2,689,010-16,11-1,54 3-5,078 2,922,416-12,95 2,79 *. The mean difference is significant at the 0.05 level. 3.10) Oneway Anova 4 leeftijdscategorieën verpleging Test of Homogeneity of Variances Levene Statistic df1 df2 Sig. MeanO 4, ,008 MeanIN 2, ,068 MeanDIS, ,414 MeanINS, ,445 TRI 4, ,008 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. MeanO Between Groups 849, ,327,871,457 Within Groups 60153, ,155 Total 61003, MeanIN Between Groups 2969, ,853 2,747,044 Within Groups 66667, ,365 Total 69636, MeanDIS Between Groups 2210, ,912 3,305,021 71

83 Within Groups 41254, ,998 Total 43465, MeanINS Between Groups 3097, ,432 2,804,041 Within Groups 68105, ,135 Total 71202, TRI Between Groups 1370, ,746 2,742,045 Within Groups 30811, ,548 Total 32181, Post Hoc Tests: Multiple Comparisons (I) 0- (J) 0-95% Confidence Interval 30,30-30,30-40,40-40,40- Mean Dependent Variable 50,50+ 50,50+ Difference (I-J) Std. Error Sig. Lower Bound Upper Bound MeanO Tamhane 1 2-2,828 2,882,909-10,56 4,91 3-1,990 4,120,997-13,18 9,20 4 2,732 4,008,984-8,12 13, ,828 2,882,909-4,91 10,56 3,838 3,986 1,000-10,01 11,69 4 5,559 3,870,638-4,94 16, ,990 4,120,997-9,20 13,18 2 -,838 3,986 1,000-11,69 10,01 4 4,721 4,863,913-8,41 17, ,732 4,008,984-13,58 8,12 2-5,559 3,870,638-16,06 4,94 3-4,721 4,863,913-17,85 8,41 Tamhane 1 2 4,268 3,281,730-4,53 13,07 72

84 MeanIN 3 5,697 4,512,759-6,56 17, ,473 * 3,771,019 1,30 21, ,268 3,281,730-13,07 4,53 3 1,428 4,445 1,000-10,65 13,51 4 7,205 3,690,284-2,74 17, ,697 4,512,759-17,95 6,56 2-1,428 4,445 1,000-13,51 10,65 4 5,777 4,818,799-7,27 18, ,473 * 3,771,019-21,64-1,30 2-7,205 3,690,284-17,15 2,74 3-5,777 4,818,799-18,82 7,27 MeanDIS Bonferroni 1 2 4,207 2,871,867-3,45 11,86 3-3,356 3,243 1,000-12,00 5,29 4-4,109 3,176 1,000-12,58 4, ,207 2,871,867-11,86 3,45 3-7,562 3,077,089-15,77,64 4-8,316 * 3,006,037-16,33 -, ,356 3,243 1,000-5,29 12,00 2 7,562 3,077,089 -,64 15,77 4 -,753 3,363 1,000-9,72 8, ,109 3,176 1,000-4,36 12,58 2 8,316 * 3,006,037,30 16,33 3,753 3,363 1,000-8,21 9,72 MeanINS Bonferroni 1 2 3,115 3,689 1,000-6,72 12,95 3-8,200 4,166,303-19,31 2,91 4-1,853 4,080 1,000-12,73 9, ,115 3,689 1,000-12,95 6, ,315 * 3,953,028-21,86 -,77 4-4,967 3,862 1,000-15,27 5, ,200 4,166,303-2,91 19,31 73

85 2 11,315 * 3,953,028,77 21,86 4 6,347 4,320,861-5,17 17, ,853 4,080 1,000-9,03 12,73 2 4,967 3,862 1,000-5,33 15,27 3-6,347 4,320,861-17,87 5,17 Tamhane 1 2-1,470 2,137,983-7,20 4,26 TRI 3 3,816 2,841,705-3,90 11,53 4 5,042 2,770,365-2,46 12, ,470 2,137,983-4,26 7,20 3 5,286 2,845,343-2,43 13,00 4 6,512 2,774,123 -,99 14, ,816 2,841,705-11,53 3,90 2-5,286 2,845,343-13,00 2,43 4 1,226 3,346,999-7,81 10, ,042 2,770,365-12,54 2,46 2-6,512 2,774,123-14,01,99 3-1,226 3,346,999-10,26 7,81 *. The mean difference is significant at the 0.05 level. 74

86 Bijlage 4: Clusteranalyse Centroids MeanO MeanIN MeanDIS Mean Std. Deviation Mean Std. Deviation Mean Cluster 1 80,69 11,542 73,99 13,257 33, ,61 13,121 48,58 14,283 47, ,81 14,591 28,75 14,882 67,83 Combined 58,93 17,709 49,26 19,378 49,08 Centroids MeanDIS MeanINS TRI Std. Deviation Mean Std. Deviation Mean Std. Deviation Cluster 1 10,210 38,71 13,439 70,50 5, ,459 54,73 15,616 51,15 6, ,207 77,84 13,899 30,72 6,678 Combined 15,527 56,16 18,899 50,74 13,348 ANOVA Sum of Squares df Mean Square F Sig. MeanO Between Groups 49307, , ,576,000 Within Groups 59828, ,916 Total , MeanIN Between Groups 60621, , ,712,000 Within Groups 70050, ,459 Total , MeanDIS Between Groups 34817, , ,733,000 Within Groups 49077, ,843 Total 83895, MeanINS Between Groups 46505, , ,424,000 Within Groups 77790, ,829 75

87 Total , TRI Between Groups 46742, , ,805,000 Within Groups 15262, ,113 Total 62005, Associatie Cluster*geslacht Symmetric Measures Value Approx. Sig. Nominal by Nominal Phi,135,044 Cramer's V,135,044 N of Valid Cases 344 Associatie Cluster*Leeftijd Symmetric Measures Value Approx. Sig. Nominal by Nominal Phi,243,000 Cramer's V,243,000 N of Valid Cases 328 Associatie Cluster*Leeftijd 4groepen Symmetric Measures Value Approx. Sig. Nominal by Nominal Phi,263,001 Cramer's V,186,001 N of Valid Cases 328 Associatie Cluster*Beroep Symmetric Measures Value Approx. Sig. Nominal by Nominal Phi,297,000 Cramer's V,297,000 N of Valid Cases

88 Bijlage 5: The Technology Readiness in a Belgian Hospital ABSTRACT The Technology Readiness Index (TRI) is a construct that has recently gained a lot of attention. This study is a replication of the TRI scale created by Parasuraman in a Belgian hospital. The goal of this study is to verify the construct and assess whether similar conclusions can be drawn by using the TRI on this population. Both the effect of demographics like age and sex and the existence of clusters will be tested. INTRODUCTION Many hospitals are using IT to improve the delivery of healthcare and manage the work more efficiently. Because the implementation costs of these new systems are very high it is valuable to have information about the factors which affect their adoption. The Technology Readiness index, developed by Parasuraman (Parasuraman 2000), offers a deeper understanding of the state of mind regarding new technologies. In this study the TRI scale created by Parasuraman and Colby is replicated in a Belgian hospital. Two questionnaires were administered sequentially. The first questionnaire was targeted at the nursing staff of the hospital and the second questionnaire was targeted at the doctors. The TRI scale was used as part of a new framework to measure acceptance of the electronic patient record system (Devolder, Pynoo et al. 2009). This new framework will use both the Technology Readiness and the Five forces model to create homogenous clusters for which the UTAUT model will be tested. This article will focus on the results generated by the TRI scale for both populations and their differences. As previous replications of the TRI scale have reported differences between demographic variables, it should be interesting to analyze if these differences are also found in a more homogenous population like doctors or nurses. We will also analyze whether the 5 clusters defined by Parasuraman can be found in this population. The homogenous nature of the population under research could result in different results. THE TECHNOLOGY READINESS The technology readiness is defined as The propensity to embrace and use new technologies for accomplishing goals in home life and at work(parasuraman 2000). Parasuraman defined four dimensions that form a person s technology readiness. There are two positive dimensions called the drivers of TR (optimism and innovativeness) and two negative dimensions called the inhibitors (discomfort and insecurity). This means that both positive and negative beliefs can coexist within one person. The combination of these beliefs places someone on 77

89 the continuum between a high readiness and a low readiness. Because people can have a different mix of positive and negative beliefs, Parasuraman proposed a taxonomy based on clusters that have similar combinations of beliefs. Five clusters were defined, each with a specific combination on the four dimensions of the TRI scale. These dimensions differ based on demographic variables like age, sex, level of education and income. More importantly they also require a different approach when confronted with the introduction of a new technology (Parasuraman and Colby 2001). Figuur 23: Clusters as defined by Parasuraman (Parasuraman and Colby 2001) Research linking the TRI to adoption of new technologies has found correlations between the TRI and the attitude towards a specific technology (Liljander 2006; Lin, Shih et al. 2007; Lin and Hsieh 2007). People with a higher TR tend to have a more positive attitude towards new technologies and tend to adopt them more quickly. HYPOTHESES For the replication study of the TRI in this specific setting we will test a number of hypotheses formed and studied in previous studies (Parasuraman 2000; Jaafar, Abdul Aziz et al. 2006; Caison, Bulman et al. 2008). Hypotheses 1: The data will show differences based on sex. Previous studies have shown that men tend to be more innovative than women and that men score lower on the inhibitors of the TRI scale(parasuraman and Colby 2001). It will be interesting to note if these differences will be replicated in a more homogenous population like nurses. Hypotheses 2: The data will show differences based on age. The next hypotheses relates to the fact that older people are expected to score lower on the TRI scale (Parasuraman and Colby 2001). Hypotheses 3: The data will show differences between nurses and doctors. A difference between these two groups could point out the effect of the level of education and income. Since previous replications (Jaafar, Abdul Aziz et al. 2006) have shown that level of income and education affects the TRI score, we expect physicians to score higher on the TRI scale than nurses. 78

90 Hypotheses 4: The clusters defined by Parasuraman will be replicated. This last hypotheses will test whether the clusters defined by Parasuraman can be replicated in this more homogenous population. Even in a heterogeneous replication of the TRI study in the UK only 4 out of 5 clusters were found (Tsikriktsis 2004). Method: Sample and Measurement The TRI was measured using the 36 item scaled developed by Parasuraman and Colby. Because this replication is performed in a Belgian hospital, the questions were translated into Dutch. The questionnaires were sent and returned through the internal mail service of the hospital. The questionnaire itself was part of a larger study implementing both the TRI, UTAUT and five forces models (Devolder, Pynoo et al. 2009). The questionnaire was sent out to 528 nurses and 500 doctors of which 204 nurses and 153 doctors responded. This resulted in a response rate of respectively 39% for nurses and 30% for doctors. The following table gives some insight into the demographic properties of the respondents. It is important to notice that the nursing sample has a much larger response rate among women than among men. Figuur 24: Demographics population The questionnaire used graphical scales to assess the 36 items instead of the usual 5-point likert scales. Respondents were asked to draw a line on a scale between completely agreeing (helemaal eens) and completely disagreeing (helemaal oneens). These answers were then coded as a number between 0 and 100 to effectively create a 100-point likert scale. This practice should generate more variance in the results. 79

91 Figuur 25: Graphical Scale For each of the 4 dimensions the mean results were then calculated and the TRI score was calculated using the following formula: (MeanO + MeanIN + (100-MeanDis) + (100-MeanIns)) 4 This results in a TRI score which will also be between 0 and 100. To test the TRI and its dimensions, a factory analyses after Varimax rotation was run and the cronbach s alpha values were calculated to assess if the dimensions formed one dimensional constructs. The differences between men and women and nurses and doctors were tested using T-tests to assess whether the mean scores were significantly different. To assess the differences based on age, the population was divided into 2 groups (over and under 40 years old). The cluster analysis was performed using a Two-step procedure utilizing the Euclidian Distance and the Schwarz s Bayesian Criterion. The size of the associations between the clusters and demographics was assessed using Phi and Cramer s V measures. All testing was performed using SPSS

92 RESULTS Internal Consistency The factor analyses revealed that the 36 item scale can be divided into 4 dimensions. Figuur 26: Factoranalyses after Varimax rotation The cronbach s alpha analysi showed good results for the 4 dimensions that form the TRI. Each dimension s alpha score higher was than.8 which is very good given that acceptable values should be above.70. Although some items could be dropped to create slight increases in the alpha scores, these increases were not high enough to warrant real action. Figuur 27: Cronbach's alpha values Hypotheses 1: Sex For the nursing sample we found no significant differences between male and female nurses on any of the dimensions. 81

93 The doctors sample showed differences between male and female doctors on the innovation, discomfort and insecurity dimensions. Although male doctors are more innovative than female doctors they, seem to score somewhat higher on discomfort and insecurity. Although the differences are pretty small, this does contradict the general results. When the data is pooled over both samples, only a difference on the innovation dimension was found. Figuur 28: Comparison by sex Hypotheses 2: Age The nursing sample shows differences between the age groups under and over 40 years old. Older nurses score lower on innovativeness and higher on discomfort and insecurity. The doctors show no significant differences based on a differentiation by age. This result is surprising since other replications have systematically shown differences between age groups. Pooling the samples of both questionnaires shows significant differences between age groups on innovativeness, discomfort, insecurity and the TRI. Figuur 29: Comparison by age 82

94 Hypotheses3: Nurses vs. doctors When we compare both samples based on their mean scores on the dimensions and the TRI score we notice significant differences on all aspects of the TRI. Doctors are more optimistic and innovative than nurses and score lower on discomfort and insecurity. Figuur 30: Comparison by profession Hypotheses 4: Cluster analyses The Two-step cluster analyses revealed only 3 clusters. These clusters generally conform to the explorers, pioneers and laggards defined by Parasuraman. No evidence was found for the existence of the paranoids and skeptics segment in this setting. Figuur 31: Result cluster analyses Comparing the demographics in the clusters Comparing the clusters based on the sex of the responds we notice that the explorer cluster (cluster 1) is relatively populated much more by men than women. The other clusters are populated close to their expected counts. 83

Zorgtechnologie = Techno Logische Zorg?!

Zorgtechnologie = Techno Logische Zorg?! Zorgtechnologie = Techno Logische Zorg?! Lisa Kerckhof (Onderzoeker Cretecs/VIVES) Bart Degryse (Projectadviseur Cretecs/VIVES) 1 INHOUD 1 ipad 2 Back to the future 3 Zorgtechnologie 1 ipad Vul de korte

Nadere informatie

Google Glass, wat ging er mis? Over technology acceptance

Google Glass, wat ging er mis? Over technology acceptance Google Glass, wat ging er mis? Over technology acceptance maart 2015 FONTYS ACI expertiseweek 3: FUTURE PROOF Gastles door Marijke Bergman Fontys HRM en Psychologie 1 Wat is er toch gebeurd met Google

Nadere informatie

Nederlandse samenvatting (Summary in Dutch) Het managen van weerstand van consumenten tegen innovaties

Nederlandse samenvatting (Summary in Dutch) Het managen van weerstand van consumenten tegen innovaties Nederlandse samenvatting (Summary in Dutch) Het managen van weerstand van consumenten tegen innovaties De afgelopen decennia zijn er veel nieuwe technologische producten en diensten geïntroduceerd op de

Nadere informatie

BEDRIJFSECONOMISCHE WETENSCHAPPEN master in de toegepaste economische wetenschappen: handelsingenieur: technologie-, innovatie- en milieumanagement

BEDRIJFSECONOMISCHE WETENSCHAPPEN master in de toegepaste economische wetenschappen: handelsingenieur: technologie-, innovatie- en milieumanagement BEDRIJFSECONOMISCHE WETENSCHAPPEN master in de toegepaste economische wetenschappen: handelsingenieur: technologie-, innovatie- en milieumanagement 2011 2012 Masterproef Persoonlijkheidskenmerken en het

Nadere informatie

Innovaties in de chronische ziekenzorg 3e voorbeeld van zorginnovatie. Dr. J.J.W. (Hanneke) Molema, Prof. Dr. H.J.M.

Innovaties in de chronische ziekenzorg 3e voorbeeld van zorginnovatie. Dr. J.J.W. (Hanneke) Molema, Prof. Dr. H.J.M. Innovaties in de chronische ziekenzorg 3e voorbeeld van zorginnovatie Dr. J.J.W. (Hanneke) Molema, Prof. Dr. H.J.M. (Bert) Vrijhoef Take home messages: Voor toekomstbestendige chronische zorg zijn innovaties

Nadere informatie

De Invloed van Innovatiekenmerken op de Intentie van Leerkrachten. een Lespakket te Gebruiken om Cyberpesten te Voorkomen of te.

De Invloed van Innovatiekenmerken op de Intentie van Leerkrachten. een Lespakket te Gebruiken om Cyberpesten te Voorkomen of te. De Invloed van Innovatiekenmerken op de Intentie van Leerkrachten een Lespakket te Gebruiken om Cyberpesten te Voorkomen of te Stoppen The Influence of the Innovation Characteristics on the Intention of

Nadere informatie

Invloed van IT uitbesteding op bedrijfsvoering & IT aansluiting

Invloed van IT uitbesteding op bedrijfsvoering & IT aansluiting xvii Invloed van IT uitbesteding op bedrijfsvoering & IT aansluiting Samenvatting IT uitbesteding doet er niet toe vanuit het perspectief aansluiting tussen bedrijfsvoering en IT Dit proefschrift is het

Nadere informatie

De Invloed van Perceived Severity op Condoomgebruik en HIV-Testgedrag. The Influence of Perceived Severity on Condom Use and HIV-Testing Behavior

De Invloed van Perceived Severity op Condoomgebruik en HIV-Testgedrag. The Influence of Perceived Severity on Condom Use and HIV-Testing Behavior De Invloed van Perceived Severity op Condoomgebruik en HIV-Testgedrag The Influence of Perceived Severity on Condom Use and HIV-Testing Behavior Martin. W. van Duijn Student: 838797266 Eerste begeleider:

Nadere informatie

- Mensen gaan meer variëteit kiezen bij hun consumptiekeuzes wanneer ze weten dat hun gedrag nauwkeurig publiekelijk zal onderzocht worden.

- Mensen gaan meer variëteit kiezen bij hun consumptiekeuzes wanneer ze weten dat hun gedrag nauwkeurig publiekelijk zal onderzocht worden. Abstract: - 3 experimenten - Mensen gaan meer variëteit kiezen bij hun consumptiekeuzes wanneer ze weten dat hun gedrag nauwkeurig publiekelijk zal onderzocht worden. - Studie 1&2: consumenten verwachten

Nadere informatie

Samenvatting. Mensen creëren hun eigen, soms illusionaire, visie over henzelf en de wereld

Samenvatting. Mensen creëren hun eigen, soms illusionaire, visie over henzelf en de wereld Samenvatting Mensen creëren hun eigen, soms illusionaire, visie over henzelf en de wereld om hen heen. Zo hebben vele mensen een natuurlijke neiging om zichzelf als bijzonder positief te beschouwen (bijv,

Nadere informatie

8. Nederlandse Samenvatting

8. Nederlandse Samenvatting 8. Nederlandse Samenvatting 164 Chapter 8: Nederlandse Samenvatting Marketeers hebben over het algemeen veel moeite met het verdedigen van de marketinguitgaven, ze ontbreken de kunde of de wil om de impact

Nadere informatie

Relatie tussen Persoonlijkheid, Opleidingsniveau, Leeftijd, Geslacht en Korte- en Lange- Termijn Seksuele Strategieën

Relatie tussen Persoonlijkheid, Opleidingsniveau, Leeftijd, Geslacht en Korte- en Lange- Termijn Seksuele Strategieën Relatie tussen Persoonlijkheid, Opleidingsniveau, Leeftijd, Geslacht en Korte- en Lange- Termijn Seksuele Strategieën The Relation between Personality, Education, Age, Sex and Short- and Long- Term Sexual

Nadere informatie

Innovatie van dienstverlening via Loket. Reden voor gebruik en gebruikerstevredenheid.

Innovatie van dienstverlening via Loket. Reden voor gebruik en gebruikerstevredenheid. Innovatie van dienstverlening via Loket. Reden voor gebruik en gebruikerstevredenheid. In het kader van het project Innovatie van dienstverlening doet ICOON onderzoek naar de vraag onder welke omstandigheden

Nadere informatie

Innovatieve dienstverlening. Een scenario-onderzoek onder de gebruikers van Loket.nl.

Innovatieve dienstverlening. Een scenario-onderzoek onder de gebruikers van Loket.nl. Innovatieve dienstverlening. Een scenario-onderzoek onder de gebruikers van Loket.nl. In het kader van het project Innovatieve Dienstverlening doet kenniscentrum ICOON onderzoek naar de omstandigheden

Nadere informatie

Inzet van social media in productontwikkeling: Meer en beter gebruik door een systematische aanpak

Inzet van social media in productontwikkeling: Meer en beter gebruik door een systematische aanpak Inzet van social media in productontwikkeling: Meer en beter gebruik door een systematische aanpak 1 Achtergrond van het onderzoek Bedrijven vertrouwen meer en meer op social media om klanten te betrekken

Nadere informatie

Transvorm Actueel. en de zorg verandert mee. Het werk(en) in de zorg verandert. Hoe reageert u als werkgever en wat doet dat met uw medewerkers?

Transvorm Actueel. en de zorg verandert mee. Het werk(en) in de zorg verandert. Hoe reageert u als werkgever en wat doet dat met uw medewerkers? Transvorm Actueel en de zorg verandert mee Het werk(en) in de zorg verandert. Hoe reageert u als werkgever en wat doet dat met uw medewerkers? Woensdag 17 december 2015 Dr. Monique Veld E-mail: monique.veld@ou.nl

Nadere informatie

Seksuele inhibitie en excitatie: een verkennende studie van factoren die samenhangen met variatie in excitatie en inhibitie

Seksuele inhibitie en excitatie: een verkennende studie van factoren die samenhangen met variatie in excitatie en inhibitie Seksuele inhibitie en excitatie: een verkennende studie van factoren die samenhangen met variatie in excitatie en inhibitie Wouter Pinxten (contact: Wouter.Pinxten@UGent.be) Prof. Dr. John Lievens Achtergrond

Nadere informatie

Het implementeren van een value-model als kader voor innovatie in de gezondheidszorg: Productontwikkeling van testapparaten in de medische sector.

Het implementeren van een value-model als kader voor innovatie in de gezondheidszorg: Productontwikkeling van testapparaten in de medische sector. Het implementeren van een value-model als kader voor innovatie in de gezondheidszorg: Productontwikkeling van testapparaten in de medische sector. De ontwikkeling van een Value Creation Strategy. DOVIDEQ

Nadere informatie

Brandhome interne synthese onderzoek marketing vs. techologie. 20 mei 2015

Brandhome interne synthese onderzoek marketing vs. techologie. 20 mei 2015 Brandhome interne synthese onderzoek marketing vs. techologie 20 mei 2015 Onderzoek - doelstelling Marketing en technologie beiden raken steeds verder verweven met elkaar. Vandaag kunnen ze niet meer

Nadere informatie

Goed, beter, best. Eenvoudig en betrouwbaar beoordelen met D-PAC

Goed, beter, best. Eenvoudig en betrouwbaar beoordelen met D-PAC Editie november 2018 Smart Education, Spin-off, Application prototyping Goed, beter, best. Eenvoudig en betrouwbaar beoordelen met D-PAC Schrijftaken en presentaties zijn vaak een cruciaal onderdeel van

Nadere informatie

Spitzer quality of life index

Spitzer quality of life index Spitzer Quality of life index Spitzer, W. O., Dobson, A. J., Hall, J., Chesterman, E., Levi, J., Shepherd, R. et al. (1981). Measuring the quality of life of cancer patients: a concise QL index for use

Nadere informatie

Bediende in de logistieke sector: kansen voor vrouwen?

Bediende in de logistieke sector: kansen voor vrouwen? Bediende in de logistieke sector: kansen voor vrouwen? Welke percepties leven er bij werknemers en studenten omtrent de logistieke sector? Lynn De Bock en Valerie Smid trachten in hun gezamenlijke masterproef

Nadere informatie

Hoe goed of slecht beleeft men de EOT-regeling? Hoe evolueert deze beleving in de eerste 30 maanden?

Hoe goed of slecht beleeft men de EOT-regeling? Hoe evolueert deze beleving in de eerste 30 maanden? Hoe goed of slecht beleeft men de EOT-regeling? Hoe evolueert deze beleving in de eerste 30 maanden? Auteur: Ruben Brondeel i.s.m. Prof. A. Buysse Onderzoeksvraag Tijdens het proces van een echtscheiding

Nadere informatie

JOB OPENING OPS ENGINEER

JOB OPENING OPS ENGINEER 2016 DatacenterNext All rights reserved Our Mission Wij zijn een On-Demand Technology Office die bedrijven helpt technologie te organiseren, zekeren en innoveren. Dit stelt onze klanten in staat, vertrouwende

Nadere informatie

Emotionele Arbeid, de Dutch Questionnaire on Emotional Labor en. Bevlogenheid

Emotionele Arbeid, de Dutch Questionnaire on Emotional Labor en. Bevlogenheid Emotionele Arbeid, de Dutch Questionnaire on Emotional Labor en Bevlogenheid Emotional Labor, the Dutch Questionnaire on Emotional Labor and Engagement C.J. Heijkamp mei 2008 1 ste begeleider: dhr. dr.

Nadere informatie

Communicating about Concerns in Oncology K. Brandes

Communicating about Concerns in Oncology K. Brandes Communicating about Concerns in Oncology K. Brandes Nederlandse samenvatting Uit een recente rapportage van KWF Kankerbestrijding blijkt dat 64% van de (ex-) patiënten met kanker zorgen ervaart over psychosociale

Nadere informatie

smartops people analytics

smartops people analytics smartops people analytics Introductie De organisatie zoals we die kennen is aan het veranderen. Technologische ontwikkelingen en nieuwe mogelijkheden zorgen dat onze manier van werken verandert. Waar veel

Nadere informatie

Zorginnovatie wat is dat? Bron: FRANS BROMET (1998)

Zorginnovatie wat is dat? Bron: FRANS BROMET (1998) Zorginnovatie wat is dat? Bron: FRANS BROMET (1998) Zorginnovatie wat is dat? Waldemar Hogerwaard @WALHOG ZORGINNOVATIE,maar Ja wie betaalt het onze mensen houden niet verandering wij zijn niet hetzelfde

Nadere informatie

Een exploratieve studie naar de relatie tussen geïntegreerd STEM-onderwijs en STEM-vaardigheden op secundair niveau

Een exploratieve studie naar de relatie tussen geïntegreerd STEM-onderwijs en STEM-vaardigheden op secundair niveau Een exploratieve studie naar de relatie tussen geïntegreerd STEM-onderwijs en STEM-vaardigheden op secundair niveau dr. H. Knipprath ing. J. De Meester STEM Science Engineering Technology Mathematics 2

Nadere informatie

Project Portfolio Management. Doing enough of the right things

Project Portfolio Management. Doing enough of the right things Project Portfolio Management Doing enough of the right things BPUG, Hilversum, 24 juni, 2015 Inhoud 1 2 3 4 Introductie Het belang van portfolio management Project portfolio management volgens MoP 3a 3b

Nadere informatie

M-commerce, sociale media en veranderend winkelgedrag beïnvloeden de ontwikkelingen in de globale retailmarkt. Dat blijkt uit de enquête

M-commerce, sociale media en veranderend winkelgedrag beïnvloeden de ontwikkelingen in de globale retailmarkt. Dat blijkt uit de enquête DigitasLBi presenteert nieuwe enquête over wereldwijd winkelgedrag en onthult enkele belangrijke trends voor Belgische markt Brussel, 24 april, 2014 M-commerce, sociale media en veranderend winkelgedrag

Nadere informatie

managing people meeting aspirations Natuurlijke groei

managing people meeting aspirations Natuurlijke groei managing people meeting aspirations Natuurlijke groei geloof Wij hebben een gemeenschappelijke visie pagina - managing people, meeting aspirations Vandaag verhoogt CPM de prestaties op elk niveau van uw

Nadere informatie

De Relatie tussen Angst en Psychologische Inflexibiliteit. The Relationship between Anxiety and Psychological Inflexibility.

De Relatie tussen Angst en Psychologische Inflexibiliteit. The Relationship between Anxiety and Psychological Inflexibility. RELATIE ANGST EN PSYCHOLOGISCHE INFLEXIBILITEIT 1 De Relatie tussen Angst en Psychologische Inflexibiliteit The Relationship between Anxiety and Psychological Inflexibility Jos Kooy Eerste begeleider Tweede

Nadere informatie

Effect publieksvoorlichting

Effect publieksvoorlichting Effect publieksvoorlichting Inleiding Om het effect van de voorlichtingsbijeenkomsten te kunnen meten is gevraagd aan een aantal deelnemers aan deze bijeenkomsten om zowel voorafgaand aan de voorlichting

Nadere informatie

Innovatie. prof.dr.ir. Han Gerrits. Vrije Universiteit Amsterdam Innovation Factory INNOVATION FACTORY

Innovatie. prof.dr.ir. Han Gerrits. Vrije Universiteit Amsterdam Innovation Factory INNOVATION FACTORY Innovatie prof.dr.ir. Han Gerrits Vrije Universiteit Amsterdam Innovation Factory Inhoud Wat is innovatie? Waarom is innovatie zo moeilijk? Innovatie in Banking Hoe kan een organisatie innovatiever worden?

Nadere informatie

Karen J. Rosier - Brattinga. Eerste begeleider: dr. Arjan Bos Tweede begeleider: dr. Ellin Simon

Karen J. Rosier - Brattinga. Eerste begeleider: dr. Arjan Bos Tweede begeleider: dr. Ellin Simon Zelfwaardering en Angst bij Kinderen: Zijn Globale en Contingente Zelfwaardering Aanvullende Voorspellers van Angst bovenop Extraversie, Neuroticisme en Gedragsinhibitie? Self-Esteem and Fear or Anxiety

Nadere informatie

Beïnvloedt Gentle Teaching Vaardigheden van Begeleiders en Companionship en Angst bij Verstandelijk Beperkte Cliënten?

Beïnvloedt Gentle Teaching Vaardigheden van Begeleiders en Companionship en Angst bij Verstandelijk Beperkte Cliënten? Beïnvloedt Gentle Teaching Vaardigheden van Begeleiders en Companionship en Angst bij Verstandelijk Beperkte Cliënten? Does Gentle Teaching have Effect on Skills of Caregivers and Companionship and Anxiety

Nadere informatie

Nederlandse samenvatting (summary in Dutch)

Nederlandse samenvatting (summary in Dutch) Nederlandse samenvatting (summary in Dutch) Relatiemarketing is gericht op het ontwikkelen van winstgevende, lange termijn relaties met klanten in plaats van het realiseren van korte termijn transacties.

Nadere informatie

icoach, een Web-based en Mobiele Applicatie voor Stoppen-met-roken: Verschillen tussen Gebruikersgroepen, Beïnvloedende Factoren voor Adherence,

icoach, een Web-based en Mobiele Applicatie voor Stoppen-met-roken: Verschillen tussen Gebruikersgroepen, Beïnvloedende Factoren voor Adherence, icoach, een Web-based en Mobiele Applicatie voor Stoppen-met-roken: Verschillen tussen Gebruikersgroepen, Beïnvloedende Factoren voor Adherence, en het Verband tussen Adherence en Effect icoach, a Web-based

Nadere informatie

Vijf jaar Wikiwijs: Een overheidsprogramma ter bevordering van het gebruik, maken en delen van OER (en niet OER) Karel kreijns

Vijf jaar Wikiwijs: Een overheidsprogramma ter bevordering van het gebruik, maken en delen van OER (en niet OER) Karel kreijns Vijf jaar Wikiwijs: Een overheidsprogramma ter bevordering van het gebruik, maken en delen van OER (en niet OER) Karel kreijns Overzicht Introduc0e van het Wikiwijs project Gebruikte theore0sche raamwerken

Nadere informatie

Samenwerking en communicatie binnen de anderhalvelijnszorg

Samenwerking en communicatie binnen de anderhalvelijnszorg Samenwerking en communicatie binnen de anderhalvelijnszorg Een beschrijvend/ evaluatief onderzoek naar de samenwerking en communicatie tussen huisartsen en specialisten binnen de anderhalvelijnszorg ZIO,

Nadere informatie

Enterprise Architectuur. een duur begrip, maar wat kan het betekenen voor mijn gemeente?

Enterprise Architectuur. een duur begrip, maar wat kan het betekenen voor mijn gemeente? Enterprise Architectuur een duur begrip, maar wat kan het betekenen voor mijn gemeente? Wie zijn we? > Frederik Baert Director Professional Services ICT @frederikbaert feb@ferranti.be Werkt aan een Master

Nadere informatie

Citation for published version (APA): Verbakel, N. J. (2007). Het Chronische Vermoeidheidssyndroom, Fibromyalgie & Reuma.

Citation for published version (APA): Verbakel, N. J. (2007). Het Chronische Vermoeidheidssyndroom, Fibromyalgie & Reuma. University of Groningen Het Chronische Vermoeidheidssyndroom, Fibromyalgie & Reuma. Verbakel, N. J. IMPORTANT NOTE: You are advised to consult the publisher's version (publisher's PDF) if you wish to cite

Nadere informatie

Arbeidsre-integratie Personen met psychische problemen Arbeidstrajectbegeleiders Hulpverleners. PhD-verdediging Knaeps Jeroen 6 maart 2015

Arbeidsre-integratie Personen met psychische problemen Arbeidstrajectbegeleiders Hulpverleners. PhD-verdediging Knaeps Jeroen 6 maart 2015 Arbeidsre-integratie Personen met psychische problemen Arbeidstrajectbegeleiders Hulpverleners PhD-verdediging Knaeps Jeroen 6 maart 2015 Probleemstelling Een op drie werkzoekenden heeft psychische problemen

Nadere informatie

STABLE LOVE, STABLE LIFE?

STABLE LOVE, STABLE LIFE? STABLE LOVE, STABLE LIFE? De rol van sociale steun en acceptatie in de relatie van paren die leven met de ziekte van Ménière Oktober 2011 Auteur: Drs. Marise Kaper Master Sociale Psychologie, Rijksuniversiteit

Nadere informatie

Fysieke Activiteit bij 50-plussers. The Relationship between Self-efficacy, Intrinsic Motivation and. Physical Activity among Adults Aged over 50

Fysieke Activiteit bij 50-plussers. The Relationship between Self-efficacy, Intrinsic Motivation and. Physical Activity among Adults Aged over 50 De relatie tussen eigen-effectiviteit 1 De Relatie tussen Eigen-effectiviteit, Intrinsieke Motivatie en Fysieke Activiteit bij 50-plussers The Relationship between Self-efficacy, Intrinsic Motivation and

Nadere informatie

De Marketeer is niet meer; leve de Geomarketeer! Over de integratie van lokatie in marketing

De Marketeer is niet meer; leve de Geomarketeer! Over de integratie van lokatie in marketing De Marketeer is niet meer; leve de Geomarketeer! Over de integratie van lokatie in marketing dr. Jasper Dekkers Afdeling Ruimtelijke Economie, vrije Universiteit amsterdam Korte introductie Economie Geo

Nadere informatie

Recente ontwikkelingen in de ethische normen voor medisch-wetenschappelijk onderzoek

Recente ontwikkelingen in de ethische normen voor medisch-wetenschappelijk onderzoek Recente ontwikkelingen in de ethische normen voor medisch-wetenschappelijk onderzoek Prof dr JJM van Delden Julius Centrum, UMC Utrecht j.j.m.vandelden@umcutrecht.nl Inleiding Medisch-wetenschappelijk

Nadere informatie

Het Effect van Angst en Hyperactiviteit op het Uitvoeren van een. Reactietijdtaak bij Volwassenen.

Het Effect van Angst en Hyperactiviteit op het Uitvoeren van een. Reactietijdtaak bij Volwassenen. Het Effect van Angst en Hyperactiviteit op het Uitvoeren van een Reactietijdtaak bij Volwassenen. The Effect of Anxiety and Hyperactivity on the Performance on a Reaction Time Task in Adults. Renate C.W.J.

Nadere informatie

Summary 124

Summary 124 Summary Summary 124 Summary Summary Corporate social responsibility and current legislation encourage the employment of people with disabilities in inclusive organizations. However, people with disabilities

Nadere informatie

Uitwisseling tussen teamleden in sociale teams cruciaal voor prestatie

Uitwisseling tussen teamleden in sociale teams cruciaal voor prestatie Uitwisseling tussen teamleden in sociale teams cruciaal voor prestatie Voorlopige resultaten van het onderzoek naar de perceptie van medewerkers in sociale (wijk)teams bij gemeenten - Yvonne Zuidgeest

Nadere informatie

DIGITAL WORKPLACE TOOLKIT. stap voor or stap op weg naar een digitale werkplek

DIGITAL WORKPLACE TOOLKIT. stap voor or stap op weg naar een digitale werkplek DIGITAL WORKPLACE TOOLKIT stap voor or stap op weg naar een digitale werkplek DIGITAL WORKPLACE TOOLKIT stap voor stap op weg naar een digitale werkplek Fijn dat u samen met VanRoey.be op digitale reis

Nadere informatie

Inhoud presentatie Cohesiebeleid 2014-2020 Situatie 2007-2013 Uitdaging 2014-2020 EU2020

Inhoud presentatie Cohesiebeleid 2014-2020 Situatie 2007-2013 Uitdaging 2014-2020 EU2020 OP EFRO OOST-NEDERLAND 2014-2020PRESENTATIE KENNISPARK, 23 APRIL 2014 JOLANDA VROLIJK, PROGRAMMAMANAGER EFRO OP EFRO Oost-Nederland 2014-2020 Inhoud presentatie 1. Inleiding Europese Fondsen: cohesie beleid

Nadere informatie

Denken en Doen Doen of Denken Het verband tussen seksueel risicovol gedrag en de impulsieve en reflectieve cognitie.

Denken en Doen Doen of Denken Het verband tussen seksueel risicovol gedrag en de impulsieve en reflectieve cognitie. 0 Denken en Doen Doen of Denken Het verband tussen seksueel risicovol gedrag en de impulsieve en reflectieve cognitie. Denken en Doen Doen of Denken Het verband tussen seksueel risicovol gedrag en de impulsieve

Nadere informatie

SAMENVATTING Het ontwikkelen van een solide studie design met bijbehorende instrumenten om een CRM training te evalueren

SAMENVATTING Het ontwikkelen van een solide studie design met bijbehorende instrumenten om een CRM training te evalueren SAMENVATTING Op de Intensive Care (IC) worden fouten gemaakt, sommige met ernstige gevolgen voor de patiënt. Er is steeds meer bewijs dat deze fouten kunnen worden vermeden, of de gevolgen er van af te

Nadere informatie

Consument minder ver dan retailer denkt De 10 retailtrends van 2013

Consument minder ver dan retailer denkt De 10 retailtrends van 2013 Consument minder ver dan retailer denkt De 10 retailtrends van 2013 accepteren en adapteren nieuwe diensten en technologieën steeds sneller. Zij zien vooral veel in het gebruik van een zelfscankassa, Click

Nadere informatie

Huiswerk, het huis uit!

Huiswerk, het huis uit! Huiswerk, het huis uit! Een explorerend onderzoek naar de effecten van studiebegeleiding op attitudes en gedragsdeterminanten en de bijdrage van de sociale- en leeromgeving aan deze effecten Samenvatting

Nadere informatie

gedrag? Wat is de invloed van gender op deze samenhang? gedrag? Wat is de invloed van gender op deze samenhang?

gedrag? Wat is de invloed van gender op deze samenhang? gedrag? Wat is de invloed van gender op deze samenhang? Is er een samenhang tussen seksuele attituden en gedragsintenties voor veilig seksueel Is there a correlation between sexual attitudes and the intention to engage in sexually safe behaviour? Does gender

Nadere informatie

De invloed van Vertrouwen, Relatietevredenheid en Commitment op Customer retention

De invloed van Vertrouwen, Relatietevredenheid en Commitment op Customer retention De invloed van Vertrouwen, Relatietevredenheid en Commitment op Customer retention Samenvatting Wesley Brandes MSc Introductie Het succes van CRM is volgens Bauer, Grether en Leach (2002) afhankelijk van

Nadere informatie

Mobile Augmented Media

Mobile Augmented Media Mobile Augmented Media The Future of Bricks-and-Mortar Samenvatting Mark Slijkhuis MSc > Introductie onderzoek Commercieel vertrekpunt Drievoudige onderzoeksdoelstelling Het gerenommeerde Marketing Science

Nadere informatie

Projectplan overzicht (deel 1)

Projectplan overzicht (deel 1) Projectplan overzicht (deel 1) Naam umc Projectleider + email Titel activiteit Programmathema Werkplaats Draagt bij aan de volgende deliverables -zie programma- Algemeen VUmc Koen Neijenhuijs; k.i.neijenhuijs@vu.nl

Nadere informatie

Positionering en idee ontwikkeling. zondag 2 december 12

Positionering en idee ontwikkeling. zondag 2 december 12 Positionering en idee ontwikkeling Agenda Review presentaties Customer Journey Positionering Van Cover Story naar Ideeën HKJ s Forced-Fit Huiswerk Customer Journey Vragen? Hoe was het bezoek? Customer

Nadere informatie

ANTICONCEPTIEKEUZE Achtergronden en uitkomsten van anticonceptiegebruik

ANTICONCEPTIEKEUZE Achtergronden en uitkomsten van anticonceptiegebruik ANTICONCEPTIEKEUZE Achtergronden en uitkomsten van anticonceptiegebruik Charles Picavet, Linda van der Leest en Cecile Wijsen Rutgers Nisso Groep, mei 2008 Achtergrond Hoewel er veel verschillende anticonceptiemethoden

Nadere informatie

Value based healthcare door een quality improvement bril

Value based healthcare door een quality improvement bril Rotterdam, 7 december 2017 Value based healthcare door een quality improvement bril Ralph So, intensivist en medisch manager Kwaliteit, Veiligheid & Innovatie 16.35-17.00 uur Everybody in healthcare really

Nadere informatie

STRATAEGOS CONSULTING

STRATAEGOS CONSULTING STRATAEGOS CONSULTING EXECUTIE CONSULTING STRATAEGOS.COM WELKOM EXECUTIE CONSULTING WELKOM BIJ STRATAEGOS CONSULTING Strataegos Consulting is een strategie consultancy met speciale focus op strategie executie.

Nadere informatie

Risico s van Technologisch Succes in digitale transformatie S T R A T E G I C A D V I S O R

Risico s van Technologisch Succes in digitale transformatie S T R A T E G I C A D V I S O R Risico s van Technologisch Succes in digitale transformatie 2e Risk Event 2019 11 april 2019 The S T R A T E G I C A D V I S O R Ymanagement school of the autonomous University of Antwerp 2 Prof. dr. Hans

Nadere informatie

Product Quality Management, onze toekomst René Tuinhout

Product Quality Management, onze toekomst René Tuinhout Product Quality Management, onze toekomst René Tuinhout Agenda No. 2 1 Tijdsindeling Binnen TestNet is gesproken over Product Kwaliteit (in 2011 en tijdens de Summerschool 2012). Een TestNet-werkgroep

Nadere informatie

PDF hosted at the Radboud Repository of the Radboud University Nijmegen

PDF hosted at the Radboud Repository of the Radboud University Nijmegen PDF hosted at the Radboud Repository of the Radboud University Nijmegen The following full text is a publisher's version. For additional information about this publication click this link. http://hdl.handle.net/2066/90117

Nadere informatie

Van impact management naar maximalisatie. KB landelijke dag effectmeting 17 december 2018 Emma Verheijke

Van impact management naar maximalisatie. KB landelijke dag effectmeting 17 december 2018 Emma Verheijke Van impact management naar maximalisatie KB landelijke dag effectmeting 17 december 2018 Emma Verheijke Kennismaking Sinzer - impact advies Impact strategie Impact onderzoek Impact management Onze klanten

Nadere informatie

BEDRIJFSECONOMISCHE WETENSCHAPPEN master in de toegepaste economische wetenschappen: handelsingenieur: operationeel management en logistiek

BEDRIJFSECONOMISCHE WETENSCHAPPEN master in de toegepaste economische wetenschappen: handelsingenieur: operationeel management en logistiek BEDRIJFSECONOMISCHE WETENSCHAPPEN master in de toegepaste economische wetenschappen: handelsingenieur: operationeel management en logistiek 2011 2012 Masterproef Self-service technology: ken je kansen

Nadere informatie

Type Dementie als Oorzaak van Seksueel Ontremd Gedrag. Aanwezigheid van het Gedrag bij Type Alzheimer?

Type Dementie als Oorzaak van Seksueel Ontremd Gedrag. Aanwezigheid van het Gedrag bij Type Alzheimer? Type Dementie als Oorzaak van Seksueel Ontremd Gedrag Aanwezigheid van het Gedrag bij Type Alzheimer? Type of Dementia as Cause of Sexual Disinhibition Presence of the Behavior in Alzheimer s Type? Carla

Nadere informatie

Science meets practice: Wetenschappelijke bevindingen als wegwijzer voor employer branding in het werkveld

Science meets practice: Wetenschappelijke bevindingen als wegwijzer voor employer branding in het werkveld Science meets practice: Wetenschappelijke bevindingen als wegwijzer voor employer branding in het werkveld Noodzaak om werk te maken van employer branding wordt in het werkveld meer en meer gezien! Illustratie:

Nadere informatie

Jongeren en Gezondheid 2014 : Socio-demografische gegevens

Jongeren en Gezondheid 2014 : Socio-demografische gegevens Jongeren en Gezondheid 14 : Socio-demografische gegevens Steekproef De steekproef van de studie Jongeren en Gezondheid 14 bestaat uit 9.566 leerlingen van het vijfde leerjaar lager onderwijs tot het zevende

Nadere informatie

DOELGROEP De test richt zich tot zwangere vrouwen of vrouwen die recent bevallen zijn.

DOELGROEP De test richt zich tot zwangere vrouwen of vrouwen die recent bevallen zijn. BREASTFEEDING PERSONAL EFFICACY BELIEFS INVENTORY (BPEBI) Cleveland A.P., McCrone S. (2005) Development of the Breastfeeding Personal Efficacy Beliefs Inventory: A measure of women s confidence about breastfeeding.

Nadere informatie

Mentaal Weerbaar Blauw

Mentaal Weerbaar Blauw Mentaal Weerbaar Blauw de invloed van stereotypen over etnische minderheden cynisme en negatieve emoties op de mentale weerbaarheid van politieagenten begeleiders: dr. Anita Eerland & dr. Arjan Bos dr.

Nadere informatie

De Invloed van Persoonlijke Doelen en Financiële Toekomst perspectieven op Desistance van. Criminaliteit.

De Invloed van Persoonlijke Doelen en Financiële Toekomst perspectieven op Desistance van. Criminaliteit. Running head: Desistance van Criminaliteit. 1 De Invloed van Persoonlijke Doelen en Financiële Toekomst perspectieven op Desistance van Criminaliteit. The Influence of Personal Goals and Financial Prospects

Nadere informatie

Hoe zorg je ervoor dat jouw product in eerste instantie

Hoe zorg je ervoor dat jouw product in eerste instantie K L A N T B I N D I N G DE START VAN JOUW BEDRIJF EN KLANTENBINDING, HOE WERKT DAT? INTRODUCTIE Wie heeft dit geschreven? Voor wie is deze whitepaper bedoeld? Heb jij hier iets aan? Dit wordt allemaal

Nadere informatie

Taco Schallenberg Acorel

Taco Schallenberg Acorel Taco Schallenberg Acorel Inhoudsopgave Introductie Kies een Platform Get to Know the Jargon Strategie Bedrijfsproces Concurrenten User Experience Marketing Over Acorel Introductie THE JARGON THE JARGON

Nadere informatie

STAFF. 29 september Resultaten v/h STAFF project. Rune Degryse

STAFF. 29 september Resultaten v/h STAFF project. Rune Degryse STAFF Resultaten v/h STAFF project 29 september 2016 Rune Degryse PROGRAMMA I 10u00 10u30 11u10 11u30 12u00 12u30 13u00 Ontvangst Technologie in de zorg: zijn we er klaar voor? Ellen Lampo, Cretecs VIVES

Nadere informatie

Nederlandse samenvatting

Nederlandse samenvatting Docenten in het hoger onderwijs zijn experts in wát zij doceren, maar niet noodzakelijk in hóe zij dit zouden moeten doen. Dit komt omdat zij vaak weinig tot geen training hebben gehad in het lesgeven.

Nadere informatie

Inhoudsopgave Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd.

Inhoudsopgave Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Fout! Bladwijzer niet gedefinieerd. Validatie van het EHF meetinstrument tijdens de Jonge Volwassenheid en meer specifiek in relatie tot ADHD Validation of the EHF assessment instrument during Emerging Adulthood, and more specific in relation

Nadere informatie

Samenwerken aan een toekomstbestendige retailsector

Samenwerken aan een toekomstbestendige retailsector Samenwerken aan een toekomstbestendige retailsector Wie wij zijn Het Retail Innovation Platform helpt de innovatie- en concurrentiekracht van de retailsector te versterken. Samen met retailers en andere

Nadere informatie

Afhankelijkheid binnen het therapeutische contact: Ongewenst of cruciaal ingrediënt van een succesvolle behandeling?

Afhankelijkheid binnen het therapeutische contact: Ongewenst of cruciaal ingrediënt van een succesvolle behandeling? Afhankelijkheid binnen het therapeutische contact: Ongewenst of cruciaal ingrediënt van een succesvolle behandeling? Naline Geurtzen PhD-student Radboud Universiteit Behavioural Science Institute Nijmegen

Nadere informatie

De toekomst van het bankieren. Zijn de klassieke banken op tijd klaar om de strijd aan te gaan met nieuwe disruptieve spelers?

De toekomst van het bankieren. Zijn de klassieke banken op tijd klaar om de strijd aan te gaan met nieuwe disruptieve spelers? De toekomst van het bankieren. Zijn de klassieke banken op tijd klaar om de strijd aan te gaan met nieuwe disruptieve spelers? Goede producten en een klantvriendelijke dienstverlening zullen in tweede

Nadere informatie

4.2. Evaluatie van de respons op de postenquêtes. In dit deel gaan we in op de respons op instellingsniveau en op respondentenniveau.

4.2. Evaluatie van de respons op de postenquêtes. In dit deel gaan we in op de respons op instellingsniveau en op respondentenniveau. 4.2. Evaluatie van de respons op de postenquêtes 4.2.1. Algemeen In dit deel gaan we in op de respons op instellingsniveau en op respondentenniveau. Instellingsniveau (vragenlijst coördinator) provincie,

Nadere informatie

Het hart van leiderschap

Het hart van leiderschap Het hart van leiderschap 7 praktische aandachtspunten Dr. Ben Tiggelaar CEB - SHL Talent Measurement 9 juni 2015 www.tiggelaar.nl 1. WAT IS LEIDERSCHAP? BERNARD BASS "Leiderschap is het vermogen om anderen

Nadere informatie

Evaluatie van het project Mantelluisteren academiejaar 2012-2013

Evaluatie van het project Mantelluisteren academiejaar 2012-2013 Evaluatie van het project Mantelluisteren academiejaar 212-21 In academiejaar 212-21 namen 5 mantelzorgers en 5 studenten 1 ste bachelor verpleegkunde (Howest, Brugge) deel aan het project Mantelluisten.

Nadere informatie

Bacheloropdracht PULSE

Bacheloropdracht PULSE Bacheloropdracht PULSE Een onderzoek naar de rol van factoren aan de kant van de gebruiker die een rol spelen bij het in gebruik nemen van PULSE binnen Equipe Zorgbedrijven Door: Anne Tap, s0143227 14-10-2011

Nadere informatie

Nederlandse samenvatting

Nederlandse samenvatting Nederlandse samenvatting Wereldwijd zijn meer dan 3 miljard mensen afhankelijk van biomassa brandstoffen zoals hout en houtskool om in hun dagelijkse energie behoefte te voorzien. Het gebruik van deze

Nadere informatie

Hartpatiënten Stoppen met Roken De invloed van eigen effectiviteit, actieplannen en coping plannen op het stoppen met roken

Hartpatiënten Stoppen met Roken De invloed van eigen effectiviteit, actieplannen en coping plannen op het stoppen met roken 1 Hartpatiënten Stoppen met Roken De invloed van eigen effectiviteit, actieplannen en coping plannen op het stoppen met roken Smoking Cessation in Cardiac Patients Esther Kers-Cappon Begeleiding door:

Nadere informatie

Kikkers en Heilige Koeien UvAConext & standaarden voor het primaire onderwijs en onderzoek proces

Kikkers en Heilige Koeien UvAConext & standaarden voor het primaire onderwijs en onderzoek proces Kikkers en Heilige Koeien UvAConext & standaarden voor het primaire onderwijs en onderzoek proces SURF Seminar September 2015 Frank Benneker, ICTS Universiteit van Amsterdam Perspectief ICTS & OO dienstverlening

Nadere informatie

De Samenhang tussen Dagelijkse Stress, Emotionele Intimiteit en Affect bij Partners met een. Vaste Relatie

De Samenhang tussen Dagelijkse Stress, Emotionele Intimiteit en Affect bij Partners met een. Vaste Relatie De Samenhang tussen Dagelijkse Stress, Emotionele Intimiteit en Affect bij Partners met een Vaste Relatie The Association between Daily Stress, Emotional Intimacy and Affect with Partners in a Commited

Nadere informatie

Klantonderzoek: de laatste inzichten!

Klantonderzoek: de laatste inzichten! : de laatste inzichten! Hoe tevreden bent u over de door ons bedrijf geleverde producten en diensten? Veel bedrijven gebruiken deze vraag om de klanttevredenheid te meten. Op een schaal van zeer ontevreden

Nadere informatie

JOB OPENING DEVOPS ENGINEER

JOB OPENING DEVOPS ENGINEER 2016 DatacenterNext All rights reserved Our Mission Wij zijn een On-Demand Technology Office die bedrijven helpt technologie te organiseren, zekeren en innoveren. Dit stelt onze klanten in staat, vertrouwende

Nadere informatie

Emotioneel Belastend Werk, Vitaliteit en de Mogelijkheid tot Leren: The Manager as a Resource.

Emotioneel Belastend Werk, Vitaliteit en de Mogelijkheid tot Leren: The Manager as a Resource. Open Universiteit Klinische psychologie Masterthesis Emotioneel Belastend Werk, Vitaliteit en de Mogelijkheid tot Leren: De Leidinggevende als hulpbron. Emotional Job Demands, Vitality and Opportunities

Nadere informatie

Wat motiveert u in uw werk?

Wat motiveert u in uw werk? Wat motiveert u in uw werk? Begin dit jaar heeft u kunnen deelnemen aan een online onderzoek naar de motivatie en werktevredenheid van actuarieel geschoolden. In dit artikel worden de resultaten aan u

Nadere informatie