본래의 TAM 모델의 설명력(R²)을 향상시키기 위하여, 많은 연구자들은 태도 또는 사용의도에 영향을 미치는 여러 선행변수를 사용하여 TAM 모델을 확장시켰다. 따라서 여러 선행변수를 사용하여 TAM 모델을 확장함으로서 연구모델은 점차 복잡하여지고 나중에 일부 선행변수가 태도 또는 사용의도에 유의하지 않은 것으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구에서는 연구모델을 수립하기 전에, 태도 또는 사용의도에 대한 개별 선행변수들의 설명력(R²)을 먼저 계산하여 이를 바탕으로 연구모델을 수립하면 간편하면서도 설명력이 높은 연구모델을 수립할 수가 있다. 이를 실증적으로 분석하기 위하여 e-비즈니스 분야의 TAM 모델의 확장에 많이 사용된 5개의 선행변수(신뢰성, 즐거움, 상호호환성, 자기효능, 위험)를 선택하여 사전에 계산된 설명력을 이용하여 4개의 연구모델을 수립하여 분석하였다. 연구모델2(자기효능 및 위험을 포함)의 사용의도에 대한 설명력은 33%이어서, 연구모델1의 설명력인 29%에 비해 설명력이 크게 증가하지 못했다. 이 2개의 선행변수는 유의하지만 크게 중요하지 않은 변수라는 사실이 밝혀졌다. 그러나 연구모델3(신뢰성, 즐거움 및 상호호환성을 포함)의 사용의도에 대한 설명력은 52%이어서, 연구모델1의 설명력인 29%에 비해 설명력이 크게 증가하였다. 이 3개의 선행변수는 매우 중요한 변수라는 사실이 밝혀졌다.
본래의 TAM 모델의 설명력(R²)을 향상시키기 위해 많은 연구자들은 태도 또는 사용의도에 영향을 주는 여러 선행변수를 사용하여 TAM 모델을 확장시켰다. 즉 여러 선행변수를 사용해 TAM 모델을 확장함으로서 연구모델은 점차 복잡하여지고 나중에 일부 선행변수가 태도 및 사용의도에 유의하지 않은 것으로 밝혀졌다.