TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Loại hành vi lái
Qua số liệu tổng hợp, đề tài phát hiện trên 20 hành vi lái xe khác nhau được xem xét nghiên cứu, theo đó phân thành chín nhóm hành vi lái sau: 21 nghiên cứu xem xét hành vi tốc độ (16 nghiên cứu về xe cơ giới bốn bánh và năm nghiên cứu về xe hai bánh), 14 nghiên cứu về vừa lái xe vừa sử dụng điện thoại, bảy nghiên cứu xem xét về lái xe sau khi sử dụng bia rượu, sáu nghiên cứu về vượt đèn đỏ và vàng, ba nghiên cứu về vượt qua mặt, hai nghiên cứu xem xét hành vi chuyển đổi làn xe, tám nghiên cứu về hành vi lái an toàn (bao gồm tuân theo quy định giới hạn tốc độ trên đường, tuân theo các quy tắc luật giao thông, không lái xe mất tập trung, hành vi giảm tốc độ, dừng xe trước vạch đi bộ ngang đường tại các ngã giao…), năm nghiên cứu về các hành vi lái mạo hiểm (lái bất cẩn dưới sự ảnh hưởng của các người bạn trên xe, lái với trạng thái mệt mỏi, lái cạnh tranh, lái xe vừa sử dụng định vị GPS…), bốn nghiên cứu về các hành vi vi phạm của xe hai bánh Xét theo lý thuyết ATGT, hành vi lái xe được phân loại gồm hành vi lái nguy hiểm và hành vi lái an toàn Do đó, các hành vi lái xe nêu
Bảng 2.1 Thống kê tóm tắt các nghiên cứu TPB về hành vi lái xe
Stt Tác giả chính Hành vi Loại hành vi Mô hình Quốc gia Dòng xe
Kích thước mẫu Các nhân tố bổ sung R 2 -TPB R 2 - model Ý định Hành vi Ý định Hành vi
1 Cestac (2011) Vi phạm tốc độ Vi phạm 3 Pháp Thuần ô tô 3002
DN, SS*, mô tả tính cách bản thân khi lái, mô tả tính cách tiêu biểu của người khác khi lái*, đánh giá khả năng bị phạt tốc độ so với người lái khác, cảm nhận phong cách lái của bản thân tương tự của người lái tiêu biểu, PB
2 Elliott (2007) Vi phạm tốc độ Vi phạm 1 UK Thuần ô tô 123 54 67 54 67
3 Jiang (2021) Tăng tốc ở giao lộ Rủi ro 3 Trung Quốc Thuần ô tô 980 RP Không 34
4 Moan (2011) Không lái khi có bia rượu An toàn 3 Na Uy Thuần ô tô 879 DN, MN 10 12
5 Tang (2021) Các vi phạm của xe đạp điện Vi phạm 3 Trung Quốc Thuần ô tô 2326 MN*, DN, RP*, PB, CT, SI*, chuẩn mực pháp luật* 51 43 69 50
Dừng xe trước vạch đi bộ ngang đường
An toàn 5 Trung Quốc Thuần ô tô 332 RP, giải pháp mới, giải pháp truyền thống Không Không
7 Tunnicliff (2012) a Xe hai bánh lái không xao lãng An toàn 3 Úc Thuần ô tô 179 Chuẩn mực chủ quan cụ thể, chuẩn mực của nhóm*, SI*, SS*, sự hung hãn* 11 39
Xe hai bánh lạng lách Rủi ro 3 Úc Thuần ô tô 183 Chuẩn mực chủ quan cụ thể*, chuẩn mực của nhóm*, SI, SS, sự hung hãn* 53 66
Ghi chú: a Nghiên cứu không được xem xét trong phân tích tổng hợp; * nhân tố không có ý nghĩa trong mô hình; R 2 -TPB: tỷ lệ % giải thích sự biến thiên bởi các biến TPB; R 2 -model: tỷ lệ % giải thích sự biến thiên bởi các biến TPB và các biến bổ sung; DN: chuẩn mực mô tả; SS: tìm kiếm cảm giác; PB: hành vi quá khứ; SI: nhận diện cá nhân; MN: chuẩn mực đạo đức; AR: hối tiếc đoán trước; RP: nhận thức rủi ro; CT: xu hướng tuân thủ trên được phân loại thành: hành vi lái nguy hiểm gồm 55 nghiên cứu, hành vi lái an toàn gồm tám nghiên cứu.
Các biến được sử dụng trong mô hình TPB
Theo lý thuyết TPB, ngoài ba biến TPB (thái độ, chuẩn mực chủ quan, PBC) có thể sử dụng các biến bổ sung để mô tả chính xác cơ chế diễn ra thực tế của hành vi nghiên cứu cũng như cải thiện năng lực giải thích của mô hình đề xuất Biến bổ sung được các tác giả thường sử dụng là các nhân tố tâm lý bị chi phối mạnh bởi nhận thức của cá nhân (ví dụ như hành vi quá khứ, nhận thức rủi ro giao thông…) hoặc bởi nhận thức của xã hội (ví dụ như chuẩn mực mô tả, chuẩn mực đạo đức…) Phụ lục 1 thể hiện có
43 biến bổ sung đã được sử dụng trong nhiều mô hình khác nhau cho hành vi lái xe
O’Keefe (2002) [41] kết luận rằng biến bổ sung được xem như sử dụng phổ biến khi có tối thiểu ba bài báo khoa học đã công nhận biến này có sự đóng góp giải thích trong mô hình TPB Theo kinh nghiệm của các nhà khoa học, để kết quả phân tích tổng hợp đạt độ tin cậy cao thì số lượng nghiên cứu tối thiểu là năm [42] Luận án áp dụng hai quy định nêu trên (tối thiểu năm bài báo công nhận biến có đóng góp ý nghĩa thống kê) để làm tiêu chuẩn xác định các nhân tố bổ sung thường sử dụng trong hành vi lái xe Theo đó, sáu biến bổ sung đã đáp ứng yêu cầu, bao gồm chuẩn mực mô tả, chuẩn mực đạo đức, nhận diện cá nhân, nhận thức rủi ro, hành vi quá khứ, hối tiếc đoán trước
Chuẩn mực mô tả thể hiện sự đánh giá của cá nhân về những người tham chiếu xung quanh mình sẽ thực hiện hay không thực hiện hành vi lái xe nghiên cứu [43] Chuẩn mực đạo đức thể hiện nhận thức của cá nhân về sự đánh giá của xã hội đối với hành vi lái xe dựa trên chuẩn mực đạo đức được xã hội công nhận (ví dụ: hành vi lạng lách đánh võng của xe máy bị phê phán nghiêm khắc bởi xã hội) [44] Nhận diện cá nhân thể hiện tự bản thân cho rằng mình thuộc một nhóm xã hội với đặc trưng xác định nên bản thân sẽ có tính cách, phong cách theo kiểu đặc trưng của nhóm (ví dụ: người lái xe tham gia Hội câu lạc bộ xe mô tô phân khối lớn thì người lái xe phải sử dụng xe mô tô phân khối lớn, thích cảm giác lái tốc độ cao…) [44] Nhận thức rủi ro giao thông là nhận thức của cá nhân về rủi ro khi thực hiện hành vi lái xe, được đánh giá qua khả năng xảy ra rủi ro (tai nạn, bị phạt giao thông…) và hậu quả của rủi ro (bị thương, bị tốn tiền…) [45] Hành vi quá khứ thể hiện hành vi được thực hiện do sự phán xét có lý trí với sự lặp lại hành vi này nhiều lần trong quá khứ [21] Hối tiếc đoán trước thể hiện cá nhân nhận thức về việc thực hiện hành vi lái xe gây ra hậu quả tiêu cực thì sẽ hối tiếc với hậu quả xảy ra (ví dụ: nếu vượt đèn đỏ thì camera quan sát sẽ phát hiện nên bạn sẽ bị xử phạt bởi hành vi lái vi phạm luật giao thông Trong trường hợp này, bạn cảm thấy hối tiếc về việc đã thực hiện vượt đèn đỏ nên bị xử phạt) [46] Tóm lại, sáu nhân tố này được kết luận là các nhân tố bổ sung thường tích hợp vào các mô hình TPB nghiên cứu hành vi lái xe.
Các giải pháp thực tiễn trong an toàn giao thông
Các bài báo TPB đề xuất các giải pháp ATGT dựa trên sự xác định các chỉ báo của hành vi nghiên cứu, trong đó hầu hết tập trung vào giải pháp giáo dục tâm lý để làm thay đổi hành vi lái của người lái xe theo hướng tích cực ATGT Giải pháp giáo dục tâm lý thường được các tác giả kiến nghị ứng dụng trong thực tiễn dựa trên những giải pháp tổng thể có thể áp dụng phù hợp cho nhiều loại hành vi lái xe khác nhau, chẳng hạn như: phát triển nội dung giảng dạy và thực hành giảng dạy tại các chương trình giáo dục cho học viên; thực hiện hiệu quả việc triển khai các chiến dịch ATGT; giáo dục tuyên truyền rộng rãi thông qua các phương tiện truyền thông đại chúng (đài truyền hình, băng rôn, áp phích, tin nhắn điện thoại di động…) Đáng lưu ý, một số ít các biện pháp cụ thể cũng được đề xuất tương ứng với từng hành vi lái xe riêng biệt Một vài giải pháp tăng cường sự thực thi về pháp luật trong ATGT bao gồm tăng cường sự hiện diện của cảnh sát giao thông trên đường bộ, lắp đặt camera quan sát người tham gia giao thông, tăng nặng khung mức xử phạt đối với hành vi gây ra tai nạn, tăng mức tiền phạt đối với hành vi vi phạm luật giao thông nhưng chưa gây ra tai nạn [27, 47-48] Đối với việc giáo dục tâm lý, Dinh và Kubota (2013) [49] đề xuất tổ chức các buổi tuyên truyền hoặc tuyên truyền rộng rãi trên các áp phích tại các tuyến nội ô đông dân cư có quy định hạn chế tốc độ không quá 30km/h Theo đó, nội dung tuyên truyền cần nhấn mạnh về lý do của việc quy định hạn chế tốc độ và nói rõ những hành vi của người tham gia giao thông được phép thực hiện trong khu vực quy định này Shen và cộng sự (2020) [47] đề nghị thực hiện chính sách khen thưởng đối với hành vi lái an toàn và chính sách phạt đối với hành vi lái vi phạm luật giao thông cho các tài xế chuyên nghiệp tại các đơn vị kinh doanh vận tải Về sự đào tạo huấn luyện kỹ năng lái xe, tổ chức các khóa học dạy về nhận biết tình huống tốc độ để giúp người lái xe xử lý tốt các tình huống rủi ro liên quan tốc độ [50] Tương tự, giải pháp của [47] kiến nghị tăng cường sự định kỳ về huấn luyện và sát hạch đối với các tài xế chuyên nghiệp trong suốt thời gian được cấp phép lái xe Về giải pháp kỹ thuật giao thông vận tải, thiết kế nút giao thông đồng mức hợp lý về yếu tố kỹ thuật (hệ thống đèn tín hiệu có chu kỳ đèn hợp lý, sự lắp đặt các kết cấu che nắng nóng cho xe hai bánh, bố trí hệ thống báo hiệu giảm tốc độ khi vào nút giao…) sẽ hạn chế hiệu quả các trường hợp vi phạm vượt đèn đỏ, vượt tốc độ cho phép tại các nút giao thông đèn tín hiệu [25]
Tình hình nghiên cứu TPB về hành vi lái xe tại Việt Nam
Tại Việt Nam, TNGT do xe hai bánh gần như chiếm trên 60% tổng số vụ nên đối tượng nghiên cứu ATGT tập trung vào kiềm chế TNGT của xe hai bánh Rất nhiều bài báo nghiên cứu về mô phỏng hành vi tai nạn xảy ra, mô phỏng phân tích các yếu tố kỹ thuật của tuyến đường và phương tiện lưu thông để đề xuất thực hiện các giải pháp kỹ thuật giao thông nhằm cải thiện ngăn chặn TNGT Trái lại, phân tích tâm lý hành vi giao thông chưa được chú ý quan tâm, đặc biệt là sự ứng dụng TPB trong nghiên cứu hành vi lái xe Đến nay, tổng cộng năm nghiên cứu TPB về hành vi lái xe của xe hai bánh được các tạp chí uy tín quốc tế đã xuất bản Điều này thể hiện sự ứng dụng TPB trong lĩnh vực ATGT ngày càng được các nhà khoa học Việt Nam quan tâm trong bối cảnh hiện nay
Tuấn và Shimizu (2007) [51] áp dụng TPB để xem xét các nhân tố tâm lý ảnh hưởng đến hành vi lái xe máy mạo hiểm (vượt tốc độ, vượt qua mặt mạo hiểm, vượt đèn đỏ, rẽ trái gấp) tại Hà Nội Các biến TPB, tự nhận diện cá nhân, thói quen lái được tích hợp vào mô hình mở rộng TPB Với sự ước lượng kết quả bằng SEM, nghiên cứu này khẳng định tự nhận diện cá nhân và thói quen lái là các chỉ báo của ý định lái xe, làm tăng khả năng giải thích sự biến thiên của hành vi lái xe mạo hiểm Ý định và thói quen lái đã tác động trực tiếp đến hành vi lái xe mạo hiểm, trong khi chuẩn mực chủ quan không có sự tác động lên hành vi
Anh và Linh (2018) [52] áp dụng TPB để phân tích hành vi của người lái xe máy tại thành phố Hồ Chí Minh vượt tốc độ không đội nón bảo hiểm dựa trên SEM Mô hình nghiên cứu gồm thái độ, chuẩn mực chủ quan, PBC, sự tận hưởng cảm nhận từ trạng thái tăng tốc độ, sự tập trung cho trạng thái đùa nghịch, ý định và hành vi vượt tốc độ không đội nón bảo hiểm Kết quả phát hiện sự tận hưởng cảm nhận và sự tập trung cho trạng thái đùa nghịch là các chỉ báo của ý định có sự tác động mạnh hơn so với thái độ, chuẩn mực chủ quan, PBC tác động lên ý định Ý định vẫn là chỉ báo quan trọng nhất đối với hành vi vượt tốc độ không đội nón bảo hiểm
Hành vi xe máy vừa lái vừa sử dụng điện thoại di động tại Việt Nam được Mẫn và cộng sự (2020) [24] nghiên cứu áp dụng mô hình mở rộng TPB để xem xét phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi Mô hình đề xuất bao gồm các biến TPB đo bằng niềm tin, hành vi quá khứ, động cơ về sức khỏe, ý định, và hành vi Nghiên cứu sử dụng SEM để phân tích mô hình đề xuất Nghiên cứu kết luận rằng thái độ tiêu cực, PBC, động cơ về sức khỏe, hành vi quá khứ là các chỉ báo của ý định, trong đó hành vi quá khứ là nhân tố có mức độ tác động mạnh nhất và kế đến là PBC Ý định và hành vi quá khứ tác động trực tiếp đến hành vi vừa lái vừa sử dụng điện thoại (hình 2.1)
Hình 2.1 Kết quả SEM với hành vi xe máy vừa lái vừa sử dụng điện thoại [24]
Thể hiện sự lịch sự
Không bỏ cuộc gọi quan trọng
Không tốn tiền để gọi lại
Không có cảnh sát 50 Điện thoại
Nhận thấy lái an toàn Đường vắng Động cơ về sức khỏe
12 tháng tới Ngày hôm nay
Lưu và cộng sự (2023) [53] đã nghiên cứu mối quan hệ giữa tính cách (lo lắng, tìm kiếm cảm giác, nóng tính, vị tha, thiếu chuẩn mực), nhận thức rủi ro đối với hành vi lái xe máy tiềm ẩn nguy cơ tai nạn của trẻ vị thành niên tại tỉnh Phú Yên dựa trên nền tảng TPB Nghiên cứu này áp dụng mô hình mở rộng TPB đã kết luận tính cách thiếu chuẩn mực tác động trực tiếp tiêu cực, tính vị tha tác động trực tiếp tích cực đến hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn Ngoài ra, hành vi lái xe tiềm ẩn này còn chịu tác động gián tiếp tiêu cực từ người có tính cách thiếu chuẩn mực và chịu tác động tích cực từ người có tính cách vị tha thông qua chuẩn mực chủ quan và ý định hành vi Nhận thức rủi ro được cho rằng không có sự ảnh hưởng tác động đến ý định và hành vi lái xe tiềm ẩn này
Hải và cộng sự (2023) [54] áp dụng mô hình tiêu chuẩn TPB với phương pháp đo trực tiếp để nghiên cứu hành vi xe máy vượt đèn đỏ tại thành phố Hồ Chí Minh Mô hình đề xuất đã giải thích 40% sự biến thiên của ý định và 52% sự biến thiên của hành vi vượt đèn đỏ Bài báo khẳng định cả ba biến TPB đều là các chỉ báo của hành vi vượt đèn đỏ Nổi bật, chuẩn mực chủ quan là chỉ báo của ý định có mức độ tác động mạnh nhất lên ý định, trong khi PBC là chỉ báo của hành vi có mức độ tác động mạnh nhất lên hành vi vượt đèn đỏ (hình 2.2) Ngoài ra, hành động vượt đèn đỏ bị điều tiết bởi các biến đặc trưng nhân khẩu học như: giới tính, phương tiện sử dụng đi lại, thời gian chấp nhận chờ đèn đỏ
Các nghiên cứu tổng quan TPB trước đây
TPB là lý thuyết tâm lý được xem như nổi trội nhất hiện nay với sự áp dụng khá hiệu quả trong nghiên cứu khoa học xã hội Ngày càng rất nhiều bài báo TPB trên thế giới đã thực hiện nghiên cứu với nhiều chủ đề khác nhau trong từng lĩnh vực khoa học xã hội Do sự bùng nổ về phát triển nghiên cứu TPB, nhu cầu thực hiện nghiên cứu tổng quan TPB là rất cần thiết để cung cấp bao quát góc nhìn hiện tại về những gì đã biết, những gì chưa biết, hướng nghiên cứu tương lai đối với một chủ đề nghiên cứu nào đó Đến nay, tám nghiên cứu tổng quan TPB đã được tiến hành trong các lĩnh vực về hành vi sức khỏe, hành vi khoa học công nghệ thông tin
Hình 2.2 Kết quả ước lượng của mô hình hành vi xe máy vượt đèn đỏ [54]
Godin và Kok (1996) [55] xem xét tổng hợp các trường hợp áp dụng TPB trong nghiên cứu các hành vi về sức khỏe Nghiên cứu được tiến hành dựa trên phương pháp định tính, trong đó các hệ số tương quan và tỷ lệ phương sai giải thích mô hình được tính toán theo giá trị bình quân Nghiên cứu phân tích trên cơ sở 56 nghiên cứu riêng lẻ để phân loại hành vi về sức khỏe gồm bảy nhóm: nghiện (hút thuốc, rượu…), tầm soát sức khỏe (kiểm tra sức khỏe, tầm soát ung thư…), việc ăn uống, tập thể dục, HIV/ADS, chăm sóc răng miệng, hành vi liên quan đến sử dụng xe ô tô (đeo dây đai an toàn, sử dụng các thiết bị hạn chế trẻ con trên xe…) Theo đó, hệ số tương quan giữa các biến TPB, tỷ lệ phần trăm giải thích của mô hình được thể hiện riêng từng nhóm và tổng hợp chung cho bảy nhóm Kết quả phát hiện mô hình TPB đã giải thích 41% sự biến thiên của ý định và 34% sự biến thiên của hành vi về sức khỏe Ý định và PBC là chỉ báo của hành vi, trong đó ý định là chỉ báo quan trọng nhất
Conner và Armitage (1998) [44] phân tích tổng quan TPB dựa trên cả phương pháp định tính và định lượng để xem xét sáu biến bổ sung: niềm tin đối với hành vi, cảm nhận kiểm soát hành vi khi không xét tác động bên ngoài, hành vi quá khứ, chuẩn mực đạo đức, nhận diện cá nhân, thái độ bị tác động PTTH được áp dụng theo nghiên cứu của Hedges và Olkin (1985) [56], theo đó các giá trị hệ số tương quan riêng lẻ được
Tiết kiệm thời gian Đến đích
Nhận thức kiểm soát hành vi Giao lộ nhiều xe
Hành vi vượt đèn đỏ 46
Rẽ phải Chạy thẳng Vội vã Thời tiết cản trở
20 Đường vắng Đường nhiều xe
Thời tiết cản trở Đèn vừa chuyển vàng Giao lộ kẹt xe
Lái cùng lúc với các xe khác
R 2 = 40 hành chuyển đổi lại giá trị hệ số tương quan thực sự để áp dụng Cohen (1992) [57] đánh giá mức độ ảnh hưởng của các mẫu nghiên cứu Nghiên cứu đã kết luận việc đưa nhân tố “niềm tin đối với hành vi” trong mô hình TPB sẽ nâng cao tỷ lệ giải thích của thái độ đối với ý định Đối với các hành vi gây hậu quả tiêu cực, việc đưa thêm đo lường “thái độ bị tác động” sẽ giúp hiểu rõ thêm các niềm tin của thái độ, nâng tỷ lệ giải thích của thái độ đối với ý định “Sự cảm nhận kiểm soát hành vi khi không xét tác động bên ngoài” và PBC cần phân biệt riêng thành hai nhân tố, và “cảm nhận kiểm soát hành vi khi không xét tác động bên ngoài” đóng góp thêm vai trò giải thích đối với ý định Mức độ của mối tương quan giữa hành vi quá khứ - ý định (r=0.51), giữa hành vi quá khứ - hành vi tương lai (r=0.68) có mức độ ảnh hưởng lớn Hành vi quá khứ giải thích được 7.2% sự biến thiên của ý định và 13% sự biến thiên của hành vi Chuẩn mực đạo đức và ý định có mối tương quan ảnh hưởng lớn (r=0.50), và chuẩn mực đạo đức giải thích được 4% sự biến thiên của ý định Nhận diện cá nhân giải thích 1% sự biến thiên của ý định, và mức độ của mối tương quan giữa nhận diện cá nhân – ý định có mức ảnh hưởng thấp (r=0.27)
Armitage và Conner (2001) [58] tiến hành 185 nghiên cứu TPB riêng lẻ để phân tích sự hữu hiệu của lý thuyết trong tâm lý hành vi Nghiên cứu sử dụng PTTH theo Hedges và Olkin (1985) [56] Kết quả phát hiện mức độ tương quan giữa các biến TPB, ý định, hành vi có mức ảnh hưởng từ trung bình đến lớn: chuẩn mực chủ quan – ý định (r=0.34), PBC – hành vi (r=0.37), PBC – ý định (r=0.43), ý định – hành vi (r=0.47), thái độ – ý định (r=0.49) Các biến TPB giải thích 39% sự biến thiên của ý định và 27% sự biến thiên của hành vi Ngoài ra, PBC giải thích 6% đối với ý định, 2% đối với hành vi Chuẩn mực chủ quan được kết luận là chỉ báo yếu nhất của ý định
Rivis và Sheeran (2003) [43] tổng hợp 18 nghiên cứu TPB về hành vi sức khỏe gồm
21 mẫu độc lập để phân tích nhân tố “Chuẩn mực mô tả” Phương pháp phân tích theo Hedges và Olkin (1985) [56] được áp dụng để tính toán các hệ số tương quan mức độ ảnh hưởng Phương pháp hồi quy thứ bậc được sử dụng để tính toán các giá trị hệ số hồi quy của ý định và hành vi Kết quả khẳng định mức độ tương quan giữa chuẩn mực mô tả - ý định có mức ảnh hưởng từ trung bình đến mạnh (r=0.44), và chuẩn mực mô tả giải thích được 5% sự biến thiên của ý định Áp dụng phương pháp kiểm tra
Fisher đối với sự khác biệt của hai mẫu độc lập để phân tích vai trò biến điều tiết, kết luận rằng tuổi và loại hành vi có sự tác động đến mối quan hệ giữa chuẩn mực mô tả - ý định, cụ thể như: người trẻ tuổi và hành vi rủi ro sẽ có mức độ tương quan lớn hơn so với nhóm còn lại
Sandberg và Conner (2008) [46] phân tích tổng hợp 20 nghiên cứu TPB về hành vi xã hội nói chung gồm 25 mẫu độc lập để đánh giá vai trò nhân tố “hối tiếc đoán trước” Phương pháp phân tích theo Hunter và Schmidt (2004) [59] được áp dụng để tính toán các hệ số tương quan mức độ ảnh hưởng, và phương pháp hồi quy thứ bậc để tính toán năng lực giải thích mô hình Nghiên cứu này đã kết luận mức độ tương quan của các cặp mối quan hệ: hối tiếc đoán trước – ý định có mức ảnh hưởng mạnh (r=0.47), hối tiếc đoán trước – hành vi có mức ảnh hưởng nhỏ đến trung bình (r=0.28), hối tiếc đoán trước – thái độ có mức ảnh hưởng trung bình (r=0.35) Hối tiếc đoán trước được khẳng định giải thích 7% đối với ý định và 1% đối với hành vi
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Lý thuyết hoạch định hành vi
Năm 1991, Ajzen đề xuất lý thuyết TPB dựa trên nền tảng lý thuyết sự quyết định của hành vi (behavioral decision theory) Theo đó, hành vi nghiên cứu được dự định, có sự tính toán trước khi quyết định thực hiện hành vi Ajzen đã định nghĩa hành vi nghiên cứu là một hành vi cụ thể được xác định dựa trên bốn đặc điểm: mục tiêu của hành vi, sự hành động thực hiện, bối cảnh xảy ra, thời gian xảy ra hành vi [63] Hành vi được dự báo dựa trên tổng hợp sự ảnh hưởng của ý định và PBC, trong đó nhấn mạnh ý định càng mạnh thì khả năng càng cao xảy ra hành vi thực sự Ý định được xem như yếu tố để tạo động lực và thúc đẩy một cá nhân sẵn sàng thực hiện hành vi trong tương lai gần PBC thể hiện khả năng cảm nhận của cá nhân về sự dễ dàng hoặc khó khăn để thực hiện hành vi Theo TPB, ý định càng mạnh kết hợp với cảm nhận tốt đối với khả năng kiểm soát thì khả năng càng cao xảy ra hành vi thực sự Ý định hành vi được dự báo dựa trên sự tổng hợp ảnh hưởng của thái độ, chuẩn mực chủ quan, PBC Thái độ là sự đánh giá của cá nhân về tốt hay có hại khi thực hiện một hành vi Chuẩn mực chủ quan thể hiện sự đánh giá của cá nhân về những người tham chiếu sẽ ủng hộ hoặc không ủng hộ việc thực hiện hành vi Thái độ và chuẩn mực chủ quan có sự ảnh hưởng mạnh tích cực đối với ý định hành vi kết hợp với sự cảm nhận dễ dàng kiểm soát hành vi thì ý định càng nhiều để thực hiện hành vi Hình 3.1 minh họa tóm tắt nội dung cơ bản của TPB Ngoài ra, nguyên tắc quan trọng về “tính mở” của TPB đã khẳng định: các nhân tố ý nghĩa có thể được bổ sung thêm vào mô hình để kết hợp với ba biến TPB (thái độ, chuẩn mực chủ quan, PBC) cải thiện khả năng giải thích của toàn mô hình
Hình 3.1 Mô hình gốc lý thuyết TPB [21] Để giải thích hành vi của con người, vai trò của niềm tin đối với hành vi cần được xem xét Một cá nhân có thể có rất nhiều niềm tin về một hành vi nào đó, tuy nhiên số lượng rất ít các niềm tin nổi trội là có tác động ảnh hưởng quan trọng đến hành vi Theo TPB, ba loại niềm tin nổi trội ảnh hưởng đến hành vi bao gồm: niềm tin về hành vi, niềm tin về chuẩn mực hành vi, niềm tin về kiểm soát hành vi
Niềm tin về hành vi được đo lường bằng phép tích của độ mạnh niềm tin về kết quả đầu ra do thực hiện hành vi (không khả năng/có khả năng) và sự đánh giá về giá trị của kết quả đầu ra (có hại/lợi ích) Công thức (3.1) thể hiện mối quan hệ tỷ lệ thuận giữa tổng các niềm tin về hành vi với thái độ hướng đến hành vi:
Trong đó: A : thái độ hướng đến hành vi nghiên cứu bi : độ mạnh của niềm tin thứ i ei : sự đánh giá về giá trị đầu ra của niềm tin thứ i n : tổng số niềm tin nổi trội của hành vi α : mối quan hệ tỷ lệ thuận
Tổng các niềm tin về chuẩn mực sẽ hình thành chuẩn mực chủ quan Niềm tin chuẩn mực được xem như khả năng xảy ra của người tham chiếu không ủng hộ hoặc ủng hộ thực hiện hành vi nghiên cứu Niềm tin chuẩn mực được đo lường bằng phép nhân độ mạnh niềm tin (không có/rất nhiều) và động cơ thúc đẩy tuân theo niềm tin này (không có/rất nhiều) Công thức (3.2) chứng tỏ rằng chuẩn mực chủ quan được xác định có tỷ lệ thuận với tổng niềm tin chuẩn mực:
Trong đó: SN : chuẩn mực chủ quan của hành vi nghiên cứu ni : độ mạnh của niềm tin thứ i mi : sự đánh giá về động cơ thúc đẩy tuân theo niềm tin thứ i n : tổng số niềm tin nổi trội của hành vi α : mối quan hệ tỷ lệ thuận
Niềm tin về kiểm soát hành vi được hình thành trên sự xử lý giữa nguồn lực và cơ hội Nếu cá nhân có nhiều nguồn lực và cơ hội cho sự tiến hành một hành vi nào đó, cá nhân tiên lượng có ít sự cản trở trong khi thực hiện hành động thì cá nhân sẽ cảm nhận kiểm soát tốt sự thực hiện hành vi này Nói cách khác, niềm tin về kiểm soát hành vi được đo bằng tích độ mạnh niềm tin kiểm soát (không có/rất thường xuyên) và mức độ cảm nhận (khó khăn/dễ dàng) Công thức (3.3) trình bày mối quan hệ tuyến tính thuận giữa PBC và tổng niềm tin về nhận thức kiểm soát hành vi:
Trong đó: PBC : nhận thức về sự kiểm soát hành vi nghiên cứu ci : độ mạnh của niềm tin thứ i về sự xuất hiện hay vắng mặt đối với một yếu tố có ảnh hưởng đến quá trình kiểm soát khi thực hiện hành vi pi : sự đánh giá của niềm tin thứ i về mức độ khó hay dễ trong quá trình thực hiện hành vi n : tổng số niềm tin nổi trội của hành vi α : mối quan hệ tỷ lệ thuận
Xét về phương pháp đo lường các nhân tố tâm lý, thái độ hướng đến hành vi, chuẩn mực chủ quan, PBC được đo trực tiếp thông qua thang đo Likert Thái độ hướng đến hành vi được đo thông qua sự đánh giá tổng quát về kết quả của hành vi dựa trên bốn cặp đặc tính: vô giá trị – giá trị, có hại – có lợi, không hài lòng – hài lòng, không thích – thích Chuẩn mực chủ quan được đo thông qua sự đánh giá về sử ủng hộ hay không
Nhận thức về kiểm soát hành vi được đo dựa trên sự tự tin của cá nhân về năng lực thực hiện hành vi
Theo Ajzen (2007) [63], thái độ, chuẩn mực chủ quan, PBC có thể được đo gián tiếp thông qua các niềm tin nổi trội của hành vi Phương pháp phỏng vấn để xác định các niềm tin nổi trội của hành vi nghiên cứu được tiến hành phỏng vấn gồm các nội dung sau: Lợi ích khi thực hiện hành vi? Bất lợi khi thực hiện hành vi? Các cá nhân hoặc nhóm người sẽ ủng hộ (hoặc không ủng hộ) thực hiện hành vi? Các trường hợp làm dễ dàng cho quá trình thực hiện hành vi? Các trường hợp làm cản trở cho quá trình thực hiện hành vi? Ngoài các yếu tố nêu trên, bạn có thể liệt kê các ý kiến khác? Các câu trả lời có cùng đáp án nhân tố chiếm tỷ lệ trên 30% tổng số người khảo sát thì xem như nhân tố nổi trội [26] Đối với năng lực giải thích của mô hình tiêu chuẩn TPB, Armitage và Conner (2001) [58] tổng hợp 185 nghiên cứu TPB trên các lĩnh vực khoa học khác nhau đã kết luận rằng mô hình tiêu chuẩn TPB giải thích khoảng 39% sự biến thiên của ý định và 27% sự biến thiên của hành vi khoa học xã hội nói chung.
Mô hình phương trình cấu trúc
SEM là sự nâng cao của mô hình tuyến tính tổng quát, mô hình hồi quy tuyến tính Mô hình SEM gồm mô hình đo lường và mô hình cấu trúc Mô hình đo lường phản ánh thuộc tính đo lường của các biến quan sát, thể hiện mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn Mô hình cấu trúc hiển thị mối quan hệ (hoặc đường dẫn) giữa các biến tiềm ẩn với nhau
Mô hình SEM có một số điểm mạnh như: kiểm định nhiều phương trình hồi quy cùng một lúc; kiểm định các giả thiết về các mối quan hệ nhân quả giữa các biến tiềm ẩn có phù hợp với dữ liệu thực nghiệm hay không; là phương pháp tổ hợp phương pháp hồi quy, phân tích nhân tố, phân tích phương sai để cho phép ước lượng đồng thời nhiều biến phụ thuộc đánh giá kết quả các mô hình kiểm định dựa trên các chỉ số độ phù hợp được cung cấp từ SEM Để xem xét chấp nhận các giả thiết nghiên cứu, mô hình phương trình cấu trúc dựa trên tính toán hiệp phương sai thường được sử dụng để kiểm định thống kê Một mô hình lý thuyết nghiên cứu sẽ được ước tính ma trận hiệp phương sai cho một tập dữ liệu mẫu và thực hiện kiểm tra đánh giá độ phù hợp dữ liệu tốt đến mức nào Đối với các nghiên cứu TPB chủ yếu áp dụng SEM dựa trên hiệp phương sai để khẳng định mô hình đề xuất được chấp nhận, có ý nghĩa thống kê Một số chương trình phần mềm máy tính được thiết kế để thực hiện phân tích SEM bao gồm AMOS, LISREL, EQS, và MPLUS.
Phương pháp phân tích tổng hợp
Kết quả của mỗi nghiên cứu đơn lẻ thường được đánh giá hoặc là “tích cực” hoặc là
“tiêu cực”, và sự đánh giá này dựa vào giá trị p-value thử nghiệm ý nghĩa thống kê PTTH với mục đích đưa ra không chỉ đơn giản là có hay không có ý nghĩa thống kê mà là mức độ ảnh hưởng bao nhiêu, có đáng kể cho người nghiên cứu quan tâm Do đó, PTTH là một phương pháp thống kê giúp gộp các kết quả của nhiều nghiên cứu có cùng một câu hỏi nghiên cứu và các số đo nhằm dự đoán gần nhất với giá trị thực của số đo Tiến hành PTTH để ước tính mức độ ảnh hưởng chung cho tất cả nghiên cứu và độ dao động của ảnh hưởng đó, trong đó mức độ ảnh hưởng được xác định theo giá trị trung bình của mẫu (mean) hoặc hệ số tương quan Pearson (r) Kết quả PTTH phụ thuộc vào loại mô hình xét ảnh hưởng, phương pháp phân tích thống kê ước lượng giá trị của tổng mẫu Hiện nay, nhiều phần mềm tính toán thống kê (SPSS, Stata, @R, Matlab…) được thiết kế để thực hiện PTTH
Khung nghiên cứu xây dựng cơ sở lý thuyết TPB đối với hành vi lái xe dựa trên phân tích tổng hợp và mô hình phương trình cấu trúc
Sơ đồ khung nghiên cứu của Nghiên cứu 1 bao gồm tám bước như sau:
Hình 3.2 Sơ đồ của khung nghiên cứu 1
Xác định mô hình ảnh hưởng
PTTH gồm có hai loại ảnh hưởng: ảnh hưởng bất biến (fixed-effects) và ảnh hưởng biến thiên (random-effects) PTTH ảnh hưởng bất biến xem sự khác biệt giữa các số trung bình là do các yếu tố ngẫu nhiên liên quan đến mỗi nghiên cứu gây nên (within- study variance) Theo sự giả định này, các nghiên cứu đơn lẻ được tiến hành giống hệt nhau (như có cùng số lượng đối tượng, độ tuổi, giới tính…) thì sẽ không có sự khác biệt giữa các số trung bình PTTH ảnh hưởng biến thiên xem mức độ khác biệt giữa các số trung bình là do hai nhóm yếu tố gây nên: các yếu tố liên quan đến mỗi nghiên cứu (within-study variance) và các yếu tố giữa các nghiên cứu (between-study variance) Các yếu tố khác biệt giữa các nghiên cứu như địa điểm, độ tuổi, giới tính… cần phải được xem xét và phân tích
Trước khi tiến hành PTTH, phương pháp mô hình phân tích thống kê cần xác định thuộc mô hình ảnh hưởng bất biến hoặc mô hình ảnh hưởng biến thiên Mô hình ảnh hưởng bất biến được sử dụng thích hợp đối với các nghiên cứu suy luận chỉ có ý nghĩa đối với các nghiên cứu đơn lẻ đã được xét phân tích tổng hợp Mô hình ảnh hưởng biến thiên được sử dụng thích hợp đối với các nghiên cứu suy luận bao quát, có ý
Phân tích mô hình phương trình cấu trúc
(1) Xác định mô hình ảnh hưởng
(2) Xác định đại lượng ước lượng mức độ ảnh hưởng và nhập dữ liệu
(3) Lựa chọn phương pháp phân tích tổng hợp
(4) Tính toán kết quả và đánh giá độ tin cậy của kết quả
(6) Lập ma trận hiệp phương sai gộp của mô hình tổng thể
(7) Xây dựng các sơ đồ đường đề xuất
(8) Phân tích SEM cho các sơ đồ đường đề xuất (5) Thực hiện phân tích tổng hợp cho tất cả các cặp liên kết nghĩa luôn cho cả các nghiên cứu chưa đưa vào xét phân tích tổng hợp [64] Do mục tiêu của Đề tài là đánh giá sự đóng góp đồng thời của nhiều biến bổ sung vào mô hình tiêu chuẩn TPB, mô hình ảnh hưởng biến thiên được sử dụng để phân tích Việc lựa chọn này cũng phù hợp với các nghiên cứu tổng quan TPB trước đây [43, 61-62].
Xác định đại lượng ước lượng mức độ ảnh hưởng và nhập dữ liệu
PTTH để ước lượng mức độ ảnh hưởng của mẫu nghiên cứu, thường sử dụng ước lượng theo giá trị trung bình mẫu (mean) hoặc hệ số tương quan Pearson (r) của mẫu Các nghiên cứu tổng quan TPB trong các lĩnh vực hút thuốc, lựa chọn thực phẩm, chia sẻ kiến thức… đã tiến hành PTTH dựa trên hệ số tương quan r giữa các biến trong mô hình đề xuất Do đó, Đề tài sử dụng hệ số tương quan r để xem xét mức độ ảnh hưởng của mẫu nghiên cứu
Về phương pháp lựa chọn mẫu nghiên cứu: sử dụng các trang web khoa học (PsychInfo, Science Direct, web of Sicence, Google scholar) để tìm kiếm các bài báo TPB bằng tiếng Anh nghiên cứu về các hành vi lái xe Yêu cầu các bài báo này phải cung cấp phương pháp đo lường thang đo nhất quán của các biến nhân tố, các giá trị thang đo trung bình, giá trị Cronbach alpha, độ lệch chuẩn của từng nhân tố, hệ số tương quan Pearson giữa các nhân tố, sơ đồ mô hình TPB, tỷ lệ giải thích mô hình đối với các biến nhân tố Đối với các bài báo có nghiên cứu nhiều loại hành vi khác nhau, Luận án xem xét “mỗi loại hành vi tương ứng với mẫu nghiên cứu cụ thể” giống như một bài báo độc lập có nêu riêng ước lượng mức độ ảnh hưởng (ví dụ như: Forward (2009) [65] nghiên cứu cả hai loại hành vi: sử dụng mẫu gồm 275 người để phỏng vấn hành vi vi phạm tốc độ và hành vi vượt qua mặt Luận án sẽ ứng xử hai mẫu nghiên cứu này giống như hai bài báo độc lập, theo đó gồm một bài nghiên cứu về hành vi vi phạm tốc độ, một bài nghiên cứu về hành vi vượt qua mặt) Bởi vì số lượng bài báo đáp ứng tiêu chuẩn phân tích mẫu tương đối ít, việc tăng số lượng bài báo sẽ quan trọng rất nhiều hơn so với yêu cầu đảm bảo việc ước lượng hoàn toàn độc lập giữa các mẫu nghiên cứu [66] Áp dụng phương pháp tiêu chuẩn mẫu nêu trên để lựa chọn và nhập dữ liệu thích hợp để tiến hành PTTH.
Lựa chọn phương pháp phân tích tổng hợp
Trước khi tiến hành PTTH, sự cần thiết xác định phương pháp lý thuyết toán học được sử dụng để ước lượng kết quả tính toán Hiện nay, phương pháp PTTH của Hunter và Schmidt (2004) [59] và phương pháp của Hedges và Vevea (1998) [64] là hai phương pháp được sử dụng phổ biến nhất
3.2.3.1 Phương pháp của Hunter và Schmidt (2004) [59]: Để xét ảnh hưởng mẫu nghiên cứu, phương pháp sử dụng giá trị trung bình trọng số của hệ số tương quan để tính ước lượng cho tổng mẫu:
Trong đó: ri là hệ số tương quan trong từng nghiên cứu đơn lẻ ni là kích thước của mẫu (hoặc là số lượng người tham gia của mẫu) k là số lượng các mẫu nghiên cứu đơn lẻ
Phương sai của mức độ ảnh hưởng tổng mẫu được tính theo công thức sau:
Phương sai lỗi của mẫu của được ước lượng theo công thức sau:
Chỉ số tin cậy của tổng mẫu:
+ Chỉ số tin cậy trên (95% CI) = 𝑟̅ + 1.96√𝜎̂ 𝑝 2 (3.8) + Chỉ số tin cậy dưới (95% CI) = 𝑟̅ − 1.96√𝜎̂ 𝑝 2 (3.9)
Kiểm tra chi-square được tính toán để đo lường mức độ ảnh hưởng của tính đồng nhất trong các mẫu nghiên cứu:
3.2.3.2 Phương pháp của Hedges và Vevea (1998) [64]:
Biến đổi mức độ ảnh hưởng (hệ số tương quan r) của từng nghiên cứu đơn lẻ theo dạng phân phối chuẩn của Fisher để xác định z:
(chuyển đổi ngược lại từ z để tính r: 𝑟 𝑖 = 𝑒 2𝑍𝑟𝑖 − 1
𝑒 2𝑍𝑟𝑖 + 1 ) (3.12) Đối với mô hình ảnh hưởng bất biến:
- Mức độ ảnh hưởng trung bình của tổng mẫu được tính như sau:
Trong đó: k là số lượng các mẫu nghiên cứu đơn lẻ wi = ni -3
- Tính đồng nhất Q của mức độ ảnh hưởng trong từng nghiên cứu đơn lẻ được xác định theo công thức sau:
- Theo lý thuyết xác suất, Q có độ phân phối theo luật chi-square với bậc tự do k-1 Nếu Q > 𝜒 𝑘−1 2 thì đó là tín hiệu cho thấy sự bất đồng nhất giữa các nghiên cứu Một số nghiên cứu trong thời gian qua chỉ ra rằng Q thường không phát hiện được sự bất đồng nhất một cách nhất quán, nên sử dụng I 2 là chỉ số bất đồng nhất để thay thế cho Q
(trong đó 0 < I 2 5k+10 thì cho thấy rằng không có vấn đề của sự sai lệch xuất bản
Field và Gillett (2010) [68] đã lập trình các file “syntax” để chạy trong phần mềm SPSS nhằm thực hiện phân tích theo cả hai phương pháp Hunter và Schmidt (2004) [59] và phương pháp Hedges và Vevea (1998) [64] Ngoài việc ước lượng mức độ ảnh hưởng của tổng mẫu, Chương trình phần mềm cũng tính toán kiểm tra độ tin cậy, thiên vị xuất bản, tính bất đồng nhất trong mẫu, phân tích điều tiết
SPSS (Statistical Product and Service Solutions) là phần mềm thống kê với tên gọi
“Phần mềm phân tích dự đoán” được sử dụng để thống kê, phân tích, và dự đoán đối với một tập hợp dữ liệu SPSS có giao diện khá hoàn thiện và rất dễ sử dụng với những thanh công cụ có sẵn để thực hiện công việc nghiên cứu Phần mềm này có thể chạy lĩnh vực nghiên cứu về tâm lý hành vi, khoa học xã hội, quản trị kinh doanh Luận án sử dụng SPSS 26.0 để tính toán ước lượng thống kê.
Thực hiện phân tích tổng hợp cho tất cả các cặp liên kết
Xác định tổng số lượng các nhân tố (n) sẽ có trong mô hình để từ đó tính toán số lượng các mối liên kết giữa các cặp nhân tố (M) Theo đó, PTTH được thực hiện cho tất cả các cặp liên kết này Tổng số cặp liên kết M được tính theo công thức sau:
Lập ma trận hiệp phương sai gộp của mô hình tổng thể
Nhập ma trận hiệp phương sai của sơ đồ tính toán bằng cách nhập ma trận là giá trị các ước lượng mức độ ảnh hưởng mẫu tại bước 5 Áp dụng theo Viswesvaran và Ones (1995) [69], giá trị kích thước mẫu của ma trận được xác định theo hàm điều hòa các giá trị của từng cặp liên kết.
Xây dựng các sơ đồ đường dẫn đề xuất
Các biến TPB và các biến bổ sung được tổ hợp với nhau dựa theo nguyên tắc của TPB để tạo ra nhiều mô hình sơ đồ đường dẫn khác nhau tương ứng với các giả thiết nghiên cứu đề xuất Đối với các cặp liên kết không thỏa mãn yêu cầu thống kê thì không thể hiện mối tác động ảnh hưởng giữa các cặp này trong sơ đồ đường dẫn.
Phân tích SEM cho các sơ đồ đường dẫn đề xuất
Phân tích sơ đồ đường dẫn bằng cách áp dụng SEM Theo Hu và Bentler (1999) [70], các chỉ số kết quả của mô hình với GFI, TLI, CFI>0.90; RMSEA 0.60 (các câu hỏi phỏng vấn là mới hoặc lần đầu tiên được ứng xử đối với người trả lời phỏng vấn).
Phân tích nhân tố khám phá
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện để đánh giá giá trị của thang đo, gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Theo Hair và cộng sự (2010) [85], việc kiểm tra đánh giá EFA đạt yêu cầu khi thỏa mãn tất cả các tiêu chí sau: (1) hệ số KMO > 0.05, (2) kiểm định Bartlett có sig Bartlett ʼ s test < 0.05, (3) giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố > 1, (4) giá trị tổng phương sai trích > 50%, (5) hệ số tải nhân tố ≥ 0.30.
Phân tích nhân tố khẳng định
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) được tiến hành để đánh giá mô hình đo lường và sự phù hợp của các thang đo Quá trình phân tích đánh giá bao gồm các tiêu chí: độ phù hợp mô hình, chất lượng biến quan sát, tính hội tụ thang đo, tính phân biệt thang đo Theo Hair và cộng sự (2010) [85], mô hình đo lường phù hợp với dữ liệu khảo sát thực nghiệm khi đáp ứng tất cả các điều kiện sau: (1) độ phù hợp mô hình được đánh giá dựa trên các chỉ số: CFI, GFI, TLI ≥ 0.90 (tốt), CMIN/df ≤ 3 (tốt), RMSEA ≤ 0.06 (tốt); (2) chất lượng biến quan sát: sẽ loại bỏ biến quan sát có hệ số tải chuẩn hóa < 0.5 hoặc p-value > 0.05; (3) tính hội tụ: độ tin cậy tổng hợp CR ≥ 0.7, phương sai trung bình được trích AVE ≥ 0.5; (4) tính phân biệt: phương sai chia sẻ lớn nhất MSV < AVE, hệ số tương quan giữa các nhân tố trong bảng Fornell và Larcker < căn bậc hai phương sai trung bình được trích AVE.
Phân tích SEM
Kiểm tra mô hình cấu trúc tuyến tính về khả năng chấp nhận thống kê thông qua kiểm định các chỉ số về độ phù hợp mô hình Theo Hair và cộng sự (2010) [85], mô hình cấu trúc được đánh giá phù hợp tốt với dữ liệu quan sát khi thỏa mãn tất cả các điều kiện sau: (1) CMIN/df ≤ 3, RMSEA ≤ 0.05, CFI ≥ 0.90, GFI ≥ 0.90, TLI ≥ 0.90, p < 0.05, Pclose > 0.05
Chương này đã làm sáng tỏ về phương pháp luận nghiên cứu của đề tài, trong đó nhấn mạnh về cơ sở lý thuyết nền, phương pháp nghiên cứu của đề tài, và trình tự các bước thực hiện để xây dựng mô hình đề xuất, sự sử dụng các chương trình tính toán để ước lượng kết quả nghiên cứu Tuy nhiên, Chương này chưa tóm tắt chính giáo trình lý thuyết về các lý thuyết thống kê được ứng dụng, các phương pháp tính toán của chương trình phần mềm SPSS và AMOS.
XÂY DỰNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT HOẠCH ĐỊNH HÀNH VI ĐỐI VỚI HÀNH VI LÁI XE
Mô hình tiêu chuẩn TPB với phương pháp đo trực tiếp
Mô hình tiêu chuẩn TPB với phương pháp đo trực tiếp (mô hình 1) là mô hình lý thuyết căn bản của Ajzen, bao gồm thái độ, chuẩn mực chủ quan, nhận thức kiểm soát hành vi, ý định, và hành vi (hình 4.1) Ba biến TPB được đo lường trực tiếp theo phương pháp thiết kế câu hỏi phỏng vấn do Ajzen đề nghị Đến nay, 15 nghiên cứu đã áp dụng loại Mô hình 1 Mô hình 1 giải thích 13-70% (hoặc tính theo trung bình trọng số là 33%) sự biến thiên của ý định lái xe và 24-68% (hoặc tính theo trung bình trọng số là 35%) sự biến thiên của hành vi lái xe Mô hình 1 được sử dụng để xác định sơ bộ về tính phù hợp của TPB đối với hành vi nghiên cứu
Hình 4.1 Mô hình tiêu chuẩn TPB với phương pháp đo trực tiếp
Nhận thức kiểm soát hành vi Ý định Hành vi
Mô hình tiêu chuẩn TPB với phương pháp đo niềm tin
Mô hình tiêu chuẩn TPB với phương pháp đo niềm tin (mô hình 2) bao gồm niềm tin về hành vi, niềm tin về chuẩn mực, niềm tin về sự kiểm soát khi thực hiện hành vi, ý định, và hành vi Ba nhân tố niềm tin này ảnh hưởng trực tiếp đến ý định, và niềm tin về kiểm soát hành vi tác động trực tiếp đến hành vi (hình 4.2) Có bốn bài báo áp dụng mô hình này để xem xét ý định lái xe Loại mô hình này giải thích 12-47% (hoặc theo trung bình trọng số 27%) sự biến thiên của ý định lái xe Lợi ích của mô hình này là tìm kiếm các giải pháp ATGT từ các nhân tố niềm tin
Hình 4.2 Mô hình tiêu chuẩn TPB với phương pháp đo dựa vào niềm tin
Mô hình mở rộng TPB với phương pháp đo trực tiếp
Mô hình mở rộng TPB với phương pháp đo trực tiếp (mô hình 3) là sự nâng cao của
Mô hình 1 bằng cách bổ sung một hoặc vài nhân tố để tăng khả năng giải thích cho ý định và hành vi Nhân tố bổ sung được yêu cầu phải là nhân tố đơn hướng hoặc nhân tố bậc một (hình 4.3) Mô hình này được sử dụng phổ biến nhất với số lượng 38 bài báo Mô hình 3 giải thích 31-85% (theo trung bình trọng số 60%) sự biến thiên của ý định lái xe và 21-74% (theo trung bình trọng số 51%) sự biến thiên của hành vi lái xe Ưu điểm của mô hình này làm tăng tỷ lệ giải thích mô hình, xác định cụ thể vai trò đóng góp của các biến bổ sung
Niềm tin kiểm soát Ý định Hành vi
Hình 4.3 Mô hình mở rộng TPB với phương pháp đo trực tiếp
Mô hình mở rộng TPB với phương pháp đo niềm tin
Mô hình mở rộng TPB với phương pháp đo niềm tin (mô hình 4) là sự nâng cao của
Mô hình 2 bằng cách bổ sung một hoặc vài nhân tố để tăng khả năng giải thích cho ý định và hành vi (hình 4.4) Tương tự mô hình 3, nhân tố bổ sung phải là nhân tố đơn hướng hoặc nhân tố bậc một Đến nay, bốn bài báo áp dụng Mô hình 4 để nghiên cứu ý định lái xe Mô hình 4 giải thích 33-61% (theo trung bình trọng số 41%) sự biến thiên của ý định lái xe Ưu điểm của mô hình này là vừa tìm kiếm các giải pháp ATGT dựa trên các niềm tin, vừa làm tăng tỷ lệ giải thích mô hình dựa trên sự bổ sung biến có ý nghĩa thống kê
Hình 4.4 Mô hình mở rộng TPB với phương pháp đo niềm tin
Mô hình TPB với nhân tố đa thành phần
Mô hình TPB với nhân tố đa thành phần (mô hình 5) là mô hình có ít nhất một nhân tố đa thành phần Nhân tố đa thành phần có thể là nhân tố bậc hai (second order factor) [86] hoặc nhân tố được xác định dựa trên nhiều thành phần phụ (multicomponent factor) [87] Một trong các biến TPB và biến bổ sung đều có thể là nhân tố đa thành phần hoặc cả ba biến TPB đều là nhân tố đa thành phần {ví dụ: thái độ là nhân tố bậc
Nhận thức kiểm soát hành vi Ý định Hành vi
Niềm tin kiểm soát Ý định Hành vi
Biến bổ sung hai được đo bởi hai thành phần phụ: thái độ đối với sự đánh giá chất lượng (instrumental attitude), thái độ đối với sự bị tác động (affective attitude)} (hình 4.5) Tổng cộng bốn bài báo áp dụng Mô hình 5 để xem xét ý định lái xe Mô hình 5 giải thích 32-79% (theo trung bình trọng số 65%) sự biến thiên của ý định lái xe Điểm nổi bật của mô hình này là xem xét đồng thời sự tác động của nhân tố vừa bị chi phối mạnh bởi yếu tố xã hội, vừa bị chi phối mạnh bởi yếu tố lý trí phán xét
Hình 4.5 Mô hình TPB với nhân tố đa thành phần
Mô hình tích hợp lý thuyết TPB – sự sẵn sàng nguyên mẫu
Mô hình tích hợp lý thuyết hoạch định hành vi - sự sẵn sàng nguyên mẫu (mô hình TPB-PWM) (Mô hình 6) là sự tích hợp của lý thuyết mô hình TPB với Mô hình sẵn sàng nguyên mẫu Hành vi nghiên cứu bị chi phối bởi ý định và sự sẵn sàng Nhận thức kiểm soát hành vi cũng tác động trực tiếp đến hành vi Ba biến TPB có tác động trực tiếp đến ý định, trong khi Sự ủng hộ hình tượng điển hình và Sự so sánh hình tượng điển hình đều cùng tác động trực tiếp đến sự sẵn sàng thực hiện hành vi (hình 4.6) Tang và cộng sự (2020) [20] đã áp dụng mô hình này để nghiên cứu hành vi vượt đèn đỏ của xe đạp điện Theo đó, Mô hình 6 đã giải thích 82% sự biến thiên của ý định và 81% sự biến thiên của hành vi lái vượt đèn đỏ Ưu điểm của mô hình này là xét đến yếu tố tác động tâm lý rất mạnh từ bên ngoài mà cá nhân trước đó chưa dự định thực hiện hành vi
Thái độ (nhân tố thành phần đơn hoặc nhân tố có đa thành phần phụ)
Chuẩn chủ quan (nhân tố thành phần đơn hoặc nhân tố có đa thành phần phụ)
Nhận thức kiểm soát hành vi (nhân tố thành phần đơn hoặc nhân tố có đa thành phần phụ) Ý định Hành vi
Nhân tố bổ sung (nhân tố thành phần đơn hoặc nhân tố có đa thành phần phụ)
Nhận thức kiểm soát hành vi Ý định
Mức độ ủng hộ nguyên mẫu
Sự giống nhau nguyên mẫu
Hình 4.6 Mô hình tích hợp TPB - PWM
Kết quả xử lý đối với dữ liệu đầu vào
Trên cơ sở rà soát 63 bài báo đối chiếu với tiêu chuẩn của mẫu phân tích tổng hợp, tổng cộng còn 42 bài báo được chấp thuận để thực hiện PTTH Theo đó, mỗi bài báo được rà soát, chọn lọc “các đại lượng tiêu chuẩn của mẫu nghiên cứu” để thực hiện chuyển đổi thành “dữ liệu đầu vào của Chương trình phần mềm phân tích tổng hợp”
“Các đại lượng tiêu chuẩn của mẫu nghiên cứu” bao gồm giá trị trung bình mean, độ lệch chuẩn, cronbach alpha, kích thước mẫu, hệ số tương quan của các cặp quan hệ… Cuối cùng, tổng mẫu nghiên cứu gồm 42 bài báo tương ứng với 56 mẫu nghiên cứu đơn lẻ Kết quả của dữ liệu đầu vào được tóm tắt cụ thể như sau:
• Dữ liệu về nhân tố của các mẫu nghiên cứu (xem chi tiết Phụ lục 4)
• Dữ liệu về mối quan hệ của các mẫu nghiên cứu (xem chi tiết Phụ lục 5)
• Thống kê mô tả về mối quan hệ của các mẫu nghiên cứu (xem chi tiết Phụ lục 6) Đánh giá mối quan hệ giữa các biến TPB và các biến bổ sung với ý định
Kết quả thống kê mô tả
Thông tin đặc điểm của tổng mẫu nghiên cứu phân tích tổng hợp bao gồm: Mẫu bao gồm 40 bài báo khoa học và hai bài báo tại Hội nghị khoa học, theo đó tương ứng 56 mẫu đơn lẻ Xét về loại hành vi, 29 bài báo xem xét hành vi lái xe vi phạm luật, chín nghiên cứu xét về hành vi lái xe không an toàn nhưng tuân theo luật, và bốn bài báo nghiên cứu về hành vi lái xe an toàn Về địa lý, tổng mẫu gồm ba bài báo được tiến hành ở Mỹ, 15 bài báo được thực hiện ở Châu Âu, 17 bài báo được nghiên cứu tại Châu Á, năm bài được khảo sát ở Châu Úc, hai bài được phân tích ở Châu Phi Mẫu bao gồm kích thước với 28.723 người, 11 nhân tố tương ứng với 55 cặp liên kết của các nhân tố, 56 mẫu xem xét ý định lái xe, 25 mẫu xem xét hành vi lái xe, 45 mẫu nghiên cứu hành vi của xe cơ giới và 11 mẫu phân tích về hành vi lái của xe hai bánh
Các cặp mối quan hệ gồm thái độ – ý định, chuẩn mực chủ quan – ý định, nhận thức kiểm soát hành vi – ý định, ý định – hành vi, nhận thức kiểm soát hành vi – hành vi được xem xét đánh giá về mức độ sự tương quan Theo TPB, mối tác động của ba biến TPB với ý định là yếu tố quan trọng nhất trong sự hình thành giải thích của mô hình TPB đối với một hành vi nghiên cứu Xét lĩnh vực hành vi lái xe, đa số các nghiên cứu đơn lẻ áp dụng TPB để giải thích và dự đoán về ý định lái Vì vậy, Luận án xem xét vai trò đóng góp của sáu biến bổ sung đối với các biến TPB chỉ dựa trên sự tác động đến ý định, cụ thể bao gồm các cặp quan hệ sau: hành vi quá khứ – ý định, hối tiếc đoán trước – ý định, chuẩn mực mô tả – ý định, chuẩn mực đạo đức – ý định, nhận thức rủi ro – ý định, tính tự nhận diện – ý định Bảng 4.1 thể hiện kết quả thống kê mô tả của các cặp quan hệ giữa các biến TPB, các biến bổ sung, ý định, và hành vi Theo đó, các mối quan hệ có ý nghĩa thống kê chiếm tỷ lệ trên 90% nên tất cả các mối quan hệ sẽ được tiến hành phân tích tổng hợp thống kê
Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả
Mối quan hệ k r min r max Sig non-sig % sig N min N max N sum
Ghi chú:k: số lượng của nghiên cứu; rmin: hệ số tương quan nhỏ nhất; rmax: hệ số tương quan lớn nhất; sig: số lượng nghiên cứu có r ý nghĩa thống kê; non-sig: số lượng nghiên cứu có r không có ý nghĩa thống kê; % sig: tỷ lệ % nghiên cứu có r ý nghĩa thống kê; Nmin: kích thước mẫu nhỏ nhất; Nmax: kích thước mẫu lớn nhất; Nsum: cộng dồn kích thước mẫu; ATT: thái độ; SN: chuẩn mực chủ quan; PB: hành vi quá khứ; AR: hối tiếc đoán trước; DN: chuẩn mực mô tả; MN: chuẩn mực đạo đức; RP: nhận thức rủi ro; SI: nhận diện cá nhân; INT: ý định; BEH:
Kết quả phân tích hệ số tương quan
Đề tài lựa chọn thực hiện PTTH theo phương pháp của Hedges và Vevea (1998) [64] Lập trình phần mềm của Field và Gillett (2010) [68] được sử dụng chạy trong phần mềm SPSS 26.0 để tính toán mức độ ảnh hưởng của tổng mẫu Áp dụng tiêu chuẩn của Cohen (1992) [57], mức độ ảnh hưởng mẫu với các giá trị 0.1, 0.3, và 0.5 thì kết luận tổng mẫu có mức độ ảnh hưởng tương ứng là nhỏ, trung bình, và lớn Kết quả của bảng 4.2 thể hiện các mối quan hệ của thái độ – ý định, ý định – hành vi, hành vi quá khứ – ý định, hối tiếc đoán trước – ý định, chuẩn mực đạo đức – ý định có mức độ ảnh hưởng lớn, nhận diện cá nhân – ý định có mức độ ảnh hưởng nhỏ, còn các cặp còn lại có mức độ ảnh hưởng trung bình Tất cả các cặp có hệ số tương quan ý nghĩa thống kê với p