TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU
Thuyết hành vi hoạch định (TPB)
Kiểm soát hành vi cảm nhận Ý định Hành vi
Hình 2-1 Thuyết hành vi hoạch định (Ajzen, 1991) Hiểu được nguyên nhân của những hành vi rủi ro của người sử dụng phương tiện là điều kiện tiên quyết để phát triển những biện pháp can thiệp nhằm hạn chế những hành vi này trong thực tế Với mục đích dự đoán, cũng như xác định được nguyên nhân đứng sau việc thực hiện các hành vi rủi ro, một trong những lý thuyết được áp dụng phổ biến nhất là TPB Theo TPB, có ba nhân tố tiềm ẩn là thái độ, chuẩn chủ quan, và kiểm soát hành vi cảm nhận (perceived behavioral control-PBC) có tác động đến hành vi, mà trung gian của ba nhân tố này là ý định (Hình 2-1) Thái độ của cá nhân được định nghĩa là sự đánh giá thuận lợi hay không thuận lợi về một hành vi nào đó Chuẩn chủ quan liên quan đến việc nhận thức áp lực xã hội để thực hiện hay không thực hiện hành vi Cụ thể là các đối tượng cảm thấy “những người quan trọng” với bản thân sẽ tán thành hay không tán thành một hành vi mà các đối tượng này sẽ thực hiện Kiểm soát hành vi cảm nhận liên quan đến nhận thức của một cá nhân về sự dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện một hành vi nào đó
Nhiều nghiên cứu trong các lĩnh vực khác nhau cũng đã áp dụng TPB để giải thích những lý do đằng sau việc thực hiện các hành vi đó như nghiên cứu sử dụng TPB để tìm hiểu về hành vi tiết kiệm trong các hộ gia đình Pomak [11], xem xét sự bằng lòng sử dụng nước khử muối của người dân ở Trung Quốc dựa trên TPB [12]
Ngoài ra TPB cũng được các tác giả áp dụng để dự báo hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn giao thông như nghiên cứu về cảm giác không thể bị thương của người lái xe và ý định uống rượu, bia của họ trước khi lái xe [13] Kết quả nghiên cứu cho thấy thái độ và kiểm soát hành vi cảm nhận tác động trực tiếp mạnh mẽ đến ý định sử dụng bia rượu, trong khi đó chuẩn chủ quan tác động gián tiếp mạnh mẽ hơn thái độ và kiểm soát hành vi cảm nhận đến hành vi lái xe mạo hiểm thông qua ý định hành vi Một nghiên cứu khác áp dụng TPB để biết lý do tại sao người lái xe tiếp tục điều khiển xe trong tình trạng mệt mỏi [14] Jiang và cộng sự đã phát hiện rằng TPB có thể giải thích 30.4% phương sai sau khi kiểm soát các biến nhân khẩu đối với hành vi lái xe trong tình trạng mệt mỏi Kết quả cũng tiết lộ rằng chuẩn chủ quan, kiểm soát hành vi cảm nhận và ý định thì có ảnh hưởng đáng kể đến hành lái xe trong tình trạng mệt mỏi Hay thông qua sử dụng TPB đã thấy được chuẩn chủ quan thì tác động đến ý định lái xe thiếu an toàn hơn so với thái độ và kiểm soát hành vi cảm nhận [15].
Sự khác biệt về giới tính đối với thái độ và hành vi lái xe
Nghiên cứu trước đây đã xem xét sự khác biệt về hành vi lái xe giữa nam và nữ Trong khi phụ nữ thường mắc nhiều lỗi phán đoán tình huống giao thông và có xu hướng chấp nhận rủi ro thấp hơn do tuân thủ các quy tắc an toàn, đàn ông lại có xu hướng vi phạm như phóng nhanh và uống rượu Ngoài ra, nam giới trẻ có khả năng đánh giá thấp rủi ro liên quan đến lái xe ban đêm, đường cong hoặc đường nông thôn so với nam giới lớn tuổi Điều này cho thấy rằng nam giới trẻ có khả năng tham gia vào các tình huống rủi ro hơn.
Mối liên hệ giữa tính cách và hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn giao thông
Có nhiều nghiên cứu trước đây đã báo cáo về mối liên hệ giữa tính cách và hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn Nghiên cứu của Jonah và cộng sự [20] đã báo cáo về những người lái xe mà mạnh về tính cách tìm kiếm cảm giác thì thường có thói quen lái xe hung hăng, phóng nhanh trên đường cao tốc, và lái xe sau khi đã uống rượu hơn những người thấp về tìm kiếm cảm giác Iversen và Rundmo [21] cho thấy những người đạt điểm cao về tìm kiếm cảm giác, không chuẩn mực, và nóng tính thì thường xuyên tham gia vào hai hành vi rủi ro là chạy quá tốc độ giới hạn và lờ đi luật lệ giao thông Họ cũng thường tham gia vào những tình huống suýt bị tai nạn, hay gặp tai nạn hơn những người lái xe khác Trong nghiên cứu của Ulleberg và Rundmo [22], kết quả chỉ ra các tính cách như vị tha, lo lắng, không chuẩn mực, tìm kiếm cảm giác và hung hăng có sự tác động gián tiếp đến hành vi lái xe rủi ro thông qua thái độ Một nghiên cứu khác của Rundmo và Iversen [23] đã báo cáo tính cách lo lắng có ảnh hưởng gián tiếp tiêu cực đối với các hành vi như vượt quá tốc độ, vi phạm luật lệ giao thông và lái xe không an toàn Dahlen [24] phát hiện các tính cách như giận dữ, tìm kiếm cảm giác có thể được dùng để dự đoán các hành vi lái xe không an toàn Kết quả của Machin và cộng sự [25] thể hiện tìm kiếm sự phấn khích, vị tha có thể được sử dụng để dự đoán hành vi chạy quá tốc độ ở người lái xe trẻ
Ngoài ra nghiên cứu của Chen [26] với mục đích khám phá mối liên hệ giữa tính cách, thái độ và hành vi lái xe rủi ro Kết quả chỉ ra rằng thái độ đối với an toàn giao thông có ảnh hưởng trực tiếp đối với hành vi lái xe rủi ro, thêm nữa các đặc điểm tính cách cũng được báo cáo là có ảnh hưởng gián tiếp trong việc thực hiện các hành vi rủi ro này thông qua trung gian là thái độ đối với an toàn giao thông Wong và cộng sự [27] phát hiện rằng có ba đặc điểm tính cách nổi bật ở người lái xe trẻ tuổi đó là tìm kiếm cảm giác, thiếu kiên nhẫn và sự hòa nhã Những người mang tính hòa nhã thì liên hệ với sự trưởng thành và lái xe cũng an toàn hơn và do đó ít có khả năng tham gia vào các vụ tai nạn Người mạnh về tìm kiếm cảm giác thì thường rất tự tin vào bản thân, cảm thấy thoải mái với hành vi lái xe không an toàn và thường quan tâm đến những tiện ích của hành vi rủi ro mang lại Tuy nhiên, họ cũng có nhận thức cao về điều kiện giao thông trên đường và điều này sẽ giúp giảm khả năng gặp tai nạn của họ, nhưng nếu tai nạn xảy ra thì nó sẽ rất nghiêm trọng Những người thiếu kiên nhẫn thì cho thấy họ là người kém tự tin và thiếu ý thức khi tham gia giao thông, và mặc dù họ cũng tìm kiếm những lợi ích từ các hành vi rủi ro trên đường, nhưng nỗi sợ hãi về khả năng gặp tai nạn có thể khiến họ không quan sát rõ môi trường xung quanh và gặp tai nạn.
Các chiến lược dựa trên việc tác động đến các yếu tố trong TPB
2.4.1 Chi ến lượ c liên quan đế n ki ể m soát hành vi c ả m nh ậ n
Trong TPB, kiểm soát hành vi cảm nhận liên quan đến việc các cá nhân cảm thấy khó khăn hay dễ dàng thực hiện hành vi Trong trường hợp hành vi lái xe tiềm ẩn tai nạn, yếu tố này thể hiện việc người lái xe cảm thấy thực hiện những hành vi rủi ro này là dễ dàng hay khó khăn theo kinh nghiệm của họ Có rất nhiều nghiên cứu về dự đoán hành vi của con người áp dụng TPB phát hiện rằng kiểm soát hành vi cảm nhận có một vai trò quan trọng trong việc thực hiện hành vi Nghiên cứu về hành vi sử dụng mũ bảo hiểm ở người đi xe máy của Ali và cộng sự [28] đã cho thấy kiểm soát hành vi cảm nhận thì có ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định thực hiện hành vi và các chiến lược nên quan tâm hơn đối với nhân tố này Theo nghiên cứu của Yang và cộng sự [29] về dự đoán ý định vượt đèn đỏ của người sử dụng xe đạp điện ở Trung Quốc thì cho thấy những người đã được đào tạo và có bằng lái xe hơi, khi điều khiển xe đạp điện thì thường nhận thức việc vượt đèn đỏ là khó khăn và ít thực hiện hành vi này hơn những người chưa có bằng lái xe hơi, điểm số về kiểm soát hành vi cảm nhận cũng thấp hơn thể hiện dựa trên kinh nghiệm của họ thì việc vượt đèn đỏ là không an toàn Lý do giải thích cho việc này trong nghiên cứu là tại Trung Quốc để nhận được bằng lái xe hơi, thì anh/cô ấy phải đến trường học lái xe và vượt qua các bài kiểm tra lái xe (bao gồm các kiểm tra về lý thuyết, phương pháp lái xe và thực hành lái xe trên đường) Từ đó Yang và cộng sự đề xuất người điều khiển xe đạp điện nên tham gia các chương trình giáo dục về lái xe đạp và vượt qua một số bài kiểm tra để giảm ý định thực hiện hành vi này Có thể thấy giáo dục giúp cho người điều khiển phương tiện nhận thức được tình huống trên đường, và khả năng của bản thân có vai trò quan trọng trong việc giảm ý định thực hiện các hành vi rủi ro Các tài liệu như California-Driver Handbook [30], Safe Driving for Work Driver’s Handbook [31] , Roadcraft- The police Driver’s Handbook [32], và Sổ tay hướng dẫn lái xe an toàn cho học sinh sinh viên [33] cũng có ý nghĩa tương tự, là dùng để cải thiện kinh nghiệm của người lái xe bằng cách cho người đọc thấy được các biện pháp đảm bảo an toàn bằng những hành động cần chuẩn bị trước khi lên xe, các tình huống rủi ro và cách xử lý những tình huống đó Tính hiệu quả của nội dung trong các loại tài liệu này được chứng minh trong nghiên cứu của Luu và cộng sự [34] Nghiên cứu của Luu va cộng sự cho thấy sau khi những học sinh được tập huấn giúp hiểu được luật lệ giao thông, những hành vi rủi ro trên đường, và các biện pháp để xử lý những rủi ro đó thì các hành vi như chạy quá tốc độ, đột ngột quay đầu để tránh cảnh sát giao thông, và tăng tốc khi đèn vàng gần hết giảm 11.7%; các hành vi lái xe như hạ thấp người để chạy nhanh hơn, tăng giảm tốc độ đột ngột và đột ngột bẻ lái quay đầu xe giảm 11.4% Những kết quả này chỉ ra việc giáo dục luật lệ giao thông, nâng cao kinh nghiệm, khả năng xử lý tình huống của người lái xe có thể giúp giảm các hành vi lái xe rủi ro của họ
2.4.2 Chi ến lược liên quan đến thái độ
Các chiến lược nhằm cải thiện thái độ đến nay đã được đề xuất trong nhiều nghiên cứu sử dụng TPB Thái độ như đã nói ở phần trên là việc một cá nhân cảm thấy thuận lợi hay không thuận lợi khi thực hiện hành vi nào đó Sự đánh thuận lợi hay không thuận lợi này có thể bị ảnh hưởng bằng việc các cá nhân cảm thấy hành vi đó mang lại lợi ích hay hậu quả cho bản thân Chẳng hạn, việc cải thiện thái độ bằng cách bổ sung kiến thức về các mặt tích cực và tiêu cực của vấn đề cũng được tiến hành trên nhiều lĩnh vực khác nhau, như trong nghiên cứu về kiểm tra xem việc nhận thức về lợi ích của môn học đối với thực tế có giúp sinh viên tăng điểm số hay không [35] Hulleman và Harackiewicz phát hiện những sinh viên nhận thấy được lợi ích của khóa học sẽ có sự quan tâm hơn đối với khóa học đó Thêm nữa, họ cũng tin tưởng sự hữu dụng của kiến thức được học đối với cuộc sống của bản thân, và dẫn đến điểm số ở những người quan tâm về khóa học do thấy lợi ích của nó sẽ cao hơn điểm số của những sinh viên cảm thấy các khóa học này không mang lại lợi ích gì Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy những sinh viên được hưởng lợi nhiều nhất là những sinh viên ban đầu nhận thức về lợi ích thấp về môn học, còn với những sinh viên ban đầu đã tự thấy được lợi ích của môn học tuy không cho thấy tác động tích cực, nhưng cũng không cho thấy sự ảnh hưởng bất lợi nào Hay như nghiên cứu của Niepel và đồng nghiệp [36] ngoài việc cung cấp thông tin về các hành động cũng như hậu quả của việc đạo văn, một hệ thống các chương trình đào tạo thạc sỹ nên dạy cho học viên cách mà thu thập dữ liệu hiệu quả nhất từ nhiều nguồn khác nhau sao cho vừa phù hợp với tiêu chí về đạo đức, vừa đảm bảo lợi ích trước mắt của học viên, thông qua những biện pháp đó sẽ làm giảm ý định thực hiện hành vi đạo văn Những nghiên cứu này cho thấy bên ngoài kinh nghiệm, hay kỹ năng thì việc giúp các đối tượng đánh giá hậu quả của những hành vi rủi ro, lợi ích của những biện pháp đề xuất thì sẽ có tác động đáng kể đến việc thực hiện hành vi của họ trong thực tế
Bên cạnh những nội dung cho thấy những hậu quả, và lợi ích để giúp người xem đánh giá vấn đề, thì cách thể hiện những nội dung đó sao cho thu hút, giúp người xem không bị nhàm chán cũng nên được quan tâm Một số nghiên cứu đã sử dụng video để giúp người xem chú ý hơn thông qua tác động tới những cảm xúc của họ như nghiên cứu của Chen và cộng sự [37] Nghiên cứu này đã chứng minh cảm xúc của con người có thể bị ảnh hưởng thông qua hình ảnh của video, ngay cả khi các video này không có âm thanh nào, như các video với các cảnh thương tật có thể tác động có thể ảnh hưởng tương đối làm cho người xem cảm thấy ghê tởm, các cảnh video về có sự xuất hiện của các ngôi mộ, sự mất mát về người thân do tai nạn, và sự bất lực khi chứng kiến sự ốm đau của họ có thể khơi gợi nên các cảm xúc đau thương từ đáng kể đến cao Theo Giannini và cộng sự [38] thì việc sử dụng video kết hợp với việc giải thích, bổ sung thông tin bằng lời nói thì sẽ ảnh hưởng mạnh đến cảm xúc, cũng như sự quan tâm của người xem Nghiên cứu cũng cho thấy tầm quan trọng của nội dung video trong việc kích thích cảm xúc, như xác suất cảm xúc bị kích thích sẽ cao hơn ở những cảnh va chạm trên đường, và thấp hơn trong những cảnh xe di chuyển bình thường trong video Tuy nhiên, trong một số các tình huống khác thì thậm chí các dòng phụ đề còn cho thấy có nhiều ảnh hưởng hơn là video
Do đó, xác định rõ nội dung mà người lập kế hoạch muốn người xem quan tâm, và thể hiện nội dung thông qua các cảnh của video mới là điều quan trọng Ngoài ra, ở các video chỉ có phụ đề (không có giải thích bằng lời) mặc dù ảnh hưởng không bằng những cảnh video tai nạn nhưng ảnh hưởng của yếu tố này nhìn chung là ổn định, và không phụ thuộc vào nội dung của video có ảnh hưởng cảm xúc hay không Cuối cùng, một video mà không có bất cứ trình bày nào bằng lời nói, hay phụ đề thì cho thấy không có ý nghĩa gì trong việc giáo dục Nói chung, video đóng một vai trò trong việc kích thích cảm xúc, giúp người xem chú ý quan tâm, và những giải thích chỉ ra những vấn đề trong những tình huống rủi ro đó mới là yếu tố quan trọng giúp nâng cao kiến thức cho người xem
2.4.3 Chi ến lược liên quan đế n chu ẩ n ch ủ quan
Theo Rowe và cộng sự [39] thì chuẩn chủ quan cho thấy là có thể giúp dự đoán ý định chạy quá tốc độ và sử dụng điện thoại di động trong khi lái xe ở người trẻ Chuẩn chủ quan mang ý nghĩa những người lái xe nghĩ rằng “những người quan trọng” sẽ tán thành hay không tán thành về việc thực hiện các hành vi tiềm ẩn nguy cơ tai nạn trên đường Kết quả thể hiện những người không đồng ý thực hiện các hành vi vi phạm đó thì bị ảnh hưởng bởi cảnh sát, gia đình, bạn bè, những người lớn tuổi hơn, hay những người “có óc phán đoán” tức là người có trình độ cao, điềm tĩnh và có thể đưa ra những quyết định sáng suốt Thêm nữa, theo nghiên cứu áp dụng TPB của Burns và cộng sự [40] về sự tương tác của người dạy và học sinh tại lớp học cho thấy những người dạy học khôn ngoan thì luôn hiểu học sinh của mình thông qua giao tiếp trao đổi với các học sinh các thông tin về bạn bè, gia đình và đời sống họ, hiểu biết các mối quan hệ này sẽ giúp người dạy có thể kết nối đến học sinh của mình, ví dụ như những học sinh mà là vận động viên thì có thể được các huấn luyện viên, hay bạn bè trong đó khuyến khích nên tham gia lớp giao tiếp với người dạy, hay khi người dạy khi hiểu được vai trò quan trọng của người huấn luyện viên đó có thể mời họ vào thúc đẩy các ý định thực hiện hành vi nào đó cho học sinh Ngoài ra, một số chiến lược trước đó cũng tác động vào nhân tố này như nghiên cứu của Feenstra và cộng sự [41] Trong nghiên cứu của Feenstra và cộng sự được thực hiện tại Hà Lan, người giảng dạy cho lớp không phải là giáo viên mà là những người đã từng là nạn nhân của tai nạn giao thông, nhằm tăng thêm sự tin tưởng của học sinh vào nội dung chương trình Trước khi đi vào giảng dạy học sinh sẽ được xem các đoạn video ngắn khoảng 8 phút/video và các quảng cáo có liên quan đến tai nạn giao thông Sau đó người giảng dạy sẽ đi vào lớp, giới thiệu bản thân và người này sẽ kể lại những câu chuyện về các vụ tai nạn có liên quan đến bản thân trong khoảng 25 phút Cuối cùng sau khi đã kể xong, người giảng dạy và các học sinh sẽ trao đổi, đặt câu hỏi, và thảo luận những gì đã trình bày Kết quả nghiên cứu cho thấy những học sinh sau khi tham gia chương trình thì ưu tiên các hành vi an toàn đối với bản thân hơn, những học sinh này cũng có nhận thức rủi ro cao hơn so với trước khi tham gia chương trình Một nghiên cứu khác của Bojesen và Rayce [42] cũng mang mục đích tương tự, khi xem xét tính hiệu quả của chương trình giáo dục an toàn giao thông cho học sinh trung học cơ sở tại Đan Mạch Nghiên cứu tổ chức các buổi học 90 phút tại lớp học, người trình bày trước lớp cũng là người đã từng bị tai nạn giao thông, và phần nhiều những người trình bày là người sống tại khu vực nghiên cứu nên nhiều khả năng những người tham gia cũng sẽ biết về vụ tai nạn đã xảy ra Người trình bày sẽ kể lại tai nạn xảy ra với họ khi còn trẻ, cuộc sống của họ trước khi gặp tai nạn, và sau khi gặp tai nạn, những sai lầm dẫn đến tai nạn đó và chính họ cũng phải chịu trách nhiệm về tai nạn của bản thân Sau đó người trình bày cũng sẽ trả lời những thắc mắc của học sinh, đưa ra những kinh nghiệm rút ra từ sai lầm của bản thân, và nhấn mạnh ý chính của chương trình trước khi kết thúc Kết quả cho thấy chương trình này đã giúp cải thiện nhận thức rủi ro của học sinh Tuy nhiên, việc thực hiện các hành vi an toàn như thắt dây an toàn trên xe ô tô, hay đeo mũ bảo hiểm khi đi xe đạp vẫn còn hạn chế Lý do nghiên cứu đưa ra là phần lớn các mẫu đều cho thấy là thường xuyên thắt dây an toàn cho nên việc cải thiện hành vi này là rất ít Đối với hành vi đội mũ bảo hiểm khi đi xe đạp, ý kiến đưa ra là mặc dù học sinh đã có nhận thức rủi ro với việc không đeo mũ bảo hiểm Tuy nhiên những học sinh thường có xu hướng lái xe với bạn bè dẫn đến việc đeo mũ bảo hiểm dễ khiến bản thân nổi bật so với những người điều khiển xe đạp xung quanh, làm cho việc đeo mũ bảo hiểm vốn là hành vi an toàn trở nên ít được thực hiện trong thực tế.
Chiến lược đảm bảo an toàn giao thông tại Việt Nam và một số nước trên thế giới
Từ năm 2012, các nỗ lực đảm bảo an toàn giao thông tại Việt Nam đã chứng kiến sự bổ sung và đổi mới liên tục Năm 2012 tập trung vào trật tự giao thông, trong khi năm 2013 đề cập đến "Văn hóa giao thông" và giáo dục trong nhà trường Năm 2014 nhấn mạnh đến giáo dục kỹ năng an toàn giao thông Năm 2015 quan tâm đến vai trò của giáo viên và phụ huynh Từ 2013-2019, các chiến lược giáo dục được định hình, tích hợp nội dung giáo dục an toàn giao thông vào chương trình chính khóa Trong giai đoạn 2019-2021, việc hoàn thiện chương trình tài liệu giảng dạy và đưa nội dung giáo dục an toàn giao thông, văn hóa giao thông, kỹ năng tham gia giao thông an toàn vào chương trình chính khóa được ưu tiên.
Tổng kết lại thông qua các văn bản từ năm 2012 đến nay, các chiến lược an toàn giao thông ở Việt Nam, đã từng bước phát triển so với ban đầu, cụ thể là trong giáo dục an toàn giao thông tại các trường học, các chiến lược được đưa ra đã trở nên cụ thể hơn và cũng thể hiện là phù hợp với những yếu tố được xem xét trong nghiên cứu này
Tại Canada, thông qua “Canadian Motor Vehicle Traffic Collision Statistics: 2010” [43] và “Canadian Motor Vehicle Traffic Collision Statistics: 2011” [44], có thể thấy số lượng người chết trên 100,000 người ở Canada có sự thay đổi đáng kể từ 6.5 xuống 5.8, trong khi thống kê năm 2009 so với 2010 con số này chỉ giảm một chút từ 6.6 xuống 6.5, từ đó có thể thấy trong năm 2011, Canada áp dụng các chiến lược an toàn giao thông rất hiệu quả
Một số chiến lược tại Canada đã được nói đến trong cuốn “Road safety in Canada” [45], nhằm tập trung vào việc giải quyết các nguyên nhân dẫn đến tai nạn giao thông thường gặp tại nước này như không thắt dây an toàn, phân tâm do sử dụng thiết bị điện tử, thiếu kinh nghiệm do trẻ tuổi,… Thêm nữa, thay vì chỉ tập trung vào các biện pháp ép buộc thì giáo dục người tham gia giao thông là yếu tố được quan tâm trong các chiến lược này, chẳng hạn đối với những người lái xe trẻ thì chiến lược sẽ tập trung vào việc tăng cường kinh nghiệm thông qua việc các chương trình dạy lái xe sẽ tăng thêm số giờ đào tạo, chú trọng giáo dục về các tình huống rủi ro thường gặp trên đường và cách xử lý nó, các DVD và các trang web chứa các video về các rủi ro trên đường sẽ được phân phối đến các trường nhằm tăng nhận thức của học sinh Hay đối với nguyên nhân xao nhãng trên đường, chiến lược được đưa ra là sử dụng các thiết bị mô phỏng như phần mềm DUMP để cho những người lái xe trẻ tuổi trải nghiệm những hậu quả khi mình mất tập trung Các chiến lược cũng được cũng được khuyến nghị là nên thiết kế phù hợp tùy theo vùng miền nhằm thay đổi văn hóa giao thông, cụ thể những người lái xe trẻ ở vùng nông thôn của Canada thường muốn gây ấn tượng với bạn bè, họ thường tự tin rằng bản thân là bất khả chiến bại không thể chết khi gặp tai nạn, vì vậy điều quan trọng là phải tìm ra biện pháp nhằm thuyết phục họ rằng họ có thể bị liệt tứ chi, bị thương nặng thậm chí giết chết bạn bè mình khi thực hiện điều đó
Mặc dù biện pháp sử dụng biển báo dừng với mục đích hạn chế tốc độ phương tiện đi lại và tăng an toàn cho người đi bộ tại nút giao ở Canada bị chỉ trích vì cho rằng không có hiệu quả Theo nghiên cứu của Stipancic và cộng sự [46] tại những vị trí không có đèn tín hiệu nhưng có lắp đặt các biển báo dừng, thì có thể khiến cho phương tiện trước khi đến những vị trí giao cắt giảm tốc độ khoảng 17.2 km/h đối với biển dừng một phần hay 20.1km/h đối với biển dừng hoàn toàn, so với những nơi không lắp đặt Tuy nhiên, việc ưu tiên bổ sung thêm số lượng các biển báo dừng như một thay thế cho các biện pháp khác, cũng được nghiên cứu cho thấy là kém hiệu quả so với các biện pháp như giáo dục, xử phạt, … Ở thành phố Edmonton (Canada) đã bắt đầu chương trình “Intersection Safety Device (ISD)” từ năm 2009 với việc lắp đặt 50 camera trên toàn thành phố kết hợp với báo cáo tự động các hành vi vượt đèn đỏ, và vi phạm tốc độ Theo Contini và El-Basyouny [47] chương trình này đã giúp giảm 12% đến 25% tất cả các loại va chạm gồm: va chạm nghiêm trọng (gây chết người), va chạm chỉ gây thiệt hại về tài sản, va chạm góc ( hai xe va chạm nhau theo hướng vuông góc), va chạm phía đuôi xe (do hai xe đi quá gần nhau), và giảm từ 33% đến 43% các va chạm góc Từ đó thể hiện được tính hiệu quả của việc áp dụng chương trình ISD tại thành phố Edmonton
Tại Đức, theo “5th Annual Road Safety Performance Index (PIN) Report: Eight countries reach the EU 2010 road safety target – and all gain by trying to reach it” [48] thì từ năm 2001 đến năm 2010, số lượng người chết trên 100,000 người đã giảm từ 8.5 xuống 4.5, lý do của việc này là do các nước ở Châu Âu đã áp dụng nhiều biện pháp đảm bảo an toàn giao thông từ bắt buộc tuân thủ các biện pháp an toàn đảm bảo an toàn khi di chuyển trên đường, cung cấp cơ sở hạ tầng giao thông thuận lợi, cũng như các trang bị hỗ trợ cho các cơ sở hạ tầng để đảm bảo an toàn như các dải ngăn cách, đường dành cho xe đạp sang đường, bố trí camera,…, cho tới các biện pháp giáo dục phù hợp nhằm giúp cho người điều khiển phương tiện di chuyển được an toàn, nâng cao kỹ năng giải quyết tình huống Cũng trong cuốn sách này, khi được Hội đồng an toàn giao thông Châu Âu hỏi về đề xuất một chiến lược ưu tiên trong một thập kỷ tới, thì một trong các quốc gia thành công nhất trong việc giảm thiểu tai nạn giao thông là Thụy Điển, đã đề xuất một chiến lược đó là bên cạnh việc gia tăng giáo dục về lái xe sao cho an toàn, thì bắt buộc giáo dục về nhận thức rủi ro cho những đối tượng là người đi xe máy Cụ thể hơn là giáo dục về nhận thức rủi ro, theo Road Safety Programme [49] của Đức, thì yếu tố con người nên được quan tâm, một số các chiến lược phù hợp với từng độ tuổi đã được tiến hành ở Đức với mục tiêu cải thiện yếu tố này như đối với việc mang nón bảo hiểm thì bên cạnh tuyên truyền bắt buộc phải đeo khi sử dụng xe đạp, các buổi giáo dục về lợi ích khi đội nón bảo hiểm cũng được thực hiện, thêm nữa cha mẹ của học sinh cũng là các đối tượng được quan tâm tại những buổi giáo dục này, bởi vì sau buổi giáo dục thì chính họ sẽ hiểu được tầm quan trọng của buổi giáo dục này đầu tiên và sẽ làm gương thực hiện cho con mình noi theo Ngoài ra, biện pháp cung cấp dữ liệu tai nạn một cách trực quan, nhằm thể hiện rõ các loại tai nạn cho trẻ em xảy ra trong khu vực sinh sống, loại phương tiện gây tai nạn, mức độ thương tật bằng “Child Accident Atla” đến gia đình và nhà trường được tiến hành, nhằm giúp cho gia đình của các đối tượng là trẻ em này nhận thức được vấn đề và chuẩn bị các biện pháp đảm bảo an toàn cho con họ Đào tạo giáo viên cũng được coi trọng, khi giáo viên phải truyền đạt cho học sinh được hiểu về an toàn giao thông, khuyến khích tuân thủ những quy tắc trên đường, lợi ích của việc tuân thủ, đồng thời nêu lên những hậu quả và sự trừng phạt khi cố tình vi phạm
Thêm nữa, trong nghiên cứu của Ernstberger và cộng sự [50] dựa trên dữ liệu được thu thập ở Đức với tổng cộng 24,405 các vụ tai nạn được báo cáo từ năm 1991 đến năm 2011 Kết quả cho thấy từ năm 1991 đến năm 2011, tỷ lệ tử vong đã giảm 68.8% Từ năm 2006 đến 2011, tỷ lệ người bị thương nặng giảm hơn một nửa Theo thang đo thương tật (AIS) thì số người bị các chấn thương vùng chân giảm 72.5%, vùng xương chậu giảm 61.5%, vùng chi trên giảm 57.7%, chấn thương đầu giảm 54.3%, chấn thương ngực giảm 50%, và chấn thương vùng bụng giảm 40% Nguyên nhân của sự giảm thiểu những thiệt hại này theo nghiên cứu là do các biện pháp như bắt buộc sử dụng dây an toàn, sự phát triển và phổ biến của túi khí, hệ thống cân bằng điện tử (ESP), việc giới hạn nồng độ cồn còn 0.5 mỗi mililít, sự phát triển của hệ thống cứu thương, bắt buộc sử dụng mũ bảo hiểm,…
Giáo dục văn hóa an toàn giao thông trong nhà trường
Giáo dục tại trường mang lại nhiều lợi ích cho học sinh khi cung cấp kiến thức cần thiết từ các môn học và phản ánh qua thành tích Thời gian học tập ảnh hưởng đến thành tích học tập, theo nghiên cứu của Fisher và cộng sự, cho thấy mối tương quan giữa thời gian học với thành tích Tương tự, nghiên cứu của Grave cũng chỉ ra rằng học sinh tham gia nhiều hoạt động học tập tại trường có điểm số cao hơn, và thời gian tự học cũng góp phần cải thiện điểm số.
Ngoài ra, trong nghiên cứu của Simsek và Kabapinar [53] về ảnh hưởng của phương pháp dạy học khám phá (IBL) đối với sự hiểu biết khái niệm của bài giảng, điểm số và thái độ đối với môn khoa học được thực hiện trên đối tượng là học sinh lớp 5, với thời gian là 8 tuần Kết quả mặc dù cho thấy phương pháp dạy có ảnh hưởng đến sự am hiểu và điểm số của học sinh, nhưng không cho thấy có sự thay đổi về thái độ Ý kiến của Simsek và Kabapinar về việc thái độ không thay đổi là thời gian 8 tuần là quá ngắn không đủ thời gian để biện pháp giáo dục có thể thay đổi thái độ của học sinh Điều này cũng tương tự kết luận trong nghiên cứu của ĩnal và Ergin [54] , khi học sinh lớp 7 trong nghiờn cứu này cũng đạt điểm số tốt đối với môn khoa học trong một chiến lược giáo dục kéo dài 5 tuần, nhưng không có bất kỳ sự thay đổi nào về thái độ và họ cũng cho rằng thời gian áp dụng chương trình quá ngắn là nguyên nhân của việc này
Trong giáo dục về an toàn giao thông, theo nghiên cứu của Markl [55] về đánh giá hiệu quả của chương trình giáo dục an toàn giao thông về hành vi lái xe dưới ảnh hưởng của rượu ở người trẻ Kết quả cho thấy thái độ không có sự thay đổi tại trước và sau ngay sau khi áp dụng chương trình, kết quả thu thập được sau 1 tháng kể từ ngày tham gia chương trình cũng không cho thấy sự thay đổi ở thái độ
Lý do của việc này được cho là do chương trình này chỉ được tổ chức một lần trong thời gian ngắn và do đó hiệu quả của nó cũng kém hơn so với những chương trình lặp đi lặp lại và sử dụng nhiều phương pháp khác nhau Kết quả này cũng tương tự trong nghiên cứu của Poulter và McKenna [56] khi nghiên cứu này cũng cho thấy không có sự khác biệt về thái độ trước và 5 tháng sau khi tham gia chương trình “ The Safe Drive Stay Alive”.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Thiết kế thang đo lường cho bảng câu hỏi điều tra
3.1.1 Thang đo đặc điể m tính cách
Các tính cách được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm năm tính cách là vị tha, lo lắng, tìm kiếm cảm giác, nóng tính và thiếu chuẩn mực Trong năm tính cách thì tính thiếu chuẩn mực được đo lường bằng 4 câu hỏi theo thang đo của Kohn và Schooler’s [57] Bốn tính cách đầu được đo lường bằng những câu hỏi được lấy từ thang đo tính cách IPIP-NEO của Goldberg [58] gồm 8 câu hỏi về vị tha, 8 câu hỏi về lo lắng , 8 câu hỏi về tìm kiếm cảm giác, và 8 câu hỏi về nóng tính
Tất cả các thang đo tính cách sẽ được đánh giá theo thang đo Likert 5 điểm bắt đầu từ 1 :Rất không đồng ý cho đến 5: Rất đồng ý
3.1.2 Đo lườ ng nhân t ố ti ề m ẩ n
Các nhân tố tiềm ẩn như thái độ đối với an toàn giao thông, chuẩn chủ quan, kiểm soát hành vi cảm nhận, nhận thức rủi ro, ý định thực hiện hành vi và hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn là các nhân tố nền tảng trong lý thuyết hành vi hoạch định của Ajzen Trong đó các câu hỏi về thái độ đối với an toàn giao thông, cụ thể là thái độ tuân thủ luật lệ đối với tình trạng giao thông (9 câu hỏi), thái độ về việc vượt quá tốc độ (5 câu hỏi), và thái độ về việc lái xe vui vẻ (3 câu hỏi) thì được đo lường dựa trên cơ sở là các nghiên cứu trước đây của Ulleberg và Rundmo (2003) và đã được điều chỉnh cho phù hợp với điều kiện giao thông tại Việt Nam
Việc đánh giá các nhân tố tiềm ẩn này sẽ được thực hiện bằng thang đo Likert
5 điểm với 1: Rất đồng ý cho đến 5: Rất không đồng ý Điểm số thu được từ kết quả đánh giá mà càng cao thì có ý nghĩa là việc lái xe sẽ càng không an toàn, ngược lại điểm số càng thấp thì mang ý nghĩa là lái xe an toàn
Chuẩn chủ quan được đo lường bằng 6 câu hỏi cho 3 kích thước đó là: 1) lời khuyên từ người quan trọng về việc sử dụng bia rượu trước khi lái xe (2 câu hỏi), 2) lời khuyên từ người thân để giảm thực hiện hành vi lái xe liều lĩnh (2 câu hỏi), 3) lời khuyên từ bạn bè để thực hiện hành vi lái xe đúng quy tắc và luật lệ (2 câu hỏi) Nội dung các câu hỏi của thang đo chuẩn chủ quan đều dựa trên các nghiên cứu trước đây của Elliott và cộng sự [59], Jovanovic và cộng sự [60]
Giá trị thang đo chuẩn chủ quan được đo lường theo theo thang đo Likert 5 điểm, bắt đầu từ 1: Rất không đồng ý cho đến 5: Rất đồng ý, điểm số cao trên thang đo chuẩn chủ quan hàm ý rằng đối tượng chịu tác động tích cực từ lời khuyên của những người thân, người quan trọng và bạn bè để hướng tới việc tham gia giao thông an toàn Điểm thấp trên thang đo chuẩn chủ quan chứng tỏ những lời khuyên tốt về an toàn giao thông không được chấp nhận của đối tượng tham gia phỏng vấn
Thang đo kiểm soát hành vi cảm nhận dựa trên nghiên cứu của Satiennam và cộng sự [61] Nghiên cứu này sử dụng 4 câu hỏi để đo lường kiểm soát hành vi cảm nhận, trong đó 2 câu hỏi được sử dụng để đo lường kinh nghiệm lái xe và 2 câu hỏi dùng để đo lường kỹ năng lái xe Giá trị thang đo kiểm soát hành vi cảm nhận được đo lường theo theo thang đo Likert 5 điểm, bắt đầu từ 1: Rất đồng ý cho đến 5: Rất không đồng ý, điểm số thấp trên thang đo kiểm soát hành vi cảm nhận chứng tỏ đối tượng nghiên cứu có kinh nghiệm và kỹ năng tốt khi tham gia giao thông Ý định hành vi gồm 6 câu hỏi dựa trên nghiên cứu của Elliott và cộng sự, Jovanovic và cộng sự, Chan và cộng sự [13] liên quan đến 3 khía cạnh gồm: ý định vượt quá tốc độ (2 câu hỏi), sử dụng bia rượu (2 câu hỏi), và vi phạm quy tắc (2 câu hỏi) Các câu hỏi được đo lường theo thang đo Likert 5 điểm (1=Rất đồng ý đến 5=Rất không đồng ý)
Có 26 hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn trong nghiên cứu này được thiết kế dựa theo Reason và cộng sự [62], Wong và cộng sự, Iversen và Rundmo, Nordfjổrn và cộng sự, Ulleberg và Rundmo, Oăzkan và Lajunen [63], Ozkan, Machin và Sankey, Chen, Steg và cộng sự [64] Các hành vi bao gồm 5 câu hỏi liên quan đến hành vi vi phạm về tốc độ, 5 câu hỏi liên quan đến hành vi vi phạm làn đường, 4 câu hỏi liên quan đến hành vi vi phạm chuyển hướng, 4 câu hỏi liên quan đến hành vi vi phạm vượt, 5 câu hỏi liên quan đến hành vi vi phạm thiếu quan sát, và 3 câu hỏi liên quan đến hành vi không nhường đường Thang đo hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn sử dụng thang đo 5 điểm (1=Rất thường xuyên đến 5=Không bao giờ)
3.1.3 Đối tượ ng điề u tra
Nghiên cứu được tiến hành tại Trường Trung học Cơ sở - Trung học phổ thông Trần Cao Vân Cơ sở 2, địa chỉ đường Thống Nhất, quận Gò Vấp, Thành phố Hồ Chí Minh, vào tháng 10/2020 Trường hiện có hơn 4000 học sinh từ cấp THCS đến THPT.
Hình 3-1 Trường THCS THPT Trần Cao Vân Cơ sở 2, quận Gò Vấp, TPHCM Bảng câu hỏi sẽ được chuẩn bị và phân phát cho các giáo viên chủ nhiệm của các lớp thuộc khối THPT tức lớp 10, 11, 12 và do đó kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện sẽ được áp dụng để nhắm đến các đối tượng có sẵn là những học sinh đang có mặt tại lớp học Các học sinh trước đó sẽ được giáo viên hướng dẫn sơ lược cách đánh giá trước khi tiến hành đánh giá bảng hỏi Ngoài ra, chỉ những học sinh sẵn sàng tham gia bài khảo sát này mới nhận được bảng hỏi để đánh giá.
Phương pháp phân tích
Quy trình phân tích được thực hiện theo 6 bước như hình 3-2:
Kiểm tra trọng số EFA, phương sai trích, giá trị Sig, Eigenvalues và hệ số tải nhân tố Phân tích nhân tố khám phá EFA
Mô hình mối liên hệ tính cách và hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn đã được nghiên cứu tại tỉnh Phú Yên
Nghiên cứu định lượng, N = 409 mẫu Kiểm tra tương quan biến tổng, hệ số cronbach alpha Cronbach alpha
Tiến hành kiểm tra sự khác biệt đối với yếu tố giới tính Sử dụng Marco Excel để chuyển đổi sự khác biệt này thành dạng phần trăm Cuối cùng, áp dụng kiểm định ANOVA để xác định mức độ thống kê của sự khác biệt.
Kiểm tra độ phù hợp mô hình đo lường, độ tin cậy tổng hợp, phương sai trích Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Kiểm định độ phù hợp mô hình tổng quát, mô hình đa nhóm Phân tích SEM
Hình 3-2 Quy trình phân tích SEM
1) Bước 1: Cơ sở lý thuy ế t
Dựa vào những thống kê tai nạn giao thông trong 6 tháng đầu năm 2019, cùng với những nguyên nhân gây tai nạn phổ biến tại Thành phố Hồ Chí Minh Nghiên cứu này áp dụng mô hình cấu trúc về mối liên hệ giữa đặc điểm tính cách vốn đã được thực hiện trước đó tại tỉnh Phú Yên bởi Ths Lê Văn Lưu Do đó việc xem xét mô hình cấu trúc ở tỉnh Phú Yên có hoạt động ở khu vực Thành phố Hồ Chí Minh hay không là điều cần thiết Ngoài mục tiêu cho thấy mối liên hệ giữa tính cách và hành vi tương tự như những kết quả đã thể hiện ở tỉnh Phú Yên, nghiên cứu này mong muốn từ những kết quả thu thập được tại Thành phố Hồ Chí Minh có thể đưa ra những giải pháp thực tiễn
2) Bướ c 2: Phân tích nhân t ố khám phá EFA
Tiến hành phân tích khám phá EFA để kiểm tra số lượng, cường độ các nhân tố có ảnh hưởng trong mô hình Sau khi thực hiện phân tích EFA, các điều kiện sau đây cần phải được đảm bảo theo Multivariate Data Analysis [65]:
1 Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.3: thì Factor loading từ 0.3 đến 0.4 được xem như mức độ tối thiểu để giải thích kết cấu
3 Giá trị tổng phương sai trích > 50%
4 Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố > 1
Hệ số Cronbach ʼ s alpha được sử dụng để đo lường độ tin cậy của thang đo, mục đích nhằm đảm bảo các câu hỏi đều phản ánh được khái niệm và tính chất của các đặc điểm nhân cách, nhận thức rủi ro, các nhân tố tiềm ẩn, và các hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ gây tai nạn giao thông Ngoài ra, đối với những thang đo chỉ có hai câu hỏi để đo lường thì ngoài xem xét hệ số Cronbach alpha, thì nên xem xét thêm hệ số Spearman, vì theo nghiên cứu của Eisinga và cộng sự [66] đối với thang đo chỉ có hai câu hỏi thì hệ số Cronbach’s alpha thường đánh giá thấp độ tin cậy, trong trường hợp hệ số Cronbach alpha có bất kỳ sai sót nào dẫn đến đánh giá thập độ tin cậy, thì hệ số sẽ Spearman luôn lớn hơn hoặc bằng hệ số Cronbach alpha
4) Bướ c 4: Ki ể m tra s ự khác bi ệ t trong gi ớ i tính, quãng đườ ng di chuy ể n m ỗ i ngày, tai n ạn trong 3 năm
Thực hiện phương pháp kiểm định giá trị trung bình bằng ANOVA để xem xét sự khác biệt giữa các nhóm trong giới tính, giữa các nhóm quãng đường di chuyển mỗi ngày và giữa các nhóm trong tai nạn trong 3 năm đối với các nhân tố là các đặc điểm tính cách, thái độ, chuẩn chủ quan, kiểm soát hành vi cảm nhận, nhận thức rủi ro, ý định và hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn trên đường
Thêm nữa, hệ số độ ảnh hưởng effect size Cohen’s d 1 [67] cũng nên được sử dụng để phản ánh mức độ khác biệt với d = 0.2 là khác biệt ít, d = 0.5 là khác biệt vừa và d = 0.8 là khác biệt lớn, cách trình bày này đã được thực hiện trong nghiờn cứu của Nordfjổrn, Jứrgensen và Rundmo [68]
Tuy nhiên, để có thể diễn giải hệ số ảnh hưởng effect size một cách trực quan hơn, giúp người xem dễ dàng hình dung được sự khác biệt giữa hai nhóm là bao nhiêu trong thực tế, thì việc chuyển đổi hệ số ảnh hưởng effect size sang Common Language (CL) 2 là một phương pháp vô cùng hữu dụng Việc chuyển đổi này được nói đến trong nghiên cứu của McGraw và Wong [69], và Dunlap [70] đã trình bày các công thức cũng như bảng tra để có thể chuyển đổi Cohen’s d sang CL Liu [71] cũng đã sử dụng một công thức tương tự Dunlap để thực hiện việc chuyển đổi từ Cohen’s d sang CL nhằm giúp các bệnh nhân (những người không chuyên) cũng có thể hiểu được rõ ràng được sự khác nhau của các phương pháp điều trị, và cho thấy việc chuyển đổi này có thể dễ dàng thực hiện thông qua Excel Do đó, một Macro được viết trên Excel sử dụng công thức tính effect size Cohen’s d và bảng tra
CL của Dunlap, nhằm mục đích thực hiện việc chuyển đổi này được nhanh chóng và dễ dàng với dữ liệu đầu vào là các bảng Descriptives, Test of Homogeneity of Variances, ANOVA và Robust Tests of Equality of Means thu được trong SPSS
1 Hệ số độ ảnh hưởng effect size Cohen’s d là
2 Giá trị CL sẽ được lấy tương ứng với Cohen’s d (0.00-1.99) tại bảng 1 trong Dunlap (1999)
5) Bướ c 5: Phân tích nhân t ố kh ẳng đị nh CFA
Phân tích nhân tố khẳng định là bước phân tích tiếp theo sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước 2 Phân tích CFA dùng để đánh giá mô hình đo lường và sự phù hợp của các thang đo đặc điểm tính cách, các nhân tố tiềm ẩn trong TPB
Một bổ sung khác được tiến hành là các nhân tố trong nghiên cứu của Ths
Lê Văn Lưu vốn sử dụng phần lớn là các nhân tố bậc một để kiểm định mô hình đo lường CFA Tuy nhiên, có một số nhân tố bậc một lại được đo lường bằng một nhân tố chung khác có cùng thuộc tính như sáu loại hành vi vi phạm khác nhau, và ba loại thái độ, việc tích hợp những câu hỏi đại diện cho những nhân tố này vào mô hình nhân tố bậc một là không thể và do đó những nhân tố này thường được trích xuất thành một câu hỏi dùng để đo lường cho nhân tố chung trong CFA Việc này sẽ gây mất mát một lượng lớn dữ liệu và đồng thời không thể xác định được những câu hỏi dùng để đo lường cho nhân tố đó liệu có đảm bảo độ tin cậy hay không Do đó, trong nghiên cứu này mô hình CFA bậc một sẽ được thay đổi thành mô hình CFA kết hợp bậc một và bậc hai, lợi ích của việc này là đảm bảo cho việc các câu hỏi được sử dụng toàn bộ, đồng thời cũng đảm bảo trích xuất dữ liệu đúng nhân tố mong muốn Việc nhận dạng mô hình nhân tố bậc hai lúc này sẽ dựa theo Rudnev và cộng sự [72] Tuy nhiên, có một vấn đề là trong nghiên cứu này, là tiến hành CFA bằng cách kết hợp cả nhân tố bậc một và bậc hai vốn khá tương tự như Herman [73] hay Jan Cieciuch và cộng sự [74], nhưng cho đến hiện nay vẫn chưa có một nghiên cứu nào để xác định việc kết hợp này là có khả năng hay liệu sẽ có vấn đề gì bên trong mà không thể lường trước được, vì bản chất các hệ số độ phù hợp trong mô hình bậc một như CFI, GFI và RMSEA sẽ khác với CFI, GFI và RMSEA trong mô hình nhân tố bậc hai, và cũng chưa có một tiêu chuẩn chung nào cho nó Nguyên nhân là do khi tiến hành các phân tích bậc cao hơn, số lượng nhân tố càng lớn sẽ dẫn đến việc mô hình đo lường càng trở nên phức tạp, khiến cho việc đảm bảo độ phù hợp 𝐶𝐹𝐼 >0.90, G𝐹𝐼 >0.90 và RMSEA 0.90, G𝐹𝐼
>0.90 và RMSEA 0.8, RMSEA
6) Bướ c 6: Phân tích mô hình c ấ u trúc tuy ế n tính SEM
Bước tiếp theo là kiểm tra mô hình cấu trúc tuyến tính SEM về khả năng chấp nhận thống kê thông qua kiểm định các chỉ số về độ phù hợp của mô hình như: GFI, CFI và giá trị các chỉ số này càng tiến gần về giá trị 1 thì độ phù hợp mô hình càng cao, chỉ số RMSEA < 0.08, Chi – square/df < 5 Các chỉ số trên thỏa mãn tiêu chuẩn theo (Hair và cộng sự, 2009) hoặc nằm trong ngưỡng Chi – square/df < 5, GFI = 0.8-0.9, CFI >0.8, RMSEA 0.5, kiểm định Bartlett có Sig = 0.000 < 0.05, tổng phương sai trích 52.313 > 50%, và giá trị Eigenvalues = 1.012 > 1 (Hair và cộng sự, 2009).
Thống kê mô tả và các hệ số độ tin cậy thang đo
Bảng 4-2 Điểm số trung bình, độ lệch chuẩn, hệ số Cronbach's alpha, hệ số
Spearman, độ tin cậy CR và số lượng câu hỏi
Tính cách và nhân tố tiềm ẩn Điểm trung bình Độ lệch chuẩn
Hệ số Spearman Độ tin cậy
Xác suất và mức độ lo lắng 4.664 1.362 0.533 0.533 0.535 2
T hái độ đối với an toàn giao thông
Tuân thủ luật lệ 3.494 1.054 0.844 0.847 6 Vượt quá tốc độ 3.153 1.053 0.635 0.634 3 Trạng thái vui vẻ 3.616 1.281 0.797 0.797 0.807 2
Tác động từ người thân, bạn bè, người quan trọng
Kiểm soát hành vi cảm nhận
Kinh nghiệm và kỹ năng lái xe 2.839 1.119 0.830 0.809 4 Ý định hành vi
Sử dụng bia rượu, vi phạm quy tắc, vượt quá tốc độ
Hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ ta i nạn
Hệ số Cronbach’s alpha được dùng để đánh giá độ tin cậy của các câu hỏi đo lường Theo bảng 4-2, phần lớn giá trị Cronbach’s alpha đạt ngưỡng tối thiểu 0,6 (Hair et al., 2009) Tuy nhiên, thang đo tính cách và thang đo nhận thức rủi ro không đạt chuẩn này, với hệ số Cronbach’s alpha nhỏ hơn 0,6 kể cả khi kiểm tra chéo bằng hệ số Spearman Do đó, cần lưu ý khi phân tích hai nhân tố này.
Tính toán sự khác biệt giữa các nhóm
Qua phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA) nhằm tìm kiếm sự khác biệt về giới tính Kết quả cho thấy trong 67 câu hỏi thì có đến 60 câu hỏi thể hiện không có sự khác biệt gì giữa hai giới tính với nhau Bảng 4-3 chứa nội dung 7 câu hỏi cho thấy có sự khác biệt đáng kể về giới tính Mức độ khác biệt về tính cách được thể hiện bằng hệ số Cohen’s d với các mức độ yếu (≥ 0.2), vừa (≥ 0.5), và mạnh (≥ 0.8) và tương ứng với các hệ số này là các hệ số CL Ví dụ, cho câu hỏi TĐ1 (Bảng 4-3) với Nam (1) và Nữ (2), con số 0.27 là thể hiện độ ảnh hưởng Cohen’s d yếu tức có sự khác biệt yếu giữa Nam và Nữ khi trả lời câu hỏi này Dấu “-“ thể hiện khi lấy điểm số trung bình của Nam trừ cho điểm số trung bình của Nữ thì điểm số của Nữ vì lớn hơn Nam nên khi lấy Nam trừ Nữ sẽ ra âm Con số 57.6% thể hiện, với tỷ lệ Nam và Nữ giống nhau trong thực tế, nếu cả hai cùng được khảo sát về hành vi vượt quá giới hạn tốc độ hơn 10km/h tại cung đường có giới hạn tốc độ cho phép từ 50km/h đến 60km/h thì trong 57.6% trường hợp được khảo sát học sinh nữ sẽ ít thực hiện hành vi này hơn học sinh nam Dấu “*” ở cột “P-value” thể hiện P-value
< 0.05, và dấu “*” ở cột “1-2” thể hiện hệ số độ ảnh hưởng Cohen’s d lớn hơn mức 0.2 tức là có sự khác biệt
Bảng 4-3 Các câu hỏi có sự khác biệt yếu tố giữa các giới tính
Câu hỏi Nam Nữ P-value 1-2
LL2 Dễ dàng cảm thấy buồn phiền 3.89 4.24 10.58* -0.32(59*)
CG7 Sẵn sàng thử bất cứ điều gì dù chỉ một lần 2.76 3.25 10.7* -0.32(59*)
NHT2 Lo lắng chấn thương nếu chẳng may liên quan đến tai nạn giao thông 4.85 5.47 14.33* -0.37(60.3*)
Hành vi q uá tốc độ giới hạn
TĐ1 Bạn có bao giờ vượt quá giới hạn tốc độ hơn 10km/h tại cung đường có giới hạn tốc độ cho phép từ 50km/h đến 60km/h 3.01 3.37 7.74* -0.27(57.6*)
Hành vi thiếu quan sát
QS1 Bạn có bao giờ tạo ra tình huống nguy hiểm vì bạn không chú ý quan sát 3.39 3.65 4.14* -0.20(55.6*)
QS3 Bạn có bao giờ không nhận thấy người đi bộ đang chờ băng qua đường tại vạch cho người đi bộ khi đèn tín hiệu vừa chuyển sang màu đỏ
Hành vi không nhường đường
NĐ2 Bạn có bao giờ chuyển hướng mà không nhường đường cho các xe ưu tiên (Cứu thương, cứu hỏa,…) 4.08 4.41 7.84* -0.28(57.8*) Đối với đặc điểm tính cách: Kết quả cho thấy chỉ có một câu hỏi trong thang đo về lo lắng là LL2 cho thấy sự lớn hơn đáng kể (d = -0.32, p < 0.05) ở nữ học sinh so với nam học sinh ở trường THPT Trần Cao Vân Kết quả của sự khác biệt này thể hiện rằng việc nam học sinh mà mất tập trung do buồn phiền về vấn đề nào đó khi lưu thông trên đường thì thấp hơn so với nữ học sinh trong 59% trường hợp Thêm nữa, về tính cách tìm kiếm cảm giác được đo lường bằng câu hỏi CG7 thì báo cáo nữ học sinh cao hơn đáng kể so với nam học sinh thông qua hệ số (d = -0.32, p < 0.05) Kết quả này cho thấy nữ học sinh thể hiện rằng họ luôn sẵn sàng thử bất cứ hành vi nào mà bản thân cho là mới mẻ khi lưu thông trên đường cao hơn khi so với nam học sinh trong 59% trường hợp Đối với nhận thức rủi ro: Nam học sinh thì được báo cáo là có nhận thức rủi ro thấp hơn (trong câu NHT2) đáng kể so với nữ học sinh (d = -0.37, p < 0.05) Cụ thể việc lo lắng về chấn thương nếu chẳng may gặp tai nạn trong tương lai ở nam học sinh thì thấp hơn so với nữ học sinh trong 60.3% trường hợp Đối với các hành vi vi phạm: Khía cạnh về việc thực hiện hành vi quá tốc độ thì có một câu hỏi (TĐ1) cho thấy nam học sinh làm hành vi này cao hơn so với nữ học sinh (d = -0.37, p < 0.05) Kết quả này chỉ ra nam học sinh thì thực hiện hành vi vượt quá tốc độ cho phép trên những đoạn đường có giới hạn tốc độ cao hơn so với nữ học sinh trong 57.6% trường hợp Đối với hành vi thiếu quan sát, nam học sinh thường thiếu quan sát hơn nữ học sinh thông qua hệ số của hai câu hỏi QS1 và QS3 (d = -0.20 và d = -0.21, p < 0.05) Kết quả cho thấy việc nam học sinh tạo ra tình huống nguy hiểm do thiếu quan sát thì cao hơn so với nữ học sinh trong 55.6% trường hợp, và việc không nhận thấy sự hiện diện của người đi bộ đang chờ tại vạch dừng khi đèn đỏ thì xảy ra ở nam học sinh nhiều hơn so với nữ học sinh trong 55.9% trường hợp Về hành vi không nhường đường, nam học sinh cũng cho thấy là cao hơn nữ học sinh (d = -0.28, p < 0.05) trong câu hỏi NĐ2 Kết quả này có ý nghĩa là so với nữ học sinh thì nam học sinh thường thực hiện hành vi không nhường đường cho các xe ưu tiên cao hơn trong 57.8% trường hợp
Kết quả phân tích sự khác biệt cho thấy trong 67 câu hỏi, có 60 câu hỏi thể hiện không có sự khác biệt giữa các nhóm loại phương tiện với nhau Bảng 4-4 và 4-5 chứa nội dung các câu hỏi báo cáo có sự khác biệt giữa các loại phương tiện
Bảng 4-4 Các câu hỏi có sự khác biệt yếu tố giữa các loại phương tiện (a)
Xe gắn máy dưới 50cc
Xe gắn máy 50cc trở lên
CM2 Làm bất cứ điều gì bạn muốn và nó quan trọng hơn đúng hoặc sai 2.60 2.52 2.07 2.15 3.86*
CG8 Tìm kiếm nguy hiểm 2.57 2.65 2.38 1.91 5.91*
NHT1 Khả năng quý vị liên quan tai nạn giao thông trong tương lai 3.85 3.52 4.15 4.53 4.73*
NHT2 Lo lắng chấn thương nếu chẳng may liên quan tai nạn giao thông 4.81 4.65 5.35 5.26 2.97*
Thái độ đối việc vượt quá tốc độ
CN2 Lái xe nhanh là ổn nếu điều kiện giao thông cho phép bạn làm điều đó 2.90 3.74 3.04 2.87 2.69*
Hành vi vi phạm làn đường
LĐ2 Bạn có bao giờ cố tình điều khiển phương tiện vào làn đường ngược chiều 3.67 4.13 4.09 3.81 3.06*
Hành vi vi phạm vượt
V2 Bạn có bao giờ vượt xe khác đang di chuyển chậm ở làn bên trong 3.33 3.87 3.43 3.06 3.02*
Bảng 4-5 Các câu hỏi có sự khác biệt yếu tố giữa các loại phương tiện (b)
CM2 Làm bất cứ điều gì bạn muốn và nó quan trọng hơn đúng hoặc sai
CG8 Tìm kiếm nguy hiểm -0.05
NHT1 Khả năng quý vị liên quan tai nạn giao thông trong tương lai
-0.24 (56.7*) NHT2 Lo lắng chấn thương nếu chẳng may liên quan tai nạn giao thông
Thái độ đối việc vượt quá tốc độ
CN2 Lái xe nhanh là ổn nếu điều kiện giao thông cho phép bạn làm điều đó
Hành vi vi phạm làn đường
LĐ2 Bạn có bao giờ cố tình điều khiển phương tiện vào làn đường ngược chiều
Hành vi vi phạm vượt
V2 Bạn có bao giờ vượt xe khác đang di chuyển chậm ở làn bên trong
Người đi xe đạp có xu hướng vi phạm luật giao thông và bỏ qua các hành vi đúng/sai nhiều hơn người đi xe máy dưới 50cc (61,1%) và người đi xe máy từ 50cc trở lên (59,5%); hay tìm kiếm cảm giác nguy hiểm khi lái xe hơn người đi xe máy từ 50cc trở lên (63,8%); nhưng có nhận thức rủi ro thấp hơn về khả năng gặp tai nạn trong tương lai và lo lắng về chấn thương liên quan đến tai nạn so với người đi xe máy từ 50cc trở lên (61,4% và 57,3%) Tương tự, người đi xe máy dưới 50cc cũng có nhận thức rủi ro cao hơn người đi xe đạp về khả năng lo lắng bị chấn thương khi xảy ra tai nạn (59%) Về hành vi vi phạm làn đường, người đi xe đạp vi phạm thường xuyên hơn người đi xe máy dưới 50cc (59,5%).
< 0.05), và người đi xe máy dưới 50cc cũng ít thực hiện vi phạm làn đường hơn so với người đi xe máy trên 50cc (d = 0.23, p < 0.05) Kết quả chỉ ra người đi xe đạp thực hiện hành vi đi vào làn đường ngược chiều thì nhiều hơn so với người điều khiển xe gắn máy dưới 50cc trong 59.8% trường hợp, và người điều khiển xe gắn máy dưới 50cc thì thực hiện đi vào làn đường ngược chiều ít hơn so với người lái xe gắn máy trên 50cc trong 56.5% trường hợp Đối với khía cạnh vi vi phạm vượt thì câu hỏi V2 cho thấy người lái xe gắn máy trên 50cc cao hơn người lái xe dưới 50cc (d = 0.27, p < 0.05) Kết quả thể hiện người lái xe trên 50cc thì thường thực hiện hành vi vượt xe khác khi xe đó đang di chuyển ở làn trong nếu so với người lái xe dưới 50cc trong 57.6% trường hợp
4.4.3 Đố i v ớ i tai n ạn trong 3 năm
Thông qua kết quả phân tích cho thấy trong 67 câu hỏi, tới 58 câu hỏi báo cáo về không có sự khác biệt giữa người có và không gặp tai nạn trong 3 năm Bảng 4-6 gồm 9 câu hỏi chỉ ra sự khác biệt giữa người có gặp tai nạn và không gặp tai nạn
Bảng 4-6 Các câu hỏi có sự khác biệt yếu tố đối với tai nạn trong 3 năm
Câu hỏi Có Không P-value 1-2
VT5 Dùng ngôn từ tốt với mọi người 4.05 4.31 5.24* -0.26(57.3*)
NHT1 Khả năng quý vị liên quan tai nạn giao thông trong tương lai 4.43 4.07 4.21* 0.23(56.5*)
Kiểm soát hành vi cảm nhận
KS2 Khi tăng tốc tôi tự tin vào khả năng của chính mình (kỹ năng) 3.29 2.99 4.17* 0.23(56.5*)
Hành vi quá tốc độ giới hạn
TĐ2 Bạn có bao giờ vượt xe phía trước ngay khi nó giữ tốc độ phù hợp 2.68 3.07 7.94* -0.31(58.7*)
Hành vi vi phạm làn đường
LĐ4 Bạn có bao giờ đi xe trên vỉa hè trong khu vực xây dựng để tránh một chặng đường dài
Hành vi vi phạm vượt
V3 Bạn có bao giờ vượt xe phía trước và giảm tốc độ đột ngột khi bạn đi vào khu vực có tốc độ thấp hơn
Hành vi thiếu quan sát
QS1 Bạn có bao giờ tạo ra tình huống nguy hiểm vì bạn không chú ý quan sát 3.31 3.6 4.41* -0.23(56.5*)
QS5 Thiếu tập trung quan sát hoặc đánh giá sai về tốc độ của phương tiện khác trên đường chính khi bạn rẽ trái
Đối với đặc điểm tính cách, người không gặp tai nạn biểu hiện lòng vị tha cao hơn (d = -0.26), trong khi người gặp tai nạn thì nóng tính hơn (d = 0.22) Về nhận thức rủi ro, người từng gặp tai nạn có nhận thức cao hơn (d = 0.23) Người không gặp tai nạn có kiểm soát hành vi cảm nhận tốt hơn (d = 0.23) Về hành vi vi phạm, người không gặp tai nạn thực hiện ít vi phạm hơn ở tất cả các câu hỏi: vượt xe phía trước ít hơn (d = -0.31), đi trên vỉa hè ít hơn (d = -0.22), vượt xe phía trước rồi dừng đột ngột ít hơn (d = -0.24), thiếu quan sát ít hơn (d = -0.24).
< 0.05) và (d = -0.23, p < 0.05) Kết quả chỉ ra những người gặp tai nạn thường tạo ra các tình huống nguy hiểm do thiếu quan sát cao hơn trong 56.5% trường hợp và họ cũng thường thiếu tập trung hoặc đánh giá tốc độ của phương tiện khác khi rẽ trái hơn so với những người không gặp tai nạn trước đó trong 56.2% trường hợp.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA - Mô hình đo lường (Measurement model) 41
Các chỉ số độ tin cậy CR của thang đo và phương sai trung bình được trích AVE (dùng để đo lường sự hội tụ của các câu hỏi dùng để thể hiện nhân tố tiềm ẩn) được thể hiện trong bảng 4-7 Các chỉ số độ phù hợp của mô hình đo lường cho thấy Chi- square/df=1.577, GFI=0.806, CFI=0.889, RMSEA=0.037 Có thể thấy hầu hết các chỉ số đều phù hợp với những tiêu chuẩn được đề ra trong chương 3 đối với CFA và do đó dữ liệu phù hợp để phân tích Mặc dù theo Multivariate Data Analysis (Hair, 2009) AVE phải lớn hơn 0.5 mới đảm bảo về tính hội tụ Tuy nhiên theo Lam [80] thì việc đảm bảo hệ số AVE trên 0.5 là quá khắt khe và vì vậy có thể sử dụng CR để kết luận tính hội tụ của cấu trúc là phù hợp
Bảng 4-7 Độ tin cậy CR của thang đo và phương sai trung bình được trích AVE của CFA bậc một kết hợp bậc hai
Tính cách và nhân tố tiềm ẩn CR AVE
Xác suất và mức độ lo lắng 0.536 0.367
Thái độ đối với an toàn giao thông
Tuân thủ luật lệ, trạng thái vui vẻ, vượt quá tốc độ 0.645 0.378
Tác động từ người thân, bạn bè, người quan trọng 0.832 0.560
Kiểm soát hành vi cảm nhận
Kinh nghiệm và kỹ năng lái xe 0.809 0.523 Ý định hành vi
Sử dụng bia rượu, vi phạm quy tắc, vượt quá tốc độ 0.788 0.483
Hành vi lái xe tiềm ẩn nguy cơ tai nạn
Hành vi vi phạm làn đường, hành vi vi phạm tốc độ, hành vi lái xe mạo hiểm 0.822 0.606
Mô hình SEM tổng thể (N = 409)
Kiểm soát hành vi cảm nhận Thái độ Ý định Nhận thức rủi ro
Hành vi Tuân thủ luật lệ giao thông
Vi phạm tốc độ Lái xe mạo hiểm Vi phạm làn đường 65*
Lo lắng Cảm giác Nóng tính Vị tha Chuẩn mực
Chi-square = 3372.761, df = 2106, Chi-square/df=1.602; GFI=.800; CFI=.882; RMSEA=.038; * p 0.05) cho thấy những tác động này là không có ý nghĩa Trong đó, đường dẫn màu xanh thể hiện tác động trực tiếp từ biến ngoại sinh lên biến nội sinh, còn các đường dẫn màu đỏ thể hiện sự tác động gián tiếp thông qua các biến trung gian Đối với đặc điểm tính cách: Như mô hình SEM thể hiện thì hành vi vi phạm giao thông bị tác động trực tiếp tiêu cực bởi những người có tính cách tìm kiếm cảm giác ( β = -0.17 p < 0.05) Việc này thể hiện những người có tính cách tìm kiếm cảm giác thì thường thực hiện các hành vi vi phạm như các vi phạm về quá tốc độ giới hạn, làn đường, chuyển hướng, vượt, không nhường đường và thiếu quan sát Người có lòng vị tha cũng được cho thấy là có tác động tích cực trực tiếp với hệ số tải khá đáng kể đến chuẩn chủ quan ( β = 0.25, p < 0.05), mang ý nghĩa những người có lòng vị tha sẽ có xu hướng dễ bị ảnh hưởng bởi những lời khuyên của người thân và bạn bè hơn, tuy nhiên chuẩn chủ quan từ kết quả lại không cho thấy tác động có ý nghĩa đến ý định Đối với nhân tố tiềm ẩn: Thuyết hành vi hoạch định được cho thấy là phù hợp trong mô hình SEM này Hai nhân tố thái độ, và kiểm soát hành vi cảm nhận thì có tác động có ý nghĩa đến ý định Và ý định thì tác động trực tiếp trong việc thực hiện các hành vi vi phạm Trong đó thái độ có tác động tích cực lớn nhất đến ý định ( β 0.71, p < 0.05) cho thấy ý định của một người về việc thực hiện các hành vi vi phạm hay không thì phụ thuộc vào việc họ cảm thấy rằng hành vi đó là thuận lợi hay không thuận lợi cho mình, thể hiện các học sinh cấp ba có xu hướng thực hiện các hành vi vi phạm dựa trên việc những hành vi này sẽ đem đến những lợi ích nhất định cho họ Kiểm soát hành vi cảm nhận thì có tác động đáng kể tiêu cực đến ý định ( β = -0.11, p < 0.05), thể hiện sự khó khăn hay dễ dàng của đối tượng trong việc thực hiện hành vi, hệ số tải âm hàm ý rằng những học sinh cấp ba cảm thấy rằng bản thân có kinh nghiệm, khả năng điều khiển phương tiện trong những tình huống rủi ro, thì có ý định thực hiện những hành vi vi phạm nhiều hơn những học sinh nghĩ mình không đủ kinh nghiệm khi điều khiển phương tiện Và nhân tố cuối cùng là ý định thì có tác động trực tiếp tích cực đến hành vi ( β = 0.44, p < 0.05) với một hệ số tải khá lớn, hàm ý một người có ý định thực hiện những hành vi vi phạm này thì khả năng cao sẽ thực hiện hành vi đó trong thực tế Đối với nhận thức rủi ro: Nghiên cứu này có một sự mở rộng đối với thuyết hành vi hoạch định là việc bổ sung thêm các đặc điểm tính cách cũng như nhận thức rủi ro để xem chúng có tác động gián tiếp thông qua các nhân tố của thuyết TPB mà ảnh hưởng đến hành vi hay không Tuy nhiên qua hình 4-1, có thể thấy mặc dù hai đặc điểm tính cách là thiếu chuẩn mực ( β = -0.27, p < 0.05) có tác động trực tiếp tiêu cực và nóng tính ( β = 0.34, p < 0.05) có tác động trực tiếp tích cực đến nhận thức rủi ro, hàm ý những người thiếu chuẩn mực thì thường không nhận thức được rủi ro do hành vi vi phạm của mình gây ra, còn những người nóng tính thì cho thấy họ nhận thức rõ điều này Tuy nhiên nhân tố nhận thức rủi ro thì lại cho thấy không có bất kỳ tác động có ý nghĩa nào đến các nhân tố còn lại, thể hiện mặc dù những đối tượng có thể nhận thức được rủi ro của bản thân, nhưng họ vẫn sẽ thực hiện hành vi vi phạm trong thực tế
Mô hình cấu trúc tuyến tính kết hợp nhân tố bậc một và bậc hai đã giải thích 20% biến nhận thức rủi ro, 4% biến thái độ, 6% biến chuẩn chủ quan, 2% biến kiểm soát hành vi cảm nhận, 52% biến ý định thực hiện hành vi vi phạm và 24% biến hành vi vi phạm.
Kiểm định đa nhóm đối với yếu tố giới tính (Nam, Nữ)
Kiểm định bất biến đa nhóm là phương pháp kiểm định về tính tương đương giữa các nhóm, với các tham số được đưa vào theo thứ tự hợp lý và tăng dần mức độ ràng buộc Việc thực hiện kiểm định này nhằm đảm bảo tính tương đương giữa các biến tiềm ẩn giữa các nhóm, giúp cho kết quả của các phân tích sau đó là đáng tin cậy Nếu mô hình đo lường giữa các nhóm không tương đương, thì điểm số trung bình của nhóm này không thể được so sánh với điểm số trung bình của nhóm khác trong các phân tích tiếp theo.
Ngoài ra, việc kiểm định đa nhóm chỉ thực hiện ở trong nhóm giới tính mà không thực hiện cho cả hai nhóm còn lại là loại phương tiện và tai nạn trong 3 năm là do số lượng mẫu trong nhóm giới tính khá đồng đều và không chênh lệch quá lớn như hai nhóm còn lại Bởi vì nếu chênh lệch giữa các nhóm quá lớn thì trong quá trình thực hiện các ràng buộc tăng dần trong CFA thì phần mềm AMOS sẽ không thực hiện phân tích được dẫn đến báo lỗi
4.7.1 K ế t qu ả ki ểm đị nh tính b ấ t bi ến trong đố i v ớ i y ế u t ố gi ớ i tính
Bảng 4-8 Kiểm định tính bất biến trong mô hình CFA nhân tố bậc một kết hợp bậc hai đối với giới tính
STT Các loại ràng buộc CFI
I Ràng buộc về cấu trúc 0.823 0.035
II.1 Ràng buộc hệ số tải của nhân tố bậc 1 0.823 0.035 0.822 0.035 0.001 0 Bất biến
II.2 Ràng buộc hệ số tải của nhân tố bậc 2 0.823 0.035 0.822 0.035 0.001 0 Bất biến III.1
Ràng buộc hệ số tải của nhân tố bậc 2 + hệ số chặn của nhân tố bậc 1
Ràng buộc hệ số tải của nhân tố bậc 2 + hệ số chặn của nhân tố bậc 2
Ràng buộc hệ số tải của nhân tố bậc 2 + hệ số chặn của nhân tố bậc 2 + phương sai và hiệp phương sai
Bảng 4-8 trình bày trình tự các bước ràng buộc được thực hiện trong nghiên cứu này đối với mô hình CFA bậc một kết hợp bậc hai Đầu tiên là loại ràng buộc thấp nhất là ràng buộc cấu trúc thang đo cho đúng với từng nhân tố mà thang đo đại diện và mô hình lúc này được xem là mô hình cơ sở làm căn cứ để xem xét sự bất biến hay khả biến của mô hình khi tiến hành những ràng buộc còn lại, với CFI=0.823 và RMSEA = 0.035
Ràng buộc hệ số tải của nhân tố bậc một có kết quả CFI=0.001 0.01 và
RMSEA= cho thấy sự sai khác là không đáng kể Vì vậy, kết quả này mang ý nghĩa là mô hình bất biến khi ràng buộc hệ số tải cho các nhân tố bậc một Ràng buộc hệ số tải của nhân tố bậc hai có kết quả lúc này CFI=0.001 0.01 và
RMSEA= tức không có sai khác đáng kể Vì vậy kết quả thể hiện mô hình bất biến khi tiến hành ràng buộc các hệ số tải, hàm ý rằng không có sự khác nhau khi đánh giá các câu hỏi giữa nam và nữ
Khi bất biến về hệ số tải được đảm bảo thì ràng buộc thứ hai, tức ràng buộc về hệ số chặn sẽ được thực hiện Kết quả khi ràng buộc hệ số chặn với các nhân tố bậc một
CFI= và RMSEA=0.035 0.08 và với các nhân tố bậc hai là
CFI= và RMSEA=0.035 0.08 Ngoài ra tại bước ràng buộc cuối cùng là ràng buộc về hiệp phương sai giữa các nhóm, thì CFI =0.0080.01,
RMSEA= Các kết qua này thể hiện mô hình bất biến về hệ số chặn, tức là điểm số trung bình ở câu hỏi thì tương tự nhau ở cả hai giới
Ngoài ra còn một bước ràng buộc là ràng buộc về phương sai sai số Tuy nhiên, ràng buộc này hiếm khi được thỏa mãn trong thực tế do sự khác biệt có thể xảy ra do lỗi trong quá trình thực hiện nghiên cứu mà không phải do bản chất giữa các nhóm, vì vậy sẽ không tiến hành ở nghiên cứu này
Từ các kết quả trên ta có thể thấy được mô hình đo lường khi ràng buộc bất biến giữa các nhóm thì không có sự khác nhau và điều này chứng minh rằng các chỉ báo trong bảng câu hỏi là cùng một cấu trúc nhân tố, mối quan hệ giữa chúng là tương đương qua các nhóm Do đó, bước tiếp theo ta sẽ tiến hành ràng buộc trong mô hình cấu trúc SEM
4.7.2 K ế t qu ả ki ểm đị nh tính b ấ t bi ế n trong mô hình SEM nhân t ố b ậ c m ộ t k ế t h ợ p b ậ c hai đố i v ớ i y ế u t ố gi ớ i tính
Mô hình khả biến theo sách Mô Hình Cấu Trúc Tuyến Tính: Lý Thuyết và Ứng Dụng của Trương Đình Thái là mô hình SEM sau khi thực hiện chỉ định dữ liệu cho hai nhóm, lý do được gọi là mô hình khả biến vì các hệ số hồi quy sẽ tự do biến thiên giữa các nhóm (Nam và Nữ) Mô hình bất biến là mô hình mà các đường dẫn giữa các nhân tố được ràng buộc tương đương nhau giữa các nhóm Việc thực hiện bước kiểm định sự khác biệt giữa hai mô hình nhằm đánh giá xem có liệu sự khác biệt giữa hai mô hình, nếu thực sự có sự khác biệt thì điều này có ý nghĩa các đường dẫn trong mô hình SEM sẽ có tác động khác nhau giữa các nhóm Ngược lại nếu không có sự khác biệt, điều này mang ý nghĩa các nhóm không có sự khác biệt nhau trong mô hình SEM
Bảng 4-9 Kiểm định tính bất biến trong mô hình SEM nhân tố bậc một kết hợp bậc hai đối với giới tính
STT Các loại ràng buộc Chi-square df
Vậy P>0.05 (tra bảng phân phối chi-square)
Bảng 4-9 dùng để so sánh xem khi mô hình SEM đa nhóm không ràng buộc tức khả biến, và mô hình SEM đa nhóm ràng buộc tức bất biến có sự chênh lệch đáng kể không Kết quả cho thấy cả hai mô hình chênh lệch Chi square− ".963 và
df = , và thông qua kiểm tra bảng tra phân phối Chi-square cho bậc tự do 16 thì Chi-square alpha ( p < 0.05) = 26.3, thể hiện chênh lệch giữa hai mô hình SEM bất biến và khả biến là không có ý nghĩa thống kê Do đó, có thể kết luận mô hình cấu trúc SEM đa nhóm là bất biến ở cả nam và nữ, thể hiện tác động của các đặc trưng tâm lý, đặc điểm tính cách, nhận thức rủi ro và các hành vi rủi ro trên đường là giống nhau ở cả hai nhóm trong yếu tố giới tính Và vì vậy mô hình SEM trong phân tích đa nhóm sẽ sử dụng mô hình SEM bất biến để phân tích
Kiểm soát hành vi cảm nhận
Thái độ Ý định Nhận thức rủi ro
Lo lắng Cảm giác Nóng tính Vị tha Chuẩn mực
Chi-square = 6401.774, df = 4228, Chi-square/df=1.514; CFI=.815; RM SEA=.036; * p