CHƢƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
4.3.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo các biến độc lập
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo lần lượt là: yếu tố “Thái độ” là 0.850; yếu tố “Sự bất tiện” là 0.781; yếu tố “Kiến thức” là 0.738; yếu tố “Các quy định của nhà nước” là 0.827; yếu tố “Công tác tuyên truyền” là 0.809. Hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3 nên đủ điều kiện để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Riêng đối với yếu tố “Chuẩn chủ quan” khi kiểm tra lần 1 có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.772 nhưng có biến CM4 có hệ số tương quan biến tổng là 0.282 < 0.3 nên loại biến này. Tiến hành kiểm định lại lần 2, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha là 0.809 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3 nên đủ điều kiện để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo các biến độc lập Biến Biến Giá trị trung bình nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha khi loại biến Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Thái độ” = 0.850
TD1 17.65 10.810 .668 .818 TD2 17.64 11.176 .648 .822 TD3 17.58 11.735 .555 .839 TD4 17.62 11.156 .585 .836 TD5 17.66 10.962 .654 .821 TD6 17.50 11.997 .749 .814
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Chuẩn chủ quan” = 0.809
CM1 10.75 5.208 .662 .744
CM2 10.62 5.428 .557 .793
CM3 10.72 5.094 .620 .764
CM5 10.74 5.092 .669 .740
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Sự bất tiện” = 0.781
BT1 12.81 6.264 .567 .736
BT2 12.81 6.525 .513 .754
BT3 12.91 6.452 .513 .754
BT4 12.87 6.057 .574 .734
BT5 12.88 6.262 .612 .722
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Kiến thức” = 0.738
KT1 10.70 5.676 .535 .675
KT2 10.71 5.516 .524 .681
KT3 10.69 5.541 .544 .669
KT4 10.71 5.641 .513 .687
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.3.2 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc
Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Ý định phân loại” là 0.806. Hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3 nên đủ điều kiện để phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Bảng 4.5: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo biến phụ thuộc
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo các biến độc lập
“Sau khi thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha của 6 biến độc lập: Thái độ; Chuẩn chủ quan; Sự bất tiện; Kiến thức; Các quy định của nhà nước và Công tác tuyên truyền. Ban đầu thang đo của 6 thành phần này có 27 biến quan sát. Sau khi kiểm định độ tin cậy bằng
QD1 10.45 5.185 .620 .799
QD2 10.35 5.784 .751 .758
QD3 10.43 5.055 .641 .790
QD4 10.39 5.202 .648 .785
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Công tác tuyên truyền” = 0.809
TT1 6.91 3.279 .630 .765 TT2 7.00 3.218 .668 .728 TT3 6.95 2.934 .676 .719 Biến Giá trị trung bình nếu loại biến Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến Hệ số tƣơng quan biến tổng Cronbach’s Alpha khi loại biến Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Ý định phân loại” = 0.806
YD1 10.08 3.262 .641 .747
YD2 10.11 3.315 .582 .775
YD3 10.09 3.201 .647 .744
Cronbach’s Alpha thì cịn 26 biến đủ điều kiện (loại biến CM4). Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát này theo các thành phần.”
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ 1 cho thấy các biến TD6 và QD2 cùng tải lên 2 nhân tố nên sẽ xem xét loại hai biến này và tiến hành phân tích lại EFA lần 2. Kết quả cho thấy hệ số 0. 5 < KMO = 0.904 <1 thỏa mãn điều kiện, nên phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu thực tế. Kiểm định Bartlett’s Test có hệ số Sig = 0.000 < 0.05, thể hiện rằng các biến quan sát có tương quan tuyến tính với yếu tố đại diện.
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định KMO và kiểm định Bartlett
Kiểm định Kaiser - Meyer - Oklin (KMO) .904
Kiểm định Bartlett
Hệ số chi bình phương 2052.359
Độ tự do 276
Sig. 0.000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
“- Phương sai trích lũy tiến bằng 61.878 thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 61.878% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa ở mức khá.”
“- Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 6 bằng 1.049 > 1, thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 6, hay kết quả phân tích cho thấy có yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.”
“- Hệ số tải yếu tố của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0.5 cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được mối ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này thể hiện.”
Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thang đo biến độc lập Biến Nhân tố Biến Nhân tố 1 2 3 4 5 6 TD2 .756 TD1 .707 TD5 .663 TD4 .637 TD3 .622 BT4 .721 BT5 .700 BT2 .641 BT1 .635 BT3 .564 CM3 .785 CM5 .742 CM1 .731 CM2 .695 KT1 .738 KT3 .675 KT2 .615 KT4 .571 TT2 .768 TT3 .757 TT1 .736 QD4 .807 QD1 .735 QD3 .707 Phƣơng sai trích lũy tiến (%) 34.001 40.881 47.073 52.414 57.510 61.878 Hệ số Eigenvalue 8.160 1.651 1.486 1.282 1.223 1.049
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo Ý định phân loại
Thang đo “Ý định phân loại” gồm 4 biến quan sát. Sau khi đạt độ tin cậy bằng kiểm tra Cronbach’s Alpha, thang đo “Ý định phân loại” vẫn còn 4 biến quan sát. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Kết quả cho thấy hệ số 0. 5 < KMO = 0.798 <1 thỏa mãn điều kiện, nên phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu thực tế. Kiểm định Bartlett’s Test có hệ số Sig = 0.0000 < 0.05, thể hiện rằng các biến quan sát có quan hệ với yếu tố đại diện.
Bảng 4.8: Kết quả kiểm định KMO và kiểm định Bartlett
Kiểm định Kaiser - Meyer - Oklin (KMO) .798
Kiểm định Bartlett
Hệ số chi bình phương 267.159
Độ tự do 6
Sig. .000
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
“- Phương sai trích lũy tiến bằng 63.236 thể hiện rằng sự biến thiên của các yếu tố được phân tích có thể giải thích được 63.236% sự biến thiên của dữ liệu khảo sát ban đầu, đây là mức ý nghĩa khá.”
“- Hệ số Eigenvalues của yếu tố thứ 1 bằng 2.529 > 1 thể hiện sự hội tụ của phép phân tích dừng ở yếu tố thứ 1, hay kết quả phân tích cho thấy có 01 yếu tố được trích ra từ dữ liệu khảo sát.”
Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo Ý định phân loại
Biến Hệ số tải Biến Hệ số tải
YD3 .816 YD4 .790
YD1 .811 YD2 .764
Phương sai trích = 63.236% Hệ số Eigenvalues = 2.529
“- Hệ số tải của mỗi biến quan sát thể hiện các yếu tố đều lớn hơn 0.6, cho thấy rằng các biến quan sát đều thể hiện được sự ảnh hưởng với các yếu tố mà các biến này biểu diễn.”
4.5 Phân tích hồi quy
Sau khi thực hiện việc xác định độ tin cậy và kiểm định các thang đo, nghiên cứu đã xác định 6 yếu tố tác động đến Ý định phân loại của người dân. Phân tích hồi quy được thực hiện giữa biến phụ thuộc Ý định phân loại và các biến độc lập như: (1) Thái độ (TT), (2) Chuẩn chủ quan (CM), (3) Sự bất tiện (BT), (4) Kiến thức (KT), (5) Các quy định của nhà nước (QD); và (6) Công tác tuyên truyền. Phân tích hồi quy nhằm xác định sự tương quan tuyến tính và mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến ý định phân loại chất thải rắn của người dân.
4.5.1 Kiểm định tƣơng quan
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, tác giả thực hiện phân tích tương quan tuyến tính giữa biến phụ thộc với từng biến độc lập để xem xét mối quan hệ giữa các biến với nhau thông qua ma trận tương quan với giá trị kiểm định là hệ số tương quan Pearson. Kết quả phân tích tương quan thể hiện trong Bảng 4.10
Bảng 4.10: Kết quả kiểm định tƣơng quan
Ý định phân loại (YD)
Thái độ (TD) Hệ số Pearson .602**
Sig. (2-tailed) .000
Chuẩn chủ quan (CM) Hệ số Pearson .562
** Sig. (2-tailed) .000 Sự bất tiện (BT) Hệ số Pearson -.647 ** Sig. (2-tailed) .000 Kiến thức (KT) Hệ số Pearson .708 ** Sig. (2-tailed) .000 Các quy định của nhà nước (QD) Hệ số Pearson .524** Sig. (2-tailed) .000 Công tác tuyên truyền (TT) Hệ số Pearson .632** Sig. (2-tailed) .000
Theo kết quả, tất cả các yếu tố đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa Sig = 0.000 (< 0.05), các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, trong đó hệ số tương quan giữa Kiến thức với Ý định phân loại là cao nhất với giá trị 0.708; hệ số tương quan giữa Các quy định của nhà nước với Ý định phân loại đạt giá trị thấp nhất với giá trị 0.524. Một điểm cần lưu ý là hệ số tương quan giữa Sự bất tiện với Ý định phân loại là mang giá trị âm
4.5.2 Phân tích hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố trong mơ hình với biến phụ thuộc là Ý định phân loại của người dân. Các mức độ ảnh hưởng này được xác định thơng qua hệ số hồi quy. Mơ hình hồi quy như sau:
YD =β1TD + β2CM + β3BT + β4KT + β5QD + β6TT + α
Qua kết quả phân tích hồi quy ở Bảng 4.11 thì:
- Mơ hình có hệ số R2 hiệu chỉnh là 0.689 cho thấy mức độ phù hợp của mơ hình khá cao, các yếu tố đưa vào mơ hình giải thích được 68.9% sự thay đổi của biến phụ thuộc.
- Hệ số Durbin - Waston bằng 2.131 phù hợp với tiêu chuẩn nằm trong khoảng từ 1 đến 3.
Bảng 4.11: Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch R R2 R2 hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn Hệ số Durbin- Waston .835 .698 .689 .32505 2.131 Bảng 4.12: Phân tích ANOVA Mơ hình Tổng bình phƣơng df Bình phƣơng trung bình F Mức ý nghĩa Sig. 1 Regression 52.173 6 8.695 82.297 .000 Residual 22.611 214 .106 Total 74.784 220
Kiểm định giá trị F được sử dụng để đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Kết quả phân tích ANOVA cho giá trị mức ý nghĩa rằng có ít nhất một biến độc lập trong mô hình có tác động đến biến phụ thuộc. Mơ hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Kết quả hồi quy tại Bảng 4.13 cho thấy 6 biến độc lập có mức ý nghĩa Sig. nhỏ hơn 0.05. Như vậy, các biến độc lập tương quan có ý nghĩa thống kê với biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5%. Độ phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.13: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình
Hệ số hồi quy chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Hệ số Tolerance Hệ số V.I.F Giá trị B Sai số chuẩn Beta Hằng số 1.438 .309 4.657 .000 BT -.168 .049 -.177 -3.460 .001 .542 1.845 KT .266 .038 .345 7.022 .000 .586 1.706 QD .084 .033 .115 2.530 .012 .684 1.463 CM .103 .037 .130 2.812 .005 .660 1.514 TD .101 .042 .120 2.416 .017 .570 1.753 TT .142 .033 .211 4.368 .000 .604 1.655
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
Theo kết quả ở Bảng 4.13 thì ta có phương trình thể hiện mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Ý định phân loại chất thải rắn của người dân như sau:
YD = 0.345 KT + 0.115 QD + 0.130 CM + 0.120 TD + 0.211 TT – 0.177 BT
Viết lại như sau:
Ý định phân loại chất thải rắn = 0.345 * Kiến thức +0.115* Các quy định của nhà nước + 0.130 * Chuẩn chủ quan + 0.120 * Thái độ + 0.211 Công tác tuyên truyền - 0.177 * Sự bất tiện
4.5.3 Dị tìm các vi phạm giả định cần thiết
- Kiểm định phân phối chuẩn của phần dƣ
“Biểu đồ Histrogram trong Hình 4.1 cho thấy đường cong phân phối chuẩn có dạng hình chng, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn.Mơ hình hồi quy có kết quả độ lệch chuẩn =0.986 xấp xỉ gần bằng 1 và phân phối chuẩn của phần dư (mean) = 0 rất nhỏ gần bằng 0. Vì vậy, xác định phần dư có phân phối chuẩn được chấp nhận”
Hình 4.1: Biểu đồ Histogram
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
- Phƣơng sai của phần dƣ khơng đổi
“Phương sai của phần dư được thể hiện trên đồ thị Hình 4.2 của phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc kết quả đã được chuẩn hóa. Theo quan sát trên biểu đồ, thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 (tức quanh giá trị trung bình của phần dư) trong 1 phạm vi khơng đổi. Điều này có nghĩa là phương sai của phần dư là khơng đổi.”
Hình 4.2: Biểu đồ P-P lot
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
“- Phần dư chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị Hình 4.3, khơng tạo thành hình dạng nhất định nào. Như vậy, giá trị dự đoán và phần dư độc lập nhau và phương sai phần dư không đổi. Mơ hình hồi quy là phù hợp”
Hình 4.3: Biểu đồ Scatter
Nguồn: Kết quả phân tích SPSS
4.5.4 Thảo luận kết quả nghiên cứu
Từ phương trình hồi quy trên cho thấy yếu tố “Kiến thức” (KT) có ảnh hưởng lớn nhất đến Ý định phân loại chất thải rắn của người dân (β = 0.345), tiếp theo là yếu tố “Công tác tuyên truyền” (TT) (β = 0.211), yếu tố “Chuẩn
chủ quan” (CM) (β = 0.130), yếu tố “Thái độ” (TD) (β = 0.120) , yếu tố “Các quy định của nhà nước” (QD) (β = 0.115). Các nhân tố trên đều tác động cùng chiều đến Ý định phân loại chất thải rắn của người dân (YD). Đối với yếu tố “Sự bất tiện” (BT) thì tác động ngược chiều với Ý định phân loại chất thải rắn của người dân (β = -0.177).
Bảng 4.14: Đánh giá của ngƣời dân về các yếu tố ảnh hƣởng Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Thứ tự tác động Thái độ 1.00 5.00 3.52 4 Chuẩn chủ quan 1.00 5.00 3.57 3 Sự bất tiện 1.00 5.00 3.21 6 Kiến thức 1.00 5.00 3.57 1 Các quy định của nhà nước 1.00 5.00 3.47 5 Công tác tuyên truyền 1.00 5.00 3.46 2 Nguồn: Tác giả tổng hợp
- Đối với yếu tố Thái độ
Thái độ được xem là một trong những nhân tố quyết định chính trong việc lý giải hành vi của con người (Ajzen, 1991). Theo lý thuyết về hành vi dự định, thái độ không quyết định hành vi trực tiếp; đúng hơn, nó tác động đến ý định hành vi, ảnh hưởng đến hành vi của con người. Thái độ của người dân đối với ý định phân loại chất thải rắn bao gồm nhận thức về việc phân loại chất thải rắn, chính sách của nhà nước, lợi ích của việc phân loại chất thải. Kết quả nghiên cứu đã khẳng định lại cơ sở lý thuyết, khái niệm này là yếu tố tác động mạnh thứ tư đến ý định phân loại chất thải rắn sinh hoạt với hệ số β = 0.120 . Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Tonglet và cộng sự (2004); Ayob và cộng sự (2017).
Qua kết quả khảo sát cho thấy các giá trị trung bình của thang đo Thái độ ở mức 3.52. Điều này cho thấy người dân hiểu được ý nghĩa, trách nhiệm của bản thân của việc phân loại chất thải rắn.
- Đối với yếu tố Chuẩn chủ quan
Chuẩn chủ quan thể hiện là các niềm tin của một người về liệu có ai đó có ý nghĩa (với anh ta hoặc cô ta) nghĩ rằng anh ta hoặc cô ta nên hay không nên thực hiện một hành vi nào đó. Thái độ ủng hộ của những người ảnh hưởng càng mạnh sẽ có nhiều khả năng tác động đến việc ủng hộ tham gia. Như đã trình bày, chuẩn chủ quan được nhiều tác giả xem là nền tảng nghiên