STT Tên
biến Nội dung trước khi chỉnh sửa Nội dung sau khi chỉnh sửa
1 MN1
Tơi có trách nhiệm đạo đức với mơi trường để bảo tồn tài nguyên thiên nhiên.
Tơi có trách nhiệm với mơi trường để bảo tồn tài nguyên thiên nhiên.
2 MN2
Đó là nghĩa vụ đạo đức của tôi đối với môi trường để tiết kiệm tài ngun thiên nhiên vì chúng có hạn.
Tơi có nghĩa vụ tiết kiệm tài ngun thiên nhiên vì chúng có hạn.
3 MN3
Đó là nghĩa vụ đạo đức của tơi đối với môi trường để tôi giảm việc sử dụng điện.
Tơi có nghĩa vụ giảm việc sử dụng điện.
Nguồn: Tan và cộng sự (2017)
Thang đo Ý định mua thiết bị tiết kiệm năng lượng:
Bảng 3.14. Thang đo ý định mua thiết bị gia dụng tiết kiệm năng lượng chính thức.
STT Tên
biến Nội dung
Nguồn
1 PI1 Khả năng tôi sẽ mua các thiết bị tiết kiệm năng lượng là rất cao.
Tan và cộng sự (2017) 2 PI2 Tôi sẽ cân nhắc kỹ trước khi mua một sản
phẩm tiết kiệm năng lượng.
3 PI3 Tôi sẵn sàng mua các thiết bị tiết kiệm năng lượng.
Zhao và cộng sự (2019) 4 PI4 Tôi dự định mua các thiết bị tiết kiệm
năng lượng trong tương lai gần.
5 PI5 Tôi sẽ cố gắng mua các thiết bị tiết kiệm năng lượng trong tương lai gần.
Thang đo này dựa vào việc tổng hợp lý thuyết của Tan và cộng sự (2017), Zhao và cộng sự (2019). Thang đo Ý định mua thiết bị tiết kiệm năng lượng bao gồm năm biến quan sát, ký hiệu PI1, PI2. PI3, PI4 và PI5. Các ý kiến trong buổi thảo luận nhóm đều cho rằng biến “Tơi sẽ mua một sản phẩm tiết kiệm năng lượng theo cách hiệu quả hơn” cần cụ thể hơn và được thay đổi thành “Tôi sẽ cân nhắc kỹ trước khi mua một sản phẩm tiết kiệm năng lượng”, các biến còn lại giữ nguyên. Các biến quan sát này được đo lường bằng thang đo quãng, bảy điểm.
3.3. Phương pháp thu thập và xử lý thông tin.
3.3.1. Phương pháp chọn mẫu và kích thước mẫu trong nghiên cứu định lượng. lượng.
Theo Hair và cộng sự (1998), số lượng mẫu tối thiểu để phân tích nhân tố khám phá EFA là gấp 5 lần tổng số biến quan sát trong thang đo. Bảng câu hỏi có 36 biến quan sát nên cỡ mẫu tối thiểu cần có của luận văn này là 34*5 = 170 mẫu.
Tabachnick và Fidell cho rằng, để phân tích hồi quy bội thì cỡ mẫu ít nhất phải có được xác định bằng cơng thức: 50 + 8*m, trong đó m là số biến độc lập. Do đó, cỡ mẫu tối thiểu cần có trong nghiên cứu này là 50 + 8*6 = 98 mẫu.
Như vậy, kích thước mẫu tối thiểu của luận văn này là 170 mẫu. Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành khảo sát 250 mẫu để đảm bảo tính đại diện của mẫu.
Tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất theo phương pháp thuận tiện để tiến hành khảo sát trong nghiên cứu này. Phương pháp thuận tiện có ưu điểm là dễ thu thập dữ liệu, tiết kiệm thời gian và chi phí khảo sát. Vì giới hạn về thời gian và điều kiện thực hiện nên tác giả quyết định chọn phương pháp thuận tiện để thu thập dữ liệu.
3.3.2. Phương pháp thu thập thông tin.
Đối tượng khảo sát của nghiên cứu này là những người từ 18 tuổi trở lên, hiện đang sinh sống, học tập và làm việc tại TP. Hồ Chí Minh, họ có ý định hoặc đã từng mua thiết bị gia dụng tiết kiệm năng lượng.
Tác giả tiến hành thu thập thông tin bằng phương pháp sử dụng bảng câu hỏi thơng qua hai hình thức: phát bảng câu hỏi trực tiếp cho đối tượng khảo sát, thu lại ngay sau khi họ trả lời xong và khảo sát trực tuyến bằng cách gửi qua zalo, facebook, thư điện tử cho đối tượng khảo sát để họ trả lời trên bảng câu hỏi đã thiết kế sẵn.
Thời gian khảo sát: tháng 10 năm 2019.
Địa điểm khảo sát: các khu dân cư và siêu thị tại các quận nội thành của TP. Hồ Chí Minh.
3.3.3. Phương pháp xử lý dữ liệu. Hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha.
Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định độ tin cậy của thang đo và loại các biến rác trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA. Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), hệ số Cronbach’s alpha biến thiên trong khoảng [0,1] và hệ số càng cao có nghĩa độ tin cậy của thang đo càng lớn. Tuy nhiên, khi hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.95 thì khơng tốt, vì điều này chứng tỏ có nhiều biến trong thang đo không khác biệt nhau nhiều. Thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng từ 0.75 đến 0.95. Trong trường hợp, khái niệm có tính mới thì hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6 có thể chấp nhận được.
Để loại bỏ biến rác, biến không phù hợp, người ta sử dụng hệ số tương quan-biến tổng hiệu chỉnh. Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng các biến cịn lại của thang đo (khơng bao gồm biến đang xem xét). Biến đo lường đạt yêu cầu khi có hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh lớn hơn 0.3. Nếu hệ số Cronbach’s Alpha đạt và việc loại biến có hệ số tương quan biến-tổng hiệu chỉnh nhỏ hơn 0.3 làm vi phạm nội dung thì chúng ta khơng nên loại vì hệ số Cronbach’s Alpha đã đạt yêu cầu.
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau. Phương pháp này dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau để đánh giá hai giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Điều kiện để áp dụng EFA:
Hệ số KMO càng lớn càng tốt. theo Nguyễn Đình Thọ (2014), KMO phải lớn hơn 0.5 là một trong những điều kiện để sử dụng EFA.
Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định sự tương quan giữa các biến trong nhân tố. Nếu phép kiểm định Bartlett có sig < 5% thì các biến có quan hệ với nhau.
Chỉ số eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến trong xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Chỉ số Eigenvalue tổi thiểu bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Tổng phương sai trích đạt phải từ 50% trở lên.
Trọng số nhân tố cho thấy sự tương quan giữa các biến với yếu tố. Hệ số này từ 0.5 trở lên thì có ý nghĩa.
Phân tích tương quan và hồi quy.
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, cần phân tích tương quan trước khi tiến hành phân tích hồi quy.
Phân tích tương quan Pearson r dùng để đo lường mối quan hệ tương quan giữa các biến với nhau. Hệ số r luôn nằm trong khoảng từ -1 đến 1, nếu hệ số r > 0 thể hiện tương quan đồng biến, nếu r < 0 thể hiện tương quan nghịch biến và nếu r = 0 thì hai biến khơng có mối quan hệ tuyến tính. Giá trị |r| càng gần về phía 1 thì hai biến này có mối quan hệ tương quan tuyến tính càng chặt chẽ. Nếu |r| lớn hơn 0.6, có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, |r| nhỏ hơn 0.3 thì mối quan hệ lỏng lẻo.
Phân tích hồi quy được tiến hành sau khi kết luận được hai biến có mối quan hệ tuyến tính với nhau. Các tiêu chuẩn cần được xem xét gồm:
Kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi quy bằng hệ số R2 và R2 hiệu chỉnh. R2
điều chỉnh đo lường tỉ lệ phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng biến thiên của biến độc lập. Hệ số R2 nằm trong khoảng [0,1], R2 càng gần 1 thì mơ hình đã xây dựng càng phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy. Ngược lại, R2
càng gần 0 thì mơ hình đã xây dựng càng kém phù hợp với bộ dữ liệu dùng chạy hồi quy.
Hệ số R2 gần như khơng thay đổi khi có thêm biến độc lập mới vào mơ hình. Vì vậy, R2 điều chỉnh được dùng để so sánh các mơ hình với nhau thay cho R2. Hệ số R2 điều chỉnh cho biết phần trăm tổng biến thiên của biến phụ thuộc có thể được giải thích bởi tất cả các biến độc lập đã được điều chỉnh cho số biến sử dụng. R2 điều chỉnh giúp chúng ta điều chỉnh mức độ phù hợp của mơ hình bằng cách giảm thiểu việc đưa quá nhiều biến khơng cần thiết vào mơ hình. Hệ số R2 điều chỉnh thường nhỏ hơn giá trị của R2.
Độ lớn của phần dư (sai số) cần được chuẩn hóa, các phần dư chuẩn hóa có trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Tính độc lập của phần dư (các phần dư khơng có tương quan với nhau): đại lượng thống kê Durbin – Watson được dùng để kiểm định tương quan của các phần dư kề nhau (tương quan chuỗi bậc nhất). Đại lượng này gần bằng 2 thì các phần dư khơng có tương quan với nhau.
Hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập có quan hệ với nhau và được kiểm tra bằng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập lớn hơn 10 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy bội (Hair & ctg, 2006, dẫn theo Nguyễn Đình Thọ, 2014).
Phương trình hồi quy có dạng:
Trong đó:
Y: Ý định mua thiết bị gia dụng tiết kiệm năng lượng.
β 0: Hằng số hồi quy.
Βi: Trọng số hồi quy.
Xi: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thiết bị gia dụng tiết kiệm năng lượng của người tiêu dùng tại TP. Hồ Chí Minh.
Ε: sai số
Ngoài ra, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phép kiểm định T-test đối với nhóm giới tính và mơ hình ANOVA được sử dụng để so sánh các trung bình đám đơng của các nhóm cịn lại với dữ liệu khảo sát, qua đó kiểm định sự khác nhau về ý định mua hàng giữa các nhóm với nhau.
Tóm tắt chương 3.
Chương này đề cập đến quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo, phương pháp thu thập thông tin và phương pháp xử lý dữ liệu. Chương sau sẽ trình bày về kết quả nghiên cứu thu được.
Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU.
Tác giả gửi đi 250 bảng câu hỏi và thu về được 239 bảng. Trong đó có 103 bảng được thu thập qua internet, zalo và facebook; 136 bảng câu hỏi được thu thập thông qua khảo sát người tiêu dùng trực tiếp.
4.1. Thống kê mơ tả dữ liệu. Về giới tính. Về giới tính.
Trong 239 mẫu khảo sát thu được, có 139 người tiêu dùng là nữ tham gia khảo sát chiếm 58% và 100 người tiêu dùng là nam tương ứng với 42%. Tỉ lệ nam và nữ xấp xỉ ngang nhau nên đảm bảo tính đại diện của mẫu.