.3 Đặc điểm nghề nghiệp của tổng mẫu khảo sát

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) phân tích hành vi của người dân trong hoạt động phân loại chất thải rắn sinh hoạt tại nguồn (Trang 47)

Nghề nghiệp

Số lƣợng Tần suất

Giá trị

Cán bộ công nhân viên 27 13.9

Công nhân 22 11.3 Học Sinh 16 8.2 Hưu trí 2 1.0 Lái xe 5 2.6 Nhân Viên 1 .5 Nội trợ 11 5.7 Nông dân 3 1.5 Sinh viên 70 36.1 Thất nghiệp 1 .5 Tư nhân 36 18.6 Tổng cộng 194 100.0

Hình 4.3 Phân bố tỷ trọng nghề nghiệp của tổng mẫu khảo sát.

Tỷ trọng nghề của mẫu khảo sát cho thấy sự đa dạng trong phân bố nhóm nghề, nhưng nhìn chung ngồi nhóm Sinh viên ra, có thể thấy nhóm nghề Tư nhân (buôn bán kinh doanh tư nhân) chiếm tỷ trọng cao nhất tổng mẫu với 18,6% và tiếp theo là nhóm Cán bộ cơng nhân viên gần 14%, đây chính là 2 nhóm nghề cần được quan tâm nhất. Ngồi ra, ý thức về phân loại của nhóm Cơng nhân cũng rất đáng được lưu tâm với tỷ trọng hơn 11% tổng mẫu. Nhìn chung, hành vi phân loại cần được định hướng đến rộng rãi toàn bộ người dân nên tổng mẫu cũng cho thấy được chất lượng khảo sát bao phủ toàn bộ các lĩnh vực nghề nghiệp bao gồm quốc doanh, doanh nghiệp tư nhân và nhóm cơng nhân lao động.

Hình 4.4 Phân bố học vấn chun mơn của mẫu khảo sát Bảng 4.5 Phân bố về học vấn chuyên môn của tổng mẫu khảo sát

Học vấn chuyên môn

Số lượng Phần trăm

Giá trị

Cao đẳng nghề 24 12.4

Chưa qua đào tạo 4 2.1

Đại học 114 58.8 THCS 21 10.8 THPT 12 6.2 Tiểu học 1 .5 Trên Đại học 11 5.7 Trung cấp 1 .5 Trung cấp nghề 6 3.1 Tổng cộng 194 100.0

Với mẫu nghiên cứu này, số người hoàn tất bậc đại học (gần 60%) và cao đẳng (gần 12%) chiếm đa số (72%) và tỷ trọng nhỏ các cá nhân được khảo sát có trình độ trên đại học (gần 6%). Điều này cho thấy trong mẫu khảo sát có trình độ văn hóa cao giúp chúng ta thu thập thông tin nhiều hơn, đáng tin cậy và tốt hơn trong quá trình khảo sát khi nghiên cứu các nhân tố tác động đến hành vi phân loại chất thải sinh hoạt tại nguồn và những chính sách hoạt động cần thiết của chính quyền địa phương.

Bảng 4.6 Phân bố về số nhân khẩu gia đình của tổng mẫu khảo sát

Số nhân khẩu Gia đình

Số lượng Phần trăm Giá trị 2.00 11 5.7 3.00 17 8.8 4.00 27 13.9 5.00 43 22.2 6.00 17 8.8 7.00 18 9.3 8.00 13 6.7 9.00 8 4.1 10.00 1 .5 12.00 1 .5 Tổng cộng 156 80.4

Số nhân khẩu trong gia đình cũng là một nhân tố được lưu tâm với giả thuyết cho rằng càng đơng người thì càng phức tạp và khó hơn trong việc phân loại rác? Các hộ có số nhân khẩu từ 2 đến 12 người nhưng phân bố chính ở mức 2 – 9 người và cao nhất ở mức 4 – 5 người (tỷ trọng 35% tổng mẫu).

Tóm lại, với các biến về đặc điểm cá nhân được thu thập trong mẫu khảo sát bao gồm: Giới tính, độ tuổi khảo sát, nghề nghiệp, trình độ học vấn chuyên môn và nhân khẩu. Tất cả góp phần giúp kết quả phân tích của chúng ta có những đánh giá khách quan hơn. Như vậy xét về thông tin từ đặc điểm cá nhân đại diện trả lời phiếu khảo sát, kết quả cho thấy dữ liệu điều tra của đề tài là đủ độ tin cậy cho các phân tích tiếp theo.

4.2.2. Các nhân tố trong mơ hình nghiên cứu

Để triển khai nghiên cứu hành vi phân loại chất thải rắn tại nguồn của các hộ gia đình đề tài sử dụng thuyết hành vi dự định (Ajzen, 1991) được phát triển từ Thuyết hành động hợp lý (TRA, Ajzen & Fishbein, 1977), giả định rằng một hành vi có thể được dự báo hoặc giải thích bởi ý định hành vi để thực hiện hành vi đó. Theo Ajzen sự ra đời của thuyết hành vi dự đi ̣nh TPB xuất phát từ giới ha ̣n của hành vi mà con người có ít sự kiểm sốt dù đ ộng cơ của đối tượng là rất cao từ thái độ và tiêu chuẩn chủ quan nhưng trong m ột số trường hợp ho ̣ vẫn không thực hiện hành vi vì có các tác động của điều kiện bên ngoài lên ý đi ̣nh hành vi.

Theo mô hình TPB , động cơ hay ý đi ̣nh là nhân tố thúc đẩy cơ bản của hành vi c ủa cá nhân. Động cơ hay ý đi ̣nh bi ̣ dẫn dắt bởi ba nhân tố cơ bản là “Thái độ” (Attitudes), “Áp lực xã hội” (Social pressure) và “Kiểm soát hành vi nhận thứ c” (Perceived Behavioral Control):

“Thái độ” là cảm nhận tích cực hay tiêu cực về việc thực hiện một hành vi và có thể được quyết định bởi sự dự báo về kết quả của những hành động của họ.

“Áp lực xã hội” là nhận thức của một người rằng hầu hết những người xung quanh cho rằng họ nên hoặc không nên thực hiện hành động đó.

Kiểm soát hành vi nhận thƣ́c” phản ánh việc dễ dàng hay khó khăn của cá nhân khi thực hiện hành vi, điều này phụ thuộc vào sự sẵn có của các nguồn lực, việc thực hi ện hành vi đó có bi ̣ kiểm soát hay ha ̣n chế hay không và các cơ hội để thực hiện hành vi.

Ajzen (1991) cho rằng Kiểm soát hành vi nhận thức tác động trực tiếp đến ý định hành vi của cá nhân, và nếu cá nhân chắc chắn vào khả năng kiểm soát hành vi của mình thì Khả năng kiểm sốt hành vi cịn dự báo cả hành vi.

Theo bảng hỏi đã khảo sát, các nhóm nhân tố chính của đề tài được nghiên cứu có giả thuyết tác động đến yếu tố hành vi (HV) là:

 Thái độ (TĐ) với các biến ký hiệu từ TĐ1 đến TĐ4

 Áp lực xã hội (AL) với các biến ký hiệu từ AL1 đến AL3  Kiểm soát hành vi (KS) với các biến ký hiệu từ KS1 đến KS6  Nhận thức (NT) với các biến ký hiệu từ NT1 đến NT13

4.2.3. Kết quả đánh giá thang đo trƣớc phân tích EFA

Kiểm định thang đo để đánh giá các giả thuyết ban đầu thông qua hai bước là kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation); và kiểm định giá trị của thang đo thơng qua phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal consistency) thông qua hệ số Cronbach’s Alpha (α) và hệ số tương quan biến tổng (Item total correlation). Tiêu chuẩn đánh giá thang đo theo Nunnally & Burnstein (1994) và Hồng Trọng (2005); Nguyễn Đình Thọ (2011) như sau:

Mức ý nghĩa của hệ số Cronbach’s Alpha: 0,6 ≤ α ≤ 0,95: chấp nhận được và α từ 0,7 đến 0,9 là tốt. Nếu α > 0,95: có hiện tượng trùng lắp trong các mục hỏi nên không chấp nhận được.

Hệ số tương quan biến - tổng phải lớn hơn 0,3. Đây là hệ số tương quan của 1 biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao, sự tương quan của biến với các biến khác trong nhóm càng

bị loại khỏi thang đo. Tuy nhiên, khi loại biến sẽ bị mất thông tin nên cần chú ý đến nội dung của thang đo trước khi loại biến.

Như vậy, kết quả sau khi chạy cho thấy như sau:

Bảng 4.7 Đánh giá Cronbach's Alpha của các biến NT

Độ tin cậy

Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

0.010 0.654 13

Item Statistics

Giá trị trung bình Sai số chuẩn N

NT1 2.1526 1.06551 190 NT2 5.2421 23.92082 190 NT3 3.4421 0.86331 190 NT4 3.5842 0.78394 190 NT5 2.2053 1.06158 190 NT6 3.9579 0.69641 190 NT7 4.0158 0.59519 190 NT8 3.9737 0.57675 190 NT9 3.9000 0.78038 190 NT10 3.9211 0.75528 190 NT11 4.1263 0.65453 190 NT12 3.9842 0.76619 190 NT13 4.1789 0.62537 190

Thang đo NT: Nhận thức có hệ số Cronbach’s alpha là 0,654 lớn hơn 0,5 là phù hợp để giải thích trong thang đo. Vì vậy, các biến đo lường thành phần Nhận thức đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.8 Đánh giá Cronbach's Alpha của các biến TĐ

Độ tin cậy Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items 0.658 0.660 4 Item Statistics

Giá trị trung bình Sai số chuẩn N

TĐ1 4.0158 0.70880 190

TĐ2 4.0737 0.72363 190

TĐ3 3.8053 0.79614 190

Thang đo TĐ : Thái độ có hệ số Cronbach’s alpha là 0,660 lớn hơn 0,5 là phù hợp để giải thích trong thang đo. Vì vậy, các biến đo lường thành phần Thái độ đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.9 Đánh giá Cronbach's Alpha của các biến AL

Độ tin cậy

Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

0.520 0.517 3

Item Statistics

Giá trị trung bình Sai số chuẩn N

AL1 3.7368 .83204 190

AL2 3.9526 .75793 190

AL3 3.8263 .71739 190

Thang đo AL : Áp lực xã hội có hệ số Cronbach’s alpha là 0,517 lớn hơn 0,5 là phù hợp để giải thích trong thang đo. Vì vậy, các biến đo lường thành phần áp lực xã hội đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Bảng 4.10 Đánh giá Cronbach's Alpha của các biến KS

Reliability Statistics Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items 0.384 0.520 6 Item Statistics

Giá trị trung bình Sai số chuẩn N

KS1 3.5625 0.86603 192 KS2 3.4635 0.86146 192 KS3 2.7135 1.10980 192 KS4 3.5625 0.95788 192 KS5 3.5313 0.97027 192 KS6 3.8333 0.82711 192

Thang đo KS : Nhận thức có hệ số Cronbach’s alpha là 0,520 lớn hơn 0,5 là phù hợp để giải thích trong thang đo. Vì vậy, các biến đo lường thành phần Kiểm soát hành vi đều được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo.

Như vậy, kết quả đánh giá thang đo bằng phương pháp Cronbach’s alpha cho các thang đo trước khi phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các thành phần nhân tố cho thấy tất cả 4 nhân tố đều đủ điều kiện để thực hiện phân tích EFA.

4.2.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA

Trước khi kiểm định lý thuyết khoa học thì cần phải đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo. Phương pháp Cronbach Alpha dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Cịn phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.

Phương pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là khơng có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tương quan giữa các biến với nhau (interrelationships). EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).

Các tác giả Mayers, L.S., Gamst, G., Guarino A.J. (2000) đề cập rằng: Trong phân tích nhân tố, phương pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức được sử dụng phổ biến nhất.

Theo Hair & cộng sự (1998), Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:

 Factor loading > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu.  Factor loading > 0.4 được xem là quan trọng.

 Factor loading > 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn .

Như vậy, điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu là Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5

Phân tích EFA phải thỏa mãn các điều kiện như sau:

1. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. 0.5 ≤ KMO ≤ 1

2.Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến khơng có tương quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

3.Hệ số Eigenvalue >1 (Gerbing và Anderson, 1998). Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số eigenvalue - đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.

4. Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn nhất của từng biến quan sát ≥ 0,5 (được xem là có ý nghĩa thực tiễn, Hair & ctg, 1998).

Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1

Kết quả phân tích cho như sau:

Bảng 4.11 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.728 Bartlett's Test of Sphericity

Approx. Chi-Square 1379.313

df 325

Sig. 0.000

Hệ số KMO = 0,728 > 0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Kết quả kiểm định Bartlett’s là 1379,313 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, (bác bỏ giả thuyết Ho các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể), như vậy, giả thuyết về mơ hình nhân tố là khơng phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.

Bảng 4.12 Kết quả phân tích nhân tố khám phá độc lập lần 1

Rotated Component Matrixa

Component 1 2 3 4 5 6 7 8 TĐ2 .796 TĐ1 .755 AL2 .744 AL1 .631 KS4 .730 KS5 .667 NT13 .644 .317 KS6 .572 .433 NT12 .537 .320 NT10 .843 NT9 .828 NT8 .599 NT7 .833 NT6 .826 TĐ3 .430 .456 NT5 .765 KS3 .731 AL3 .316 .382 .401 NT3 .583 TĐ4 .370 .532 .320 NT4 .304 .528 .381 NT1 .452 -.499 .344 NT11 .362 -.387 .352 KS2 .838 KS1 .637 .349 NT2 .839

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 11 iterations.

Ghi chú: Phương pháp trích: Phân tích nhân tố xác định.

Phương pháp xoay: Xoay Varimax vng góc với chuẩn hóa của Kaiser Kết quả cho thấy có 10 biến: cùng đo lường 1 lúc từ 2 nhân tố trở lên và khác biệt hệ số tải nhân tố của biến quan sát giữa các nhân tố không đảm bảo được điều kiện > 0,5 (theo điều kiện 4):

 KS6: đo lường cho 2 nhân tố (2,6)  NT12: đo lường cho 2 nhân tố (2,3)  TĐ3: đo lường cho 2 nhân tố (1,4)  AL3: đo lường cho 3 nhân tố (1,2,5)  TĐ4: đo lường cho 3 nhân tố (1,6,7)  NT4: đo lường cho 3 nhân tố (3,6,7)  NT1: đo lường cho 3 nhân tố (5,6,7)  NT11: đo lường cho 3 nhân tố (2,6,8)  KS1: đo lường cho 2 nhân tố (7,8)

Do đó, các biến sẽ lần lượt bị loại trong lần phần tích EFA tiếp theo.  Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2

Kết quả phân tích cho như sau:

Bảng 4.13 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. 0.662 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 715.467 df 120 Sig. 0.000

Hệ số KMO = 0,662 > 0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Kết quả kiểm định Bartlett’s là 715,467 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, (bác bỏ giả thuyết Ho các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể), như vậy, giả thuyết về mơ hình nhân tố là không phù hợp và sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn thích hợp.

Bảng 4.14 Kết quả phân tích nhân tố khám phá độc lập lần 2

Rotated Component Matrixa

Component 1 2 3 4 5 6 TĐ2 .814 TĐ1 .804 AL2 .765 AL1 .618 .315 KS5 .783 KS4 .769 NT3 .489 KS3 -.473 .366 .467 NT10 .874 NT9 .837 NT8 .564 .369 -.331 NT7 .853 NT6 .851 KS2 .336 .747 NT5 -.426 .617 NT2 .935

Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.

Kết quả lần 2 cho thấy có 4 biến: cùng đo lường 1 lúc từ 2 nhân tố trở lên và khác biệt hệ số tải nhân tố của biến quan sát giữa các nhân tố không đảm bảo được điều kiện > 0,5 (theo điều kiện 4):

 AL1: đo lường cho 2 nhân tố (1,3)  KS3: đo lường cho 3 nhân tố (2,4,5)  KS2: đo lường cho 2 nhân tố (2,5)  NT5: đo lường cho 2 nhân tố (2,5)

Do đó, các biến sẽ lần lượt bị loại trong lần phần tích EFA tiếp theo.  Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 3

Bảng 4.15 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 3

KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Adequacy. 0.628 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 531.391 df 66 Sig. 0.000

Hệ số KMO = 0,628 > 0,5 cho thấy phân tích nhân tố thích hợp với dữ

Một phần của tài liệu (LUẬN văn THẠC sĩ) phân tích hành vi của người dân trong hoạt động phân loại chất thải rắn sinh hoạt tại nguồn (Trang 47)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(79 trang)