Đầu tiên là xác định vấn đề nghiên cứu từ đó đưa ra được mục tiêu của bài nghiên
cứu từ những mục tiêu đó thì ta xác định nên cơ sở lý thuyết của đề bài nhằm tìm ra được
mơ hình nghiên cứu đề xuất và thiết lập thang đo; tiếp theo, thực hiện nghiên cứu sơ bộ, thông qua kết quả của nghiên cứu sơ bộ để điều chỉnh và hồn thiện thang đo chính thức.
Từ thang đo chính thức này ta tiến hành thu thập thơng tin, mã hóa dữ liệu của nghiên cứu định lượng, những dữ liệu này sẽ được đưa vào kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha loại bỏ các biến có hệ số nhỏ hơn 0,7 hoặc hệ số tương quan biến- tổng nhỏ hơn 0,3; thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA loại bỏ thang đo có hệ số KMO nhỏ hơn 0,5 hoặc lớn hơn 1, loại bỏ thang đo có hệ số Eignvalues nhỏ hơn 1 và phần trăm mức giải thích nhỏ hơn 50% và cưới cùng, thực hiện phân tích hồi quy, phân tích tương quan đưa ra mơ hình để xác định có các yếu tố nào tác động đến hành vi tiêu dùng sản phẩm
ĩ 2 3 4 5
Tổng thể nghiên cứu của bài là những bạn sinh viên đang theo học chương trình chất lượng cao tại Trường Đại học Ngân hàng TPHCM có hiểu biết, đã từng mua hay sử
dụng những sản phẩm xanh.
3.3.2. Xác định kích thước mẫu
Theo lý thuyết, việc xác định kích thước mẫu được căn cứ vào nhiều yếu tố như: mục tiêu, thời gian, chi phí,... và quan trọng là phải đảm bảo được độ lớn của mẫu. Do đó, kích thước mẫu bao nhiêu đảm bảo là đủ hay lớn thì việc xác định rõ ràng nó khơng phải là điều dễ dàng. Thông qua kinh nghiệm của họ cho thấy kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 biến quan sát (Hair, et al., 1998). Còn một số các quy tắc kinh nghiệm khác cho thấy việc xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố khám phá EFA là thơng thường thì số quan sát ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Dựa theo những lý thuyết, quy tắc kinh nghiệm từ các nhà nghiên cứu trong quá khứ. Cỡ mẫu phù hợp cho bài nghiên cứu với mơ hình 30 biến quan sát
n = m*5 = 30*5=150 (quan sát). (3.1) Trong đó, n-cỡ mẫu, m-số biến quan sát.
3.4. Thiết lập và mô tả thang đo
Thang đo ở đây được hiểu một cách đơn giản nhất đó là những câu hỏi thành phần
của từng biến định lượng giúp phản ánh biến đó một cách chính xác.
Thang đo sử dụng trong trong hầu hết các nghiên cứu là thang đo Likert 5 hoặc 7 mức độ. Đây được xem là thang đo được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu kinh tế xã hội. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ: 1- Rất không
đồng ý; 2-Không đồng ý; 3- Phân vân; 4- Đồng ý; 5- Rất đồng ý. Các câu hỏi đưa ra qua
(CQ)
Sự tin tưởng (TT) □ □ □ □ □
Sư quan tâm (QT) □ □ □ □ □
Thái độ (TĐ) □ □ □ □ □
Chất lượng (CL) □ □ □ □ □
Hành vi (HV) □ □ □ □ □
Nhân tố Ký hiệu Diễn giải biến Nguồn
Nhận thức về hành vi bảo vệ môi
trường
NTĩ
Tôi tiêu dùng sản phâm xanh có tác động
tích cực đến đối với mơi trường
(Ajzen, 2002); (Zhao, et al.,
20ĩ3) NT2
Tơi có thê mua các sản phâm xanh nếu tối muốn
NT3
Tơi có thời gian đê tìm hiêu, cân nhăc mua các sản phâm xanh hay sản phâm thông thường
NT4
Một số sản phâm xanh vê lâu dài mang tới sự tiết kiệm, có ý nghĩa đối với gai đình và xã hội
Nguồn: Tác giả
Chuẩn chủ
quan (Ajzen, 2002)
CQ2 việc sử dụng sản phẩm xanh của bạn
CQ3
Đồng nghiệp tại cơ quan có ảnh hưởng đến việc tiêu dùng sản phẩm xanh của bạn
CQ4
Những người quen khác (thầy cơ, hàng xom._) có ảnh hưởng đến việc sử dụng sản phẩm xanh của bạn
CQ5 Nhà nước, Chính phủ khuyến khích bạntiêu dùng sản phẩm xanh
CQ6
Các phương tiện thông tin đại chúng (báo
đài. TV. internet....) đưa nhiều thông tin về tiêu dùng xanh nên thúc đẩy bạn sử dụng sản phẩm xanh Sự tin tưởng của người dùng vào sản phẩm xanh
TT1 Tôi tin tưởng rằng việc sử dụng các sản phẩm xanh sẽ giúp cải thiện môi trường
(Berg, et al., 2005); (Mansvelt & Robbins, 2011); TT2 Tôi tin trưởng rằng chất lượng của sản
phẩm xanh được cải thiện đáng kể
TT3
Tôi tin tưởng việc sử dụng sản phẩm xanh là tốt cho sức khỏe bản thân và cộng đồng
TT4
Tôi tin tưởng rằng sự đa dạng của sản phẩm xanh giúp tơi có nhiều sự lựa chọn
Sự quan tâm đến vấn
đề môi trường
trường hiện nay
(Zhao, et al., 2013); QT2
Tôi quan tâm đến thành phần cấu tạo nên
sản phẩm xanh khi đưa ra quyết định mua
QT3 Tôi cho rằng bản thân là người có trách nhiệm với mơi trường
QT4
Tơi thường quan tâm đến các cách đê cải
thiện môi trường thông qua việc tiêu dùng sản phẩm
Thái độ đối với mơi
trường
TDl Tơi thích các ý tưởng về tiêu dùng xanh
(Chan, 2001); (Iravania, et al., 2012); (Cheung & To, 2019); TĐ2 Tơi cảm thấy hài lịng khi tiêu dùng cácsản phẩm xanh
TD3 Tôi ủng hộ các hành vi tiêu dùng sảnphẩm xanh
TĐ4 Tiêu dùng sản phẩm xanh là một lựachọn khôn ngoan
Chất lượng của sản phẩm xanh
CL1
Các sản phẩm xanh được đảm bảo vệ mặt
chất lượng tiêu chuẩn (độ bền, bảo vệ
môi trường,...) (Iravania, et al., 2012); CL2 Chất lượng sản phẩm xanh phù hợp vớigiá cả của chúng
CL3
Chất lượng sản phẩm xanh đáp ứng đủ các yêu cầu của tôi đặt ra về một sản phẩm
Hành vi tiêu dùng sản phẩm xanh HV1 thay vào đó là sử dụng sản phẩm xanh (Iravania, et al., 2012). HV2
Tơi ln cố gắng mua các sản phẩm có dán nhãn xanh
HV3
Tơi sẽ giới thiệu các sản phẩm xanh mà tôi sử dụng cho người thân và bạn bè
HV4
Tơi ln mua các thực phẩm có nguồn gốc rõ ràng/ an tồn
5 để thực hiện việc khảo sát, thu thập thông tin, xử lý số liệu và đưa ra những phân tích tiếp theo trong bài.
3.5. Phương pháp thu thập dữ liệu
Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp quan sát thực tế, cùng với phương pháp thu thập ý kiến từ chuyên gia và nhiều bài nghiên cứu khác để hình thành bảng câu hỏi phỏng vấn. Tác giả đã xây dựng lên được một bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ và đưa ra thực hiện khảo sát thử nghiệm và nhận được sự hướng dẫn, góp ý từ người hướng dẫn để đưa ra được bảng khảo sát hoàn chỉnh và thực hiện khảo sát trực tuyến và chính thức thu được hơn 200 câu trả lời hợp lệ từ sinh viên đang học chương trình chất lượng cao tại BUH. Đây được xem là nguồn dữ liệu sơ cấp của bài nghiên cứu.
3.6. Phương pháp phân tích dữ liệu
Toàn bộ dữ liệu thu về được xử lý qua việc sàng lọc loại bỏ những câu trả lời không hợp lệ và với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS 22.0 nhằm loại bỏ mẫu khơng hợp lệ, mã hóa bảng câu hỏi (phụ lục 2), tiến hành nhập thông tin mẫu hợp lệ, mã hóa dữ liệu
sai. Để đưa ra những tính tốn cần thiết cho q trình phân tích kết quả.
3.6.1. Phân tích thống kê mơ tả
Phân tích thống kê mơ tả được sử dụng để mơ tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu được thu thập từ những nghiên cứu thực nghiệm qua nhiều cách thức khác nhau
(vi.wikipedia.org, 2021). Thơng qua những phân tích thống kê mơ tả các nhân tố từ các bảng tần xuất, bảng kết hợp biến... .Ta có thể đưa ra được những đánh giá để so sánh các
nhóm nhân tố liên quan (là các biến định tính như giới tính. chi tiêu..) nhằm làm nổi bật những đặc trưng của nhóm đó và các nhân tố ảnh hưởng (là các biến độc lập của mơ hình nghiên cứu đề xuất như nhận thức. thái độ, chuẩn chủ quan..) đến hành vi tiêu dùng xanh của một bộ phận sinh viên BUH
3.6.2. Phân tích độ tin cậy Cronbach ’s Alpha
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha là phương pháp nhằm kiểm tra độ tin cậy của nhân tố. Phương pháp kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các
biến quan sát trong cùng nhân tố hoặc có thể hiểu rằng sự tương quan này là mức độ mà biến quan sát đó góp phần giải thích được khái niệm của nhân tố đó. Để kiểm tra được điều này ta cần xem xét đến hai chỉ số: (1) hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể ≥ 0,7 sẽ đảm
bảo được tính nhất qn của nhân tố đó (Cortini, 1993) và (2) hệ số tương quan biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation) ≥ 0.3 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally, 1978) của biến quan sát đó đối với nhân tố đó. Một lưu ý khi xem xét kết quả của hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể từ 0,95 trở lên thì thang đo đó có vấn đề về trùng lặp hay nhiều biến quan sát trong thang đo khơng có sự khác biệt với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2013).
3.6.3. Phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis)
không, làm nền tảng để rút gọn hay giảm bớt biến quan sát tải lên biến độc lập. Phân tích
nhân tố khám phá sẽ giải quyết được mục tiêu này khi thang đo đó đã qua được phép kiểm định Cronbach’s Alpha.
Theo lý thuyết, mơ hình nghiên cứu được cho là đúng khi thỏa mãn năm điều kiện
như sau: (1) 0,5 ≤ hệ số KMO ≤ 1 vượt qua kiểm định Barlett ở mức ý nghĩa Sig.< 0,05 (Hair, et al., 2006) (cho phép tối đa 5% sai số, tin cậy ở mức 95%) để xác định phân tích
nhân tố có phù hợp hay khơng; (2) hệ số Eigenvalues ≥1 để xác định mơ hình EFA cho
ra đúng bao nhiêu nhân tố như giả định so với mơ hình nghiên cứu ban đầu; (3) hệ số tải
nhân tố (Factor loadings) hay phần trăm giải thích nhân tố ≥ 0,5 (tức 50%) (Hair, et al., 1998); (4) hệ số hội tụ về nhóm của mỗi biến quan sát thuộc nhóm đó lớn hơn hoặc bằng
0,5 (tức 50%) để đảm bảo sự hợp lệ của các nhân tố và (5) giá trị phân biệt giữa biến quan sát có giá trị cao nhất và biến có giá trị bất kỳ thuộc cùng một nhóm phải ≥0,3 để
đảm bảo biến quan sát đó có ý nghĩa.
3.6.4. Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy là phương pháp thống kê nghiên cứu mối liên hệ của một biến (biến phụ thuộc) với một hay nhiều biến khác (biến độc lập). Mục đích của phân tích hồi
quy là ước lượng giá trị của biến phụ thuộc trên cơ sở giá trị của các biến độc lập đã cho.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
Y = β0 + βι X1 + β2 X2 +... + βiXi + ε (3.2)
mơ hình này chỉ mang tính chất gợi ý, tham khảo; R2 = 0,5-0,7 đây được xem là mơ hình
“khá” và mơ hình này có dùng để thực hiện các dự báo trong tương lai về vấn đề đang được nghiên cứu; R2 ≥0,7 đây là mơ hình “mạnh” và có thể dựa vào những kết quả hồi quy từ mơ hình đưa ra những biện pháp để cải thiện vấn đề.
3.6.5. Phân tích phương sai (ANOVA)
Phân tích phương sai (ANOVA - Analysis of Variance) hay cịn gọi là kiểm định ANOVA là một kỹ thuật được sử dụng để so sánh các bộ dữ liệu của nghiên cứu. Nói một cách dễ hiểu, kiểm định ANOVA có chức năng đánh giá sự khác biệt tiềm năng trong một biến phụ thuộc mức quy mô với một biến độc lập (có từ 2 biến quan sát trở lên). Kỹ thuật kiểm định ANOVA này được phát triển bởi Ronald Fisher năm 1918.
Trên thực tế, có nhiều hơn 2 loại phân tích phương sai, tuy nhiên ta chỉ tìm hiểu 2 loại thơng dụng nhất là phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA) và phân tích phương sai hai yếu tố (Two-way ANOVA). Điểm khác nhau giữa 2 loại này là: đối với One-way ANOVA chỉ xem xét giá trị trung bình một yếu tố hoặc một biến phụ thuộc
có khác biệt với một biến độc lập; two-way ANOVA là một phần mở rộng của phân tích phương sai một biến, xem xét sự khác biệt của một biến phụ thuộc với hai biến độc lập. Trong bài này, ta sử dụng loại phân tích phương sai một yếu tố (One-way ANOVA)
Kết quả kiểm định gồm hai phần:
Phần 1: Kiểm định Levene: dùng kiểm định phương sai bằng nhau hay không giữa các nhóm. Giả sử giả thuyết:
HO: Khơng có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị/ phương sai tổng thể đồng nhất
H1: Có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm giá trị/ phương sai tổng thể khơng đồng nhất
Chỉ tiêu Số lượng (người) Tần suất (%) 1. Giới tính Nam 63 30,7 ’Nữ 142 69,3 Khác 0 0 2. Sinh viên Năm 1 18 8,8 Năm 2 52 25,4 Năm 3 56 273
Phần 2: Kiểm định ANOVA. Giả sử giả thuyết H0: Khơng có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị. Hi: Có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị.
Kết quả kiểm định: nếu Sig ≤0,05: bác bỏ H0; ngược lại, nếu Sig >0,05: chấp nhận
H0 ÷ đủ điền kiện khẳng định khơng có sự khác biệt trung bình một cách có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm giá trị. Nếu bác bỏ H0 thì ta phải làm tiếp phân tích sâu (thủ tục Post-Hoc) với phép kiểm định LSD để xác định trung bình của nhóm nào khác với nhóm
nào, tức là tìm xem sự khác biệt xảy ra ở đâu, và xác định hướng cũng như độ lớn của sự khác biệt (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Ket luận chương 3
Chương 3 tác giả đã tập trung trình bày phương pháp nghiên cứu để kiểm định mơ hình và các giả thiết nghiên cứu đã đặt ra. Quá trình nghiên cứu gồm hai giai đoạn: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng với bảng câu hỏi đã soạn, tác giả thực hiện thu thập thông tin qua điều tra phỏng vấn trực tuyến những sinh viên đang theo học
chương trình chất lượng cao tại BUH đã biết hoặc đã từng mua sản phẩm xanh. Cần thực
hiện thận trọng các bước khảo sát để thu thập thông tin và chuyển đổi dữ liệu, tính tốn
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Chương 4 là được xem là chương quan trọng nhất của bài nghiên cứu, thông qua những phương pháp nghiên cứu, phương pháp phân tích được trình bày ở chương 3, tác giả sẽ trình bày kết quả nghiên cứu gồm: (1) Thống kê mơ tả định tính, (2) Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, (3) Phân tích khám phá nhân tố EFA, (4) Phân tích hồi quy, (5) Kiểm định ANOVA, (6) Thảo luận và kết luận chương 4.
Trong việc thu thập thông tin, thu được 220 câu trả lời, sau khi kiểm tra xử lý sơ bộ cho kết quả: 205 bảng hợp lệ và 15 bảng khơng hợp lệ vì thiếu thơng tin. Dữ liệu sau khi được nhập vào phần mềm SPSS 22.0 sẽ tiến hành làm sạch và phát hiện, xử lý các giá trị khuyết (missing). Kết quả, khơng phát hiện sai sót nào, khơng có giá trị khuyết, các biến có đầy đủ thơng tin hợp lệ. Như vậy, tồn bộ dữ liệu gồm 205 mẫu sau khi được
kiểm tra tính hợp lệ sẽ đưa vào phân tích phục vụ cho q trình nghiên cứu.
4. Chi tiêu Dưới 3 triệu 60 293 Từ 3-5 triệu 98 478 Từ 5-7 triệu 30 146 Trên 7 triệu 17 83 Tổng 205 ĩõõ
Nhận thức (NT) NT1 0,625 0,699 NT2 0,625 0,700 NT3 0,497 0,765 NT4 0,579 0,724
Thang đo chuẩn chủ quan (CQ): hế số Cronbach’s Alpha = 0,871
Nguồn: Tính tốn từ dữ liệu điều tra.
Trong tổng số 205 quan sát, kết quả thu về được cho thấy:
về giới tính: kết quả bảng 4.1 cho thấy, nhóm giới tính nam xuất hiện 63 lần
chiếm 30,7%. Trong khi đó, nhóm giới tính nữ xuất hiện 142 lần và chiếm 69,3% và khơng xuất hiện giới tính khác. Như vậy, nghiên cứu này nghiêng về quan điểm của nữ giới và điều này là hợp lý vì nữ giới chiếm tỷ trọng lớn trên tổng số sinh viên đang theo học tại Trường Đại học Ngân hàng TPHCM. Cho nên, tỷ trọng nữ giới trong báo cáo chiếm tỷ trọng cao hơn.
về sinh viên: kết quả bảng 4.1 cho thấy, nhóm sinh viên năm nhất xuất hiện 18
lần và chiếm 8,8%, nhóm sinh viên năm hai xuất hiện 52 lần chiếm 25,4%, đối với