Chƣơng n y tr nh b y các quy tr nh nghiên cứu, phƣơng pháp thu th p dữ liệu v cỡ m u cũng nhƣ các phƣơng pháp, k thu t phân t ch ịnh lƣ ng v thang o ƣ c s d ng trong nghiên cứu.
3.1. Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này bao gồm hai giai oạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức.
Giai oạn nghiên cứu sơ bộ: ƣ c thực hiện b ng phƣơng pháp ịnh tính, thơng qua một bảng phỏng vấn sâu ƣ c tác giả thiết kế từ trƣớc với khoảng 20 i tƣ ng phỏng vấn là các hộ gia nh sinh s ng trên ịa bàn huyện Đất Đỏ. M c ch của nghiên cứu sơ bộ ể ánh giá tổng quát về tình hình quản lý rác thải, hành vi x lý rác thải cũng nhƣ ý ịnh sẵn sàng chi trả phí cho việc quản lý rác thải trên ịa bàn huyện Đất Đỏ của ngƣời dân v ề nghị một vài giải pháp giải quyết vấn nạn rác thải. Đồng thời, nắm bắt sơ bộ về thái ộ, quan iểm cũng nhƣ sự sẵn sàng tham gia quản lý và x lý rác thải của ngƣời dân trên ịa bàn huyện Đất Đỏ.
Giai oạn nghiên cứu chính thức: bao gồm hai bƣớc chính. Cả hai bƣớc ều s d ng phƣơng pháp ịnh lƣ ng.
Giai oạn nghiên cứu ịnh lƣ ng sơ bộ: ƣ c thực hiện thông qua bảng hỏi ã ƣ c thiết kế với s lƣ ng khoảng 40 hộ gia nh. M c ch của nghiên cứu sơ bộ này nh m ánh giá sơ bộ thang o cho các khái niệm nghiên cứu trƣớc khi tiến hành nghiên cứu chính thức. Thang o ƣ c ánh giá th ng qua hệ s tin c y Cronbach alpha và phân tích nhân t khám phá EFA nh m loại các biến rác làm nhiễu hoặc sai lệch thang o.
Giai oạn nghiên cứu ịnh lƣ ng chính thức: ã ƣ c thực hiện b ng phƣơng pháp ịnh lƣ ng b ng cách ƣa bảng hỏi trực tiếp ến các hộ gia nh tại Huyện Đất Đỏ. K ch thƣớc m u của nghiên cứu này là 266 hộ gia nh (22 biến ịnh lƣ ng). Nghiên cứu chính thức ƣ c thực hiện từ tháng 6 ến tháng 7 n m 2018. M c ch của nghiên cứu n y dùng ể kiểm ịnh m h nh o lƣờng cũng nhƣ các giả thuyết
trong mơ hình nghiên cứu ƣ c ề xuất từ cơ sở lý thuyết. Thang o ƣ c kiểm ịnh b ng hệ s tin c y Cronbach alpha và phân tích nhân t khám phá EFA, sau ó ƣ c kiểm ịnh lại một lần nữa thơng qua phân tích nhân t khẳng ịnh CFA ể xác ịnh các nhân t và kiểm ịnh thang o o lƣờng các nhân t , sau cùng là kiểm ịnh mức ộ phù h p của mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu thơng qua việc xây dựng mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM b ng phần mềm AMOSS 20.
3.2. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu, làm sạch và cỡ mẫu
Dữ liệu ƣ c thu th p b ng cách phát bảng câu hỏi khảo sát trực tiếp ến tay các hộ gia nh ở Đất Đỏ, trong bán kính 5 km từ Trung tâm huyện. M u ƣ c chọn theo phƣơng pháp thu n tiện. Trong s 300 bảng câu hỏi ƣ c phát ra có 280 bảng câu hỏi ƣ c hồi áp, trong ó có 14 phiếu trả lời không h p lệ ƣ c loại ra (chỉ chọn trả lời một lựa chọn, không nghiêm túc trong trả lời, trả lời quá trung l p, trả lời theo quy lu t,…). S phiếu trả lời h p lệ cu i cùng ƣ c s d ng cho q trình phân tích s liệu là 266 phiếu, thoả mãn yêu cầu t i thiểu của việc lấy m u (≥ 160 phiếu) ạt tỷ lệ hồi áp l 93,33% và s phiếu h p lệ ạt 95% trong tổng s phiếu ƣ c hồi áp.
Dữ liệu sau khi ƣ c l m sạch ƣ c khai báo biến v mã hoá ể nh p v o SPSS. Nghiên cứu s d ng thang o Likert 5 iểm. Đa s l các phát biểu thu n ƣ c mã hoá: 1: Ho n to n kh ng ồng ý; 2: Kh ng ồng ý; 3: B nh thƣờng; 4: Đồng ý; 5: Ho n to n ồng ý.
3.3. Thang đo sử dụng cho nghiên cứu
Thang o s d ng cho nghiên cứu bao gồm 22 biến quan sát ƣ c kế thừa từ nghiên cứu trƣớc ó của Wang v cộng sự (2018) ƣ c dịch v hiệu chỉnh lại cho phù h p với b i cảnh nghiên cứu trƣờng h p hộ gia nh tại huyện Đất Đỏ.
Bảng 3.1 Thang o s d ng cho nghiên cứu
Yếu tố Thang đo tiếng Việt đƣợc hiệu chỉnh cho bối cảnh
nghiên cứu Nguồn
BEVO1 Gia nh t i lu n thu gom riêng các loại rác thải rắn Wang và cộng sự (2018) BEVO2 Đồng nghiệp, bạn bè của tôi luôn thu gom riêng các
BEVO3 Hàng xóm quanh tơi ln thu gom riêng các loại rác thải rắn của gia nh.
PERR04 Hiện nay, rác thải rắn gia nh chƣa ƣ c s d ng hiệu quả
PERR05 Việc thu gom riêng rác thải rắn của gia nh có thể làm giảm ô nhiễm m i trƣờng.
PERR06 Việc thu gom riêng rác thải rắn của gia nh có thể tiết kiệm nguồn tài nguyên.
PERR07 Việc thu gom riêng rác thải của hộ gia nh có thể làm giảm phát thải khí nhà kính.
FACC08 Thùng rác cơng cộng có nhiều k ch thƣớc khác nhau. FACC09 Hiện nay có rất nhiều thùng rác cơng cộng
FACC10 Các thùng rác công cộng nh n tƣơng i sạch sẽ MO11 Tôi luôn c gắng thu gom riêng rác thải rắn
MO12 Tôi luôn c gắng tái chế rác thải rắn ( i với rác hữu cơ v rác tái chế)
MO13 T i có nghĩa v thu gom riêng rác thải rắn của hộ gia nh t i.
MO14 Tơi sẽ cảm thấy có lỗi nếu tơi khơng thu gom riêng rác thải rắn của hộ gia nh.
GCP15 Tơi có thể ƣa ra quyết ịnh thu gom riêng rác thải rắn của gia nh t i
GCP16 Nếu tôi mu n thu gom riêng các loại rác thải rắn, tơi có thể l m ƣ c.
POLICY17
Hiện nay, những ngƣời dân thu gom riêng rác thải rắn tại hộ gia nh ều ƣ c chính quyền ịa phƣơng khen thƣởng.
POLICY18 Hiện nay, những ngƣời dân thu gom riêng rác thải rắn tại hộ gia nh ều ƣ c cộng ồng tuyên dƣơng. POLICY19
Hiện nay, những ngƣời vi phạm các quy ịnh thu gom riêng rác thải rắn của hộ gia nh sẽ bị chính quyền ịa phƣơng x phạt
INT20 Tôi sẽ thu gom riêng rác thải rắn tại gia nh INT21
Tôi sẽ c gắng thu gom, phân loại giấy, kim loại, thủy tinh và các chất thải tái chế khác... một cách riêng biệt.
INT22
Tôi sẽ thu gom riêng rác v cơ (pin, thiết bị iện t cũ, thùng chứa thu c trừ sâu,...) và các chất thải nguy hại khác.
3.4. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu
Phƣơng pháp phân t ch dữ liệu ƣ c dùng cho nghiên cứu chính thức bao gồm phân tích hệ s tin c y Cronbach alpha, phân tích nhân t khám phá EFA, phân tích
nhân t khẳng ịnh CFA và mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM). Nghiên cứu sơ bộ chỉ ánh giá thang o b ng hệ s tin c y Cronbach alpha và phân tích nhân t khám phá EFA cho từng khái niệm. Dữ liệu thu th p ƣ c x lý b ng phần mềm SPSS 22.0.
3.4.1. Phân tích hệ số tin cậy Cronbach alpha
S d ng Cronbach alpha nh m phân t ch ộ tin c y của thang o. Hệ s α của Cronbach là một phép kiểm ịnh th ng kê về mức ộ chặt chẽ mà các m c hỏi trong thang o tƣơng quan với nhau, là phép kiểm ịnh về chất lƣ ng của thang o s d ng cho từng m c hỏi, xét trên m i quan hệ của m c hỏi với một khía cạnh ánh giá.
3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân t khám phá EFA (exploratory factor analysis) ƣ c s d ng ể rút trích các nhân t từ bộ dữ liệu nghiên cứu ồng thời ánh giá ộ giá trị của thang o th ng qua giá trị hội t và phân biệt. Trong phân tích nhân t khám phá, trị s KMO (Kaisor Meyer Olkin) là chỉ s dùng ể xem xét sự thích h p của phân tích nhân t .
3.4.3. Phân tích nhân tố khẳng định CFA và mơ hình SEM
Sau khi phân tích EFA, tác giả tiến hành kiểm tra lại ộ giá trị (giá trị phân biệt và giá trị hội t ) của thang o cũng nhƣ xác ịnh sự phù h p của các cấu trúc trong mơ hình nghiên cứu b ng k thu t phân tích nhân t khẳng ịnh CFA. Đồng thời, t nh toán ộ tin c y tổng h p (composite reliability) v phƣơng sai tr ch (variance extracted). Kế ến phƣơng pháp m h nh hóa phƣơng tr nh cấu trúc tuyến t nh SEM ƣ c s d ng ể kiểm tra các giả thuyết của mơ hình nghiên cứu. Tất cả các k thu t trên ƣ c x lý b ng phần mềm SPSS 22.0 và Amos 20.
Kết luận chương 3
Chƣơng 3 ã tr nh b y thiết kế nghiên cứu, phƣơng pháp nghiên cứu ƣ c thực hiện ể ánh giá kiểm ịnh các thang o các khái niệm nghiên cứu v m h nh
lý thuyết. Chƣơng n y cũng tr nh b y phƣơng pháp nghiên cứu ịnh lƣ ng sơ bộ v ch nh thức ƣ c s d ng trong nghiên cứu cũng nhƣ những thang o ƣ c s d ng. Chƣơng 4 sẽ tiếp t c tr nh b y kết quả nghiên cứu của ề t i.