QUYẾT ĐỊNH HÀNH VÌ SỬ DỤNG BÌNH NƯỚC CÁ NHÂN
Mã hóa Nguồn 1
Tơi sẽ tiếp tục sử dụng bình nước cá nhân QD1 Tham khảo tương tự từ các nhân tốtác động tới mối quan hệ giữa ý định và hành vi tiêu dùng xanh của người tiêu dùng Việt Nam. Kích thước mẫu này được tính theo cơng thức tính mẫu được đề xuất bởi Yamane (1973)
Nguồn: Luận án tiến sĩ kinh tế, Hoàng Thị Bảo Thoa, Hà Nội 2016 2 Tơi sẽ khuyến khích người khác sử dụng bình
nước cá nhân
QD2
3
Tơi sẽ tiếp tục sử dụng bình nước cá nhân dù gặp bất kỳ khó khăn nào
QD3
3.2.4. Kết quả điều chỉnh thang đo chính thức
3.2.4.1. Dựa trên thuyết trước đây để xây dựng khảo sát sơ bộ.
Khảo sát sơ bơ ¼ được tiến hành với số lượng mẫu là 50 người (n = 50) để thấy được các lỗi sai trong khi thiết kế bản câu hỏi. Đồng thời công cụ Cronbach’s Alpha cũng được chạy thử để xem xét đến các giá trị, các biến không đủ tiêu chuẩn và loại bỏ chúng. Cho đến khi thực hiê ¼n nghiên cứu chính thức các kết quả của nghiên cứu sơ bơ ¼ đều được đánh giá, xem xét và điều chỉnh chọn lựa các giá trị tốt để đưa vào khảo sát chính thức
3.2.4.2. Thang đo sơ bộ được dùng trong focus group để cung cấp thông tin ra câu hỏi.
Để thực hiê ¼n nghiên cứu này vào nhóm các đối tượng mục tiêu, các thang đo sẽ được sử dụng bao gồm: thang đo danh nghĩa (Nominal scale), thang đo thứ tự (Ordinal scale) và thang đo khoảng (Interval scale) loại điển hình là Likert, mang tên nhà quả trị tâm lý Likert, R.A (1932).
Thang đo danh nghĩa: Thang này sẽ được dùng để thu thâ ¼p thơng tin về nơi ở thường trú, trường đối tượng đang học, công tác tuyên truyền và điều kiện cơ sở vật chất ảnh hưởng đến đối tượng.
Thang đo thứ tự: là thang đo cho biết được sự hơn kém trong nhóm đối tượng mục tiêu, xếp hạng chúng từ cao xuống thấp. Thang đo này được dùng để thu thâ ¼p thơng tin về tần suất tiếp cận kiến thức nôi trường và khoảng cách đến vật hỗ trợ phân loại của nhóm đối tượng mục tiêu.
Thang đo khoảng (Likert): thang đo này được dùng để đo lường thái độ ¼ mà nhóm đối tượng mục tiêu đã trả lời như bảng câu hỏi nháp ở phần trên đã đề xuất. Với bảng câu hỏi nháp ở trên, nhóm đối tượng sẽ trả lời câu hỏi dựa trên thái đơ ¼ đồng ý hay khơng đồng ý các hành vi phân loại rác của họ với các mức từ thấp đến cao 1-5 hoă ¼c ngược lại.
Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu và câu hỏi để ra khảo sát chính thức. Thực hiện focus group (số lượng người) để rút ra lỗi sai và chỉnh sửa, ra bảng hỏi chính thức.
Số lượng người trong focus group là khoảng 10 người. Mỗi người sẽ nhâ ¼n được mẫu câu hỏi nháp để đánh giá về chất lượng câu hỏi và các thắc mắc về câu hỏi, đồng thời nhóm nghiên cứu sẽ phải ghi nhâ ¼n để chỉnh sửa để tiến hành nghiên cứu chính thức. Các biến khơng đủ tiêu chuẩn, các giá trị không đạt sẽ được loại bỏ và những giá trị tốt sẽ được giữ lại để phục vụ cho nghiên cứu chính thức0 0
3.3.1. Phương pháp lấy mẫu
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, thông qua bảng khảo sát trực tuyến trên Internet (Bảng câu hỏi được tạo bằng Google biểu mẫu). Với 500 bảng khảo sát thu lại nhưng chỉ lấy 450 bảng đủ điều kiện và hợp lệ.
Thời gian lấy mẫu: 00:00 ngày 25/04/2021 đến 23:59 ngày 02/05/2021
Mẫu được thu thập theo phương pháp thuận tiện, một trong những hình thức của phương pháp chọn mẫu phi xác suất. Do hạn chế về mặt thời gian và kinh phí, nên nhóm nghiên cứu quyết định chọn phương pháp lấy mẫu này.
Đối tượng khảo sát: Sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Để đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu khảo sát, nghiên cứu sẽ lại bỏ tất cả những câu khảo sát không đạt yêu cầu: Đáp viên không phải là sinh viên, đáp viên khơng sống tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, đáp viên khơng sử dụng bình nước cá nhân, câu trả lời khơng hợp lý, sau đó làm sạch, loại bỏ những câu trả lời không hợp lệ trước khi tiến hành phân tích dữ liệu.
3.3.2. Kích thước mẫu
Việc chọn mẫu với một kích thước phù hợp là rất quan trọng vì nghiên cứu với một kích thước mẫu càng lớn sẽ càng thể hiện được tính chất tổng thể nhưng lại tốn nhiều thời gian và chi phí (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Có rất nhiều phương pháp giúp xác định kích thước mẫu để nghiên cứu có độ tin cậy và chính xác như phương pháp lấy mẫu theo phân tích EFA, phương pháp lấy mẫu cho hồi quy,… Trong bài nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, kích thước mẫu tối thiểu là hơn 200.
Theo những quy tắc kinh nghiệm trong xác định cỡ mẫu cho phân tích nhân tố EFA thì thơng thường kích thước mẫu ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Ngoài ra, theo Tabachnick và Fidell (1991) thì kích thước mẫu phải thỏa cơng thức (Phạm Anh Tuấn, 2008): n = 8k + 50. Trong đó: n là kích thước mẫu, k là số biến độc lập của mơ hình.
Nghiên cứu này được thực hiện với 7 biến độc lập, nên nghiên cứu này cần đảm bảo kích thước mẫu tối thiểu n>= 106.
Tuy nhiên, để đảm bảo kết quả nghiên cứu có ý nghĩa hơn, nhóm tác giả đề ra chỉ tiêu kích thước mẫu sẽ là n = 450. Sau khi thu lại 500 bảng trả lời sẽ loại các bảng khảo sát không đạt yêu cầu và chỉ lấy 450 bảng hoàn chỉnh nhất đưa vào phân tích dữ liệu.
40
3.3.3. Thu thập thơng tin mẫu nghiên cứu
Phương pháp điều tra (Thăm dò ý kiến Sinh viên - survey): Dùng bảng hỏi để điều
tra thu thập thơng tin khách quan từ phía sinh viên
Phương pháp phỏng vấn (Interview Method) là phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp bằng cách phỏng vấn các đối tượng được chọn. Đây là phương pháp duy nhất để biết được ý kiến, dự định của sinh viên Phỏng vấn có thể được tiến hành bằng cách phỏng vấn trực tiếp cá nhân, phỏng vấn tại nơi cơng cộng, phỏng vấn nhóm tập trung,
Phương pháp phỏng vấn nhằm sàng lọc thông tin một cách chính xác: Dữ liệu cho
nghiên cứu này được thu thập bằng cách gửi một cuộc khảo sát trực tuyến. Tác giả cần phải kiểm tra dữ liệu liệu nó có đáng tin cậy hay không, sau khi kiểm tra, dữ liệu các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị thương hiệu có thể được nhập vào phần mềm SPSS 25 để phân tích.
3.3.4.1. Kiểm định độ tin cậy của thang đo (Hệ số Crobach s Apla)
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao.
Các tiêu chí sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo gồm: Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: lớn hơn 0.8 là thang đo lường tốt; từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được; từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Hệ số tương quan biến – tổng: các biến quan sát có tương quan biến – tổng nhỏ (nhỏ hơn 0.3) được xem là biến rác thì sẽ được loại bỏ và thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
3.3.4.2. Phân tích nhân tố khám phá (Hệ số EFA)
Phân tích nhân tố được dùng để tóm tắt dữ liệu và rút gọn tập hợp các yếu tố quan sát thành những yếu tố chính dùng trong các phân tích, kiểm định tiếp theo (gọi là các nhân tố). Các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thơng tin của tập biến quan sát ban đầu. Phân tích nhân tố khám phá được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu đều quan tâm đến một số tiêu chuẩn.
41
(1) Tiêu chuẩn thứ nhất, hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin). Trị số của KMO 0.5 < KMO < 1 có ý nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp; ngược lại, KMO < 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(2) Hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu thứ hai để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức tối thiểu có thể chấp nhận được; > 0.4 là quan trọng; > 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn. Tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố: cỡ mẫu từ 350 thì có thể chọn hệ số tải nhân tố > 0.3; nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn hệ số tải nhân tố > 0.55; nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải > 0.75 (Hair, 2009).
(3) Tiêu chí thứ ba là thang đo chấp nhận được khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011).
(4) Hệ số Eigenvalue là chỉ tiêu thứ tư và phải có giá trị lớn hơn 1 (Gerbing và Anderson, 1988). (Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố).
(5) Tiêu chuẩn thứ năm là khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al- Tamimi, 2003).
3.3.4.3. Phân tích hồi quy, phương sai
Phân tích hồi quy (sự phù hợp của mơ hình)
Phương pháp hồi quy đa biến là một phương pháp ước lượng một mơ hình hồi quy đơn lẻ với một hay nhiều biến độc lập. Khi mơ hình hồi quy gồm nhiều biến phụ thuộc thì phương pháp thực hiện ước lượng mơ hình này gọi là phương pháp phân tích hồi quy đa biến bội (Multivariate Multiple regression).
tính (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter: tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Kiểm định các giả thuyết, sử dụng với phần mềm SPSS: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình
42
Kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến (tương quan giữa các biến độc lập) thông qua giá trị của độ chấp nhận (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): VIF > 10 thì có thể nhận xét có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Xác định mức độ ảnh hưởng của: yếu tố có hệ số beta càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
Phân tích phương sai (Kiểm định sự khác biệt)
Phân tích phương sai một yếu tố (còn gọi là oneway anova) dùng để kiểm định giả thuyết trung bình bằng nhau của các nhóm mẫu với khả năng phạm sai lầm chỉ là 5%.
Một số giả định khi phân tích ANOVA:
Các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên.
Các nhóm so sánh phải có phân phối chuẩn or cỡ mẫu phải đủ lớn để được xem như tiệm cận phân phối chuẩn.
Phương sai của các nhóm so sánh phải đồng nhất.
Lưu ý: nếu giả định tổng thể có phân phối chuẩn với phương sai bằng nhau không đáp ứng được thì bạn có thể dùng kiểm định phi tham số Kruskal-Wallis sẽ để thay thế cho ANOVA.
Kết quả kiểm định gồm hai phần: Phần 1: Levene test
Ho: “Phương sai bằng nhau” Sig <= 0.05: bác bỏ Ho
Sig >0.05: chấp nhận Ho -> đủ điều kiện để phân tích tiếp anova
Phần 2: ANOVA test
Ho: “Trung bình bằng nhau”
Sig <=0.05: bác bỏ Ho -> đủ điều kiện để kh ng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc
Sig >0.05: chấp nhận Ho -> chưa đủ điều kiện để kh ng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc
Khi có sự khác biệt thì có thể phân tích sâu hơn để tìm ra sự khác biệt như thế nào giữa các nhóm quan sát bằng các kiểm định Tukey, LSD, Bonferroni, Duncan. Kiểm định sâu anova gọi là kiểm định Post-Hoc.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Mở đầu tác giả trình bày quy trình nghiên cứu được thực hiện để xây dựng, đánh giá các thang đo các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi sử dụng bình nước cá nhân của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh. Phương pháp thực hiện qua hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ định tính thơng qua việc thảo luận và phỏng vấn nhóm tập trung nhằm khám phá các yếu tố ảnh hưởng tới hành vi sử dụng bình nước cá nhân của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh, dùng để điều chỉnh và bổ sung vào thang đo của mơ hình nghiên cứu. Từ đó, các thang đo lường cho các khái niệm nghiên cứu cũng được xây
g , g g ệ g g ợ y dựng để phục vụ cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua phỏng vấn với bảng câu hỏi chi tiết.
Bên cạnh đó, tác giả cũng đã nêu ra các cơ sở lý thuyết để tiến hành phân tích dữ liệu gồm: kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích phương sai (kiểm định sự khác biệt), phân tích hồi quy, kiểm định mơ hình và kiểm định giả thuyết.
CHƯƠNG 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ
4.1.1. Mơ tả mẫu khảo sát
0 50 100 150 200 250 300 350
Hình 4.10: Tổng hợp về độ tuổi, năm học và giới tính nhóm khảo sát
(Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của tác giả)
Về giới tính: có 500 người với giới tính nữ là 309 người, nữ chiếm tỷ lệ 62%, 191 người giới
tính nam với tỷ lệ là 38%
Về năm học: có 38 người thuộc năm 1 chiếm 7%, năm 2 có 116 người chiếm tỷ lệ 23%, năm
3 có 265 người chiếm tỷ lệ 53%, 80 người đang học năm 4 với tỷ lệ là 16% và còn lại là 1 người đang học năm thứ 5 (tại đại học Y – Tp.HCM) chiếm 1%.
Về độ tuổi: Có 29 người 18 tuổi và chiếm 6%, 72 người 19 tuổi và chiếm 15%, 115 người
20 tuổi và chiếm 23%, 220 người 21 tuổi và chiếm 41% và cuối cùng là 59 người từ 22 tuổi trở lên chiếm 12%
Bảng 4.10: Thống kê mẫu nghiên cứu
(Nguồn: Kết quả tổng hợp dữ liệu nghiên cứu của nhóm tác giả)
Số người Tỉ lệ (%) Giới tính Nam 191 62 Nữ 309 38 Năm học Năm 1 38 7 Năm 2 116 23 Năm 3 265 53 Năm 4 80 16 Khác 1 1 Tuổi 18 Tuổi 29 6 19 Tuổi 77 15 20 Tuổi 115 23 21 Tuổi 220 44 Từ 22 Tuổi trở lên 59 12
4.2. ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach alpha và hệ số tương quan biến-tổng. Hệ số alpha (α) của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục câu hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) và hệ số tương quan biến-tổng (corrected item-total correlation) thể hiện sự tương quan chặt chẽ các biến để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ,2011).
Theo Nunnally & Bernstein (1994 theo Nguyễn Đình Thọ, 2011) thì hệ số Cronbach alpha ≥ 0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy, biến có hệ số tương quan biến-tổng ≥ 0.3 thì biến đó đạt u cầu, phương pháp này nhằm loại bỏ các biến không phù hợp hoặc các biến rác nhằm tránh tạo ra yếu tố giả trong quá trình nghiên cứu. biến khơng phù hợp hoặc các biến rác nhằm tránh tạo ra yếu tố giả trong quá trình nghiên cứu.
Cronbach’s alpha của các thành phần sẽ bao gồm thang đo kiến thức về môi trường