Bộ dữ liệu SPSS: hành vi phân loại rác tại nguồn của hộ gia đình (mô hình TPB), 330 quan sát

Khảo sát mô phỏng hộ gia đình tại đô thị áp dụng quy định phân loại rác theo Luật Bảo vệ môi trường 2020. Bộ dữ liệu gồm 330 quan sát mô phỏng, 5 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên SPSS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên lý thuyết hành vi có kế hoạch TPB (Ajzen, 1991) bổ sung quan tâm môi trường (Dunlap và cộng sự, 2000). Quan tâm môi trường, thái độ, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát là các yếu tố thúc đẩy hành vi phân loại rác tại nguồn.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,86 đến 0,92, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là β chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Hành vi phân loại rác tại nguồn: các biến trong mô hình giải thích 62,2% biến thiên của hành vi phân loại rác tại nguồn. Nhân tố tác động mạnh nhất là thái độ (β = 0,377), tiếp theo là quan tâm môi trường (β = 0,269). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên SPSS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đọc bảng Model Summary và ANOVA

R² hiệu chỉnh = 0,617, các biến độc lập giải thích 61,7% biến thiên của hành vi phân loại rác tại nguồn. Kiểm định F = 133,595 với Sig. < 0,001, mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể. Durbin-Watson = 1,898 nằm trong khoảng 1,5 - 2,5, không có tự tương quan bậc nhất của phần dư.

Đọc bảng Coefficients

VIF lớn nhất = 1,197 (dưới 2), không có đa cộng tuyến đáng kể. QTMT có Beta = 0,269, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến PLR; TD có Beta = 0,377, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến PLR; CQ có Beta = 0,248, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến PLR; KS có Beta = 0,264, Sig. < 0,001 nên có tác động cùng chiều đến PLR.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa: PLR = 0,269×QTMT + 0,377×TD + 0,248×CQ + 0,264×KS + ε. Thứ tự tác động theo độ lớn Beta: TD > QTMT > KS > CQ.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: IBM SPSS 22 trở lên (hoặc JASP, jamovi)
• Lĩnh vực: Môi trường
• Định dạng: file .zip, khoảng 207 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.