4.1 行为意向的因子分析
通过对9个初始变量作探索性因子分析,其KMO值为0.874,说明本组数据适合做探索性因子分析[18]龙源期刊。按照特征根大于1以及方差极大旋转方法提取因子,可提取2个新因子作为这9个初始变量的主因子。题项Q2.9在两个主因子上的载荷分别为0.397和0.627,均大于0.35,但考虑到这两个值相差的比较大毕业论文开题报告,因此本研究对题项Q2.9予以保留。提取的2个主因子的累计贡献率为76.942 %,即他们可以反映原始9个变量76.942%的信息量。提取的2个主因子的特征根和贡献率见表1,探索性因子分析的载荷矩阵见表2。
表1 因子的特征根和贡献率
Tab.1 Eigenvalue and Cumulative Percentage of Factors
主因子
|
1
|
2
|
特征根
|
3.912
|
3.012
|
贡献率%
|
43.471
|
33.471
|
累积贡献率%
|
43.471
|
76.942
|
表2 行为意向的探索性因子分析
Tab.2 EFA results for behaviorintention
题项代码
|
主因子
|
1
|
2
|
Q2.3
|
0.892
|
0.221
|
Q2.1
|
0.861
|
0.119
|
Q2.2
|
0.850
|
0.190
|
Q2.4
|
0.838
|
0.278
|
Q2.5
|
0.828
|
0.314
|
Q2.7
|
0.132
|
0.906
|
Q2.6
|
0.176
|
0.898
|
Q2.8
|
0.244
|
0.846
|
Q2.9
|
0.397
|
0.627
|
注:提取方法:主成分分析法;因子旋转方法:极大方差旋转法;旋转次数:3次
针对探索性因子分析所得结果及提取的主因子反映的原始信息,2个主因子可重新定义为:因子1为目标意向(Behavior Objective Intention,BOI),含义为:居民明确知道垃圾该如何进行分类;因子2为执行意向(Behavior Executive Intention,BEI),含义为:为实现生活垃圾源头分类所要付出的一种行为意向。所提取因子及其意义总结如下表3。
表3 提取的主因子及其意义
Tab.3 Factors and Meanings
主因子
|
包含的原始题项
|
意义
|
因子1
|
Q2.1~Q2.5(5项)
|
目标意向(BOI)
|
因子2
|
Q2.6~Q2.9(4项)
|
执行意向(BEI)
|
4.2社会人口统计变量的差别分析
社会人口统计变量主要包括性别、年龄、教育和收入四个变量。本研究主要采用独立样本T检验和方差分析来探讨社会人口统计变量在行为意向上的差异。
(1)性别
采用独立样本T检验探讨性别在行为意向上的差异,分析结果详见表4。通过表中数据可以看出,性别在执行意向、行为意向上存在显著差异。根据男性和女性在执行意向和行为意向的均数差异值可知:女性的执行意向和行为意向比男性强。
表4 独立样本T检验结果(分组变量-性别)
Tab.4 Results of independent sample T-test (Groupingvariables-gender)
|
|
Levene方差齐性检验
|
两均数是否相等的t检验
|
|
|
F值
|
P值
|
T检验
|
自由度
|
P值
(双尾)
|
均数差异
|
差值的
标准误
|
95%置信区间
|
下限
|
上限
|
BOI
|
假设方差齐
|
1.965
|
.161
|
-.859
|
626
|
.391
|
-.0685
|
.07979
|
-.22521
|
.08815
|
|
假设方差不齐
|
|
|
-.823
|
414.4
|
.411
|
-.0685
|
.08328
|
-.23220
|
.09517
|
BEI
|
假设方差齐
|
.018
|
.892
|
.008
|
626
|
.049
|
-.0007
|
.08168
|
-.15974
|
.16107
|
|
假设方差不齐
|
|
|
.008
|
475.2
|
.993
|
-.0007
|
.08151
|
-.15950
|
.16083
|
BI
|
假设方差齐
|
.363
|
.547
|
-.637
|
619
|
.025
|
-.0310
|
.04873
|
-.12672
|
.06467
|
|
假设方差不齐
|
|
|
-.631
|
451.3
|
.528
|
-.0310
|
.04913
|
-.12759
|
.06553
|
(2)年龄
本研究采用单因素方差分析(One-Way ANOVA)探讨年龄在行为意向和行为上的差异。方差分析结果见表5。通过表中数据可以看出,年龄在行为意向和行为上均不存在显著差异。
表5 单因素方差分析结果(因子变量-年龄)
Tab.5 Results of One Way ANOVA analysis(Factor-age)
|
|
离均差平方和SS
|
自由度
|
均方MS
|
F值
|
P值
|
BOI
|
组间变异
|
3.191
|
4
|
.798
|
.791
|
.531
|
|
组内变异
|
637.758
|
632
|
1.009
|
|
|
|
总变异
|
640.949
|
636
|
|
|
|
BEI
|
组间变异
|
6.485
|
4
|
1.621
|
1.632
|
.164
|
|
组内变异
|
627.722
|
632
|
.993
|
|
|
|
总变异
|
634.207
|
636
|
|
|
|
BI
|
组间变异
|
2.683
|
4
|
.671
|
1.750
|
.137
|
|
组内变异
|
239.121
|
624
|
.383
|
|
|
|
总变异
|
241.805
|
628
|
|
|
|
(3)受教育程度
本研究采用单因素方差分析探讨受教育程度在各类主要变量上的差异。方差分析结果见表6。通过表中数据可以看出,受教育程度在目标意向上存在显著差异。经过单因素方差分析中Post Hoc检验,结果表明:居民受教育程度越高其目标意向越强。
表6 单因素方差分析结果(因子变量-受教育程度)
Tab.6 Results of One Way ANOVA analysis (Factor-education)
|
|
离均差平方和SS
|
自由度
|
均方MS
|
F值
|
P值
|
BOI
|
组间变异
|
9.713
|
4
|
2.428
|
2.436
|
.046
|
|
组内变异
|
593.190
|
595
|
.997
|
|
|
|
总变异
|
602.903
|
599
|
|
|
|
BEI
|
组间变异
|
4.664
|
4
|
1.166
|
1.181
|
.318
|
|
组内变异
|
587.223
|
595
|
.987
|
|
|
|
总变异
|
591.887
|
599
|
|
|
|
BI
|
组间变异
|
1.482
|
4
|
.371
|
.962
|
.428
|
|
组内变异
|
225.993
|
587
|
.385
|
|
|
|
总变异
|
227.475
|
591
|
|
|
|
(4)收入
本研究采用单因素方差分析探讨收入在各类主要变量上的差异。方差分析结果见表7。通过表中数据可以看出,收入在目标意向、执行意向和行为意向上具有显著差异。经过单因素方差分析中Post Hoc检验,结果表明:居民收入水平越高,其目标意向、执行意向和行为意向越强。
表7 单因素方差分析结果(因子变量-收入)
Tab.7 Results of One Way ANOVA analysis(Factor-income)
|
|
离均差平方和SS
|
自由度
|
均方MS
|
F值
|
P值
|
BOI
|
组间变异
|
7.222
|
4
|
1.805
|
1.910
|
. 017
|
|
组内变异
|
560.458
|
593
|
.945
|
|
|
|
总变异
|
567.680
|
597
|
|
|
|
BEI
|
组间变异
|
8.059
|
4
|
2.015
|
2.079
|
.028
|
|
组内变异
|
574.595
|
593
|
.969
|
|
|
|
总变异
|
582.654
|
597
|
|
|
|
BI
|
组间变异
|
3.849
|
4
|
.962
|
2.743
|
.028
|
|
组内变异
|
205.891
|
587
|
.351
|
|
|
|
总变异
|
209.740
|
591
|
|
|
|
综上分析毕业论文开题报告,本研究提出的假设H13、H14、H21、H23得到验证支持,假设H11、H12、H22和H24没有得到验证支持龙源期刊。因此假设H1和H2均得到部分验证支持。
5 研究结论
通过对社会人口统计变量在目标意向、执行意向和行为意向上的差异分析可以看出:
(1)性别在目标意向上不存在显著差异,在执行意向和行为意向上存在显著差异,这表明在目标意向上,男性和女性是一样的,而在具体的实施意向上,则女性比男性要强,因此女性的行为意向比男性要好。这个分析结果比较符合我国目前的家庭情况,女性在家庭生活垃圾管理中付出的更多;
(2)年龄在目标意向和执行意向上不存在显著差异,这表明我国各个年龄阶段的居民在行为意向上是没有差别的,这与学者Gamba 和Oskamp (1994)[16] 以及Mohai和Twight(1987)[19]的研究结论-年龄与行为意向的关系并不十分强烈这一结果比较一致。但与某些研究结论-年长着更容易实施生活垃圾源头分类行为的想法相违背。笔者认为可能是由于虽然我国老年居民为了节俭而更愿意实施源头分类行为,但是目前越来越多的年轻人却更加关注环境有关。
(3)收入在目标意向、执行意向上存在显著差异,收入越高的居民目标意向和执行意向越高,这也表明高收入群体居民比低收入群体居民有更强的行为意向,也就更有可能实施源头分类行为。这与学者Vining and Ebreo (1990) [3]、Oskamp等(1991) [5]、Gamba and Oskamp (1994) [6] 和Jacobs et al. (1984) [9]等的研究结论一致。
(4)受教育程度在目标意向和执行意向上均存在显著差异,受教育程度高的居民其行为意向强毕业论文开题报告,这表明所受教育程度高的居民比受教育程度低的居民有更强了行为意向,因此也就更可能实施源头分类行为。这与学者Webster(1975) [20]、Vining和Ebreo(1990) [3]、Lansana(1992) [7]和Robert(1987)[11]等的研究结论一致。
6研究局限与展望
局限:由于分析是建立在大样本基础之上的,因此,在运用上存在一定局限。另外,统计分析中的一些普遍问题,如问卷设计的科学性,调查分析的合理性等问题,都或多或少的给本研究的研究结果带来一定的偏差,因此日后的研究中需要尽量加以避免。
展望:未来的研究应在本研究的基础上,更为深入的探讨居民生活垃圾源头分类行为形成的机理,比较居民生活垃圾源头分类行为和其他生活垃圾管理行为,如循环利用、再使用和减量化等行为的不同,从而识别出更为本质、更能反应源头分类行为的影响因素。
参考文献
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[16]Fishbein M., Ajzen I.. Belief, Attitude,Intention, and Behavior: An Introduction to Theory and Research.Massachusettes: Addison-Wesley, 1975,1-56.
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[18]余建英,何旭宏.数据统计分析与SPSS应用. 北京:人民邮电出版社,2003.
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