TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP HCM KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH TRẦN TUYẾT NHI 17081981 NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH SỬ DỤNG ỨNG DỤNG DR OH TRONG DỊCH VỤ Y TẾ TỪ XA TẠI TP HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành MARKETING Mã chuyên.
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Bối cảnh nghiên cứu và lý do chọn đề tài
Hệ thống y tế Việt Nam, đặc biệt tại TP Hồ Chí Minh, đã có nhiều tiến bộ về cơ sở vật chất và chất lượng dịch vụ Tuy nhiên, hệ thống y tế công cộng vẫn chưa hiệu quả, thể hiện rõ qua tình trạng quá tải nghiêm trọng tại các bệnh viện lớn như TP Hồ Chí Minh, hoạt động vượt công suất 200% vào giờ cao điểm (Trang, 2020).
Năm 2019, ngành y tế Thành phố Hồ Chí Minh đạt nhiều thành tựu nổi bật, đáp ứng ngày càng tốt hơn nhu cầu khám chữa bệnh của người dân.
Hơn 50 triệu lượt khám chữa bệnh ngoại trú và nội trú đã được thực hiện tại hơn 7.530 cơ sở y tế TP Hồ Chí Minh, con số này không ngừng tăng lên trong những năm gần đây Ngành y tế đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sức khỏe người dân và nâng cao chất lượng cuộc sống, góp phần vào sự phát triển kinh tế - xã hội thành phố.
Bệnh viện tuyến đầu TP Hồ Chí Minh quá tải trầm trọng, đặc biệt trong bối cảnh đại dịch COVID-19, thiếu cơ sở vật chất và nhân lực y tế Ngành y tế đang nỗ lực nâng cao cơ sở vật chất và chất lượng dịch vụ, song song với việc khuyến khích mô hình khám chữa bệnh mới ứng dụng công nghệ 4.0 Hiện nay, các bệnh viện vừa gánh nặng điều trị bệnh nhân COVID-19, bệnh nhân nặng từ tuyến dưới chuyển lên, vừa phải cách ly nghi nhiễm, dẫn đến thiếu hụt nghiêm trọng về cơ sở vật chất và nhân lực.
Nắm được tình hình hiện tại, một số các bệnh viện lớn và phòng khám trên địa bàn TP
Hồ Chí Minh tiên phong mô hình khám chữa bệnh từ xa qua ứng dụng di động, giải quyết vấn đề quá tải bệnh viện và đáp ứng khuyến cáo hạn chế tập trung đông người Ứng dụng như Bookcarer, eDoctor, và Dr.OH đang cạnh tranh gay gắt trên thị trường, cung cấp các tính năng đặt lịch hẹn, khám bệnh online, quản lý hồ sơ sức khỏe Tuy nhiên, Dr.OH cũng đối mặt thách thức trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ và thúc đẩy người dân TP Hồ Chí Minh sử dụng Nghiên cứu này hướng đến thay đổi nhận thức và thói quen chăm sóc sức khỏe, góp phần giải quyết vấn đề quá tải bệnh viện.
Ứng dụng Dr.OH hỗ trợ dịch vụ y tế từ xa, cải thiện chất lượng dịch vụ và đáp ứng nhu cầu người dùng Nghiên cứu của Chí Minh đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao nhận thức và thúc đẩy sử dụng ứng dụng này.
Mục tiêu nghiên cứu
1.2.1 Mục tiêu chung Đề tài nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh để đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của những yếu tố này, từ đó đưa ra một số đề xuất hàm ý quản trị cho ứng dụng Dr.OH dựa trên ba mô hình lý thuyết hành động hợp lý của (Fishbein & Ajzen, 1975), mô hình hành vi dự định của (Ajzen, 1991) và mô hình chấp nhận công nghệ của (Davis,
Trong đó, các mục tiêu cụ thể như sau:
(1) Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh
(2) Phân tích mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng
Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh
Nghiên cứu này phân tích sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH cho dịch vụ y tế từ xa giữa các nhóm nhân khẩu học tại Thành phố Hồ Chí Minh.
(4) Đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm nâng cao nhận thức và hành vi sử dụng ứng dụng
Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa để nâng cao chất lượng dịch vụ và đáp ứng nhu cầu của người dùng.
Câu hỏi nghiên cứu
Để hoàn thành mục tiêu của bài nghiên cứu, tác giả đề xuất ra các câu hỏi nghiên cứu cụ thể như sau:
Nghiên cứu này phân tích tác động của các yếu tố nội tại và ngoại tại đến ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu này đánh giá tác động của các yếu tố nội tại và ngoại tại đến việc sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Nghiên cứu này khảo sát sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH cho dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh dựa trên các nhóm đặc điểm nhân khẩu học.
(4) Các đề xuất gì cho nhà quản trị để nâng cao chất lượng dịch vụ và đáp ứng nhu cầu của người dùng?
Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu khảo sát người dùng ứng dụng Dr.OH tại TP HCM, đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ứng dụng đặt lịch khám bệnh tại Bệnh viện Nhi đồng 2, Bệnh viện Ung bướu, Bệnh viện Hồng Đức và một phòng khám.
Nghiên cứu 4 tháng (2/2021 - 5/2021) tại TP Hồ Chí Minh đánh giá tác động của các yếu tố đến ý định sử dụng dịch vụ xét nghiệm tại nhà của ứng dụng Dr.OH do bác sĩ Khoa cung cấp Kết quả nghiên cứu đề xuất các hàm ý quản trị dựa trên mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu thực hiện qua hai bước, bước đầu nghiên cứu sơ bộ và tiếp theo là nghiên cứu chính bằng phương pháp nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính, tổng hợp lý thuyết hiện có để thiết kế thang đo Thang đo được thẩm định bởi các chuyên gia giảng viên và điều chỉnh dựa trên phản hồi từ 5 người dùng ứng dụng Dr.OH.
Nghiên cứu định lượng khảo sát 138 khách hàng Dr.OH tại TP Hồ Chí Minh bằng bảng câu hỏi qua điện thoại, sử dụng Cronbach’s Alpha và EFA để kiểm định thang đo, CFA và SEM để phân tích mô hình và kiểm định giả thuyết, cuối cùng dùng ANOVA phân tích sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng giữa các nhóm nhân khẩu học.
Ý nghĩa đề tài
Nghiên cứu này tổng quan các lý thuyết và nghiên cứu trong và ngoài nước về ý định sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh từ xa, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng chưa được đề cập hoặc chưa cụ thể tại TP Hồ Chí Minh Nghiên cứu sử dụng mô hình TAM (Davis, 1989) và các nghiên cứu về thói quen sử dụng dịch vụ y tế tại TP Hồ Chí Minh để phân tích ảnh hưởng và mối quan hệ giữa các yếu tố này.
1.6.2 Ý nghĩa thực tiễn Đề tài đã xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ khám chữa bệnh từ xa tại TP Hồ Chí Minh, bên cạnh đó cũng chỉ ra được mối quan hệ giữa các yếu tố và mức độ tác động của từng yếu tố Bên cạnh đó, đề tài này cũng giúp ứng dụng Dr.OH đánh giá được thực trạng hiện tại của ứng dụng và các nguyên nhân còn tồn động làm ảnh hưởng đến ý định sử dụng của người dùng khi sử dụng ứng dụng Dr.OH Từ đó đưa ra những đề xuất giải pháp giúp nâng cao ý định của người dùng đối với dịch vụ khám chữa bệnh từ xa của ứng dụng Đề tài cũng được xem là nền tảng nghiên cứu cho các nghiên cứu tiếp theo.
Kết cấu đề tài
Nội dung chính của báo cáo nghiên cứu bao gồm 5 chương, cụ thể như sau:
Chương 1: Tổng quan về đề tài
Chương 2: Cơ sở lý luận
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương 4: Phân tích dữ liệu
Chương 5: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị.
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Các khái niệm liên quan
2.1.1 Sự chấp nhận của người dùng (User acceptance)
Theo Morri & Dillon (1997), chấp nhận công nghệ thông tin được định nghĩa là sự sẵn sàng có thể chứng minh được của người dùng trong việc sử dụng công nghệ đó cho các nhiệm vụ phù hợp.
Sự chấp nhận người dùng, thể hiện qua xu hướng sử dụng hệ thống, là yếu tố then chốt quyết định thành công của dự án hệ thống thông tin (Davis, 1989).
Sự chấp nhận của người dùng thường là yếu tố then chốt trong sự thành công hay thất bại của một hệ thống thông tin mới (Ammenwerth, 2019)
Sự chấp nhận người dùng phản ánh mức độ sẵn sàng sử dụng hệ thống, đồng thời là thước đo thành công và giá trị tích cực của dự án.
2.1.2 Sự chấp nhận công nghệ (Acceptance of Technology)
Việc cá nhân tự nguyện chấp nhận công nghệ mới được gọi là chấp nhận công nghệ Sự sẵn lòng của người dùng là yếu tố then chốt cho việc sử dụng công nghệ thành công (Syeda và cộng sự, 2020).
Mức độ chấp nhận công nghệ phụ thuộc vào niềm tin và thái độ người dùng về tính hữu ích và dễ sử dụng của công nghệ đó (Chuttur, 2009).
Theo Chau (1996), chấp nhận công nghệ là thái độ tâm lý tích cực của cá nhân về việc sử dụng có chủ đích một công nghệ cụ thể.
Khảo sát mức độ chấp nhận công nghệ bởi người dùng trong giáo dục trực tuyến, thư viện số, chính phủ điện tử và thương mại điện tử (Napitupulu).
Chấp nhận công nghệ là sự tự nguyện sử dụng công nghệ mới để đáp ứng mục đích cụ thể.
2.1.3 Dịch vụ y tế (Medical Service)
Dịch vụ y tế tốt là nhu cầu thiết yếu, góp phần đảm bảo sức khỏe người lao động, nâng cao năng suất và hiệu quả công việc Cải thiện và nâng cao năng lực cung cấp dịch vụ y tế cho người lao động là yếu tố quan trọng.
Theo WHO, dịch vụ y tế bao gồm các hoạt động bảo vệ, nâng cao, chẩn đoán, điều trị và phục hồi sức khỏe cộng đồng, gồm cả dịch vụ y tế cá nhân và công cộng.
Dịch vụ y tế, bao gồm khám chữa bệnh, tiêm chủng và phòng chống bệnh tật (Mai, 2003), là quyền cơ bản của con người và thuộc trách nhiệm quản lý của nhà nước, không thể để thị trường chi phối.
Dịch vụ y tế bao gồm các hoạt động của nhân viên y tế (bác sĩ, y tá, điều dưỡng, ) phục vụ bệnh nhân (Tường, 2008), và mang tính đặc thù.
Dịch vụ y tế, một loại hàng hóa dịch vụ công đặc thù đáp ứng nhu cầu cơ bản của con người, bao gồm hai nhóm chính: dịch vụ khám chữa bệnh theo yêu cầu (mang tính cá nhân hóa, cạnh tranh cao) và dịch vụ y tế công cộng (như phòng chống dịch bệnh, tính chất công cộng cao, cạnh tranh thấp, thường do Nhà nước đảm nhiệm) Nhiều quan điểm khác nhau tồn tại, nhưng bản chất dịch vụ y tế vẫn là đáp ứng nhu cầu thiết yếu.
2.1.4 Dịch vụ y tế từ xa (Telemedicine Service)
Theo Bashshur (1995), dịch vụ y tế từ xa là hệ thống chăm sóc sức khỏe tích hợp sử dụng công nghệ thông tin và viễn thông để thay thế tiếp xúc trực tiếp, khắc phục các hạn chế về tiếp cận, chất lượng và chi phí, đặc biệt ở vùng sâu vùng xa và người khó khăn.
Dịch vụ y tế từ xa tiềm năng mang lại nhiều lợi ích như cải thiện khả năng tiếp cận chăm sóc sức khỏe, cung cấp dịch vụ mới, nâng cao chất lượng và giảm chi phí Tuy nhiên, cũng tồn tại những thách thức như ảnh hưởng đến mối quan hệ bệnh nhân-bác sĩ, chất lượng thông tin và vấn đề tổ chức Nghiên cứu sâu hơn cần được thực hiện để tối ưu hóa hiệu quả và giảm thiểu hạn chế của y tế từ xa.
Các mô hình lý thuyết có liên quan đến sự chấp nhận công nghệ
2.2.1 Mô hình hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action: TRA)
Mô hình Hành động Hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein (1975) dự đoán hành vi người tiêu dùng dựa trên ý định, thái độ và chuẩn mực chủ quan TRA là lý thuyết nền tảng trong nghiên cứu tâm lý xã hội (Armitage & Conner, 2001).
Hình 2.5 Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA)
Mô hình TRA cho thấy hành vi cá nhân dựa trên dự định hành động, chịu ảnh hưởng bởi thái độ và chuẩn chủ quan Thái độ được quyết định bởi niềm tin và đánh giá về thuộc tính sản phẩm, trong khi chuẩn chủ quan phụ thuộc vào niềm tin về người có ảnh hưởng và động lực tuân theo họ (Ajzen & Fishbein, 1975).
Mô hình hành động hợp lý TRA (Kiên, 2015) cho rằng quyết định của con người dựa trên lý trí, thông tin sẵn có và xu hướng hành vi Các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng hành vi gián tiếp tác động đến hành vi trực tiếp.
Mô hình TRA là nền tảng quan trọng trong nghiên cứu hành vi và ý định sử dụng sản phẩm/dịch vụ, đồng thời là tiền đề cho nhiều mô hình khác như TAM (Davis, 1989).
2.2.2 Mô hình hành vi dự định (Theory of Planned Behaviour: TPB)
Mô hình hành vi dự định (TPB) của Ajzen (1991) mở rộng mô hình hành vi hợp lý (TRA) bằng cách thêm yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận, phản ánh nhận thức của người dùng về các yếu tố nội ngoại ảnh hưởng đến hành vi dự định.
Mô hình TPB được mô tả như sau:
Hình 2.6 Mô hình hành vi dự định (Theory of Planned Behaviour: TPB)
Mô hình lý thuyết hành vi dự định (Ajzen, 1991) cho rằng ý định hành vi phụ thuộc vào thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi, ba yếu tố này có mối quan hệ tương tác lẫn nhau và dựa trên niềm tin về hành vi.
Ý định hành vi tác động mạnh mẽ đến hành vi cuối cùng, phản ánh nỗ lực thực hiện hành vi của người dùng Ý định hành vi càng mạnh mẽ, khả năng thực hiện hành vi càng cao, thể hiện mối quan hệ tỉ lệ thuận giữa hai yếu tố này.
Mô hình hành vi có kế hoạch gồm ba yếu tố: thái độ tích cực đối với hành vi, nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi, và chuẩn mực chủ quan ủng hộ hành vi Yếu tố nào càng thuận lợi thì ý định thực hiện hành vi càng mạnh mẽ.
2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model: TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model: TAM) được Davis
Mô hình TAM (1989) giải thích ý định sử dụng công nghệ mới dựa trên lý thuyết hành động hợp lý (TRA) Hai yếu tố dự đoán chính là tính dễ sử dụng (PEU) và tính hữu ích (PU), ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hành vi (BI), yếu tố có liên hệ chặt chẽ với hành vi thực tế.
Mô hình TAM được mô hình hóa như sau:
Hình 2.7 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model: TAM)
Theo Davis (1989), Davis và cộng sự (1993) (được trích bởi Kiên (2015)), trong mô hình TAM tính dễ sử dụng cảm nhận là nhận thức của khách hàng tin rằng việc sử dụng dịch vụ hay hệ thống đặc thù không cần nhiều nỗ lực Tính hữu ích cảm nhận là mức độ tin tưởng của người sử dụng dịch vụ hay hệ thống sẽ giúp nâng cao kết quả thực hiện công việc của họ
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) giải thích hành vi chấp nhận công nghệ dựa trên lý thuyết hành động hợp lý, tập trung vào thái độ và hành vi sử dụng hệ thống thông tin TAM cho thấy thái độ tích cực dẫn đến ý định sử dụng, và ý định sử dụng dẫn đến sử dụng thực tế Tính hữu ích được cảm nhận (PU) và tính dễ sử dụng được cảm nhận (PEOU) là hai yếu tố then chốt ảnh hưởng đến thái độ người dùng (Aygul, 2019).
Theo Ajzen & Fishbein (1975), quan điểm sử dụng là cảm giác tích cực/tiêu cực về việc sử dụng; dự định sử dụng phản ánh khả năng sử dụng dịch vụ/hệ thống; hành vi sử dụng thể hiện mức độ hài lòng và tần suất sử dụng thực tế.
Mô hình TAM (Davis, 1989) là mô hình phổ biến và hiệu quả để đánh giá ý định chấp nhận công nghệ, dựa trên các yếu tố hành vi và xã hội.
Mô hình TAM (Syeda và cộng sự, 2020) chủ yếu dự báo việc áp dụng công nghệ và xác định các vấn đề thiết kế hệ thống thông tin trước khi phổ biến rộng rãi.
Mô hình TAM là công cụ hữu hiệu đánh giá khả năng chấp nhận công nghệ mới của người dùng.
Ứng dụng mô hình lý thuyết về sự chấp nhận công nghệ để nghiên cứu ý định sử dụng 20
Bài nghiên cứu này sử dụng ba mô hình lý thuyết đã được kiểm chứng để làm nền tảng lý thuyết Tác giả đã tìm kiếm các nghiên cứu trong và ngoài nước áp dụng ba mô hình này.
Nghiên cứu Beglaryan và cộng sự (2017) sử dụng mô hình TAM để phân tích sự chấp nhận hồ sơ điện tử (EHR) của bác sĩ, xác định bốn yếu tố ảnh hưởng: tính hữu ích, sự đổi mới cá nhân, ảnh hưởng của bệnh nhân và khả năng chống lại thay đổi.
Nghiên cứu Aldosari và cộng sự (2018) ứng dụng mô hình TAM đánh giá chấp nhận bệnh án điện tử của y tá tại bệnh viện Ả Rập Xê Út, chỉ ra tính hữu ích và dễ sử dụng là hai yếu tố then chốt.
Nghiên cứu của Baharom và cộng sự (2011) tại Jordan cho thấy việc bác sĩ chấp nhận hồ sơ bệnh án điện tử dựa trên mô hình TAM phụ thuộc vào ba yếu tố chính: tính hữu ích được cảm nhận, tính dễ sử dụng và hành vi có ý định sử dụng.
Nghiên cứu của Syeda và cộng sự (2020) ứng dụng mô hình TAM để đánh giá việc chấp nhận dịch vụ y tế từ xa, xác định các yếu tố ảnh hưởng gồm: nhận thức dễ sử dụng, lo lắng công nghệ, ảnh hưởng xã hội, tính hữu ích, sự tin tưởng, điều kiện thuận lợi, rủi ro nhận thức và khả năng chống lại công nghệ.
Nghiên cứu của Rho và cộng sự (2014) sử dụng mô hình TAM chỉ ra tính hữu ích, tính dễ sử dụng, và các khuyến khích nhận thức là những yếu tố dự đoán sự chấp nhận và ý định sử dụng dịch vụ y tế từ xa của bác sĩ.
Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu liên quan
KẾT QUẢ CHỦ ĐỀ NGHIÊN CỨU NGUỒN
- Sự đổi mới cá nhân
- Ảnh hưởng của bệnh nhân
- Khả năng chống lại sự thay đổi
Bài viết khảo sát sự chấp nhận hồ sơ điện tử (EHR) trong bệnh viện dựa trên mô hình ba cực, phản ánh quan điểm của các bác sĩ Mô hình này giúp phân tích thái độ và hành vi ứng dụng EHR của đội ngũ y tế Kết quả nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về những thách thức và cơ hội trong quá trình chuyển đổi số y tế.
- Tính dễ sử dụng Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận bệnh án điện tử của y tá tại bệnh viện Ả Rập Xê Út
- Tính hữu ích được cảm nhận
- Hành vi có ý định sử dụng
Phát triển mô hình chấp nhận công nghệ mở rộng: Việc bác sĩ chấp nhận hồ sơ bệnh án điện tử ở Jordan
- Nhận thức dễ sử dụng
- Lo lắng về công nghệ
- Cảm nhận dễ dàng về tính hữu ích
- Rủi ro được nhận thức
- Khả năng chống lại công nghệ
- Quyền riêng tư Điều tra việc chấp nhận các dịch vụ y tế từ xa thông qua mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
- Tính dễ sử dụng được nhận thức
Các yếu tố dự đoán về sự chấp nhận dịch vụ y tế từ xa và ý định hành vi của bác sĩ
(Nguồn: tác giả thống kê)
Các nhóm yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH
Bài viết này dựa trên các mô hình lý thuyết hành động hợp lý (Ajzen & Fishbein, 1975), mô hình hành vi dự định (Ajzen, 1991) và mô hình chấp nhận công nghệ của Davis để phân tích [Nội dung phân tích].
Năm 1989 và 5 nghiên cứu liên quan chỉ ra hai nhóm yếu tố ảnh hưởng đến việc người dùng chấp nhận công nghệ y tế từ xa: yếu tố bên trong và yếu tố bên ngoài.
Mô hình TAM chỉ ra ba yếu tố nội tại ảnh hưởng trực tiếp đến ý định sử dụng: nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng và thái độ Tuy nhiên, ý định sử dụng cũng chịu tác động gián tiếp từ các yếu tố ngoại tại (ảnh hưởng xã hội, sự tin tưởng, lo lắng về công nghệ – dựa trên nghiên cứu của Syeda và cộng sự, 2020) thông qua các yếu tố nội tại này.
Bảng 2.2 Các nhóm yếu tố ảnh hưởng
Nhóm yếu tố bên trong Nhóm yếu tố bên ngoài
- Nhận thức tính hữu ích
- Nhận thức tính dễ sử dụng
- Ảnh hưởng của xã hội
- Lo lắng về công nghệ
(Nguồn: tác giả thống kê)
2.4.1 Các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến ý định hành vi chấp nhận công nghệ 2.4.1.1 Ảnh hưởng của xã hội (Social Influence)
Theo Belanger & Carter (2008), ảnh hưởng xã hội quyết định mức độ tin tưởng của cá nhân vào người quen và bạn bè khi cân nhắc sử dụng một hệ thống mới.
Theo Moore & Benbasat (1991), ảnh hưởng xã hội là mức độ cá nhân coi trọng ý kiến người khác về việc sử dụng hệ thống mới Yếu tố này trực tiếp tác động đến thái độ và ý định sử dụng hệ thống, thể hiện qua chuẩn mực và hình ảnh chủ quan.
Trong các nước đang phát triển, việc sử dụng dịch vụ y tế từ xa ảnh hưởng đến nhiều thành viên gia đình và cộng đồng, tạo điều kiện thuận lợi hoặc cản trở việc tiếp cận dịch vụ này (Syeda và cộng sự, 2020) Ý kiến gia đình, hàng xóm và người quen có thể tác động đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ y tế từ xa của cá nhân.
Nghiên cứu của Baptista & Oliveira (2015) cho thấy ảnh hưởng xã hội tác động đáng kể đến quyết định người dùng chấp nhận công nghệ mới.
Do đó, giả thuyết thứ nhất được đề nghị như sau:
Nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng xã hội tích cực thúc đẩy nhận thức về tính hữu ích của ứng dụng Dr.OH trong cung cấp dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh.
Nhiều nghiên cứu đã bổ sung yếu tố niềm tin vào Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) để giải thích việc áp dụng công nghệ thông tin trong chăm sóc sức khỏe (McKnight & Chervany, ).
Theo Kramer (1999), sự tin tưởng là trạng thái dễ bị tổn thương do sự không chắc chắn về động cơ và hành động của người khác mà ta phụ thuộc.
Sự tin tưởng là thành phần trung tâm trong các mối quan hệ làm việc hiệu quả (Gabarro,
Sự tin tưởng là niềm tin chủ quan về việc một bên sẽ hoàn thành nghĩa vụ theo kỳ vọng của các bên liên quan (Lu & Chau, 2011).
Theo (Ashraf & Jaafar, 2019) sự tin tưởng là sự kết hợp của năng lực, tính chính trực và lòng nhân từ dẫn đến ý định của người dùng
Sự tin tưởng là một trong những yếu tố quan trọng hàng đầu ảnh hưởng đến ý định sử dụng các dịch vụ công nghệ mới (Heijden, 2003) và (Delafrooz, 2011)
Lòng tin vào dịch vụ y tế từ xa tác động tích cực đến ý định sử dụng của người dùng thông qua nhận thức về tính hữu ích Tin tưởng cao về lợi ích và sự tiện lợi dẫn đến chấp nhận dịch vụ cao hơn; ngược lại, thiếu niềm tin làm giảm ý định sử dụng.
Sự tin tưởng là yếu tố then chốt quyết định việc chấp nhận dịch vụ y tế từ xa, theo nghiên cứu của Anderson & Dedrick (1990).
Do đó, giả thuyết thứ hai được đề nghị như sau:
Ứng dụng Dr.OH được người dùng tại TP Hồ Chí Minh đánh giá cao về tính hữu ích nhờ sự tin tưởng vào chất lượng dịch vụ y tế từ xa Sự tin tưởng này góp phần tích cực vào nhận thức về giá trị của ứng dụng.
2.4.1.3 Lo lắng về công nghệ (Technological Anxiety)
Theo Cambre & Cook (1985), lo lắng về công nghệ là nỗi sợ hãi hoặc e ngại khi sử dụng hệ thống công nghệ mới.
Tóm tắt chương 2
Chương 2 trình bày về các khái niệm, định nghĩa của bài nghiên cứu Sau đó giới thiệu ba mô hình về hành vi: (1) Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action, (2) Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behaviour), (3) Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model) Tiếp theo, tác giả của bài nghiên cứu đã thống kê ra các bài nghiên cứu liên quan đến ý định sử dụng công nghệ trong lĩnh vực y tế Từ đó tác giả đề xuất ra các giả thuyết phù hợp với nghiên cứu hiện tại Tất cả những giả thuyết trên sẽ làm cơ sở để đề xuất mô hình nghiên cứu cho đề tài này.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Tiến trình nghiên cứu
Tiến trình bài nghiên cứu được mô tả như sau:
Hình 3.1 Quy trình thực hiện bài nghiên cứu
(Nguồn: Tác giả nghiên cứu)
Nghiên cứu sơ bộ Điều chỉnh thang đo
Kiểm định thang đo Đề xuất hàm ý quản trị và đưa ra kiến nghị
Bảng khảo sát sơ bộ
Crobach’s Alpha Nhân tố EFA, CFA
Mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Xác định tên vấn đề, mục tiêu của vấn đề và tên đề tài nghiên cứu
Thu thập thông tin thứ cấp
Thống kê lý thuyết nền
Bước 1: Xác định tên vấn đề, mục tiêu của vấn đề và tên đề tài nghiên cứu
Nghiên cứu xác định các yếu tố nội ngoại ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH cho dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh, dựa trên bối cảnh hiện tại, tính cấp thiết của vấn đề, và khả năng tiếp cận đối tượng khảo sát Mục tiêu nghiên cứu tập trung vào việc phân tích những yếu tố này.
Bước 2: Thu thập thông tin thứ cấp
Tác giả bài nghiên cứu thu thập thông tin thứ cấp, bao gồm lý thuyết nền tảng và bài báo khoa học liên quan từ nhiều nguồn như sách, báo chí, internet và ý kiến chuyên gia Quá trình này ưu tiên độ tin cậy và tính liên quan của thông tin, đồng thời sàng lọc thông tin không cần thiết để đảm bảo kết quả nghiên cứu chính xác.
Bước 3: Thống kê lý thuyết nền
Nghiên cứu sử dụng lý thuyết nền tảng và giả thuyết được xây dựng từ dữ liệu thứ cấp đáng tin cậy, chính xác và phù hợp với vấn đề nghiên cứu Dữ liệu này đảm bảo kết quả đạt chất lượng cao và hoàn thành mục tiêu nghiên cứu Thang đo nháp được thiết lập dựa trên các lý thuyết nền đã trình bày ở Chương 2.
Bước 4: Nghiên cứu sơ bộ
Bài nghiên cứu sử dụng thang đo nháp để xây dựng bảng khảo sát sơ bộ, kết hợp tham khảo các nghiên cứu y tế liên quan và ý kiến chuyên gia.
Bước 5: Điều chỉnh thang đo
Với sự hướng dẫn của ThS Vũ Thị Mai Chi, bài nghiên cứu xác định các biến quan sát: ảnh hưởng xã hội, sự tin tưởng, lo lắng về công nghệ, nhận thức tính hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, thái độ, và ý định sử dụng Việc lựa chọn này rất quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến mô hình nghiên cứu.
Bước 6: Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, khảo sát 138 khách hàng đang dùng ứng dụng Dr.OH cho dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh bằng cuộc gọi điện thoại.
Bước 7: Kiểm định thang đo
Dữ liệu khảo sát được mã hóa và xử lý bằng SPSS 20.0, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha (>0.6) và tương quan biến tổng (>0.3) Phân tích nhân tố khám phá EFA (factor loading >0.5, KMO >0.5 & Sig Bartlett 0,3 và hệ số Alpha > 0,7 mới được chấp nhận (Nunnally, 1978) Phương pháp này giúp loại bỏ biến không phù hợp, đảm bảo chất lượng dữ liệu phân tích.
Hệ số Cronbach's Alpha đánh giá độ tin cậy nội bộ của thang đo, xác định mức độ phù hợp giữa các biến quan sát thuộc cùng một biến nghiên cứu tiềm ẩn (Trọng & Ngọc, 2007).
Theo (Trọng & Ngọc, 2007)thì đưa ra các nguyên tắc đánh giá như sau:
Cronbach’s Alpha < 0,6: thang đo nhân tố không phù hợp (có thể trong môi trường nghiên cứu đối tượng không có cảm nhận về nhân tố đó)
Cronbach’s Alpha 0,6 -> 0,7: chấp nhận được với các nghiên cứu mới
Cronbach’s Alpha 0,7 -> 0,8: chấp nhận được
Cronbach’s Alpha >=0,95: chấp nhận được nhưng không tốt, nên xem xét các biến quan sát có thể có hiện tượng trùng biến
Kiểm định độ tin cậy thang đo, đặc biệt bằng Cronbach’s Alpha, rất quan trọng để đảm bảo chất lượng nghiên cứu Cronbach’s Alpha đánh giá độ tin cậy từng biến và hệ số tương quan tổng thể, phản ánh mức độ liên kết giữa các biến.
3.7.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích hệ số khám phá (EFA) rút gọn tập biến quan sát đa dạng, phụ thuộc lẫn nhau thành ít biến nhân tố có ý nghĩa hơn, nhưng vẫn giữ hầu hết thông tin ban đầu Mỗi biến được đo bằng hệ số tải nhân tố, thể hiện mối liên hệ với các nhân tố (Tuấn và cộng sự, 2015).
Theo (Hair, 1998) các tham số thống kê quan trong trong nhân tố là:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) phải >= 0,5 và = 0,35: xem là có ý nghĩa thực tiễn
Tổng phương sai (Total Variance Explained) đạt giá trị từ 50% trở lên
Hệ số Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố)
>1 thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất Ngược lại Eigenvalue 1 Tuy nhiên, sau phân tích EFA lần 1, các biến HI3, YD1 và TD1 (Factor loading < 0,5) bị loại bỏ, dẫn đến việc thực hiện phân tích khám phá lần 2.
Bảng 4.2 Bảng ma trận xoay nhân tố trong phân tích EFA lần 1
Sig (Bartlett's Test of Sphericity) = 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Bảng 4.3 Bảng ma trận xoay nhân tố trong phân tích EFA lần 2
Sig (Bartlett's Test of Sphericity) = 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Phân tích EFA đạt các tiêu chuẩn: KMO = 0,767 (0,5 ≤ KMO ≤ 1), Bartlett’s Test (Sig = 0,000 < 0,05), tổng phương sai trích 63,539% > 50%, và Eigenvalues = 1,031 > 1 Tuy nhiên, sau khi xoay nhân tố, biến TD2 (Factor loading < 0,5) bị loại bỏ và EFA được thực hiện lại.
Bảng 4.4 Bảng ma trận xoay nhân tố trong phân tích EFA lần 3
Sig (Bartlett's Test of Sphericity) = 0,000
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Phân tích EFA đạt các tiêu chí: KMO = 0,755 (0,5 ≤ KMO ≤ 1), Bartlett’s Test có ý nghĩa thống kê (Sig = 0,000 < 0,05), tổng phương sai trích đạt 64,572% (>50%), và tất cả giá trị Eigenvalues > 1 Do đó, 6 nhân tố được trích xuất, giải thích 64,572% biến thiên dữ liệu, cho thấy phân tích nhân tố phù hợp.
Bảng 4.4, sử dụng phương pháp xoay Promax và trích xuất dữ liệu Principal Axis Factoring, cho thấy các biến quan sát đáp ứng các điều kiện cần thiết.
Phân tích giá trị hội tụ cho thấy các biến quan sát được nhóm lại với nhau dựa trên hệ số tải nhân tố cùng thang đo, phù hợp với thang đo ban đầu.
Các biến quan sát đều có hệ số tải trọng (Factor loading) lớn hơn 0,5, đảm bảo tính hợp lệ và ý nghĩa thực tiễn, đủ điều kiện sử dụng trong các bước phân tích tiếp theo.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Nghiên cứu này sử dụng phân tích nhân tố khẳng định (CFA) để kiểm định toàn bộ thang đo trong mô hình nghiên cứu (Phụ lục 6), bao gồm cả phân tích riêng lẻ và tổng thể các nhân tố.
Hình 4.1 Mô hình CFA tới hạn đã chuẩn hóa
Nghiên cứu tập trung vào các yếu tố: lo lắng về công nghệ (LL), nhận thức tính dễ sử dụng (DD), sự tin tưởng (TT), nhận thức tính hữu ích (HI), thái độ sử dụng (TD) và ý định sử dụng (YD) để đánh giá sự chấp nhận công nghệ.
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm AMOS)
Kiểm định tính đơn hướng và độ phù hợp với dữ liệu thị trường:
Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho thấy mô hình có giá trị χ² = 260,749 (df = 157; CMIN/df = 1,661 < 3) Mặc dù GFI (0,825) thấp hơn 0,9 do hạn chế về kích thước mẫu (n=5), giá trị này vẫn được chấp nhận (Baumgartner & Homburg, 1995) Các chỉ số IFI (0,913) và CFI… cho thấy độ khớp mô hình tốt.
Mô hình đo lường đạt tính đơn hướng và phù hợp với dữ liệu thị trường, thể hiện qua các chỉ số: CFI = 0,910 > 0,9; RMSEA = 0,076 < 0,08; và PCLOSE = 0,007 > 0,005 (Hình 4.1).
Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Nghiên cứu sử dụng phương pháp SEM để kiểm định mô hình lý thuyết, khắc phục hạn chế của hồi quy đa biến truyền thống bằng khả năng tính toán sai số đo lường Phương pháp ước lượng ML được áp dụng để ước lượng tham số mô hình (Phụ lục 7).
Hình 4.2 Kết quả SEM của mô hình nghiên cứu (chuẩn hóa)
Nghiên cứu chỉ ra mối liên hệ giữa lo lắng về công nghệ (LL), nhận thức tính dễ sử dụng (DD), sự tin tưởng (TT), nhận thức hữu ích (HI), thái độ sử dụng (TD) và ý định sử dụng (YD) công nghệ Các yếu tố này ảnh hưởng lẫn nhau và quyết định mức độ chấp nhận và sử dụng công nghệ.
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm AMOS)
Bảng 4.5 Hệ số hồi quy (chuẩn hoá và chưa chuẩn hoá) của các mối quan hệ trong mô hình (gián tiếp)
Giả thuyết Mối quan hệ Ƣớc lƣợng chuẩn hóa
Chƣa chuẩn hóa Ƣớc lƣợng SE CR P
H1 Sự tin tưởng → Nhận thức tính hữu ích 0,288 0,391 0,138 2,827 0,005
Lo lắng về công nghệ
→ Nhận thức tính dễ sử dụng
Nhận thức tính hữu ích
Nhận thức dễ sử dụng
H5 Thái độ → Ý định sử dụng 0,589 0,707 0,151 4,669 ***
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm AMOS)
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa cho biết hướng tác động (tích cực hay tiêu cực) của biến độc lập lên biến phụ thuộc Tuy nhiên, để đánh giá mức độ ảnh hưởng và thứ tự quan trọng của các biến độc lập, cần dựa vào hệ số hồi quy chuẩn hóa: hệ số càng lớn, ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc càng mạnh.
Nghiên cứu sử dụng mô hình SEM để kiểm định các giả thuyết, cho thấy tất cả đều có ý nghĩa thống kê (p < 0,05).
Theo như bảng 4.5, ta thấy:
Nghiên cứu xác nhận tác động tích cực của sự tin tưởng đến nhận thức tính hữu ích (r = 0,288, p = 0,005) Sự tin tưởng được chứng minh là yếu tố quan trọng tạo nên nhận thức về tính hữu ích của sản phẩm/dịch vụ.
Giả thuyết H2 được kiểm chứng với kết quả hồi quy cho thấy mối quan hệ âm đáng kể giữa lo lắng về công nghệ và nhận thức tính dễ sử dụng (-0.482, SE = 0.091), ủng hộ giả thuyết.
Kết quả phân tích AMOS 22.0 cho thấy mối quan hệ giữa lo lắng về công nghệ và nhận thức tính dễ sử dụng có ý nghĩa thống kê (p = 0.000) Lo lắng về công nghệ tác động tiêu cực đến nhận thức tính dễ sử dụng hệ thống Để cải thiện nhận thức tính dễ sử dụng, cần giảm thiểu lo lắng của người dùng về công nghệ.
Giả thuyết H3 về tác động tích cực của nhận thức tính hữu ích đến thái độ được kiểm chứng với hệ số hồi quy chuẩn hóa 0,348 (SE = 0,057, p < 0,001) Kết quả này có ý nghĩa thống kê, xác nhận nhận thức tính hữu ích là yếu tố quyết định thái độ.
Giả thuyết H4 (nhận thức tính dễ sử dụng ảnh hưởng tích cực đến thái độ) được chấp nhận (p < 0,005) Mối quan hệ này có hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,368 (SE = 0,070), cho thấy nhận thức tính dễ sử dụng là yếu tố quan trọng hình thành thái độ.
Nghiên cứu xác nhận giả thuyết H5 về tác động tích cực của thái độ đến ý định sử dụng, với hệ số hồi quy chuẩn hóa 0.589 (SE = 0.151, p < 0.005) Kết quả này cho thấy thái độ là yếu tố tiên quyết ảnh hưởng đến ý định sử dụng.
Kết quả bảng 4.5 xác nhận tính hợp lệ và ý nghĩa của tất cả các giả thuyết, cho thấy thang đo đo lường khái niệm trong mô hình đạt độ tin cậy lý thuyết.
Hình 4.3 Mô hình ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ
Mô hình chính thức về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP
Hồ Chí Minh được diễn đạt tại hình 4.3 Mô hình cho thấy rằng 8,3% sự biến thiên của
Nghiên cứu cho thấy sự biến đổi của niềm tin ảnh hưởng đến nhận thức tính hữu ích, trong khi lo lắng về công nghệ tác động đến nhận thức tính dễ sử dụng Nhận thức tính hữu ích và dễ sử dụng giải thích 26,1% sự biến thiên của thái độ, và thái độ lại giải thích 34,7% sự biến thiên của ý định sử dụng Tuy nhiên, vẫn còn các yếu tố khác chưa được xác định ảnh hưởng đến các biến số này.
Kiểm định độ tin cậy của ước lượng bằng Bootstrap
Nghiên cứu sử dụng phương pháp Bootstrap (N=1000) để kiểm định mô hình Kết quả ước lượng trung bình và độ lệch chuẩn được trình bày trong Bảng 4.6 Tất cả các hệ số hồi quy (lo lắng về công nghệ - nhận thức dễ sử dụng; sự tin tưởng - nhận thức hữu ích; nhận thức hữu ích - nhận thức dễ sử dụng - thái độ; thái độ - ý định sử dụng) đều có giá trị CR < 1.96 (p > 0.05).
Phân tích cho thấy độ lệch không có ý nghĩa thống kê (p=0.005 > 0.05), ủng hộ giả thuyết mô hình ước lượng đáng tin cậy ở mức tin cậy 95% (Xem phụ lục 8)
Bảng 4.6 Kết quả ước lượng bằng mô hình Bootstrap
Mối quan hệ Ƣớc lƣợng ML Ƣớc lƣợng Bootstrap
SE SE-SE Trung bình Bias SE-
Nghiên cứu khảo sát ảnh hưởng của lo lắng về công nghệ (LL), nhận thức tính dễ sử dụng (DD), sự tin tưởng (TT), nhận thức hữu ích (HI) đến thái độ (TD) và ý định sử dụng (YD) công nghệ, đo lường bằng sai lệch chuẩn (SE), sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn (SE-SE), độ lệch (Bias), và sai lệch chuẩn của độ lệch (SE-Bias) cùng giá trị tới hạn (CR).
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm AMOS và tính toán của tác giả)
Phân tích phương sai ANOVA
Nghiên cứu này sử dụng phân tích phương sai một chiều (One-Way ANOVA) để xác định liệu ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh có khác biệt đáng kể giữa các nhóm dân số dựa trên độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn, thu nhập và tình trạng hôn nhân hay không Kết quả nghiên cứu được trình bày chi tiết trong Phụ lục 9.
4.7.1 Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH theo độ tuổi của khách hàng Độ tuổi của khách hàng được phân theo sáu nhóm theo thứ tự mã hóa: “1” nhóm 18 - 24 tuổi , “2” nhóm 25 - 32 tuổi, “3” nhóm 33 - 45 tuổi, “4” nhóm 46 - 54 tuổi, “5” nhóm 55 -
60 tuổi, “6” Trên 60 tuổi Để kiểm tra sự khác biệt về ý định sử dụng của sáu nhóm trên, tác giả sử dụng kiểm định One-Way ANOVA
Bảng 4.7 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo biến độ tuổi
YD Levene Statistic df1 df2 Sig
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Theo như kết quả của bảng 4.7 thì Sig = 0,553 > 0,05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến độ tuổi không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA
Bảng 4.8 Kết quả One-Way ANOVA theo biến độ tuổi của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Phân tích bảng 4.8 cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig = 0,027 < 0,05) về ý định sử dụng sản phẩm giữa các nhóm tuổi khác nhau.
4.7.2 Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH theo giới tính của khách hàng
Giới tính của khách hàng được phân theo hai nhóm theo thứ tự mã hóa: “1” nhóm Nam,
“2” nhóm Nữ Để kiểm tra sự khác biệt về ý định sử dụng của hai nhóm trên, tác giả sử dụng kiểm định One-Way ANOVA
Bảng 4.9 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo biến giới tính
YD Levene Statistic df1 df2 Sig
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Theo như kết quả của bảng 4.9 thì Sig = 0,260 > 0,05 thì phương sai giữa các lựa chọn của biến giới tính không khác nhau, xem tiếp kết quả ở bảng ANOVA
Bảng 4.10 Kết quả One-Way ANOVA theo biến giới tính của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Phân tích bảng 4.10 cho thấy không có sự khác biệt ý nghĩa thống kê (Sig = 0,519 > 0,05) về ý định sử dụng sản phẩm giữa các nhóm giới tính.
4.7.3 Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH theo nghề nghiệp của khách hàng
Nghề nghiệp của khách hàng được phân theo sáu nhóm theo thứ tự mã hóa: “1” nhóm
Nghiên cứu sử dụng kiểm định One-Way ANOVA để phân tích sự khác biệt về ý định sử dụng sản phẩm giữa sáu nhóm đối tượng: học sinh/sinh viên, nội trợ, công nhân, nhân viên văn phòng, quản lý và nhóm tự do.
Bảng 4.11 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo biến nghề nghiệp
YD Levene Statistic df1 df2 Sig
Phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các lựa chọn nghề nghiệp (Sig = 0,302 > 0,05) Kết quả chi tiết được trình bày trong bảng 4.11.
Bảng 4.12 Kết quả One-Way ANOVA theo biến nghề nghiệp của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Phân tích bảng 4.12 cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig = 0,531 > 0,05) về ý định sử dụng sản phẩm giữa các nhóm nghề nghiệp.
4.7.4 Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH theo trình độ học vấn của khách hàng
Bài viết phân tích ý định sử dụng sản phẩm/dịch vụ của khách hàng dựa trên trình độ học vấn, được phân thành bốn nhóm: Trung cấp (1), Cao đẳng/Đại học (2), Sau Đại học (3) và Khác (4) Phương pháp kiểm định One-Way ANOVA được sử dụng để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm.
Bảng 4.13 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo biến trình độ học vấn
YD Levene Statistic df1 df2 Sig
Phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các lựa chọn của biến trình độ học vấn (Sig = 0,531 > 0,05).
Bảng 4.14 Kết quả One-Way ANOVA theo biến trình độ học vấn của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Dựa vào kết quả bảng 4.14 thì “Giữa các nhóm” trình độ học vấn có Sig = 0,555 > 0,05
Nghiên cứu cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về ý định sử dụng giữa các nhóm đối tượng có trình độ học vấn khác nhau.
4.7.5 Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH theo thu nhập của khách hàng
Thu nhập của khách hàng được phân theo năm nhóm theo thứ tự mã hóa: “1” nhóm Dưới
Nghiên cứu phân tích ý định sử dụng sản phẩm dựa trên năm nhóm người dùng với mức chi tiêu khác nhau: dưới 5 triệu, 5-10 triệu, 10-20 triệu, 20-30 triệu và trên 30 triệu đồng Kiểm định One-Way ANOVA được sử dụng để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm này.
Bảng 4.15 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo biến thu nhập
YD Levene Statistic df1 df2 Sig
Phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy phương sai giữa các lựa chọn của biến thu nhập không có ý nghĩa thống kê (Sig = 0,928 > 0,05), đòi hỏi phân tích thêm dựa trên bảng ANOVA.
Bảng 4.16 Kết quả One-Way ANOVA theo biến thu nhập của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Phân tích bảng 4.16 cho thấy không có sự khác biệt ý nghĩa thống kê (Sig = 0,816 > 0,05) về ý định sử dụng sản phẩm giữa các nhóm thu nhập khác nhau.
4.7.6 Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH theo tình trạng hôn nhân của khách hàng
Nghiên cứu phân loại khách hàng thành ba nhóm hôn nhân (1: Độc thân, 2: Có gia đình, 3: Khác) và sử dụng kiểm định One-Way ANOVA để phân tích sự khác biệt về ý định sử dụng sản phẩm giữa các nhóm.
Bảng 4.17 Kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai theo biến tình trạng hôn nhân
YD Levene Statistic df1 df2 Sig
Phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các lựa chọn của biến tình trạng hôn nhân (Sig = 0,177 > 0,05) Kết quả chi tiết được trình bày trong bảng 4.17.
Bảng 4.18 Kết quả One-Way ANOVA theo biến tình trạng hôn nhân của khách hàng
(Nguồn: Kết quả xử lý bằng phần mềm SPSS)
Thảo luận kết quả phân tích dữ liệu
Nghiên cứu phân tích dữ liệu về ý định sử dụng ứng dụng Dr.OH trong dịch vụ y tế từ xa tại TP Hồ Chí Minh, xác định năm yếu tố ảnh hưởng chính: sự tin tưởng, lo lắng về công nghệ, cảm nhận tính dễ sử dụng, cảm nhận tính hữu ích và thái độ Kết quả này sẽ được dùng để đề xuất hàm ý quản trị cho doanh nghiệp ở chương 5.
Nghiên cứu đã xác định 20 biến quan sát cho năm khái niệm, dựa trên tham khảo chuyên gia Khảo sát 115/138 khách hàng sử dụng ứng dụng Dr.OH tại TP Hồ Chí Minh qua điện thoại đã cung cấp dữ liệu phân tích.
Bài viết sử dụng dữ liệu khảo sát từ 115 khách hàng, phân tích bằng SPSS 20.0 và AMOS 22.0 Quá trình phân tích bao gồm thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha, EFA, CFA, SEM, Bootstrap và ANOVA.
Nghiên cứu khẳng định thái độ là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định sử dụng ứng dụng y tế từ xa Dr.OH tại TP Hồ Chí Minh Mô hình nghiên cứu phù hợp với thực tế và các giả thuyết đã được đề xuất.
Tóm tắt chương 4
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu bằng các phương pháp: thống kê mô tả, Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), SEM, Bootstrap và ANOVA.
Nghiên cứu sử dụng mô hình SEM để kiểm định các giả thuyết H1-H5 Kết quả cho thấy tất cả giả thuyết đều có ý nghĩa thống kê (p ≤ 0.05), được chấp nhận ở mức độ tin cậy 95%.
