TỔNG QUAN VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ĐO LƯỜNG SỰ HÀI LÒNG CỦA BỆNH NHÂN TRONG CƠ SỞ Y TẾ
Một số nghiên cứu gần đây về đo lường sự hài lòng của khách hàng
Chất lượng dịch vụ là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực kinh doanh dịch vụ Một trong những thang đo chất lượng dịch vụ phổ biến là thang đo SERVQUAL, được phát triển bởi Parasuraman, Zeithaml và Berry vào những năm 1980 Thang đo này đã được kiểm chứng qua nhiều nghiên cứu trong các lĩnh vực như bán lẻ, viễn thông, dịch vụ nhà hàng và y tế SERVQUAL bao gồm 5 thành phần chính: sự tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và phương tiện hữu hình Tùy thuộc vào từng ngành dịch vụ, các nghiên cứu sẽ áp dụng những thành phần khác nhau để đánh giá chất lượng dịch vụ, đặc biệt trong lĩnh vực y tế, các thành phần tác động đến sự hài lòng của khách hàng sẽ được lựa chọn phù hợp.
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu đo lường sự hài lòng của bệnh nhân đối với chất lƣợng dịch y tế
PHƯƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Mô hình nghiên cứu
Trong lĩnh vực dịch vụ, chất lượng dịch vụ đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra sự hài lòng cho khách hàng Thang đo SERVQUAL, được phát triển bởi Parasuraman, Zeithaml và Berry vào những năm 1980, là một trong những công cụ đo lường chất lượng dịch vụ được chấp nhận rộng rãi Thang đo này đã được kiểm chứng qua nhiều nghiên cứu trong các lĩnh vực như bán lẻ, viễn thông, dịch vụ nhà hàng và y tế SERVQUAL bao gồm năm thành phần chính: sự tin cậy, khả năng đáp ứng, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và phương tiện hữu hình Tuy nhiên, các nghiên cứu về chất lượng dịch vụ có thể lựa chọn các thành phần khác nhau tùy thuộc vào ngành dịch vụ cụ thể, với các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực y tế thường được trình bày theo mô hình riêng.
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu đo lường sự hài lòng của bệnh nhân đối với chất lƣợng dịch y tế
2.2 Các giả thuyết nghiên cứu:
Sự tin cậy được thể hiện qua tính chính xác của dịch vụ và khả năng giữ chữ tín với khách hàng, là một yếu tố quan trọng trong chất lượng dịch vụ (Parasuraman et al., 1985, 1988) Nó không chỉ tạo ra uy tín mà còn đảm bảo danh tiếng cho dịch vụ (Wheeland, 2002; Harford, 2004) Một dịch vụ được đánh giá tin cậy hơn so với đối thủ sẽ mang lại sự hài lòng cao hơn cho khách hàng và ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận về chất lượng tổng thể (Seth, K Momaya và Gupta, 2008; Zekiri, 2011) Điều này cũng đã được chứng minh trong các nghiên cứu về viễn thông và chăm sóc sức khỏe (Babakus và Mangold, 1992; Mostafa, 2005; Chakraborty và Majumdar, 2011; Ahuja et al., 2011; Ahmad và Samreen, 2011; Zarei et al., 2012; Soita, 2012) Do đó, nghiên cứu này đặt ra giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H1: Nhân tố sự tin cậy của bệnh viện có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của người bệnh.
Khả năng đáp ứng là yếu tố quan trọng trong việc phục vụ nhu cầu của khách hàng, phản ánh mức độ sẵn sàng và khả năng cung cấp dịch vụ của nhà cung cấp Một hệ thống có khả năng đáp ứng cao sẽ tạo ấn tượng tốt với khách hàng, đặc biệt khi so sánh với các yếu tố khác như giá cả và độ tin cậy Nhà cung cấp nào nhanh chóng và thân thiện hơn sẽ được ưu tiên lựa chọn và mang lại sự hài lòng cho khách hàng Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng khả năng đáp ứng có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và y tế.
Barser andJoshi, 2011; Zarei et al, 2012, Soita, 2012) Vì vậy nghiên cứu này đặt ra giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
Giả thuyết H2: Khả năng đáp ứng càng đƣợc đánh giá cao thì khách hàng càng hài lòng.
Năng lực phục vụ của bệnh viện được thể hiện qua tác phong chuyên nghiệp của nhân viên, khả năng chuyên môn của y bác sĩ và sự sẵn sàng cung cấp dịch vụ Khách hàng đánh giá năng lực phục vụ cao hơn sẽ cảm thấy hài lòng hơn với dịch vụ nhận được Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng năng lực phục vụ có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của khách hàng, như nghiên cứu của Atilgan et al (2003) và Kouthouris & Alexandris (2005) trong lĩnh vực dịch vụ du lịch tại Thổ Nhĩ Kỳ và Hy Lạp Trong lĩnh vực dịch vụ chăm sóc sức khỏe, các nghiên cứu của Mostafa (2005) tại Ai Cập và Ahuja et al cũng đã chứng minh điều này.
Nghiên cứu của Chakraborty và Majumdar (2011) tại Ấn Độ, Zarei et al (2012) tại Iran, cùng với Soita (2012) tại Uganda đã xác nhận giả thuyết rằng năng lực phục vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng về dịch vụ Do đó, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết nghiên cứu như sau:
Giả thuyết H3: Nhân tố năng lực phục vụ của bệnh viện có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của người bệnh.
Sự đồng cảm trong môi trường bệnh viện thể hiện sự quan tâm của nhân viên đối với bệnh nhân, đặc biệt là những nhu cầu đặc biệt của họ Quá trình khám chữa bệnh là mối liên hệ giữa con người, trong đó bệnh nhân cũng tham gia vào việc tạo ra dịch vụ Sự quan tâm này không chỉ gửi đi tín hiệu về chất lượng dịch vụ mà còn tạo niềm tin và sự hài lòng cho bệnh nhân Nhiều nghiên cứu đã chứng minh điều này, bao gồm các công trình của Babakus và Mangold (1992), Chakraborty và Majumdar (2011), Ahuja et al (2011), Ahmad và Samreen (2011), Brahmbohatt, Barser và Joshi (2011), Zarei et al (2012), Soita (2012) trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe Do đó, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết như sau:
Giả thuyết H4: Nhân tố sự đồng cảm có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của bệnh nhân đối với bệnh viện.
Phương tiện hữu hình, bao gồm cơ sở vật chất, trang thiết bị, nhân viên và tài liệu quảng bá, đóng vai trò quan trọng trong việc tạo dựng sự hài lòng của khách hàng Khi khách hàng đánh giá tích cực về yếu tố hữu hình của doanh nghiệp, cảm nhận về dịch vụ cũng được nâng cao Theo lý thuyết về bất đối xứng thông tin, cơ sở vật chất là tín hiệu cho "lời hứa cung cấp dịch vụ tốt", từ đó tạo sự tin cậy cho khách hàng Nhiều nghiên cứu, như của Atilgan et al (2003) và Kouthouris và Alexandris (2005) trong lĩnh vực dịch vụ du lịch, hay Chow and Luk (2005) trong dịch vụ nhà hàng, đã chỉ ra rằng phương tiện hữu hình có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng Trong lĩnh vực y tế, các nghiên cứu như của Mostafa (2005) và Ahuja et al (2011) cũng cho thấy yếu tố này tác động tích cực đến cảm nhận và sự hài lòng của bệnh nhân về chất lượng phục vụ của bệnh viện Do đó, nghiên cứu này đặt ra giả thuyết rằng phương tiện hữu hình ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Giả thuyết H5: Nhân tố phương tiện hữu hình của bệnh viện có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của bệnh nhân đối với bệnh viện.
Ngoài các giả thuyết nghiên cứu chính, tác giả còn phân tích sự khác nhau giữa các nhóm khách hàng thông qua phương pháp phân tích phương sai (ANOVA).
2.3 Đo lường các nhân tố
Bài nghiên cứu này sử dụng 25 biến quan sát được chuẩn hóa từ các nghiên cứu trước, bao gồm nghiên cứu của Parasuraman et al (1988) và các nghiên cứu của Mostafa (2005) tại Ai Cập cùng Amad và Samreen (2011) tại Pakistan trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe Tác giả cũng đã tiến hành thảo luận với bệnh nhân để điều chỉnh các khía cạnh đo lường nhằm đảm bảo tính phù hợp và ý nghĩa của các yếu tố được nghiên cứu.
Bảng 2.1: Các biến quan sát
TC1 Anh/chị tin tưởng vào kết quả chuẩn đoán và phương pháp điều trị của bệnh viện.
TC2 Anh/chị thấy nhân viên bệnh viện cố gắng không để xảy ra sai sót khi thực hiện điều trị cho bệnh nhân.
TC3 Anh/chị thấy chất lƣợng khám chữa bệnh đƣợc đảm bảo đúng nhƣ thông báo của bệnh viện.
TC4 Anh/chị thấy nhân viên bệnh viện hứa thực hiện việc gì thì họ sẽ thực hiện đúng nhƣ vậy.
TC5 Anh/chị tin tưởng vào kết quả chuẩn đoán và phương pháp điều trị của bệnh viện.
II - Khả năng đáp ứng
DU1 Anh/chị thấy cách cư xử của y bác sỹ tạo niềm tin cho người bệnh.
DU2 Anh/chị cho rằng nhân viên y tế có kiến thức tốt để trả lời những câu hỏi cho người bệnh.
DU3 Anh/chị cho rằng tại bệnh viện luôn có những người giỏi.
DU4 Khi anh/chị gặp trường hợp khẩn cấp (đau, bệnh nặng, già yếu…) luôn được bệnh viện ƣu tiên giải quyết.
DU5 Anh/chị không gặp khó khăn trong quá trình nhập viện – xuất viện về thời gian, thủ tục…
III - Năng lực phục vụ
NL1 Anh/chị thấy các y, bác sĩ không bao giờ tỏ ra quá bận dến mức không đáp ứng những yêu cầu của người bệnh.
NL2 Nhân viên y tế thông báo chính xác về thời gian của các dịch vụ sẽ thực hiện ( thời gian trả kết quả xét nghiệm, siêu âm,…)
NL3 Anh/chị thấy các y, bác sĩ tại bệnh viện luôn sẵn lòng giúp đỡ người bệnh.
NL4 Anh/chị thấy các dịch vụ ở đây luôn đƣợc đáp ứng đầy đủ và kịp thời.
DC1 Anh/chị thấy thời gian khám chữa bệnh và giờ thăm nuôi thuận tiện đối với người bệnh và người nhà.
DC2 Y bác sĩ, nhân viên của bệnh viện luôn luôn hiểu đƣợc những lo lắng, nhu cầu đặc biệt của Quí vị.
DC3 Quí vị cảm thấy không bị phân biệt đối xử nếu có sử dụng bảo hiểm y tế hay có hoàn cảnh khó khăn.
DC4 Bác sĩ luôn thăm hỏi và động viên tình sức khỏe của Quí vị trong suốt quá trình điều trị
DC5 Quí vị dễ dàng gặp bác sĩ điều trị của mình khi có yêu cầu
PT1 Anh/chị thấy bệnh viện có đầy đủ trang thiết bị và máy móc để thực hiện quá trình điều trị cho người bệnh.
PT2 Anh/chị thấy phòng bệnh sạch sẽ với đầy đủ vật dụng cần thiết.
PT3 Anh/chị thấy nhân viên của bệnh viện làm việc nhanh nhẹn, trang phục lịch sự, gọn gàng.
PT4 Anh/chị thấy môi trường bệnh viện yên tĩnh cho người bệnh nghỉ ngơi, điều trị.
PT5 Anh/chị thấy bệnh viện có nơi giữ xe thuận tiện.
PT6 Anh/chị thấy nhà vệ sinh của bệnh viện luôn đƣợc giữ sạch sẽ.
2.4.1 Thảo luận điều chỉnh thang đo Để thực hiện xây dựng các câu hỏi điều tra, tác giả kế thừa bộ câu hỏi nghiên cứu từ Parasuraman et al (1988) và câu hỏi đƣợc sử dụng của Mostafa (2005) tại Ai
Câu hỏi của Amad và Samreen (2011) tại Pakistan đã được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt và được điều chỉnh thông qua phỏng vấn bệnh nhân để phù hợp cho điều tra thực nghiệm Kết quả thảo luận cho thấy ý kiến đồng thuận với các khía cạnh được đưa ra, đồng thời nhấn mạnh rằng việc sử dụng từ ngữ đơn giản và dễ hiểu là cần thiết, vì câu hỏi dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt đã gây khó khăn cho người được hỏi Một số nhóm ý kiến đã được đưa ra như sau:
Người nhà bệnh nhân đánh giá cao yếu tố phương tiện hữu hình, bao gồm việc sử dụng máy móc hiện đại, môi trường bệnh viện sạch sẽ, trang phục gọn gàng của nhân viên và các vật phẩm hướng dẫn bắt mắt, vì những yếu tố này ảnh hưởng đến cảm nhận của họ trong quá trình khám chữa bệnh Về yếu tố sự tin cậy, họ quan tâm đến tính chính xác của các phương pháp khám chữa bệnh, việc nhân viên bệnh viện không mắc sai sót và chất lượng dịch vụ thông qua thông báo từ bệnh viện Đối với khả năng đáp ứng, người nhà bệnh nhân chú trọng đến kiến thức của bác sĩ trong việc hướng dẫn và trả lời thắc mắc, thái độ của bác sĩ và cảm giác an toàn của các phương pháp điều trị Yếu tố năng lực phục vụ cũng được họ quan tâm, bao gồm tính kịp thời của dịch vụ, sự quan tâm và sẵn lòng giúp đỡ của nhân viên Cuối cùng, về sự đồng cảm, họ đánh giá cao sự nhiệt tình, chu đáo của bác sĩ, thời gian thực hiện thuận tiện và sự hiểu biết của bác sĩ về các yêu cầu đặc biệt của từng bệnh nhân.
Đa số ý kiến đều đồng thuận với các khía cạnh được nêu ra từ từng nhân tố Tác giả đã điều chỉnh từ ngữ để đảm bảo tính đơn giản và dễ hiểu Để có được bảng hỏi chính thức, các bảng hỏi nháp đã được xây dựng và điều chỉnh dựa trên ý kiến của bệnh nhân và nhân viên tại bệnh viện, nhằm tạo ra bộ câu hỏi phù hợp nhất.
2.4.2 Lựa chọn mức độ của thang đo
Nghiên cứu này thuộc loại định lượng, do đó, thang đo được chọn cần phải là thang đo cấp bậc hoặc thang đo tỷ lệ, không được phép sử dụng các thang đo định tính.
Nghiên cứu này tiến hành điều tra 19 danh mục dựa trên thang đo Likert 5 mức độ, từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý), nhằm đánh giá sự hài lòng của bệnh nhân đối với chất lượng dịch vụ y tế.
Thiết kế nghiên cứu
2.4.1 Thảo luận điều chỉnh thang đo Để thực hiện xây dựng các câu hỏi điều tra, tác giả kế thừa bộ câu hỏi nghiên cứu từ Parasuraman et al (1988) và câu hỏi đƣợc sử dụng của Mostafa (2005) tại Ai
Câu hỏi của Amad và Samreen (2011) tại Pakistan đã được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt và được điều chỉnh thông qua phỏng vấn bệnh nhân để phù hợp với điều tra thực nghiệm Kết quả thảo luận cho thấy ý kiến đồng thuận với các khía cạnh được đề xuất, đồng thời nhấn mạnh rằng việc điều chỉnh từ ngữ giúp câu hỏi trở nên đơn giản và dễ hiểu hơn, do bản dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt trước đó gây khó khăn cho người được hỏi Một số ý kiến đáng chú ý đã được nêu ra.
Người nhà bệnh nhân quan tâm đến nhiều yếu tố khi đánh giá chất lượng dịch vụ y tế, bao gồm phương tiện hữu hình như máy móc hiện đại, môi trường bệnh viện sạch sẽ và trang phục gọn gàng của nhân viên Họ cũng chú trọng đến sự tin cậy, đặc biệt là tính chính xác của các phương pháp khám chữa bệnh và việc tránh sai sót từ nhân viên Khả năng đáp ứng của y bác sĩ, bao gồm kiến thức chuyên môn, thái độ và cảm giác an toàn trong điều trị, cũng là những yếu tố quan trọng Bên cạnh đó, tính kịp thời của dịch vụ, sự quan tâm và sẵn lòng giúp đỡ của nhân viên bệnh viện được xem là cần thiết để đánh giá chất lượng dịch vụ Cuối cùng, sự đồng cảm từ bác sĩ, bao gồm sự nhiệt tình và chu đáo, cùng với khả năng hiểu biết về nhu cầu đặc biệt của từng bệnh nhân, là những khía cạnh mà người nhà bệnh nhân rất quan tâm.
Đa số ý kiến đều đồng thuận với các khía cạnh được đề cập từ từng nhân tố Tác giả đã điều chỉnh từ ngữ để đơn giản và dễ hiểu hơn Để tạo ra bảng hỏi chính thức, các bảng hỏi nháp đã được xây dựng và điều chỉnh dựa trên ý kiến của bệnh nhân và nhân viên tại bệnh viện, nhằm thu thập bộ câu hỏi phù hợp nhất.
2.4.2 Lựa chọn mức độ của thang đo
Nghiên cứu này thuộc loại định lượng, vì vậy cần sử dụng thang đo cấp bậc hoặc thang đo tỷ lệ Việc áp dụng các thang đo định tính là không phù hợp trong trường hợp này.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Việc xác định khung tổng thể trong nghiên cứu này gặp nhiều khó khăn, do đó, phương pháp chọn mẫu theo sự thuận tiện được áp dụng để phân tích nhân tố khám phá (EFA) Để thu thập dữ liệu, cần ít nhất 5 mẫu cho mỗi biến quan sát Ngoài ra, theo Tabachnick & Fidell (1991), kích cỡ mẫu cần thỏa mãn công thức n ≥ 8p + 50 để đảm bảo kết quả phân tích hồi quy đạt hiệu quả tối ưu.
Trong đó : n : cỡ mẫu p : số biến độc lập của mô hình.
Nhóm nghiên cứu đã xác định 25 biến quan sát và chọn mẫu nghiên cứu gồm 250 đối tượng Dữ liệu được thu thập thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp, đảm bảo không có trường hợp nào bỏ sót câu hỏi hoặc đánh nhiều lựa chọn cho cùng một câu hỏi.
2.5 Phương pháp phân tích dữ liệu
The data collected from the survey was analyzed using SPSS 22.0 (Statistical Package for the Social Sciences) on the Windows platform, following a series of analytical steps.
Mẫu thu thập được sẽ được phân tích thông qua các thống kê mô tả, bao gồm việc phân loại mẫu theo tiêu chí điều tra, tính toán giá trị trung bình, xác định giá trị lớn nhất và giá trị nhỏ nhất của các câu trả lời trong khảo sát.
2.5.2 Kiểm định sự tin cậy của thang đo Để kiểm định sự tin cậy của các thang đo sử dụng trong nghiên cứu, sử dụng hệ số Cronbach' s Alpha để kiểm định và hệ số tương quan biến tổng Các biến
Các biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu và không xuất hiện trong phân tích khám phá yếu tố (EFA) Tiêu chuẩn tối thiểu cho hệ số Cronbach's Alpha là 0.6 (Hair và cộng sự, 2006), trong khi các biến có hệ số tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ được coi là biến rác và tự động bị loại khỏi thang đo (Nunally và Burstein, 1994).
2.5.3 Phân tích khám phá nhân tố
Sau khi kiểm định độ tin cậy của các khái niệm bằng hệ số Cronbach's Alpha, các nhân tố sẽ được đưa vào phân tích khám phá nhân tố (EFA) Phân tích này giúp nhà nghiên cứu xác định các nhân tố tiềm ẩn từ một tập hợp biến quan sát nhỏ hơn và có ý nghĩa hơn Một số tiêu chuẩn cần áp dụng trong phân tích EFA bao gồm việc xác định số lượng nhân tố, mức độ tương quan giữa các biến và độ phù hợp của mô hình.
Kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố với dữ liệu mẫu được thực hiện thông qua giá trị thống kê Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) Nếu trị số KMO lớn hơn 0,5, phân tích nhân tố được coi là thích hợp (Garson, 2002); ngược lại, nếu trị số KMO nhỏ hơn 0,5, việc áp dụng phương pháp phân tích nhân tố sẽ không phù hợp với dữ liệu hiện có.
Số lượng nhân tố trong nghiên cứu được xác định dựa vào chỉ số eigenvalue, phản ánh phần biến thiên được giải thích bởi từng nhân tố Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Garson, 2002).
Phương sai trích (variance explained criteria): Tổng phương sai trích phải lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998).
Độ giá trị hội tụ được xác định khi hệ số tương quan đơn giữa các biến và hệ số tải nhân tố (factor loading) đạt mức tối thiểu là 0,5 trong một nhân tố, theo nghiên cứu của Gerbing và Anderson (1988).
Phương pháp trích hệ số yếu tố Principal components với phép xoay Varimax để đảm bảo số lƣợng nhân tố là bé nhất.
2.5.4 Xây dựng phương trình hồi quy
Sau khi kiểm định thang đo của các yếu tố khảo sát, tiến hành xử lý dữ liệu bằng phương pháp hồi quy tuyến tính thông qua tổng bình phương nhỏ nhất (OLS).
21 phương pháp Enter Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), phương pháp Enter phù hợp hơn với các nghiên cứu kiểm định.
2.5.5 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Kiểm định sự khác biệt các biến nhân khẩu học: thông qua kiểm định T-
Kiểm định Independent-Samples T-Test là phương pháp kiểm định giả thuyết nhằm so sánh trung bình của hai tổng thể dựa trên hai mẫu độc lập, thường áp dụng trong nghiên cứu biến giới tính Trong khi đó, phân tích phương sai ANOVA được sử dụng để so sánh trung bình của ba nhóm trở lên, thường được áp dụng cho các biến như nghề nghiệp, thu nhập và độ tuổi.
Kiểm định sự khác biệt của biến giới tính
H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa nam và nữ
H1: Có sự khác nhau về sự hài lòng giữa nam và nữ
Bước 2: Đọc giá trị Sig tương ứng với kiểm định sự bằng nhau của 2 phương sai tổng thể Levene đã tính đƣợc:
Nếu Sig < 0.05 thì phương sai giữa 2 nhóm đối tượng là khác nhau (không đồng nhất), ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances not assumed.
(đồng nhất), ta thì phương sai giữa 2 nhóm đối tượng là không khác nhau sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần Equal variances assumed.
So sánh giá trị Sig của kiểm định t đƣợc xác định với xác suất α:
Nếu Sig ≥ 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết Ho
Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa nam và nữ
Nếu Sig < 0.05 thì ta bác bỏ giả thuyết Ho
Có sự khác nhau về sự hài lòng giữa nam và nữ
Phân tích phương sai ANOVA là phương pháp so sánh trị trung bình của 3 nhóm trở lên (nghề nghiệp, thu nhập và độ tuổi).
H 0 : Không có sự khác biệt giữa về sự hài lòng giữa các nhóm cụ thể (nghề nghiệp, thu nhập và độ tuổi).
H 1 : Có sự khác nhau giữa về sự hài lòng giữa các nhóm cụ thể (nghề nghiệp, thu nhập và độ tuổi).
Bước 2: Đọc giá trị Sig tại bảng Test of Homogeneity of Variances
Nếu Sig < 0.05 thì phương sai giữa các nhóm đối tượng là khác nhau (không đồng nhất
Nếu Sig ≥ 0.05 thì phương sai giữa các nhóm đối tượng là không khác nhau
So sánh giá trị Sig của kiểm định ANOVA đƣợc xác định với xác suất α:
Nếu Sig ≥ 0.05 thì ta chấp nhận giả thuyết Ho
Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm cụ thể (nghề nghiệp, thu nhập, độ tuổi).
Nếu Sig < 0.05 thì ta bác bỏ giả thuyết Ho
Có sự khác nhau về sự hài lòng giữa các nhóm cụ thể (nghề nghiệp, thu nhập, độ tuổi).
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VỀ ĐO LƯỜNG SỰ HÀI LÒNG CỦA BỆNH NHÂN ĐỐI VỚI DỊCH VỤ Y TẾ TẠI BỆNH VIỆN UNG BƯỚU HƯNG VIỆT
Giới thiệu về Bệnh viện ung bướu Hưng Việt
Bệnh Viện Ung Bướu Hưng Việt, được thành lập theo quyết định của Bộ Y tế số 325/QĐ-BYT và chính thức hoạt động từ ngày 28-10-2012, là một trong những cơ sở chuyên sâu về ung bướu đầu tiên tại miền Bắc Nằm trên tuyến phố trung tâm Hà Nội tại địa chỉ 34 Đại Cồ Việt, phường Lê Đại Hành, quận Hai Bà Trưng, bệnh viện cách công viên Lenin khoảng 200 mét và cách Bệnh Viện Bạch Mai khoảng 2 km về phía Nam.
Bệnh viện Ung Bướu Hưng Việt, với 14 tầng nổi và 2 tầng hầm, đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng và trang thiết bị y tế hiện đại, cam kết cung cấp dịch vụ chất lượng cao Đội ngũ bác sĩ chuyên môn giàu kinh nghiệm luôn đặt chất lượng khám chữa bệnh lên hàng đầu, đồng thời chú trọng đến việc chăm sóc khách hàng Phương châm của bệnh viện là mang đến dịch vụ y tế thân thiện và tận tâm, giúp mọi người cảm thấy thoải mái như ở nhà.
Bệnh viện ung bướu Hưng Việt là bệnh viện tư nhân chuyên khoa ung bướu đầu tiên tại Miền Bắc, nổi bật với đội ngũ bác sĩ giàu kinh nghiệm và điều dưỡng tận tâm Sự chuyên nghiệp và nhiệt huyết của đội ngũ y tế đã giúp bệnh viện nhận được sự tin tưởng và ủng hộ từ cộng đồng.
Bệnh viện Ung Bướu Hưng Việt nổi bật với việc công khai niêm yết chi phí khám chữa bệnh, giúp bệnh nhân dễ dàng nắm bắt thông tin về bảng giá dịch vụ.
Thống kê mô tả
Với phương châm “Thêm niềm tin cho những hi vọng mới”, chúng tôi cam kết mang lại niềm tin và hỗ trợ cho bệnh nhân ung thư trong cuộc chiến chống lại căn bệnh hiểm nghèo, đồng thời giảm bớt gánh nặng cho gia đình và toàn xã hội.
Bảng 3.1 Tỷ lệ bệnh nhân theo giới tính
Tỷ lệ Nam chiếm 39,6% và Nữ chiếm 60,4% trên tổng số bệnh nhân đƣợc khảo sát.
3.2.2 Phân loại theo độ tuổi
Bảng 3.2 Tỷ lệ bệnh nhân theo nhóm tuổi
Total Độ tuổi người bệnh được khảo sát chiếm chủ yếu từ 26-55 tuổi chiếm 68%.
Trên 55 tuổi chiếm 20,4% và còn lại là dưới 25 tuổi chỉ chiếm 11,6%.
3.2.3 Phân loại theo nghề nghiệp
Bảng 3.3: Tỷ lệ bệnh nhân theo nghề nghiệp
Nghề nghiệp bệnh nhân chủ yếu là nhân viên và kinh doanh, chiếm lần lƣợt
36% và 42,4%, tỷ lệ bệnh nhân làm nông nghiệp chiếm 11,2% và tỷ lệ học sinh sinh viên chiếm 10,4%.
3.2.4 Phân loại theo thu nhập
Bảng 3.4: Tỷ lệ bệnh nhân theo thu nhập
Valid 3 Từ 5 triệu - dưới 10 triệu
4 Từ 10 triệu trở lên Total
Tại Bệnh viện, 54,4% bệnh nhân có thu nhập trên 10 triệu đồng, cho thấy đây là nhóm lao động có thu nhập khá cao trong xã hội Trong khi đó, 30,8% bệnh nhân có thu nhập từ 5 triệu đến dưới 10 triệu, và chỉ 14,8% bệnh nhân có thu nhập dưới 5 triệu đồng.
3.3 Kết quả trả lời các câu hỏi điều tra
Kết quả khảo sát cho thấy, những người tham gia đã phản hồi với mức độ biến động từ 1 đến 5 theo thang đo Likert 5 điểm, với độ lệch chuẩn nhỏ hơn 1 Điểm trung bình đạt trên 3, cho thấy cảm nhận của bệnh nhân về các chỉ tiêu là khá đồng đều và đạt mức độ cao.
Bảng 3.5 : Tóm tắt kết quả trả lời các câu hỏi điều tra (Descriptive Statistics)
3.4 Kiểm định sự tin cậy thang đo các nhân tố ( hệ số Cronbach alpha)
Trong mô hình nghiên cứu, mỗi nhân tố được xây dựng từ nhiều câu hỏi khác nhau, và để kiểm tra độ tin cậy của các nhân tố này, chúng ta sử dụng hệ số Cronbach's Alpha Để xác định xem một mục hỏi có thuộc về nhân tố nghiên cứu hay không, ta xem xét mối tương quan của nó với các mục hỏi khác thông qua hệ số tương quan biến tổng Tiêu chuẩn đánh giá độ tin cậy của thang đo là hệ số Cronbach's Alpha tối thiểu 0.6 và hệ số tương quan biến tổng tối thiểu 0.3 Những nhân tố có hệ số Cronbach's Alpha nhỏ hơn 0.6 sẽ bị coi là không phù hợp, trong khi các biến quan sát có mức tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi nhân tố Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo từ dữ liệu nghiên cứu sẽ được trình bày sau đây.
Bảng 3.6 : Cronbach alpha của thang đo Tin cậy
Về các nhân tố, năm biến quan sát đều đạt yêu cầu với hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3, cùng với hệ số Alpha đạt 0.892, vượt qua ngưỡng 0.6, do đó đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.7: Cronbach alpha của thang đo Đáp ứng
Về yếu tố Đáp ứng, 5 biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 Hơn nữa, Hệ số Alpha đạt 0.939, vượt qua ngưỡng 0.6, nên các biến này đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.8: Cronbach alpha của thang đo Năng lực
Về nhân tố Năng lực, bốn biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3, cùng với Hệ số Alpha đạt 0.863, lớn hơn 0.6, cho thấy các điều kiện cần thiết để đưa vào phân tích nhân tố đã được thỏa mãn.
Bảng 3.9: Cronbach alpha của thang đo Đồng cảm Cronbach's Alpha
Nhân tố Đồng cảm được xác định qua 5 biến quan sát, tất cả đều có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 Hơn nữa, Hệ số Alpha đạt 0.853, vượt qua ngưỡng 0.6, cho thấy các biến này đáp ứng đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
3.4.5 Thang đo Phương tiện hữu hình
Bảng 3.10 :Cronbach alpha của thang đo Phương tiện hữu hình Cronbach's Alpha
Scale Mean if Item Deleted
Về nhân tố Phương tiện hữu hình, tất cả 6 biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 Hệ số Alpha đạt 0.925, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy các biến này đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.11: Cronbach alpha của thang đo Hài lòng Cronbach's Alpha
Về nhân tố Hài lòng, năm biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 và Hệ số Alpha là 0.712, vượt qua ngưỡng 0.6, do đó đáp ứng điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
3.5 Phân tích khám phá nhân tố
Phân tích khám phá nhân tố giúp tác giả giảm thiểu số lượng biến tiềm ẩn từ tập hợp các biến quan sát Tiêu chí để thực hiện phân tích này bao gồm hệ số KMO tối thiểu là 0.5, p-value của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, hệ số factor loading tối thiểu là 0.5 và phương sai trích tối thiểu 50% Do phương pháp này không phân biệt mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc, chúng ta sẽ phân tích riêng từng loại biến Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là Principal Component với phép xoay Varimax Kết quả phân tích từ dữ liệu sẽ được trình bày sau đây.
3.5.1 Kết quả phân tích khám phá các biến độc lập
Dựa trên kết quả điều tra, dữ liệu đã được phân tích để khám phá các yếu tố quan trọng với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS, sau khi loại bỏ các biến có hệ số factor loading thấp.
0.5, kết quả phân tích khám phá nhân tố cuối cùng thu đƣợc nhƣ sau:
Bảng 3.12: Kiểm định KMO and Bartlett's Test các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Kiểm định KMO cho giá trị 0.753> 0.5 chứng tỏ mô hình phù hợp để đƣa và phân tích nhân tố.
Bảng 3.13 :Total Variance Explained các biến độc lập
Initial Eigenvalues Com pone % of nt Total Varian ce
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Giá trị Eigenvalues = 1.594 và Cumulative percent = 73% tại 5 nhóm Nhƣ vậy có thể nhận định các nhân tố nhỏ đƣợc phân thành 5 nhóm lớn.
NL2 NL3 NL4 DU1 DU2 DU3 DU4 DU5 TC1 TC2 TC3 TC4 TC5 Extraction Method: Principal Component Analysis.
DU1 DU3 DU5 DU4 DU2 NL4 NL1 NL3 NL2 PT2 PT5
PT6 PT4 PT3 PT1 TC5 TC2 TC1 TC3 TC4 DC5 DC4 DC1 DC3 DC2 Extraction Method: Principal Component Analysis. a 5 components extracted.
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Sau khi phân tích các yếu tố, chúng tôi đã xây dựng bảng ma trận xoay cho các yếu tố nhỏ và từ đó tổ chức thành các nhóm yếu tố lớn Điều này cho thấy các tiêu chuẩn áp dụng trong phân tích khám phá yếu tố hoàn toàn phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
3.5.2 Phân tích khám phá nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 3.14: Khám phá nhân tố biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Kiểm định KMO cho giá trị 0.764> 0.5 chứng tỏ mô hình phù hợp để đƣa và phân tích nhân tố.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
HL1 HL2 HL3 HL4 HL5
Extraction Method: Principal Component Analysis. a 1 components extracted.
Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KOM đạt 0.764, vượt mức 0.5, với p-value của kiểm định Bartlett là 0.000, nhỏ hơn 0.05 Phương sai trích đạt 51.111%, lớn hơn 50%, cho thấy các biến quan sát chỉ hình thành một nhân tố duy nhất Do đó, việc sử dụng phân tích EFA là phù hợp và thang đo biến phụ thuộc chỉ là thang đo đơn hướng.
3.6 Phân tích tương quan Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc “sự hài lòng chung” và các nhân tố trong mô hình ta sử dụng hệ số tương quan đơn (hệ số tương quan Pearson)
Kiểm định sự tin cậy thang đo các nhân tố ( hệ số Cronbach alpha)
Mỗi nhân tố trong mô hình nghiên cứu được xây dựng từ nhiều câu hỏi khác nhau, và để kiểm tra độ tin cậy của các nhân tố này, chúng ta sử dụng hệ số Cronbach's Alpha Hệ số này đánh giá độ tin cậy tổng hợp, với tiêu chuẩn tối thiểu là 0.6 (Hair và cộng sự, 2006) Để xác định xem một câu hỏi có thuộc về nhân tố nghiên cứu hay không, chúng ta xem xét mối tương quan với các câu hỏi khác thông qua hệ số tương quan biến tổng, với tiêu chuẩn tối thiểu là 0.3 (Nunnally, 1994) Những nhân tố có hệ số Cronbach's Alpha nhỏ hơn 0.6 được coi là không phù hợp, trong khi các câu hỏi có mức tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi nhân tố Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo từ dữ liệu nghiên cứu sẽ được trình bày sau đây.
Bảng 3.6 : Cronbach alpha của thang đo Tin cậy
Về các yếu tố trong nghiên cứu, năm biến quan sát đều đáp ứng tiêu chí với hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 Hệ số Alpha đạt 0.892, vượt mức tối thiểu 0.6, cho thấy các biến này đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.7: Cronbach alpha của thang đo Đáp ứng
Về nhân tố Đáp ứng, 5 biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 và Hệ số Alpha đạt 0.939, vượt mức tối thiểu 0.6, do đó đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.8: Cronbach alpha của thang đo Năng lực
Về yếu tố Năng lực, cả bốn biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 và Hệ số Alpha đạt 0.863, vượt mức 0.6, do đó đáp ứng điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
Bảng 3.9: Cronbach alpha của thang đo Đồng cảm Cronbach's Alpha
Về nhân tố Đồng cảm, năm biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 Hệ số Alpha đạt 0.853, vượt mức 0.6, cho thấy các biến này thỏa mãn điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
3.4.5 Thang đo Phương tiện hữu hình
Bảng 3.10 :Cronbach alpha của thang đo Phương tiện hữu hình Cronbach's Alpha
Scale Mean if Item Deleted
Về yếu tố phương tiện hữu hình, cả 6 biến quan sát đều đạt yêu cầu với hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 Hệ số Alpha đạt 0.925, vượt mức tối thiểu 0.6, do đó đủ điều kiện để đưa vào phân tích yếu tố.
Bảng 3.11: Cronbach alpha của thang đo Hài lòng Cronbach's Alpha
Về yếu tố Hài lòng, cả 5 biến quan sát đều đạt yêu cầu với Hệ số tương quan tổng biến phù hợp lớn hơn 0.3 và Hệ số Alpha đạt 0.712, vượt qua ngưỡng 0.6, do đó đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố.
3.5 Phân tích khám phá nhân tố
Phân tích khám phá nhân tố giúp tác giả giảm thiểu số lượng biến tiềm ẩn từ tập hợp các biến quan sát Các tiêu chuẩn cần thiết bao gồm hệ số KMO tối thiểu 0.5, p-value kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, hệ số factor loading tối thiểu 0.5 và phương sai trích tối thiểu 50% Do phương pháp này không phân biệt mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập, chúng ta sẽ phân tích riêng cho từng loại biến Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là Principal Component với phép xoay Varimax Kết quả phân tích dữ liệu sẽ được trình bày sau đây.
Phân tích khám phá nhân tố
Dựa trên kết quả điều tra, dữ liệu đã được phân tích để khám phá các yếu tố quan trọng với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS, sau khi loại bỏ các biến có hệ số factor loading thấp.
0.5, kết quả phân tích khám phá nhân tố cuối cùng thu đƣợc nhƣ sau:
Bảng 3.12: Kiểm định KMO and Bartlett's Test các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.
Kiểm định KMO cho giá trị 0.753> 0.5 chứng tỏ mô hình phù hợp để đƣa và phân tích nhân tố.
Bảng 3.13 :Total Variance Explained các biến độc lập
Initial Eigenvalues Com pone % of nt Total Varian ce
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Giá trị Eigenvalues = 1.594 và Cumulative percent = 73% tại 5 nhóm Nhƣ vậy có thể nhận định các nhân tố nhỏ đƣợc phân thành 5 nhóm lớn.
NL2 NL3 NL4 DU1 DU2 DU3 DU4 DU5 TC1 TC2 TC3 TC4 TC5 Extraction Method: Principal Component Analysis.
DU1 DU3 DU5 DU4 DU2 NL4 NL1 NL3 NL2 PT2 PT5
PT6 PT4 PT3 PT1 TC5 TC2 TC1 TC3 TC4 DC5 DC4 DC1 DC3 DC2 Extraction Method: Principal Component Analysis. a 5 components extracted.
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 5 iterations.
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
Sau khi phân tích các nhân tố nhỏ, chúng tôi đã xây dựng bảng ma trận xoay và từ đó tổng hợp thành các nhóm nhân tố lớn Điều này cho thấy các tiêu chuẩn sử dụng trong phân tích khám phá nhân tố hoàn toàn phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
3.5.2 Phân tích khám phá nhân tố biến phụ thuộc
Bảng 3.14: Khám phá nhân tố biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Kiểm định KMO cho giá trị 0.764> 0.5 chứng tỏ mô hình phù hợp để đƣa và phân tích nhân tố.
Extraction Method: Principal Component Analysis.
HL1 HL2 HL3 HL4 HL5
Extraction Method: Principal Component Analysis. a 1 components extracted.
Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KOM đạt 0.764, vượt ngưỡng 0.5, với kiểm định Bartlett có p-value bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05 Phương sai trích đạt 51.111%, lớn hơn 50%, cho thấy các biến quan sát chỉ hình thành một yếu tố duy nhất Do đó, việc sử dụng phân tích EFA là phù hợp, và thang đo biến phụ thuộc chỉ mang tính đơn hướng.
Phân tích tương quan
Để phân tích mối quan hệ giữa biến phụ thuộc "sự hài lòng chung" và các yếu tố trong mô hình, chúng tôi áp dụng hệ số tương quan đơn Pearson.
Hệ số tương quan khác 0 và giá trị p-value của kiểm định 2 phía nhỏ hơn 0.05 cho thấy các khái niệm có mối quan hệ với nhau Hệ số tương quan dương thể hiện mối quan hệ cùng chiều, trong khi hệ số tương quan âm cho thấy mối quan hệ ngược chiều Hệ số tương quan càng lớn, mối quan hệ giữa các yếu tố càng chặt chẽ Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu như sau:
Bảng 3.15: Hệ số tương quan ( Correlations )
* Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố có mối quan hệ với sự hài lòng chung, trong đó biến DU có tương quan mạnh nhất (0.596, p < 0.05) và biến TC có tương quan yếu nhất (0.179, p > 0.05) Ngoài ra, các yếu tố này cũng có mối quan hệ với nhau, với p-value kiểm định hai phía đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy cần xem xét khả năng xảy ra đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy bội.
Phân tích hồi quy
Phân tích tương quan giúp xác định mối quan hệ giữa các khái niệm, nhưng không thể xác định mối quan hệ nhân quả để kiểm tra các giả thuyết nghiên cứu Do đó, cần sử dụng phân tích hồi quy để khảo sát mối quan hệ nhân quả Phương pháp phân tích được áp dụng là phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS), với cách đưa biến vào hồi quy theo phương pháp enter, tức là đưa tất cả các biến vào cùng một lượt Phương pháp enter phù hợp hơn so với phương pháp stepwise trong nghiên cứu kiểm định (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
3.7.1 Kết quả phân tích hồi quy bằng phương pháp Enter
Bảng 3.16: Tóm tắt thông tin mô hình ước lượng bằng phương pháp Enter
1 760 a a Predictors: (Constant), NL, TC, DC, PT, DU b Dependent Variable: HL
Giá trị R Square đạt 0.578, cho thấy 57,8% sự khác biệt trong sự hài lòng của khách hàng được giải thích bởi các biến phụ thuộc Kiểm định Durbin-Watson với giá trị 1.865 nằm trong khoảng cho phép từ 1.725 đến 2.275, chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan giữa các biến độc lập.
Bảng 3.17 : ANOVA bằng phương pháp Enter ( ANOVAa)
Total a Dependent Variable: HL b Predictors: (Constant), NL, TC, DC, PT, DU
Kiểm định ANOVA với giá trị Sig < 0.01 cho thấy mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa 99% Điều này cho thấy mức độ hài lòng của người bệnh với các yếu tố được xem xét là đáng kể.
NL, TC, DC, PT, DU có liên hệ tuyến tính.
Bảng 3.18: Các hệ số mô hình ước lượng bẳng phương pháp Enter
PT DC NL a Dependent Variable: HL
Các giá trị VIF đều gần 1 và nhỏ hơn 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến Phân tích đã cho ra phương trình hồi quy tuyến tính.
HL = 0.098*TC+0.296*DU+0.214*PT+0.213*DC+0.225*NL
Kết quả phân tích phương sai với p-value là 0.000 cho thấy ước lượng là phù hợp Giá trị Adjusted R-square đạt 0.569, cho thấy mô hình giải thích 56.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc “sự hài lòng chung”.
3.7.2 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết H1 khẳng định rằng sự tin cậy của bệnh viện có tác động tích cực đến sự hài lòng của bệnh nhân Kiểm định giả thuyết hệ số Beta của biến TC dương cho thấy hệ số Beta là 0.127, lớn hơn 0, và giá trị p-value là 0.003, nhỏ hơn 0.05 Kết quả này xác nhận rằng sự tin cậy của bệnh viện thực sự ảnh hưởng đến mức độ hài lòng chung của người bệnh.
Với tiêu chuẩn hệ số tin cậy 95%, có cơ sở để khẳng định rằng hệ số Beta của biến TC dương, tức là chúng ta chấp nhận giả thuyết H1 Kết quả này chỉ ra rằng khi bệnh viện nâng cao mức độ tin cậy, nếu bệnh nhân cảm nhận về yếu tố “tin cậy” tăng lên 1 đơn vị, thì mức độ hài lòng chung sẽ tăng lên 0.098 đơn vị.
Giả thuyết H2 cho rằng khả năng đáp ứng của bệnh viện ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của bệnh nhân Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến DU là 0.410, với p-value = 0.000, cho thấy hệ số này có ý nghĩa thống kê Điều này có nghĩa là với mức tin cậy 95%, chúng ta có cơ sở chấp nhận giả thuyết H2 Cụ thể, nếu bệnh viện cải thiện khả năng đáp ứng, mức độ hài lòng chung của bệnh nhân sẽ tăng lên 0.294 đơn vị khi cảm nhận về khả năng đáp ứng tăng 1 đơn vị.
Giả thuyết H3 khẳng định rằng năng lực phục vụ của bệnh viện có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của bệnh nhân Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến năng lực phục vụ là 0.264, với p-value = 0.000, cho thấy rằng hệ số này có ý nghĩa thống kê và đạt tiêu chuẩn tin cậy 95% Điều này cho phép chúng ta chấp nhận giả thuyết H3 Cụ thể, nếu bệnh viện nâng cao năng lực phục vụ và làm hài lòng người nhà bệnh nhân tăng thêm 1 đơn vị trong thang đo Likert 5 điểm, thì mức độ hài lòng của bệnh nhân sẽ tăng lên 0.225 điểm.
Giả thuyết H4 cho rằng sự đồng cảm có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng chung của người bệnh Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến DC là 0.238, lớn hơn 0, và giá trị p-value là 0.000, nhỏ hơn 0.05 Với mức độ tin cậy 95%, có cơ sở để chấp nhận giả thuyết H4, cho thấy mối quan hệ thuận chiều giữa sự đồng cảm và sự hài lòng của bệnh nhân Do đó, nếu bệnh viện cải thiện khâu này, sự hài lòng của người bệnh sẽ tăng lên.
Nghiên cứu cho thấy rằng việc chăm sóc bệnh nhân có thể nâng cao điểm đánh giá về yếu tố đồng cảm lên 1 đơn vị, dẫn đến sự gia tăng mức độ hài lòng của bệnh nhân lên 0.213 đơn vị.
Giả thuyết H5 khẳng định rằng yếu tố phương tiện hữu hình của bệnh viện có tác động tích cực đến sự hài lòng chung của người bệnh Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số Beta của biến PT là 0.291 (p-value = 0.000), cho phép chấp nhận giả thuyết H5 với độ tin cậy 95% Nghiên cứu này đồng nhất với kết quả của Mostafa (2005), cho thấy các yếu tố cơ sở vật chất ảnh hưởng đến cảm nhận của bệnh nhân Cụ thể, nếu bệnh viện cải thiện mức độ hài lòng về phương tiện hữu hình thêm 1 đơn vị, thì mức độ hài lòng tổng thể của bệnh nhân sẽ tăng thêm 0.214 đơn vị trên thang đo Likert 5 điểm.
3.8 Kiểm tra sự khác nhau giữa các nhóm bệnh nhân theo các dấu hiệu phân biệt
3.8.1 Kiểm tra sự khác nhau giữa các nhóm bệnh nhân có giới tính khác nhau Bảng 3.19 : Thống kê giá trị trung bình nhóm theo giới tính bệnh nhân
Bảng 3.20: Kết quả phân tích phương sai theo giới tính bệnh nhân
Kiểm tra sự khác nhau giữa các nhóm bệnh nhân theo các dấu hiệu phân biệt
không có sự khác biệt về đánh giá mức độ hài lòng giữa giới tính nam và nữ.
3.8.2 Kiểm tra sự khác nhau giữa các nhóm bệnh nhân có độ tuổi khác nhau
Bảng 3.21: Thống kê giá trị trung bình nhóm theo độ tuổi bệnh nhân
Bảng 3.22: Kết quả phân tích phương sai theo độ tuổi bệnh nhân
Kết quả kiểm định Anova cho giá trị Sig = 0.66, lớn hơn 0.05, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong đánh giá mức độ hài lòng giữa các bệnh nhân thuộc các độ tuổi khác nhau.
3.8.3 Kiểm tra sự khác nhau giữa các nhóm bệnh nhân theo nghề nghiệp khác nhau
Bảng 3.23: Thống kê giá trị trung bình nhóm theo nghề nghiệp bệnh nhân
Bảng 3.24: Kết quả phân tích phương sai theo nghề nghiệp bệnh nhân
Kiểm định Anova cho giá trị Sig = 0.353, lớn hơn 0.05, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong đánh giá mức độ hài lòng giữa các bệnh nhân thuộc các nghề nghiệp khác nhau.
3.8.4 Kiểm tra sự khác nhau giữa các nhóm theo thu nhập của người bệnh
Bảng 3.25: Thống kê giá trị trung bình nhóm theo thu nhập của bệnh nhân
Bảng 3.26: Kết quả phân tích phương sai theo thu nhập của bệnh nhân
Kết quả kiểm định Anova với giá trị Sig = 0.891 cho thấy không có sự khác biệt đáng kể trong đánh giá mức độ hài lòng giữa các bệnh nhân có mức thu nhập khác nhau.
Thảo luận về kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của bệnh nhân có mức độ quan trọng khác nhau, được thể hiện qua các hệ số Beta trong phương trình hồi quy Cụ thể, phương trình hồi quy HL = 0.098*TC + 0.296*DU + 0.214*PT + 0.213*DC + 0.225*NL cho thấy yếu tố khả năng đáp ứng có ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của bệnh nhân, tiếp theo là năng lực phục vụ, phương tiện hữu hình, sự đồng cảm và cuối cùng là yếu tố tin cậy.
Nghiên cứu chỉ ra rằng không có sự khác biệt rõ ràng về mức độ hài lòng của khách hàng khi phân loại theo các yếu tố như nhóm tuổi, giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn và thu nhập Điều này cho thấy yêu cầu về chất lượng dịch vụ của bệnh nhân không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố nhân khẩu học này.
Hình 3.1: Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập
Có ý nghĩa thống kê
