các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng đối với hệ thống đăng ký khám bệnh trực tuyến một nghiên cứu tại tp hồ chí minh

HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGUYỄN THỊ HẢI CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN Ý ĐỊNH TIẾP TỤC SỬ DỤNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI HỆ THỐNG ĐĂNG KÝ KHÁM BỆNH TRỰC TUYẾN – MỘT NGHIÊN CỨU TẠI TP.. Cùng vớ

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI

PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Tuy nhiên, trong lúc đợi Hệ thống đặt lịch trực tuyến toàn quốc của Bộ y tế ra đời, thì tình trạng "trăm hoa đua nở" như hiện nay vẫn được mỗi bệnh viện áp dụng theo cách riêng trong đăng ký khám bệnh trực tuyến Để hỗ trợ nâng cao mức độ chấp nhận sử dụng hệ thống đăng ký khám bệnh trực tuyến của khách hàng, cần nghiên cứu các yếu tố tác động đến việc này Do đó, nghiên cứu “Các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng đối với Hệ thống đăng ký khám bệnh trực tuyến- Một nghiên cứu tại TP Hồ Chí Minh” được ra đời

Nghiên cứu này hướng đến các mục tiêu:

- Nhận diện các yếu tố tác động đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng đối với dịch vụ đăng ký khám bệnh trực tuyến thông qua mô hình chấp nhận công nghệ

- Đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đó đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng

- Đề xuất những hàm ý quản trị để giúp các bệnh viện, Bộ y tế triển khai/phát triển ứng dụng đặt lịch khám bệnh trực tuyến được hiệu quả hơn

1.3 PHẠM VI VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Phạm vi của nghiên cứu này sẽ tập trung hoàn toàn vào ngành chăm sóc sức khỏe; chủ yếu là các bệnh viện tại thành phố Hồ Chí Minh Khung lấy mẫu là khách hàng đã sử dụng hệ thống đăng ký khám bệnh trực tuyến

Nghiên cứu sẽ hướng tới phân tích tác động của nhận thức tính hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, trải nghiệm của khách hàng, tính tương thích và chất lượng dịch vụ của hệ thống đặt lịch hẹn trực tuyến lên ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ đăng ký lịch khám trực tuyến của khách hàng tại các bệnh viện Đối tượng khảo sát: Nghiên cứu sẽ khảo sát trên đối tượng là khách hàng của bệnh viện đã từng sử dụng dịch vụ đăng ký khám bệnh trực tuyến tại các bệnh viện

1.3.3 Ý nghĩa nghiên cứu Đánh giá mức độ chấp nhận và sẵn sàng sử dụng hệ thống đặt lịch khám trực tuyến của khách hàng và quan hệ giữa các mức độ này đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng thông qua sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ làm khung chính.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1.1 Hệ thống y tế điện tử (electronic health system)

Y tế điện tử (electronic health) là một lĩnh vực mới nổi trong giao tiếp tin học y tế, y tế công cộng và kinh doanh, như các dịch vụ và thông tin y tế được cung cấp hoặc xử lý thông qua Internet hay các công nghệ liên quan Theo nghĩa rộng hơn, thuật ngữ này không chỉ mô tả sự phát triển kỹ thuật mà còn là trạng thái tinh thần, cách suy nghĩ, thái độ và gắn kết cho mạng lưới toàn cầu, được kết nối để cải thiện chăm sóc sức khỏe tại địa phương, khu vực và trên toàn thế giới bằng cách sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông (Eysenbach, 2001)

Sarkar & Starren (2002) đã định nghĩa: “giới hạn hệ thống y tế điện tử giữa bệnh nhân và bệnh viện là việc sử dụng luồng thông tin trên một phương tiện điện tử hiện đại, chẳng hạn như Internet để tạo điều kiện giao tiếp giữa nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc và bệnh nhân”

Các ứng dụng của hệ thống y tế điện tử tại bệnh viện được áp dụng rộng rãi và được ưu chuộng bởi nhiều nước trên thế giới (Burke-Garcia, 2014) và (Sarkar, 2022) Đặt lịch hẹn khám bệnh là một trong những ứng dụng y tế điện tử phổ biến nhất ở nước ta hiện nay Ngoài ra còn một số ứng dụng khác cũng được dùng nhiều như: thanh toán online, trả kết quả xét nghiệm online, trang website bệnh viện, ứng dụng bệnh viện,

2.1.2 Trải nghiệm người dùng (User experience)

Khái niệm trải nghiệm người dùng đã trở thành trọng tâm trong nghiên cứu tương tác con người- công nghệ và phát triển sản phẩm, nên cần phải nghiên cứu tâm lý người dùng trong quá trình trải nghiệm Tâm lý người dùng là một phương pháp nghiên cứu tương tác giữa con người và công nghệ, sử dụng các khái niệm, lý thuyết và phát hiện tâm lý để cấu trúc các vấn đề về tương tác giữa con người và công nghệ Phân tích về tương tác cảm xúc giữa con người và công nghệ dựa trên lý thuyết tâm lý về những cảm xúc cơ bản (Saariluoma,

& Jokinen, 2014) Đo lường trải nghiệm sử dụng máy tính của người dùng và mức độ ảnh hưởng của nó đến ý định sử dụng trong tương lai (Ajzen,1985, Eagly, 1993)

Nghiên cứu của Finstad (2010) đã chỉ ra rằng: “thang đo khả năng sử dụng và trải nghiệm người dùng có mối tương quan tốt, đáng tin cậy và cả hai đều phù hợp với một yếu tố là khả năng sử dụng cơ bản Ngoài ra, thang đo khả năng sử dụng của trải nghiệm người dùng đủ nhỏ gọn để đóng vai trò là mô-đun khả năng sử dụng trong thước đo trải nghiệm người dùng rộng hơn”

2.1.3 Chất lượng trang web (Web site quality) Đo lường hiệu quả giao diện của trang web, thời gian phản hồi, tốc độ cung cấp dịch vụ, bảo mật hệ thống và tính hiệu quả (Lim, 2012)

Việc phát triển và thử nghiệm một công cụ thông qua thu thập phản hồi của người dùng về chất lượng tổng thể của các trang web thương mại điện tử B2C thông qua một mô hình khái niệm và công cụ đo lường chất lượng trang web đã được phát triển trong nghiên cứu của Webb, H W & Webb, L A (2004) Kết quả cho thấy rằng cần có sự kết hợp của chất lượng dịch vụ (Service quality) và chất lượng dữ liệu (information quality) để đánh giá yếu tố chất lượng mong muốn của một trang Web B2C Trong đó, Tính bảo mật và độ chính xác cùng nhau có thể được xem như thước đo độ tin cậy, có liên quan đến nhận thức của người tiêu dùng về chất lượng trang Web

Một mô hình khái niệm khác đã được phát triển để đánh giá chất lượng trang Web (Cox,

& Dale, 2002) dựa trên tính dễ sử dụng (ease of use), sự tin cậy của khách hàng (customer confidence), tài nguyên trực tuyến (online resources) và dịch vụ mối quan hệ (relationship services)

Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ web và sự hài lòng của người dùng với hệ thống đăng ký trực tuyến của bệnh viện được nghiên cứu bởi Lian, Shiang, & Ting (2005) chỉ ra rằng:

“chất lượng dịch vụ web có thể được đo lường bằng bốn thang đo: thông tin và giao tiếp phù hợp, độ tin cậy, thời gian phản hồi và tính dễ sử dụng”

2.1.4 Chất lượng dịch vụ (Service quality) Đo lường chất lượng dịch vụ hệ thống từ quan điểm của người dùng, tức là khả năng quản lý các vấn đề đăng ký trực tuyến và mức độ thông tin dịch vụ do bệnh viện cung cấp ( Parasuraman,1988) Để đạt được lợi thế cạnh tranh, các bệnh viện đang phát triển và triển khai các hệ thống bệnh viện điện tử dựa trên web nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ lâm sàng, thúc đẩy lòng trung thành của bệnh nhân, giảm chi phí vận hành và tăng hiệu quả quản lý bệnh viện

Theo các nghiên cứu liên quan về đo lường chất lượng dịch vụ được đề xuất trong tài liệu W.Earl 1978, chất lượng dịch vụ có thể được chia thành 7 khía cạnh sau: (1) Tính bảo mật: sự tin tưởng của khách hàng đối với hệ thống dịch vụ; (2) Nhất quán: chất lượng dịch vụ sẽ không khác nhau tùy theo nhân viên phục vụ, thời gian và địa điểm khác nhau; (3) Thái độ: mức độ hiếu khách của nhân viên phục vụ; (4) Tính đầy đủ: tính đầy đủ của các thông tin liên quan

Một nghiên cứu phân tích tác động của các khía cạnh chất lượng dịch vụ của hệ thống đăng ký trực tuyến với sự hài lòng của Bệnh nhân tại Phòng Ngoại trú của Bệnh viện Đa khoa Jombang (Masrulloh, Suprapto, & Peristiowati, 2020) Chất lượng dịch vụ của hệ thống đăng ký khám trực tuyến qua 3 thang đo: “Độ chính xác, tính sẵn sàng, tốc độ phản hồi là những biến độc lập tác động lên sự hài lòng của bệnh nhân”

2.1.5 Nhận thức tính hữu ích ( Perceived Usefulness)

Nhận thức tính hữu ích (PU-Perceived Usefulness): được định nghĩa là “mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ”

(Davis &Davis, 1989) Các nghiên cứu được thực hiện về việc tiếp nhận công nghệ trong các lĩnh vực khác nhau đã chứng minh rằng nhận thức tính hứu ích là yếu tố quyết định chính cho việc chấp nhận và sử dụng công nghệ mới (Chang, Hajiyev, & Su, 2017); Mortenson & Vidgen, 2016)

CÁC LÝ THUYẾT CÓ LIÊN QUAN

2.2.1 Lý thuyết về hành động hợp lý- The theory of reasoned action (TRA) Để nghiên cứu xem thái độ của các cá nhân ảnh hưởng như thế nào đến hành vi của họ một cách có ý thức, Ajzen & Fishbein đã đề xuất lý thuyết về hành động hợp lý (TRA) Theo lý thuyết hành động: niềm tin, thái độ, ý định và hành vi tạo thành một chuỗi nhân quả, do đó niềm tin dẫn đến thái độ, và thái độ lần lượt dẫn đến ý định và hành vi

Lý thuyết này đã được các chuyên gia và học giả trong nhiều lĩnh vực sử dụng rộng rãi để khám phá mối quan hệ giữa thái độ, chuẩn mực chủ quan và ý định hành vi của cá nhân

Lý thuyết này được chứng minh là hữu ích để hiểu các hành vi trong giáo dục, rượu và ma túy (Sharma & Kanekar, 2007), dự đoán mức tiêu thụ chip (Towler & Shepherd, 1991), đo lường lòng tin (Rutter & Bunce,1989)

Tuy nhiên, nó vẫn không thể giải thích hiệu quả hành vi của cá nhân trong lĩnh vực công nghệ thông tin

2.2.2 Lý thuyết Hành vi có kế hoạch- Theory of Planned Behavior (TPB)

Lý thuyết Hành vi có Kế hoạch được kế thừa từ TRA và được sử dụng thường xuyên và rộng rãi hơn TRA Đây là một mô hình giá trị kỳ vọng được áp dụng rộng rãi của mối quan hệ giữa thái độ và hành vi, TPB đã đạt được một số thành công trong việc dự đoán nhiều loại hành vi (Ajzen, 1988; Godin & Kok, 1996) TPB nêu chi tiết các yếu tố quyết định ý định hành vi cụ thể của một cá nhân

Hình 2 1 Lý thuyết Hành vi có kế hoạch- Theory of Planned Behavior (TPB)

2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ- The technology acceptance model (TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) (như trong Hình 2.2) được đề xuất dựa trên TRA để khám phá ảnh hưởng của các biến bên ngoài đến niềm tin, thái độ và ý định của cá nhân TAM được phát triển vào những năm 1980, do lo ngại rằng nhân viên làm việc không sử dụng CNTT mà họ được cung cấp (Davis, 1989) Bằng cách hiểu được mức độ ý định sử dụng của người dùng trong việc sử dụng công nghệ thông tin và mức độ ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng sử dụng, mô hình có thể dự đoán liệu ý định hành vi có tác động đến hành vi sử dụng công nghệ thông tin của một cá nhân hay không (Rahimi & Nadri, 2018) TAM cho rằng “tính dễ sử dụng được cảm nhận (PEOU) và tính hữu ích được cảm nhận

(PU) là những yếu tố quan trọng quyết định thái độ của người dùng trong ý định sử dụng và quyết định sử dụng thực tế của hệ thống thông tin (IS)” (Davis, 1989)

Theo TAM, hành vi sử dụng là một chức năng trực tiếp của ý định hành vi, từ đó, thái độ trong việc sử dụng phản ánh cảm giác thuận lợi hoặc không thuận lợi đối với việc sử dụng công nghệ và PU phản ánh niềm tin rằng việc sử dụng công nghệ sẽ nâng cao hiệu suất Thái độ được xác định chung bởi PU và PEOU (Davis, 1989)

Hơn nữa, mục đích chính của TAM là cung cấp cơ sở để khám phá tác động của các biến số bên ngoài đối với niềm tin, thái độ, ý định và cách sử dụng bên trong

Nhiều nghiên cứu đã sử dụng mô hình TAM để thăm dò người sử dụng hệ thống thông tin y tế (Tsai, 2014)

Hình 2 2 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM 2.2.4 Mô hình chấp nhận công nghệ số 2- Technology Acceptance Model 2 (TAM2)

Qua thời gian, lý thuyết TAM đã trải qua một số thay đổi Một bản cập nhật được gọi là TAM2 (Venkatesh & Davis, 2000) đã loại bỏ thành phần thái độ (ATT) khỏi mô hình, cái mà ban đầu làm trung gian cho một số ảnh hưởng của PU và PEOU

TAM2 cũng đã thêm một biến có nghĩa để nắm bắt sự ảnh hưởng của xã hội (ví dụ: từ đồng nghiệp hoặc sếp) ảnh hưởng đến quá trình đánh giá và chấp nhận CNTT một cách tích cực, được gọi là chỉ tiêu chủ quan (Subjective Norm)

Hình 2 3 Mô hình chấp nhận công nghệ số 2- TAM 2 2.2.5 Mô hình lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ- Unified

Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)

Một nỗ lực ấn tượng nhằm thống nhất các tài liệu chấp nhận CNTT đã dẫn đến Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT), một lý thuyết có sự tương đồng rõ ràng với TAM UTAUT đã kết hợp PU vào cấu trúc hiệu suất kỳ vọng (Performance expectancy), PEOU vào nỗ lực kỳ vọng và Subjective Norm (SN) vào ảnh hưởng xã hội (Social influence) Mới đối với UTAUT, nhưng không mới đối với nghiên cứu chấp nhận CNTT nói chung, mô hình hóa các biến tạo đầu ra là một yếu tố quyết định BI UTAUT là một lý thuyết mới nhưng đầy hứa hẹn; các thử nghiệm ban đầu của UTAUT giải thích ấn tượng 70% phương sai trong BI và khoảng 50% trong thực tế sử dụng

Hình 2 4 Mô hình lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ- Unified

Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)

CÁC NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN

2.3.1 Nghiên cứu của Razmak và các cộng sự (2018)

Tên đề tài: Mô hình chấp nhận công nghệ của bệnh nhân (PTAM) dành cho bệnh nhân chăm sóc tại nhà mắc bệnh mãn tính

Nghiên cứu sử dụng mô hình chấp nhận công nghệ để dự đoán thái độ của bệnh nhân đối với hồ sơ sức khỏe cá nhân trong cộng đồng khu vực Nghiên cứu này đã phát triển mô hình chấp nhận công nghệ của bệnh nhân để hiểu rõ hơn những yếu tố chính dự đoán ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ thông tin y tế của bệnh nhân Nghiên cứu này là một phần của dự án Heart Care II-Custom Support for Home Care được tài trợ bởi Thư viện Y khoa Quốc gia

Kết quả và mô hình đề xuất:

Việc sử dụng các mô hình hiện có để giải thích cách thức và lý do tại sao một số nhóm bệnh nhân nhất định chấp nhận công nghệ là không đủ vì các mô hình đó được phát triển để nghiên cứu những người khỏe mạnh và các công nghệ phi chăm sóc sức khỏe Điều này rất quan trọng vì đặc điểm của bệnh nhân mãn tính khác với đặc điểm của người khỏe mạnh; và do đó, các yếu tố tiền đề được tìm thấy để dự đoán sự chấp nhận và sử dụng công nghệ ở những người cao tuổi mắc bệnh mãn tính có thể hoàn toàn khác hoặc ít nhất là có trọng số khác với những yếu tố hiện được cho là quan trọng

Do đó, nhóm nghiên cứu đưa ra những yếu tố bên trong và bên ngoài tác động đến ý định và hành vi sử dụng công nghệ thông tin trong y tế bệnh nhân mãn tính như mô hình bên dưới:

Hình 2 5 Mô hình chấp nhận công nghệ ban đầu của bệnh nhân để dự đoán ý định sử dụng công nghệ thông tin y tế của bệnh nhân

Mô hình được đề cập trong bài viết này đã xác định các yếu tố tiền đề có thể có liên quan đến các đặc điểm của bệnh nhân nhằm cố gắng mô hình hóa tốt hơn các yếu tố tác động đến sự chấp nhận của bệnh nhân Điều này có thể cung cấp cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe thông tin quan trọng để thiết kế và tạo ra các ứng dụng công nghệ thông tin liên quan đến sức khỏe trước khi triển khai

2.3.2 Nghiên cứu Kalayou và các cộng sự (2020)

Tên đề tài: Khả năng áp dụng Mô hình chấp nhận công nghệ đã sửa đổi (TAM) đối với việc áp dụng bền vững các hệ thống eHealth trong môi trường hạn chế về tài nguyên Trong bối cảnh việc triển khai các hệ thống eHealth theo phương pháp thử và sai rất tốn kém và không thành công Vì vậy, nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm tra các cấu trúc và mối quan hệ của mô hình chấp nhận công nghệ đã sửa đổi (TAM) để đánh giá ý định hành vi của chuyên gia y tế có áp dụng các hệ thống eHealth trong môi trường hạn chế về nguồn lực hay không Thiết kế nghiên cứu cắt ngang dựa trên khảo sát được thực hiện trên tổng số 384 chuyên gia chăm sóc sức khỏe tại các bệnh viện tuyến trên của bang vùng Amhara, Ethiopia

Mô hình và mối tương quan giữa các biến:

Hình 2 6 Mô hình nghiên cứu của Kalayou và các cộng sự (2020)

Trong đó: PEU: perceived ease of use-Nhận thức dễ sử dụng; PU: perceived usefulness-nhận thức tính hữu ích; ITE: Staff IT Experience-Kinh nghiệm nhân viên IT; TI: Technical Infrastructure-Cơ sở hạ tầng kỹ thuật; ATT: Attitude Towards Using eHealth- Thái độ đối với việc sử dụng eHealth; BI: behavioral intention- Ý định hành vi

Những phát hiện của mô hình phương trình cấu trúc (SEM) chỉ ra rằng sự cảm nhận tính hữu ích (PU) được cảm nhận có ảnh hưởng đáng kể đến thái độ (ATT) (β = 0,298, P 0,7 được, KMO > 0,8 tốt, KMO > 0,9 rất tốt (Kaiser, 1974)

- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng 0 và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1

Nếu kiểm định Bartlett có Sig < 0.05 thì từ chối giả thuyết H0 (Ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Thọ, 2014)

- Hệ số tải nhân tố (factor loading) là tiêu chí để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của nhân tố xét theo mô hình EFA Hệ số tải nhân tố có trọng số lớn hơn 0,4 được xem là quan trọng và nếu lớn hơn 0,5 được xem là có ý nghĩa thiết thực (Thọ, 2014)

- Tổng phương sai trích được phải lớn hơn 50% (Thọ, 2014) Nghĩa là nhân tố trọng số và tổng phương sai trích, với thang đo đơn biến hay nhiều biến đo lường trong thực tiễn nghiên cứu lớn hơn hoặc bằng 0,5 là chấp nhận được

- Số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (Thọ, 2014)

3.3.4 Kiểm định mô hình đo lường (CFA)

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ

Nghiên cứu định tính sơ bộ được thực hiện bằng việc trao đổi trực tiếp với 7 người là bạn bè, đồng nghiệp đã sử dụng hệ thống đăng ký khám trực tuyến của bệnh viện trong thời gian gần Tác giả nhận về các góp ý như: ngữ nghĩa của vài câu trong bảng khảo sát chưa được rõ, câu từ diễn giải chưa Việt hóa và một số câu hỏi dễ gây hiểu nhầm ý; câu hỏi liên quan đến thu nhập mang tính riêng tư, nên thêm lựa chọn “không tiện cung cấp” vào câu trả lời; nội dung bảng khảo sát dài, lỗi đánh máy,… Các ý kiến nhận xét trong quá trình nghiên cứu định tính sơ bộ được ghi nhận, xem xét Những góp ý hợp lý đã được sử dụng để điều chỉnh bảng câu hỏi khảo sát cho phù hợp và tối ưu nhất Từ đó, bảng câu hỏi nháp đã được xây dựng

Tiếp đó, nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện (phi xác suất) Với dữ liệu thu được từ 48 khách hàng đã sử dụng dịch vụ đăng ký khám bệnh trực tuyến Tác giả sử dụng phần mềm IBM SPSS 20.0 để đánh giá độ tin cậy

Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA của từng thang đo có trong mô hình nghiên cứu Từ đó, tiến hành điều chỉnh lại lần nữa nếu có thang đo không phù hợp với bối cảnh nghiên cứu

3.4.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng phương pháp Cronbach’s Alpha Đầu tiên, các thang đo trong mô hình được đánh giá độ tin cậy bằng phương pháp Cronbach’s Alpha 48 mẫu dữ liệu phù hợp với điều kiện nghiên cứu định lượng sơ bộ sau khi phân tích bằng phần mềm IBM SPSS 20.0 cho ra kết qua như sau:

Bảng 3 2 Kết quả đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha- nghiên cứu định lượng sơ bộ

Nhân tố Biến quan sát

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Nguồn kết quả phân tích trên phần mềm SPSS

Kết quả thu được từ Bảng 3.2 cho thấy các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu có hệ số tương quan biến tổng dao động từ 0.589 đến 0.896 (> 0.3) và hệ số Cronbach’s Alpha đều > 0.7 (do có giá trị từ 0.869 đến 0.936) Từ đó có thể đưa ra kệt luận sơ bộ là cả sáu thang đo đều đạt độ tin cậy (Joseph & ctg, 2010)

3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau bước đánh giá độ tin cậy, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal axis factoring và phép xoay không vuông góc Promax của phần mềm IBM SPSS 20.0 để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả nhận được như sau:

Bảng 3 3 Kết quả phân tích EFA của nghiên cứu định lượng sơ bộ

Thang đo Biến quan sát KMO Eigenvalues Hệ số tải nhân tố

SQ Chất lượng dịch vụ SQ1 0,822 3,296 0,889

UE-Trải nghiệm của người dùng

COMP-Tính tương thích COMP1 0,762 3,038 0,906

PU- Nhận thức tính hữu ích PU1 0,839 3,161 0,923

PEOU- Nhận thức dễ sử dụng PEOU1 0,835 3,980 0,937

BI-Ý định hành vi muốn sử dụng

Thông qua dữ liệu Bảng 3 có thể thấy chỉ số KMO (phép đo sự phù hợp của mẫu) của các thang đo trong nghiên cứu đều > 0,5 (do có giá trị từ 0,762 đến 0,855); giá trị Eigenvalue thì dao động trong khoảng từ 3,038 đến 3,980 (> 1); hệ số tải nhân tố của các biến có giá trị từ 0.726 đến 0.946 (> 0.5) Điều đó đồng nghĩa, cả sáu thang đo đều đạt điều kiện về tính đơn hướng (Thọ, 2014)

Kết luận: Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ cho thấy tất cả thang đo có trong nghiên cứu đều thỏa mãn các điều kiện về độ tin cậy Cronbach’s Alpha và tính đơn hướng, do đó các biến quan sát sẽ được tiếp tục sử dụng cho khảo sát chính thức.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC

THỐNG KÊ MÔ TẢ

4.1.1 Thống kế mô tả biến nhân khẩu học

Có tổng cộng 356 phiếu khảo sát được thu về (phát trực tiếp: 208 phiếu; gửi trực tuyến:

148 phiếu) Sau quá trình sàng lọc, chỉ còn lại 304 phiếu hợp lệ, đáp ứng đúng cỡ mẫu đề ra trước đó (trình bày ở Chương 3) Những phiếu trả lời không đạt chuẩn đều bị loại bỏ với các lí do như đáp viên đã trả lời “không” cho câu hỏi tiếp nhận ban đầu là chưa từng sử dụng hệ thống đăng ký khám trực tuyến; chỉ đánh giá cùng một mức độ cho tất cả các câu hỏi; hay đánh thiếu một vài câu trong phiếu khảo sát Việc mô tả dữ liệu nghiên cứu được tác giả thống kê theo giới tính, độ tuổi, học vấn, nơi cư trú, thu nhập, số năm sử dụng internet, cơ sở khám bệnh và thiết bị kết nối internet đang sử dụng Điều đó đã được thể hiện cụ thể như sau:

Bảng 4 1 Thống kê mô tả biến nhân khẩu học

Tiêu chí Phân loại Tần số Tỷ lệ (%)

Nơi cư trú Thành thị 300 98,7

Số năm sử dụng thiết bị kết nối internet

Chưa sử dụng bao giờ 2 ,7

Bệnh viện tuyến thành phố 110 36,2

Về giới tính, trong 304 mẫu khảo sát thì có 84 khách hàng là nam và có 220 khách hàng là nữ Điều này cho thấy khách hàng nữ chiếm tỷ lệ cao hơn khách hàng nam

Về độ tuổi, dưới 30 tuổi có 220 người chiếm 72,4%; độ tuổi từ 30-45 tuổi có 50 người chiếm 16,4%, độ tuổi từ 45-65 có 26 người chiếm 8,6% và độ tuổi trên 65 tuổi có 8 người chiếm 2,6% Ta thấy đa số khách hàng là những người trẻ tuổi

Về học vấn, chiếm tỷ lệ cao nhất là cao đẳng/Đại học (76,3%), tiếp theo là trung học phổ thông (14,5%) và chiếm tỷ lệ thấp nhất là trung cấp, sau đại học (4,6%)

Về nơi cư ngụ, có 98,7% khách hàng sống ở thành thị và có 1,3% khách hàng sống ở nông thôn

Về thu nhập, phần lớn khách hàng có thu nhập trên 20 triệu (36,8%), tiếp đến là dưới 10 triệu (29,6%), không có thu nhập (19,1%), từ 10-20 triệu (10,5%) và cuối cùng là hưu trí (3,9%)

Số năm sử dụng, nhiều nhất là sử dụng trên 5 năm (87,5%), thứ 2 là dưới 5 năm (6,6%), thứ 3 là dưới 3 năm (4,6%) thấp nhất là chưa sử dụng bao giờ, dưới 1 năm (0,7%)

Về cơ sở khám bệnh, chiếm tỷ lệ cao nhất là khám ở bệnh viện tuyến thành phố (36,2%), tiếp theo là bệnh viện tuyến quận (32,9%), phòng khám tư nhân (13,2%), chiếm tỷ lệ thấp nhất là trạm y tế (3,9%)

Bảng 4 2 Thiết bị kết nối internet đang sử dụng

Thiết bị kết nối Phản hồi Phần trăm theo mẫu

N Phần trăm Điện Thoại di động 266 48,0% 87,5%

Thiết bị kết nối internet đang sử dụng là câu hỏi nhiều lựa chọn phản ánh các phương tiện kết nối mạng người khảo sát đang sử dụng Kết quả cho thấy chiếm tỷ lệ cao nhất là thiết bị điện thoại di động (87,5%), thứ 2 là máy tính xách tay (54,6%), thứ 3 là máy tính bàn (20,4%), thấp nhất là ipad, tivi thông minh (9,9%)

4.1.2 Thống kê mô tả và kiểm định phân phối chuẩn

Kết quả phân tích thống kê mô tả các biến quan sát cho chúng ta các thông số thống kê tiêu chuẩn như mean, median, std deviation,… và hai thông số phân phối dữ liệu skewness, kurtosis

Kết quả cho thấy: giá trị tuyệt đối của Skewness –Statistic của các biến đều ≤3 và giá trị tuyệt đối của Kurtosis –Statistic của các biến đều ≤10 Nên các biến định lượng trong mô hình nghiên cứu đều có phân phối chuẩn Giá trị trung bình của bộ dữ liệu biến số đa số nằm trong gía trị khá cao so với range của biến (1-5) Bộ dữ liệu phân tích định lượng là đáng đủ tin cậy để tiến hành các bước nghiên cứu, kiểm định về sau

Bảng 4 3 Thống kê mô tả biến định lượng

Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Std

4.2 ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG PHƯƠNG PHÁP

Trước tiên, các thang đo sử dụng trong nghiên cứu định lượng chính thức cũng phải được đánh giá độ tin cậy bằng phương pháp Cronbach’s Alpha Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát (Cronbach’s Alpha If Item Deleted): khi giá trị Cronbach’s Alpha If Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm, chúng ta xem xét loại biến quan sát này Những biến thỏa mãn điều kiện tin cậy sẽ được giữ lại, còn những biến không thỏa mãn thì có thể loại đi để đảm bảo độ tin cậy của bảng hỏi nghiên cứu Khi hệ số Cronbach’s Alpha là 0,6 trở lên và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0,3 thì đủ điều kiện để phân tích, nếu hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 thì loại biến

Theo đó, 304 mẫu dữ liệu phù hợp với điều kiện nghiên cứu sau khi phân tích bằng phần mềm IBM SPSS 20.0 cho ra kết quả như sau:

Bảng 4 4 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Tiến hành kiểm định thang đo cho ra kết quả Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0,6 và tất cả hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA

4.3 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1

Sau khi kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal axis factoring và phép xoay không vuông góc Promax của phần mềm IBM SPSS 20.0 để tiến hành đánh giá tính đơn hướng của các thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả nhận được như sau:

Bảng 4 5 Kết quả kiểm định KMO

Giá trị Chi bình phương xấp xỉ 3874,668

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy chỉ số KMO là 0,880 > 0,5, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn thích hợp

Kết quả kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, lúc này bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể Như vậy giả thuyết về ma trận tương quan giữa các biến là ma trận đồng nhất bị bác bỏ, tức là các biến có tương quan với nhau và thỏa điều kiện phân tích nhân tố

Bảng 4 6 Eigenvalues và phương sai trích

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Phần trăm của phương sai

Tổng cộng Phần trăm của phương sai

Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax Kết quả cho thấy 27 biến quan sát được chia thành 6 nhóm

Giá trị tổng phương sai trích = 55,420% > 50%: đạt yêu cầu: khi đó có thể nói rằng 6 nhân tố này giải thích 55,420% biến thiên của dữ liệu Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 6 có Eigenvalues là 1,190

Bảng 4 7 Bảng ma trận xoay

Ta thấy rằng tất cả các quan sát đã thỏa mãn điều kiện hệ số tải > 0,5 ngoại trừ biến PEOU4 nên loại biến PEOU4 và chạy lại phân tích EFA

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá lần EFA lần 2 (loại PEOU4)

Bảng 4 9 Kết quả EFA của các biến độc lập

Eigenvalues = 1,157 Tổng phương sai trích = 55,729%

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1

Sau khi kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, tác giả sử dụng phương pháp trích nhân tố Principal axis factoring và phép xoay không vuông góc Promax của phần mềm IBM SPSS 20.0 để tiến hành đánh giá tính đơn hướng của các thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả nhận được như sau:

Bảng 4 6 Eigenvalues và phương sai trích

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Phần trăm của phương sai

Tổng cộng Phần trăm của phương sai

Thực hiện phân tích nhân tố theo Principal components với phép quay Varimax Kết quả cho thấy 27 biến quan sát được chia thành 6 nhóm

Giá trị tổng phương sai trích = 55,420% > 50%: đạt yêu cầu: khi đó có thể nói rằng 6 nhân tố này giải thích 55,420% biến thiên của dữ liệu Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố đều cao (>1), nhân tố thứ 6 có Eigenvalues là 1,190

Bảng 4 7 Bảng ma trận xoay

Ta thấy rằng tất cả các quan sát đã thỏa mãn điều kiện hệ số tải > 0,5 ngoại trừ biến PEOU4 nên loại biến PEOU4 và chạy lại phân tích EFA

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá lần EFA lần 2 (loại PEOU4)

Bảng 4 9 Kết quả EFA của các biến độc lập

Eigenvalues = 1,157 Tổng phương sai trích = 55,729%

Dựa vào bảng ma trận xoay nhân tố Rotated Component Matrix ở trên ta thấy các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5 đảm bảo ý nghĩa, cho nên không có biến nào bị loại

Hệ số Eigenvalue = 1,157 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất

Tổng phương sai trích Extraction Sums of Squared Loadings (Cumulative %) = 55,729%

> 50% Điều này chứng tỏ 6 nhân tố độc lập giải thích được 55,729% mô hình nghiên cứu.

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA

Phân tích nhân tố khẳng định CFA được dùng để kiểm định thang đo, cho biết các biến quan sát đại diện của mỗi nhân tố tốt đến mức nào Quy trình phân tích CFA được thực hiện theo các bước kiểm định sau: (1) mức độ phù hợp chung của mô hình; (2) độ tin cậy và giá trị hội tụ; (3) giá trị phân biệt

4.4.1 Kiểm định độ phù hợp chung của mô hình

Sau bước phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả thu được là tất cả 26 biến quan sát (trừ biến PEOU4) đều được đưa vào mô hình thang đo chứa 6 khái niệm tiềm ẩn đơn hướng để phân tích CFA với phần mềm AMOS 20.0 Mô hình được gọi là thích hợp khi phép kiểm định Chi- square có giá trị Chi-square/df ≤ 3; CFI, TLI ≥ 0.9; và RMSEA ≤ 0.08 (Joseph & ctg, 2010)

Kết quả phân tích CFA cho thấy sự phù hợp giữa mô hình thang đo với dữ liệu thu được từ thực tiễn thông qua các chỉ số sau: Chi-square/df= 1,518 < 3, TLI = 0,952 > 0,9, CFI 0,958 > 0,9, GFI = 0,909 > 0,9, hệ số RMSEA = 0,041 < 0,08 do đó các biến quan sát được khẳng định có khả năng biểu diễn tốt cho nhân tố trong mô hình CFA và các thang đo có sự hội tụ cao

Nguồn kết quả phân tích trên phần mềm AMOS Hình 4 1 Kết quả CFA chuẩn hóa của mô hình nghiên cứu

4.4.2 Kiểm định độ tin cậy và giá trị hội tụ của thang đo

Kết quả phân tích CFA thể hiện ở Bảng 4.10 cho thấy: độ tin cậy tổng hợp (CR) của các thang đo nằm trong khoảng từ 0.802 đến 0.884 (> 0.7), và phương sai trích trung bình (AVE) của các thang đo dao động từ 0.502 đến 0.605 (> 0.5) Điều đó có nghĩa là tất cả các thang đo trong nghiên cứu đều đạt độ tin cậy và giá trị hội tụ Và giá trị AVE > MSV, nên thang đo đạt tính phân biệt

Bảng 4 10 Hệ số tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích

Nguồn kết quả phân tích trên phần mềm Excel Bảng 4 11 Hệ số chuẩn hóa

Nguồn kết quả phân tích trên phần mềm AMOS

Thang đo cũng được xem là đạt giá trị hội tụ nếu các trọng số chuẩn hóa của thang đo lớn hơn 0,5 và có ý nghĩa thống kê Dựa vào bảng trên, có thể thấy thang đo của nghiên cứu đạt giá trị hội tụ theo yêu cầu do các trọng số chuẩn hóa của thang đo đều lớn hơn 0,5 Ngoài ra, p-value đều nhỏ hơn 0,05 hay có ý nghĩa thống kê

4.4.3 Kiểm định độ giá trị phân biệt của thang đo

Theo Fornell & Larcker (1981), độ giá trị phân biệt của các thang đo đạt được khi căn bậc hai của phương sai trích trung bình (AVE) của một khái niệm lớn hơn hệ số tương quan giữa khái niệm đó với bất kỳ khái niệm nào còn lại Cho nên, kết quả thu được ở Bảng 14 đã chứng minh được rằng tất cả thang đo dùng trong nghiên cứu đều đạt độ giá trị phân biệt

Bảng 4 12 Kiểm định độ giá trị phân biệt của các thang đo

PU UE SQ COMP PEOU BI

Nguồn kết quả phân tích trên phần mềm Excel

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU SEM

Kết luận: Kết quả kiểm định thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khẳng định

CFA cho thấy tất cả các thang đo có trong mô hình nghiên cứu đều đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, nên có thể sử dụng cho phần phân tích tiếp theo

4.5 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU SEM

Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của thang đo thông qua các công cụ Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA, nghiên cứu tiến hành phân tích mô hình câu trúc tuyến tính SEM để kiểm định các giả thuyết đề ra

Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép ước lượng mối quan hệ riêng phần của từng cặp nhân tố (phần tử), SEM cho phép ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mô hình đo lường Nó phối hợp được tất cả các kỹ thuật như hồi quy đa biến, phân tích nhân tố và phân tích mối quan hệ tương hỗ (giữa các phần tử trong sơ đồ mạng) để cho phép kiểm tra các mối quan hệ phức hợp có trong mô hình (Joseph & ctg, 2010)

4.5.1 Kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu

Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính thể hiện ở Hình 4.2 cho thấy: các chỉ tiêu đo lường mức độ phù hợp của mô hình gồm: giá trị Chi-square/df = 1,662 < 3; GFI = 0,900 > 0,8; TLI = 0,938 > 0,9; CFI = 0,945 > 0,9; hệ số RMSEA = 0,047 < 0,08 vì thế mô hình có sự phù hợp với thị trường

Nguồn kết quả phân tích trên phần mềm AMOS Hình 4 2 Kết quả SEM chuẩn hóa của mô hình nghiên cứu

4.5.2 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Bảng 4 13 Tổng hợp các hệ số của mô hình cấu trúc tuyến tính

Mối quan hệ tương quan Ước lượng chuẩn hóa (Estimate)

Về nhận thức tính hữu ích, ta thấy các nhân tố độc lập (PEOU, UE, SQ) đều có P-value nhỏ hơn 0,05 Do đó, các nhân tố độc lập (PEOU, UE, SQ) đều có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (PU) và mối quan hệ này là tích cực do dấu của mối quan hệ dương Các nhân tố độc lập này giải thích 51,2% sự biến động của nhận thức tính hữu ích

Về nhận thức dễ sử dụng, ta thấy nhân tố COMP có p > 0,05 nên nhân tố COMP không có tác động đến PEOU Nhân tố độc lập (UE, SQ) đều có P-value nhỏ hơn 0,05 nên các nhân tố độc lập (UE, SQ) có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (PEOU) Mối quan hệ này là tích cực do dấu của mối quan hệ dương Các nhân tố độc lập này giải thích 41,8% sự biến động của nhận thức dễ sử dụng

Về ý định hành vi dễ sử dụng, ta thấy các nhân tố độc lập (PU, PEOU) đều có P-value nhỏ hơn 0,05 Do đó, các nhân tố độc lập (PU, PEOU) đều có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (BI) và mối quan hệ này là tích cực do dấu của mối quan hệ dương Các nhân tố độc lập này giải thích 40,4% sự biến động của ý định hành vi dễ sử dụng

4.5.3 Kiểm định Bootstrap Đối với nghiên cứu này, cỡ mẫu khảo sát chính thức là 304 người, tác giả lựa chọn số lượng mẫu kiểm định bằng phương pháp Bootstrap là 500 người để đáp ứng yêu cầu về việc mẫu ban đầu đóng vai trò đám đông Kết quả kiểm định Bootstrap với cỡ mẫu là 500 cho kết quả như sau:

Bảng 4 14 Kết quả kiểm định Bootstrap

Parameter SE SE-SE Mean Bias SE-Bias CR

Ghi chú: SE là sai lệch chuẩn; SE-SE là sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn; Bias là độ chệch;

SE-Bias là sai lệch chuẩn của độ chệch

Kết quả kiểm định thể hiện ở Bảng 17 có thể thấy rằng độ chệch tuy xuất hiện nhưng không nhiều và sự sai lệch là khá nhỏ Vì vậy, kết luận rằng các ước lượng trong mô hình là tin cậy được, đồng thời mô hình là vẫn có sự phù hợp với cỡ mẫu là lớn hơn là 500 người

Theo kết quả phân tích SEM và Bootstrap với 500 lần lặp, trong 8 giả thuyết nghiên cứu mà tác giả đưa ra trước đó (trình bày ở Chương 2), chỉ có 7 giả thuyết (H1, H2, H4, H5,H6, H7, H8) là được ủng hộ, 1 cái còn lại (H3) thì không do không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95% (p-value > 0.05)

Bảng 4 15 Tổng hợp kết quả

STT Giả thuyết Kết luận

1 H1: Trải nghiệm người dùng có ảnh hướng tích cực đến nhận thức tính hữu ích Chấp nhận

2 H2: Trải nghiệm người dùng có ảnh hưởng tích cực với nhận thức tính dễ sử dụng Chấp nhận

3 H3: Tính tương thích sẽ ảnh hưởng tích cực đến nhận thức dễ sử dụng của hệ thống đăng ký khám trực tuyến Bác bỏ

H4: Chất lượng dịch vụ của hệ thống đăng ký khám trực tuyến có ảnh hưởng tích cực tới nhận thức tính hữu ích của khách hàng

H5: Chất lượng dịch vụ của hệ thống đăng ký khám trực tuyến có ảnh hưởng tích cực tới nhận thức tính dễ sử dụng của khách hàng

H6: Nhận thức dễ sử dụng hệ thống đăng ký khám trực tuyến sẽ có ảnh hưởng tích cực đến mức độ nhận thức tính hữu ích được cảm nhận của khách hàng

H7: Nhận thức tính hữu ích của hệ thống đăng ký khám trực tuyến sẽ ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng hệ thống đăng ký khám bệnh trực tuyến

H8: Nhận thức tính dễ sử dụng sẽ ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng đối với hệ thống đăng ký khám bệnh trực tuyến

Giả thuyết H1 được phát biểu rằng “Trải nghiệm người dùng” có ảnh hướng tích cực đến

“nhận thức tính hữu ích” (PU < - UE) Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa tương tác của Trải nghiệm khách hàng và nhận thức tính hứu ích của KH là β = 0.149 Ước lượng này có mức ý nghĩa thống kê p = 0.01 (< 0.05) nên giả thuyết H1 được ủng hộ Điều này cho thấy, tương tác của Trải nghiệm khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức tính hứu ích, tức là phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước

Giả thuyết H2 được phát biểu rằng “Trải nghiệm người dùng có ảnh hưởng tích cực với nhận thức tính dễ sử dụng” (PEOU < - UE) Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa tương tác của Trải nghiệm người dùng và nhận thức tính dễ sử dụng là β = 0.162 Ước lượng này có mức ý nghĩa thống kê p = 0.006 (< 0.05) nên giả thuyết H2 được ủng hộ Điều này cho thấy, tương tác của Trải nghiệm người dùng có ảnh hưởng tích cực đến sự nhận thức tính dễ sử dụng của khách hàng, tức là phù hợp với kết quả của các nghiên cứu trước

Tiêu đề	Các Yếu Tố Tác Động Đến Ý Định Tiếp Tục Sử Dụng Của Khách Hàng Đối Với Hệ Thống Đăng Ký Khám Bệnh Trực Tuyến – Một Nghiên Cứu Tại Tp. Hồ Chí Minh
Tác giả	Nguyễn Thị Hải
Người hướng dẫn	TS. Trương Minh Chương
Trường học	Đại học Bách Khoa
Chuyên ngành	Quản trị kinh doanh
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2024
Thành phố	Tp. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	144
Dung lượng	2,05 MB