Các yếu tố tác động đến sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng bệnh án điện tử của bác sĩ

XÂY DỰNG THANG ĐO

TMS3 Ban lãnh đạo xây dựng đội ngũ IT sẵn sàng hỗ trợ khi tôi gặp khó khăn trong lúc sử dụng BAĐT. PU2 Sử dụng BAĐT làm tăng năng suất làm việc của tôi PU 3 Sử dụng BAĐT giúp tôi thực hiện công việc dễ hơn PU 4 Tôi thấy BAĐT hữu ích trong công việc của tôi PEOU Nhận thức dễ dàng sử dụng PEOU1. CI1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng BAĐT trong tương lai Bhattacherjee (2001) CI2 Tôi sẽ tiếp tực sử dụng BAĐT thường xuyên hơn trong.

Cỡ mẫu có thể được xác định dựa trên cơ sở số biến quan sát của các yếu tố có trong mô hình nghiên cứu. Đối tượng khảo sát của nghiên cứu này chính là các bác sĩ công tác tại các Bệnh viện đã triển khai bệnh án điện tử.

PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

- 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. - Phương pháp sử dụng hệ số tương quan: Hai khái niệm đạt được giá trị phân biệt khi hệ số tương quan giữa chúng nhỏ hơn 1 và có ý nghĩa thống kê (r2 thì hai cặp khái niệm đạt được độ giá trị phân biệt (Hair và cộng sự, 2014). SEM có thể cho một mô hình phức hợp phù hợp với dữ liệu như: các bộ dữ liệu khảo sát trải dài theo thời gian (longitudinal), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), các mô hình không chuẩn hóa, cơ sở dữ liệu có cấu trúc sai số tự tương quan, dữ liệu với các biến số không chuẩn (non-normality), gần chuẩn (asymptotic - normality), hay dữ liệu bị thiếu (missing data).

Túm lại, mụ hỡnh đo lường chỉ rừ quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (latent variables) và các biến quan sát (observed variables), từ đó cung cấp thông tin về thuộc tính đo lường của các biến quan sát (độ tin cậy, và độ giá trị). Khác với những kỹ thuật thống kê khác chỉ cho phép ước lượng mối quan hệ phần của từng cặp nhân tố (phần tử) trong mô hình cổ điển (mô hình đo lường), SEM cho phép ước lượng đồng thời các phần tử trong tổng thể mô hình, ước lượng mối quan hệ nhânquả của các khái niệm tiềm ẩn (latent constructs) qua các chỉ số kết hợp cả đo lường và cấu trúc của mô hình lý thuyết,.

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA

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. 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 = 1,033 > 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.

PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH CFA

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. 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 được cho phần phân tích tiếp theo.

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU .1 Kiểm định mô hình

Do đó, các nhân tố độc lập (tính tương thích, chất lượng hệ thống thông tin) đều có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (Conf) và mối quan hệ này là tích cực do dấu của mối quan hệ dương. Nhân tố độc lập (GP, Com, TMS, IQ) đều có P-value nhỏ hơn 0,05 nên các nhân tố độc lập (chính sách của chính phủ, tính tương thích, hỗ trợ của ban lãnh đạo, chất lượng hệ thống thông tin) có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (PU). Về cảm nhận dễ sử dụng (PEOU): ta thấy các nhân tố độc lập (Com, TMS, Conf, IQ) đều có P-value nhỏ hơn 0,05 nên các nhân tố độc lập (tính tương thích, hỗ trợ của ban lãnh đạo, sự xác nhận, chất lượng hệ thống thông tin) có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc (PEOU).

Do đó, các nhân tố độc lập (sự hài lòng, nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng) đều có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc c và mối quan hệ này là tích cực do dấu của mối quan hệ dương. Đối với nghiên cứu này, cỡ mẫu khảo sát chính thức là 264 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.

THẢO LUẬN KẾT QUẢ .1 Các giả thuyết được ủng hộ

Ta thấy mức ý nghĩa thống kê p<0,05 nên giả thiết H5 được ủng hộ điều này cho thấy Hỗ trợ của lãnh đạo sẽ ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận sự hữu ích của bệnh án điện tử; Giả thuyết H6 được phát biểu rằng “Hỗ trợ của lãnh đạo sẽ ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận dễ sử dụng của bệnh án điện tử” (PEOU <--- TMS). Phù hợp với các nghiên cứu trước đố: sự hỗ trợ của lãnh đạo có thể ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận sự hữu ích của các người dùng (Chen và Hsiao, 2012; Handayani et al., 2017), hỗ trợ của lãnh đạo có thể ảnh hưởng tích cực đến Nhận thức dễ sử dụng của người dùng(Lee và cộng sự, 2011). Thực tế cho thấy khi Lãnh đạo hỗ trợ tạo điều kiện xây dựng hệ thống công nghệ thông tin đầy đủ, đào tạo nhân viên sử dụng hệ thống bệnh án điện tử thành thạo, xây dựng đội ngũ IT kịp thời hỗ trợ các bác sĩ khi gặp khó khăn trong việc sử dụng bệnh án điện tử sẽ giúp các bác sĩ cảm thấy bệnh án điện tử sử dụng dễ dàng, đáp ứng công tác khám chữa bệnh.

0.253 > β PU= 0.213, cảm nhận dễ sử dụng tác động mạnh nhất đến sự hài lòng, điều này phù hợp với thực tế, trong quá trình sử dụng các bác sĩ dễ hài lòng khi sử dụng bệnh án điện tử với giao diện thân thiện, dễ hiểu, dễ dàng thao tác, giảm thời gian. Sự hài lòng về việc sử dụng bệnh án điện tử trong công tác khám chữa bệnh được hình thành từ việc ứng dụng này đáp ứng sự kì vọng của người sử dụng, sự dễ dàng và thuận tiện khi thao tác trên phần mềm và những lợi ích thiết thực mà bệnh án điện tử mang lại.

Cronbach’Alpha

When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance. Squared Multiple Correlations: (Group number 1 - Default model) Parameter SE SE-SE Mean Bias SE-Bias.