Alfa nếu loại
biến
Đánh giá chung của bệnh nhân đối với dịch vụ bệnh viện (Conbach’s Alfa=0.838)
1.Mức độ hài lòng sau khi sử dụng dịch vụ khám
bệnh tại bệnh viện 0.639 0.841
2.Bệnh nhân quay lại tái khám mỗi khi có nhu cầu 0.705 0.780 3.Bệnh nhân giới thiệu cho người quen tới khám
chữa bệnh tại bệnh viện 0.792 0.680
(Nguồn: Kết quả xử lí spss)
Nhận xét: Kết quả đánh giá độ tin cậy của nhân tố “Đánh giá chung” cho hệ số Cronbach’s Alpha = 0.838. Hệ số tương quan biến tổng của 3 biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Do đó, thang đo “Đánh giá chung” cũng đảm bảo độ tin cậy để thực hiện các kiểm định tiếp theo.
2.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
2.2.3.1 Rút trích các nhân tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của bệnh nhân về chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh tại Bệnh viện Quốc tế Trung ương Huế
Để tiến hành phân tích nhân tố thì phải đảm bảo độ phù hợp của EFA thông qua hệ số Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy (KMO) và kiểm định Barlett. Điều kiện để số liệu phù hợp với phương pháp phân tích nhân tố khám phá là
giá trị KMO từ 0,5 trở lên và kiểm định Barlett cho kết quả p-value bé hơn mức độ ý nghĩa 0,05 ((Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Kiểm định Barlett được tính toán dựa trên đại lượng Chi – bình phương và được ra quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết H0 căn cứ trên mức ý nghĩa p-value của kiểm định. Ở đây giá trị p-value = 0,000 cho phép ta an toàn bác bỏ giả thuyết H0 (H0: Phân tích nhân tố không phù hợp với dữ liệu) và chỉ số KMO = 0.810>0.05 nên đảm bảo phân tích nhân tố là phù hợp. Vì vậy, ta có thể kết luận được rằng dữ liệu khảo sát được đảm bảo các điều kiện để tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA và có thể sử dụng các kết quả đó.
• Kiểm định KMO
Bảng 2.8: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0.810
Kiểm định Barlett Chi bình phương 1.838E3 Độ lệch chuẩn 325
Mức ý nghĩa 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lí spss)
Để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này nhóm nghiên cứu sử dụng 2 tiêu chuẩn:
- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
- Tiêu chuẩn phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích không được nhỏ hơn 50%.
Bảng 2.9: Tổng biến động được giải thích
Component Initial Eigenvalues Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulativ e % Total % of Variance Cumulative % 1 6.796 26.137 26.137 6.796 26.137 26.137 2 3.506 13.486 39.623 3.506 13.486 39.623
3 2.293 8.819 48.442 2.293 8.819 48.442 4 2.066 7.946 56.388 2.066 7.946 56.388 5 1.717 6.604 62.992 1.717 6.604 62.992 6 1.111 4.273 67.265 1.111 4.273 67.265 7 .827 3.179 70.444 8 .773 2.971 73.416 9 .728 2.799 76.215 10 .682 2.624 78.839 11 .598 2.300 81.139 12 .523 2.010 83.149 13 .504 1.937 85.086 14 .465 1.790 86.876 15 .452 1.739 88.615 16 .402 1.546 90.161 17 .355 1.367 91.528 18 .342 1.315 92.843 19 .318 1.223 94.066 20 .295 1.134 95.200 21 .275 1.060 96.260 22 .260 1.000 97.259 23 .229 .881 98.141 24 .183 .704 98.844 25 .174 .668 99.512 26 .127 .488 100.000 (Nguồn: Kết quả xử lí spss) • Ma trận xoay các nhân tố
Bảng 2.10: Kết quả ma trận xoay các nhân tố
Biến quan sát NHÂN TỐ
1 2 3 4 5 6
HQLT2:NV khong phan biet BN bao hiem, vien phi .848
HQLT1:NV co cung cach lam viec chuyen nghiep .845
HQLT4:Duoc tham gia vao cac quyet dinh chua tri .795
HQLT3:NV giai quyet cac thu tuc nhanh gon .777
HQLT5:Duoc dan do chu dao truoc khi ra vien .680
QTCS2:NV dap ung cac nhu cau co ban cua BN .880 QTCS3:NVco thai do hoa nha, an can cham soc .855 QTCS1:Nhan vien benh vien ton trong benh nhan .849 QTCS4:NV giai quyet cac phan nan nhanh chong .804
ATBD4:Trang phuc nhan vien gon gang, lich su .766 ATBD1:Canh quan moi truong benh vien sach se .693 ATBD5:BN thoai mai khi tiep xuc voi nhan vien .654 ATBD3 Benh vien co cac trang thiet bi hien dai .644 VP4:Anh/chi hai long ve muc vien phi phai tra .817 VP1:Chi phi kham chua benh phu hop voi dich vu .813 VP2:Vien phi nhu che do bao hiem BN duoc nhan .754 VP3:Thu tuc thanh toan vien phi nhanh gon .750
DT4:Benh vien duoc nhieu nguoi biet den .864
DT3:Benh vien co uy tin .736
DT2:BN tin tuong khi den kham tai benh vien .668
DT1:Nhan vien co trinh do chuyen mon cao .650
TT1:Duoc cung cap thong tin ve tinh trang benh .736
TT3:Cac thong tin cua duoc giu bi mat .729
TT4:Anh/chi tin tuong nguon thong tin la chinh xac .587
TT2:NV hoi/dap BN thong tin ve tinh trang benh .572
(Nguồn: Kết quả xử lí spss)
Nhận xét: Phân tích EFA cho kết quả về hệ số tải của 26 biến quan sát đều lớn hơn 0.5 và được phân bố rõ ràng trong 6 nhóm. Đồng thời, các nhóm nhân tố này có hệ số Eigenvalues lớn hơn 1 với phương sai trích đạt được là 67.265% (>50%) cho biết 6 nhóm này giả thích được 67.265% sự biến thiện của dữ liệu, thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố và đây là mức độ giải thích tốt, chứng tỏ việc hình thành các nhân tố này là phù hợp.
Đặt tên và giải thích các nhân tố, kết quả xoay nhân tố cho ta 6 nhóm nhân tố được đặt tên như sau:
Nhân tố 1 bao gồm các biến: “Nhân viên bệnh viện không phân biệt bệnh nhân bảo hiểm và viện phí, Nhân viên có cung cách làm việc chuyên nghiệp, Anh/chị được tham gia vào các quyết định chăm sóc chữa trị, Nhân viên giải quyết các thủ tục nhanh gọn, Anh/chị được dặn dò chu đáo trước khi ra viện”. Đặt tên cho nhân tố này là “Sự hiệu quả liên tục (X1)”
Nhân tố 2 bao gồm các biến: “Nhân viên bệnh viên tôn trọng bệnh nhân, Nhân viên sắn lòng đáp ứng các nhu cầu cơ bản của bệnh nhân, Nhân viên có thái độ hòa nhã, ân cần chăm sóc bệnh nhân, Nhân viên giải quyết các phàn nàn của bệnh nhân một cách nhanh chóng”. Đặt tên cho nhân tố này là: “Sự quan tâm chăm sóc (X2)”
Nhân tố 3 bao gồm các biến: “Bệnh viện có không gian yên tĩnh, Trang phục nhân viên gọn gàng, sạch sẽ, lịch sự, Cảnh quan môi trường bệnh viện sạch sẽ, Anh/chị thoải mái khi tiếp xúc với nhân viên bệnh viện, Bệnh viện có các trang thiết bị hiện đại”. Đặt tên cho nhân tố này là: “Ấn tượng ban đầu (X3)”
Nhân tố 4 bao gồm các biến: “Chi phí khám phù hợp với dịch vụ, Viện phí được thực hiện như chế độ bảo hiểm mà bệnh nhân được nhận, Thủ tục nhâp viện, thanh toán viện phí nhanh gọn, Anh/chị hài lòng về mức viện phí phải trả”. Đặt tên cho nhân tố này là: “Viện phí (X4)”
Nhân tố 5 bao gồm các biến: “Bệnh viện được nhiều người biết đến, Bệnh viện có uy tín, Anh/chị hoàn toàn tin tưởng khi đến khám tại bệnh viện, Đội ngũ nhân viên có trình độ chuyên môn cao”. Đặt tên cho nhân tố này là: “Danh tiếng (X5)”
Nhân tố 6 bao gồm các biến: “Anh/chị được cung cấp đầy đủ thông tin về tình trạng bệnh, Thông tin của Anh/chị được giữ bí mật, Anh/chị tin tưởng các nguồn thông tin là chính xác, Nhân viên thường xuyên hỏi/đáp bệnh nhân thông tin cần thiết về tình trạng bệnh”. Đặt tên cho nhân tố này là: “Thông tin (X6)”
2.2.3.2 Rút trích nhân tố “Đánh giá chúng” đối với sự hài lòng của bệnh nhân về chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh tại Bệnh viên Quốc tế Trung ương Huế
Bảng 2.11: Kiểm định KMO và Bartlett’s Test các biến quan sát “Đánh giá chung”
KMO and Bartlett's Test
Hệ số KMO 0.686
Kiểm định Barlett
H0 (Các biến không có tương quan với nhau)
Chi bình phương 181.868
Độ lệch chuẩn 3
Mức ý nghĩa 0.000
(Nguồn: Kết quả xử lí spss)
Kết quả kiểm định cho ta trị số KMO đạt 0,686>0,5 và Sig. của Bartlett’s Test là 0,000<0,05
cho ta thấy các biến có tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp với phân tích nhân tố.
Bảng 2.12: Hệ số tải của nhân tố “Sự hài lòng của bệnh nhân”
Sự hài lòng của bệnh nhân đối với dịch vụ bệnh viện Hệ số tải
Anh/chị hài lòng sau khi sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh .916 Anh/chị quay lại tái khám mỗi khi có nhu cầu .867 Anh/chị sẽ giới thiệu cho người quen tới khám tại bệnh viện .831
Eigenvalue 2.282
Phương sai trích (%) 76.059
(Nguồn: Kết quả xử lí spss)
Nhận xét: Ta thấy rằng các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 và hệ số Eigenvalues = 2.282>1, nhân tố sự hài lòng của bệnh nhân khi sử dụng dịch vụ tại bệnh viện Quốc tế giải thích được 76.059% biến thiên của dữ liệu, nên có thể kết luận rằng các yếu tố này đều tác động đến sự hài lòng của bệnh nhân khi sử dụng dịch vụ tại bệnh viện.
2.2.4 Kiểm định phân phối chuẩn
Kiểm định phân phối chuẩn là điều kiện đảm bảo sự hài lòng cho các biến phân tích nhân tố. Theo Ths Đào Hoài Nam, Đại học kinh tế Tp HCM thì hệ số đối xứng Sknewness và hệ số tập trung Kurtosis được sử dụng để kiểm định phân phối chuẩn của các nhân tố. Một phân phối Sknewness không được xem là phân phối chuẩn khi Standard error của nó nhỏ hơn -2 hoặc lớn hơn 2. Tương tự, một phân phối Kurtosis không được xem là phân phối chuẩn khi Standard của nó nhỏ hơn -2 hoặn lớn hơn 2.
Bảng 2.13: Kiểm định phân phối chuẩn
Hiệu quả
liên tục Viện phí Ấn tượng ban đầu Quan tâm chăm sóc Danh tiếng Thông tin
N Valid 140 140 140 140 140 140 Missing 0 0 0 0 0 0 Skewness -.107 -1.154 -.909 -.383 -1.418 -.418 Std. Error of Skewness .205 .205 .205 .205 .205 .205 Kurtosis -.588 .686 .661 -1.027 1.866 .164 Std. Error of Kurtosis .407 .407 .407 .407 .407 .407 (Nguồn: Kết quả xử lí spss)
Nhận xét: Qua bảng phân tích, ta thấy giá trị Std. Error of Sknewness và Std. Error of Kurtosis của các nhân tố đều thuộc khoảng (-2;2). Như vậy, có thể kết luận các nhân tố trên có phân phối chuẩn.
2.2.5 Phân tích hồi quy
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá, nhóm các biến theo từng yếu tố. Để đánh giá mức độ, thứ tự quan trọng ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của bệnh nhân khi sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại Bệnh viện Quốc tế Huế, tôi sử dụng mô hình hồi quy bội trong đó 6 biến độc lập chính đó là 6 nhân tố (X1, X2, X3, X4, X5, X6).
Mô hình hồi quy như sau:
SHL = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4+ β5X5 + β6X6
Trong đó:
SHL: Giá trị biến phụ thuộc là Sự hài lòng về chất lượng dịch vụ của bệnh viện. X1: Giá trị của biến độc lập thứ nhất là Sự hiệu quả liên tục, kí hiệu là HQLT X2: Giá trị của biến độc lập thứ hai là Sự quan tâm chăm sóc, kí hiệu là QTCS
