5. TS Lê Quang Hùng
4.2.THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Đề tài nghiên cứu được thực hiện qua hai giai đoạn chính: nghiên cứu sơ bộ sử
dụng phương pháp định tính (1) và nghiên cứu chính thức sử dụng phương pháp
định lượng (2). Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua kỹ thuật thảo luận phỏng vấn và tham khảo ý kiến chuyên gia nhằm xây dựng bảng khảo sát, xây dựng thang đo. Nghiên cứu định lượng để kiểm định thang đo, cũng như ước lượng và kiểm định mô hình lý thuyết đã được đặt ra.
-Loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến-tổng thấp
- Kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha
- Kiểm định trọng số EFA - Kiểm tra yếu tố trích được
- Kiểm tra phương sai trích được
-Kiểm định sự phù hợp của mô hình -Đánh giá mức độ quan trọng của các nhân tố
Hình 4.2 Mô hình Quy trình nghiên cứu
4.2.1. Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính nhằm khám phá độ hài lòng của bệnh nhân thông qua khám phá các nhân tố tác động đến độ hài lòng của bệnh nhân khi sử dụng dịch vụ
KCB ngoại trú tại bệnh viện công ở khu vực TP. HCM.
Trong phần nghiên cứu định tính, đề tài sử dụng phương pháp thảo luận phỏng vấn câu hỏi ban đầu sử dụng thang đo nháp là 37 câu hỏi (phụ lục 2) dựa vào cơ sở
lý thuyết. Tác giả tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong ngành, một số nhân viên y tế của các bệnh viện, kết hợp liên hệ thực tiễn đã điều chỉnh các biến phù hợp Cơ sở lý thuyết Thang đo nháp -Ý kiến chuyên gia. -Thảo luận nhóm Bảng khảo sát sơ bộ Thang đo chính Khảo sát chính thức (n=1092) -Mã hóa dữ liệu -Thống kê mô tả Phân tích nhân tố EFA Cronbach ‘s Alpha Phân tích hồi quy tuyến tính Kiểm định mô hình hoàn chỉnh Phỏng vấn sơ bộ (n=30) Điều chỉnh Viết báo cáo
với điều kiện đặc thù của các bệnh viện công và xây dựng thang đo sơ bộ. Sau đó, tác giảđã dùng kỹ thuật phỏng vấn sâu với 40 bệnh nhân được chọn lựa ngẫu nhiên
ở cả hai giới tính nam và nữ và không phân biệt độ tuổi nhằm tìm hiểu người được phỏng vấn có hiểu đúng nội dung các biến trong thang đo, các thành phần trong thang đo đã phù hợp. Nội dung phỏng vấn và những ý kiến đóng góp được ghi nhận, tổng hợp và là cơ sởđể xác định các nhân tố cơ bản tác động đến độ hài lòng của bệnh nhân khi sử dụng dịch vụ KCB ngoại trú tại bệnh viện công khu vực TP. HCM.
Kết quả nghiên cứu định tính cho thấy: phần lớn các câu hỏi được hiểu tương
đối rõ ràng và hầu hết bệnh nhân trả lời các vấn đề khảo sát có ảnh hưởng đến độ
hài lòng của họ. Tuy nhiên có một số câu hỏi mang tính trùng lắp, không phù hợp. Sau khi điều chỉnh lần cuối cùng, tác giảđúc kết và đưa ra thang đo chính thức với 24 yếu tố (biến quan sát) thuộc 5 thành phần (xem phụ lục 3) mà bệnh nhân quan tâm nhiều nhất và có ảnh hưởng đến độ hài lòng của họ đối với chất lượng dịch vụ
khám chữa bệnh ngoại trú tại bệnh viện công.
4.2.2. Nghiên cứu định lượng
Sau khi xem xét kết quả nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành khảo sát trên diện rộng. Toàn bộ dữ liệu nhận được sẽ xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0. SPSS thực hiện phân tích dữ liệu thông qua các công cụ thống kê mô tả (Discriptive Statistics), đồ thị (Graphs), phân tích nhân tố khám phá (EFA), kiểm định độ tin cậy của các thang đo (Cronbach’s Anpha), phân tích hồi quy (Linear Regression). Ngoài ra sử dụng phân tích (T-test, ANOVA,) để kiểm định sự khác biệt giữa các biến lựa chọn đối tượng phỏng vấn.
4.3. THANG ĐO
Nhằm định lượng hóa các dữ liệu định tính, thang đo Likert 5 mức độ với ý kiến “Hoàn toàn không đồng ý” tương ứng với mức độ 1 và ý kiến “Hoàn toàn đồng ý” tương ứng với mức độ 5.
4.3.1. Nội dung dữ liệu
Bảng câu hỏi chính thức được thiết kế với 24 thang đo lường các nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến độ hài lòng của bệnh nhân và một thang đo xác định mức độ hài lòng của bệnh nhân khi khám chữa bện ngoại trú tại bệnh viện công.
Nội dung bảng câu hỏi gồm 2 phần: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Phần 1: gồm những câu hỏi nhằm thu thập thông tin chung về bệnh nhân
Phần 2: gồm những câu hỏi về các yếu tốảnh hưởng đến độ hài lòng của bệnh nhân và xác định mức độ hài lòng của bệnh nhân. Phần này là những đánh giá của bệnh nhân về chất lượng của các yếu tố khảo sát (mức độđồng ý của bệnh nhân đối với mỗi phát biểu), trong đó:
1: Hoàn toàn không đồng ý 2: Không đồng ý
3: Bình thường 4: Đồng ý
5: Hoàn toàn đồng ý
4.3.2. Mã hóa dữ liệu
Các thang đo được mã hóa như trong bảng sau:
Bảng 4.1. Mã hóa các yếu tốđánh giá
STT Các yếu tố đánh giá Mã hóa
NĂNG LỰC VÀ THÁI ĐỘ PHỤC VỤ
1 Nhân viên y tế phục vụ công bằng với mọi bệnh nhân A1 2 Nhân viên y tế trả lời ngay khi bệnh nhân có câu hỏi, thắc
mắc
A2
3 Bệnh viện có chếđộưu tiên cho các đối tượng (bệnh nặng, già yếu, trẻ em..)
4 Bác sĩ,nhân viên y tế hòa nhã, lịch sự với bệnh nhân A4 5 Bác sĩ,nhân viên y tế luôn có nét mặt vui vẻ khi tiếp xúc
với bệnh nhân
A5
6 Nhân viên y tế rất chuyên nghiệp và thành thạo A6
THÔNG TIN
7 Thủ tục khám chữa bệnh đúng quy định, đơn giản và không gây phiền hà
C1
8 Bệnh nhân được hướng dẫn đầy đủ các thủ tục khám chữa bệnh
C2
9 Nhân viên y tế giải thích rõ ràng, minh bạch chi phí khám chữa bệnh
C3
10 Bảng biểu hướng dẫn quy trình khám chữa bệnh được bố
trí tại vị trí thích hợp, dễ quan sát
C4
SỰ QUAN TÂM VÀ ĐỒNG CẢM
11 Nhân viên y tế, bác sĩđiều trị bệnh nhân với sự tôn trọng E1 12 Thời gian khám chữa bệnh được bố trí thuận tiện, phù (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
hợp và linh hoạt với mọi bệnh nhân
E2
13 Nhân viên y tế bảo đảm giữ bí mật những điều riêng tư
của bệnh nhân
E3
14 Sự quan tâm của bác sĩ, nhân viên y tế luôn làm bệnh nhân cảm thấy an tâm
E4
15 Bác sĩđiều trịđộng viên trước sự lo lắng của bệnh nhân trong lúc khám chữa bệnh.
E5
ĐỘ TIN CẬY VÀ HIỆU QUẢ
16 Bệnh nhân cảm thấy tin tưởng vào kết quảđiều trị, chẩn
đoán của bác sĩ
R1
17 Bệnh nhân cảm thấy tin tưởng vào kết quả xét nghiệm, siêu âm.
18 Bác sĩđiều trị có trình độ nghiệp vụ chuyên môn R3 19 Bệnh viện có đầy đủ trang thiết bị, phương tiện xét
nghiệm,điều trị hoạt động tốt
R4
20 Bác sĩ luôn đưa ra hướng điều trị phù hợp với bệnh tình, hoàn cảnh bệnh nhân
R5
KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG
21 Bệnh nhân được nhân viên y tế cung cấp thông tin một cách nhanh chóng
RE1
22 Các bước thứ tự khám chữa bệnh thường chính xác theo quy trình thông báo
RE2 23 Bệnh nhân được bác sĩ giải thích về tình trạng bệnh tình và hướng điều trị RE3 24 Thời gian tiếp nhận và xử lý hồ sơ khám chữa bệnh nhanh chóng, kịp thời RE4 MỨC ĐỘ HÀI LÒNG CHUNG
25 Tóm lại,bệnh nhân hoàn toàn hài lòng trong thời gian khám chữa bệnh
S
4.3.3. Định lượng các nhân tố
Cần tiến hành ba bước như sau :
Bước 1: Kiểm định độ tin cậy của thang đo (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các thang đo kiểm định tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, công cụ này giúp loại đi những biến quan sát hay các thang đo không đạt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng thể (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở đi (Trần Đức Long (2006,46) trích từ Nunally & Burnstein (1994) Pschy chometric Theory, 3rd edition, NewYork, Mcgraw Hil).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được .Cũng có nhà nghiên
cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng &Chu Mộng Ngọc(2008,24) trích từ Nunally (1978),Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill; Peterson (1994),“A Meta- Analysis of Cronbach’s Coefficient Alpha", Journal of Consumer Research, No 21 Vo.2,pp38-91; Slater,S. (1995), "Issue in Conducting Marketing Strategy Research", Journal of Strategic)
Bước 2: Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis,EFA): Phương pháp này dùng để thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu. Trong nghiên cứu,
chúng ta thu thập lượng biến khá lớn nhưng các biến có liên hệ với nhau nên có thể
gom chúng thành các nhóm biến có liên hệđể xem xét và trình bày dưới dạng một số ít nhân tố cơ bản có tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng. Để phân tích EFA đảm bảo khả năng tin cậy, đòi hỏi thực hiện các kiểm định chính sau:
Một là, kiểm định tính thích hợp của EFA: sử dụng thước đo KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure) để đánh giá sự thích hợp của mô hình EFA đối với ứng dụng vào dữ liệu nghiên cứu thực tế. Khi trị số KMO thoả mãn điều kiện: 0.5 ≤
KMO ≤ 1.0, phân tích nhân tố khám phá được cho là thích hợp với dữ liệu thực tế. Nếu hệ số KMO ≤ 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ
liệu.
Hai là, kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện: sử
dụng kiểm định Bartlett đểđánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo (nhân tố). Khi mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05 (sig ≤
0.05) thì các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tốđại diện.
Ba là, kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố: sử
dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50%. Ví dụ, phương sai trích là 65%, có nghĩa là 65% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát.
Bốn là, Theo Hair & ctg (1998, 111), hệ số nhân tố hay trọng số nhân tố (factor loading) là chỉ tiêu đểđảm bảo ý nghĩa thiết thực của EFA:
factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu; factor loading >0,4 được xem là quan trọng;
factor loading >0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng là Principal Component Analysis với phép xoay Varimax nhằm đưa về phân tích hồi quy và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue là 1 (mặc định của chương trình SPSS). Những biến quan sát có trọng số factor loading nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại.
Năm là, trong quá trình phân tích loại biến quan sát, đồng thời kiểm tra và loại những biến có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bước 3: Phân tích hồi quy đa biến (Multiple Regression Analysis, MRA):để
mô hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy và hiệu quả, ta cần thực hiện ba kiểm
định chính sau:
Kiểm định 1: mức độ phù hợp của mô hình: mục tiêu của kiểm định này nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với các biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, và mô hình được xem là phù hợp nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
Một thước đo sự phù hợp của mô hình tuyến tính thường dùng là hệ số xác
định R2 (Coefficient of determination) dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. Người ta sử dụng R2 làm thông số đo lường độ thích hợp của đường hồi quy theo quy tắc R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng gần 0 mô hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu mẫu (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr.215,217).
Giả thiết: H0: các hệ số hồi quy đều bằng không H1: có ít nhất một hệ số hồi quy khác không
Sử dụng phân tích phương sai (Analysis of variance, ANOVA) để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (sig ≤ 0.05), ta chấp nhận giả
thiết H1, mô hình được xem là phù hợp
Kiểm định 2: kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy: mục đích của kiểm định này nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ
thuộc hay không (xét riêng từng biến độc lập). Khi mức ý nghĩa của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (sig ≤ 0.05), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định 3: hiện tượng đa cộng tuyến
Cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ
thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệ số xác định R square vẫn khá cao (Hoàng Trọng-Chu Nguyễn Mộng Ngọc , 2008, tr.251).
Các công cụ chẩn đoán giúp ta phát hiện sự tồn tại của cộng tuyến trong dữ
liệu và đánh giá mức độ cộng tuyến làm thoái hóa các tham sốđược ước lượng là độ
chấp nhận của biến (Tolerance) thường được sử dụng để đo lường hiện tượng cộng tuyến và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor-VIF), có liên hệ gần với độ chấp nhận. Vậy quy tắc là nếu độ chấp nhận của một biến nhỏ, thì nó gần như là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khá, và đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Khi Tolerance nhỏ thì VIF lớn, quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến (Hoàng Trọng- Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tr.251- 252).
Phân tích và kiểm định các nhân tố, dựa trên mô hình hồi quy chuẩn hoá, xác
định được mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đối với mức độ thỏa mãn của khách hàng.
4.4. MẪU
4.4.1. Phương pháp chọn mẫu
Chọn mẫu là bệnh nhân đến khám chữa bệnh có chủđích: - Chọn bệnh nhân đại diện có cả nam lẫn nữ
- Đại diện cho các nhóm tuổi: thanh niên, trung niên và người già. - Bệnh nhân đăng ký khám thông thường và khám theo yêu cầu.
Nghiên cứu viên sẽ giải thích mục đích nghiên cứu và đảm bảo các thông tin của người bệnh được giữ bí mật, chỉ phục vụ mục đích nghiên cứu, bệnh nhân sau khi hoàn tất thủ tục thanh toán chi phí KCB, đồng ý sẽ được mời tham gia phỏng vấn sâu.
Được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu - lấy mẫu ngẫu nhiên đơn giản có kết hợp phân tần không theo tỷ lệ, hỏi trực tiếp bệnh nhân, vẫn bảo đảm các nguyên tắc cơ bản mẫu khảo sát đại diện cho tổng thể nói chung.
4.4.2. Kích thước mẫu
Trong EFA, kích thước mẫu thường được xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Theo Hair & ctg (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ
quan sát / biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên.
Trong bảng câu hỏi (phụ lục 3) với 24 biến quan sát và 1 biến phụ thuộc của mô hình hồi quy, nếu lấy tỷ lệ 5:1, kích thước mẫu là: 24 x 5 = 120.
Vậy mẫu tối thiểu cho nghiên cứu là 120.
Tác giả tiến hành chọn ngẫu nhiên trong các bệnh viện do Sở Y tế TP.HCM