3.3.1 Mục đích
Mục đích của nghiên cứu định lượng để đánh giá độ tin cậy và độ giá trị của thang đo với cỡ mẫu nghiên cứu lớn đồng thời xác định mối tương quan giữa các thành phần nghiên cứu và kiểm định mô hình nghiên cứu lý thuyết.
3.3.2 Thực hiện
3.3.2.1 Phương pháp chọn mẫu
Nghiên cứu chọn mẫu theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện các khách hàng đã sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các bệnh viện tư nhân trên địa bàn TP. HCM như Bệnh viện Hoàn Mỹ, Bệnh viện Triều An, Bệnh viện An Sinh. Đây là
những bệnh viện tư nhân lớn, có uy tín tại TP. HCM, với cơ sở vật chất hiện đại, đội ngũ nhân viên và y bác sĩ có chuyên môn cao và lượng bệnh nhân đông. Những yếu tố này rất phù hợp với các yếu tố của mô hình nghiên cứu, vì vậy tính đại diện của mẫu sẽ cao hơn.
Các dữ liệu thu thập được thông qua khảo sát bằng bảng câu hỏi có cấu trúc và người trả lời sẽ trả lời một lựa chọn bằng cách đánh giá theo thang điểm cho trước. Thang đo sử dụng là Likert 5 khoảng cách. Bảng câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp cho khách hàng sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại bệnh viện. Để tăng tỷ lệ hồi đáp, những thắc mắc của người phỏng vấn được giải đáp và trả lời ngay. Bảng câu hỏi sẽ được gửi và nhận lại trực tiếp ngay sau đó nếu được.
3.3.2.2 Cỡ mẫu
Phân tích nhân tố (EFA) được áp dụng khi cỡ mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn khi kích thước mẫu có tỉ lệ quan sát/biến đo lường 5/1 -10/1 (Hair và cộng sự, 2006).
Trong phân tích hồi quy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức N ≥ 50 + 8m (với m là số biến độc lập) (Tabachnick và cộng sự, 1996).
Thang đo chính thức có tổng cộng 34 biến quan sát. Trong đó có 26 biến độc lập cho hồi qui bội và 3 biến độc lập cho hồi qui đơn.
Kích thước mẫu yêu cầu theo phân tích EFA: 5 x 34 = 170 mẫu
Kích thước mẫu theo yêu cầu phân tích hồi quy: 50 + 8x26 = 258 mẫu
Kích thước mẫu cho nghiên cứu chính thức được chọn để thỏa mãn yêu cầu của phương pháp phân tích nhân tố và hồi quy. Do đó kích thước mẫu để kết quả nghiên cứu có ý nghĩa là 258 mẫu. Tuy nhiên để tránh sai số do những mẫu không đạt khi thu thập nên cỡ mẫu thu thập cho nghiên cứu là 400 mẫu.
3.3.2.3 Xử lý và phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ được làm sạch, các bảng câu hỏi không đạt yêu cầu sẽ bị loại. Sau đó dữ liệu sẽ được mã hóa, nhập liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS để phân tích:
(1)Thống kê mô tả mẫu dữ liệu thu thập.
(2)Đánh giá độ tin cậy các thang đo nghiên cứu bằng phân tích Cronbach Alpha.
(3)Đánh giá độ giá trị của thang đo nghiên cứu bằng phân tích nhân tố EFA. (4)Đánh giá lại độ tin cậy các thang đo có hiệu chỉnh sau phân tích EFA. (5)Kiểm tra tương quan giữa các biến.
(6)Phân tích hồi quy tuyến tính đối với mô hình hồi quy giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và kiểm định giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, H6, H7, H8.
(7)Kiểm tra vi phạm giả thuyết của phương pháp hồi quy.
(8)Phân tích ảnh hưởng của các biến định tính lên các biến phụ thuộc của mô hình.
3.4 KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THỐNG KÊ
Để thực hiện công việc thống kê và phân tích các dữ liệu thu thập được, phần mềm SPSS 20.0 đã được sử dụng để kiểm định độ tin cậy và độ giá trị của thang đo, các thống kê suy diễn.
3.4.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Thang đo sử dụng để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu là các thang đo được xây dựng trong các bối cảnh nghiên cứu khác nhau trước đây. Vì vậy các thang đo này khi được áp dụng vào nghiên cứu cần được đánh giá về sự phù hợp của thang đo trong bối cảnh nghiên cứu hiện tại thông qua các kiểm định về độ tin cậy và độ giá trị của thang đo.
Hệ số Cronbach Alpha được dùng để đo lường độ tin cậy (tính nhất quán nội tại) của thang đo. Hệ số Cronbach Alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1]. Hệ số Cronbach Alpha càng cao càng tốt vì thang đo sẽ có độ tin cậy cao. Tuy nhiên nếu Cronbach Alpha quá lớn (> 0,95) cho thấy thang đo có nhiều biến không khác biệt nhau, điều này đồng nghĩa chúng cùng đo lường cùng một nội
dung nào đó của khái niệm. Ngoài ra, các biến đo lường một khái niệm cũng cần có tương quan chặt chẽ với nhau. Biến đạt yêu cầu trong thang đo cần có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0,3 và 1(Nunnally & Bernstein, 1994). Vì vậy, thang đo có độ tin cậy tốt khi hệ số [0,7 -0,8], > 0,6 thì thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy (Nunnally & Bernstein, 1994).
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.
3.4.2 Kiểm định thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét tác động của các yếu tố thành phần đến biến phụ thuộc có độ kết dính cao không và chúng có thể rút gọn lại thành một số yếu tố ít hơn để quan sát hay không. Các tham số thống kê trong phân tích EFA như sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kiểm định hệ số KMO – chỉ số so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến quan sát với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Norusis, 1994): KMO 1, KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn. Để sử dụng EFA, KMO>0,50; KMO ≥ 0,90: rất tốt; KMO ≥ 0,80: tốt; KMO ≥ 0,70: được; KMO ≥ 0,60: tạm được; KMO ≥ 0,50: xấu và KMO < 0,50 là không thể chấp nhận.
Kiểm định Barlett xem xét giả tuyết H0: Độ tương quan giữa các biến quan sát bằng 0. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig <0.05) thì các biến có tương quan nhau trong tổng thể (Trọng và Ngọc, 2008).
Các hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.4 trong EFA sẽ bị loại để đảm bảo sự hội tụ giữa các biến. Phương pháp trích hệ số sử dụng là Principal Components phép quay varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% (Trọng và Ngọc, 2008).
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng tiêu chuẩn sau để thực hiện phân tích nhân tố khám phá:
KMO nằm trong khoảng 0.5 đến 1.
Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig <0.05).
Giữ lại các biến có hệ số tải lớn hơn 0.5 và điểm dừng khi trích các yếu tố có eigenvalue lớn hơn 1, tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
3.4.3 Hệ số tương quan và phân tích hồi quy tuyến tính
Trước khi phân tích kiểm định giả thuyết, hệ số tương quan giữa các biến trung bình của các nhân tố nghiên cứu được xem xét.
Tiếp đến, phân tích hồi quy tuyến tính dựa trên phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường (Ordinal Least Squares – OLS) được sử dụng để kiểm định giả thuyết nghiên cứu. Trong phân tích hồi quy tuyến tính này, phương pháp khẳng định hay còn gọi là phương pháp đồng thời để kiểm định giả thuyết suy diễn từ lý thuyết. Phương pháp này tương ứng với phương pháp ENTER trong SPSS.
Đối với giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc thì sử dụng phương pháp phân tích hồi quy bội MLR (Multiple Linear Regression) và hồi qui đơn SLR (Single Linear Regression). Dựa vào hệ số R2 để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Sau khi được xây dựng phương trình hồi quy sẽ tiếp tục được phân tích thông qua kiểm định F dùng để khẳng định khả năng mở rộng mô hình này áp dụng cho tổng thể cũng như kiểm định t để bác bỏ giả thuyết các hệ số hồi quy của tổng thể bằng 0.
Đánh giá mức độ tác động giữa các biến động lập đến biến phụ thuộc thông qua hệ số Beta.
Cuối cùng, nhằm đánh giá độ tin cậy của phương trình hồi quy được xây dựng là phù hợp, một loạt các dò tìm vi phạm của giả định cần thiết trong hồi quy tuyến tính được thực hiện. Các giả định được kiểm định bao gồm giả định về liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập, hiện tượng đa cộng tuyến, phân phối chuẩn, sai số hồi quy có phương sai không đổi và tính độc lập của phần dư.
TÓM TẮT CHƯƠNG 3
Nội dung chương này tập trung trình bày chi tiết quy trình thực hiện đề tài nghiên cứu. Quá trình nghiên cứu được thực hiện qua 2 giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng nghiên cứu định tính thông qua kỹ thuật thảo luận nhóm tập trung. Kết quả nghiên cứu sơ bộ sẽ được dùng điều chỉnh thang đo và bảng câu hỏi cho phù hợp với môi trường nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu và được dùng để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng nghiên cứu định lượng thông qua bảng câu hỏi của 400 khách hàng sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các bệnh viện tư nhân tại TP. HCM. Chương này cũng trình bày các tiêu chí đánh giá thang đo, các phương pháp phân tích sử dụng trong quá trình xử lý dữ liệu như: phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha, phân tích nhân tố, phân tích tương quan, phân tích hồi quy tuyến đơn và tuyến bội, phương pháp kiểm định giả thuyết cũng như các phương pháp kiểm tra sự vi phạm giả thuyết của phương pháp hồi quy.
Chương 4 tiếp theo sẽ trình bày kết quả phân tích: mô tả mẫu, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết.
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 3 đã trình bày phương pháp để tiến hành nghiên cứu. Chương này sẽ trình bày các kết quả phân tích dữ liệu, bao gồm các nội dung: thống kế mô tả mẫu nghiên cứu, đánh giá thang đo, phân tích tương quan, kiểm định giả thuyết thông qua phân tích tương quan, kiểm tra giả thuyết bằng phân tích hồi quy. Phần mềm SPSS 20 là công cụ được sử dụng trong quá trình phân tích.
4.1 THỐNG KÊ MÔ TẢ
Bảng câu hỏi được gửi trực tiếp đến các khách hàng đến sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các bệnh viện tư nhân tại TP. HCM như Bệnh viện An Sinh, Bệnh viện Triều An, Bệnh viện Hoàn Mỹ.
Số lượng phiếu đã phát hành là 400 phiếu. Kết quả nhận được phản hồi là 337 phiếu (đạt tỷ lệ 84,25%), trong đó có 61 bảng bị loại do có quá nhiều ô trống hoặc đánh cùng 1 đáp án từ đầu đến cuối. Số lượng bảng câu hỏi trả lời hợp lệ là 276 phiếu.
Các thông tin mô tả mẫu nghiên cứu được được trình bày chi tiết tại Bảng 4.1, trong đó:
Về giới tính, tỉ lệ mẫu khảo sát theo giới tính tương đối đồng đều, trong đó 121 phiếu là nam (43,84%), 155 phiếu là nữ (56,16%).
Về độ tuổi, 73 phiếu trả lời có độ tuổi dưới 30 (26,45%), 134 phiếu trả lời có độ tuổi từ 30-50 (48,55%) và 69 phiếu trả lời có độ tuổi trên 50 (25%).
Về nghề nghiệp, 63 phiếu trả lời là công chức nhà nước, nhân viên văn phòng (22,83%), 121 phiều trả lời là quản lý kinh doanh, tự kinh doanh (43,84%), 92 phiều trả lời là ngành nghề khác (33,33%).
Về thu nhập, 50 phiều trả lời có thu nhập dưới 5 triệu (18,12%), 92 phiếu trả lời có thu nhập từ 5 đến 10 triệu (33,33%), 134 phiếu trả lời có thu nhập trên 10 triệu (48,55%).
Bảng 4.1: Thông tin mô tả mẫu nghiên cứu
Thông tin mẫu Tần suất Tỷ lệ
(%) Giới tính Nam 121 43,84 Nữ 155 56,16 Độ tuổi Dưới 30 tuổi 73 26,45 Từ 30 đến 50 tuổi 134 48,55 Trên 50 tuổi 69 25,00 Nghề nghiệp (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Công chức nhà nước, nhân viên văn phòng 63 22,83
Quản lý kinh doanh, tự kinh doanh 121 43,84
Khác 92 33,33
Thu nhập
Dưới 10 triệu 50 18,12
Từ 5 đến 10 triệu 92 33,33
Trên 10 triệu 134 48,55
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 4
4.2 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.2.1 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kết quả phân tích nêu tại Bảng 4.2 cho thấy rằng các thang đo các yếu tố giá trị cảm nhận của khách hàng đều đảm bảo độ tin cậy, cụ thể như thang đo giá trị xã hội có hệ số là 0,742; của thang đo giá trị chuyên môn là 0,844; của thang đo giá trị lắp đặt là 0,702; của thang đo giá trị tiền tệ là 0,725; của thang đo giá trị cảm xúc là 0,740; của thang đo giá trị phi tiền tệ là 0,700; của thang đo giá trị chất lượng dịch vụ là 0,899. Đồng thời, các biến quan sát trong mỗi thang đo đều có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh lớn hơn yêu cầu đặt ra là 0,3 (nhỏ nhất là biến LĐ1 = 0,374).
Bảng 4.2: Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thang đo các nhân tố giá trị cảm nhận
Biến quan sát Tương quan Biến – Tổng hiệu chỉnh
GIÁ TRỊ XÃ HỘI - Cronbach’s Alpha = 0,742
XH1 0,579
XH2 0,530
XH3 0,595
GIÁ TRỊ CHUYÊN MÔN - Cronbach’s Alpha = 0,844
CM1 0,534
CM2 0,744
CM3 0,755
CM4 0,700
GIÁ TRỊ LẮP ĐẶT - Cronbach’s Alpha = 0,702
LĐ1 0,374
LĐ2 0,650
LĐ3 0,553
GIÁ TRỊ TIỀN TỆ - Cronbach’s Alpha = 0,725
TT1 0,586
TT2 0,607
TT3 0,452 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
GIÁ TRỊ CẢM XÚC - Cronbach’s Alpha = 0,740
CX1 0,656
CX2 0,583
CX3 0,489
GIÁ TRỊ PHI TIỀN TỆ - Cronbach’s Alpha = 0,700
PT1 0,510
PT2 0,484
PT3 0,511
PT4 0,436
GIÁ TRỊ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ - Cronbach’s Alpha = 0,899
CL1 0,712 CL2 0,742 CL3 0,770 CL4 0,771 CL5 0,702 CL6 0,671
Kết quả phân tích nêu tại Bảng 4.3 cho thấy thang đo sự hài lòng đảm bảo độ tin cậy với Cronbach Alpha = 0.624 > 0.6 và các biến trong thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thang đo sự hài lòng
Biến quan sát Tương quan Biến – Tổng hiệu chỉnh
SỰ HÀI LÒNG - Cronbach’s Alpha = 0,624
HL1 0,416
HL2 0,372
HL3 0,607
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 5
Tương tự, kết quả phân tích nêu tại Bảng 4.4 cho thấy thang đo lòng trung thành cũng đảm bảo độ tin cậy với Cronbach Alpha = 0.778 > 0.6 và các biến trong thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thang đo lòng trung thành
Biến quan sát Tương quan Biến – Tổng hiệu chỉnh
LÒNG TRUNG THÀNH - Cronbach’s Alpha = 0,778
LTT1 0,445
LTT2 0,629
LTT3 0,591
LTT4 0,607
LTT5 0,526
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 5
4.2.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Sau khi đã đánh giá độ tin cậy của các thang đo thông qua phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, tất cả 26 biến quan sát đo lường các biến độc lập và 03 biến đo lường biến phụ thuộc sự hài lòng và 05 biến đo lường biến phụ thuộc lòng trung thành đều được đưa vào phân tích nhân tố để xem xét sự hội tụ của các biến quan sát, từ đó khẳng định lại hoặc khám phá các nhân tố mới từ mô hình ban đầu.
Bảng 4.5, Bảng 4.6, Bảng 4.7 trình bày kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo nghiên cứu chính thức với phương pháp tính hệ số Principle Components và sử dụng
phép quay Varimax.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo các nhân tố giá trị cảm nhận
Biến quan sát 1 2 Các nhân tố giá trị cảm nhận3 4 5 6
CL2 0,841 CL4 0,837 CL3 0,827 CL1 0,813 CL6 0,749 CL5 0,723 0,357 XH3 0,823 CX1 0,815 XH1 0,791 XH2 0,745 CX3 0,717 XH2 0,713 CM3 0,860 CM4 0,828 CM2 0,805 CM1 0,627 0,257