Trong kết quả phân tích EFA dựa trên số liệu thu thập được từ điều tra khảo sát, các biến số được tách thành 8 nhóm nhân tố như được đề cập trong giả thuyết mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, do phân tích EFA dựa hoàn toàn trên kết quả dữ liệu, và những dữ liệu này thường bị ảnh hưởng bởi các quyết định chủ quan do vậy cần sử dụng phân tích nhân tố khẳng định CFA đã kiểm định sự phù hợp của các nhóm nhân tố về mặt lý thuyết (Byrne, 1989; Jöreskog & Sörbom, 1989; Pedhazur & Schmelkin, 1991)
Việc đánh giá chỉ số độ phù hợp của mô hình (Model Fit) trong CFA cho phép kiểm định cấu trúc thang đo lường, xem xét mô hình đề xuất với dữ liệu đầu vào có bị sai lệch do sai số đo lường hay không (Steenkamp & Van Trijp, 1991).
Theo Hair và cộng sự (2014), chỉ số Chi-Square/df nên nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Trường hợp, nếu số mẫu lớn hơn 200 thì giá trị này có thể chấp nhận được nếu nhỏ hơn 5. Giá trị của CFI, GFI và TLI lớn hơn 0.9; RMSEA nhỏ hơn 0.05 và PCLOSE lớn hơn 0.05 thì mô hình được coi là phù hợp. Tuy nhiên, một số chỉ số có thể được chấp nhận trong một số trường hợp: GFI có thể được coi là chấp nhận được khi giá trị nằm trong khoảng từ 0.8 đến 0.9 (Forza và Filippini, 1998; Greenpoon và Saklofske, 1998). Hair và cộng sự (2014) khẳng định chỉ số GFI bị ảnh hưởng bởi quy mô mẫu nên chỉ số này có nhiều hạn chế. Mặt khác, chỉ số RMSEA cũng được cho là chấp nhận được khi có giá trị nhỏ hơn 0.08. Theo kết quả nghiên cứu ở Bảng 4.3, chỉ số Chi-square/df của mô hình bằng 2.891 cho thấy giá trị của chỉ số này là phù hợp. Tuy nhiên, chỉ số
đo nhằm tăng sự phù hợp của mô hình nghiên cứu.
Sau khi điều chỉnh hiệp phương sai của các thang đo, giá trị của các chỉ số này được thể hiện trong Bảng 4.3 và Hình 4.1. Theo Hair và cộng sự (2014), các chỉ số quan trọng cung cấp thông tin đầy đủ để đánh giá mô hình gồm: chỉ số Chi – square, số bậc tự do, CFI hoặc TLI và RMSEA. Chỉ số Chi-square và bậc sự do được đánh giá chung bằng chỉ số Chi – square/ bậc tự do (Chi-square/df), chỉ số này nhỏ hơn 3 là tốt. Trường hợp, mẫu lớn hơn 200 thì chỉ số này được khuyến khích là nhỏ hơn 5. Chỉ số TLI và CFI có thể được thay thế cho nhau, yêu cầu tối thiểu của 2 chỉ số này là giá trị lớn hơn 0.9. Chỉ số RMSEA được cho là hợp lý khi có giá trị nhỏ hơn 0.5. Tuy nhiên, nếu giá trị của chỉ số này lớn hơn 0.5 nhưng nhỏ hơn 0.8 thì vẫn có thể chấp nhận được.
Như vậy, căn cứ vào các nội dung trên, tác giả có thể kết luận là mô hình nghiên cứu là phù hợp. Kết quả phân tích chi tiết tại Phụ lục 02.
Bảng 4.3: Các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình trong CFA
Các chỉ số đánh giá Chi-
square/df CFI GFI TLI RMSEA PCIOSE
Điều kiện < 3,0 > 0,9 > 0,9 hoặc > 0.8 > 0,9 < 0,05 hoặc < 0.08 > 0.05
Kết quả mô hình khi chưa điều chỉnh hiệp phương sai
2.891 0.874 0.793 0.860 0.070 0.000
Kết quả mô hình sau khi điều chỉnh hiệp phương sai
1.770 0.952 0.883 0.943 0.045 0.964
Các chỉ số về độ phù hợp của mô hình được thể hiện trong bảng 4.7 và Phụ lục 03.
Bảng 4.4. Các chỉ số về độ phù hợp của mô hình SEM
Chỉ báo Giá trị Chi-square/df 1.982 CFI 0.907 GFI 0.617 TLI 0.987 RMSEA 0.038 PCLOSE 0.943
Theo Hair và cộng sự (2014), giá trị Chi-square điều chỉnh theo bậc tự do CMIN/df cần đảm bảo yêu cầu nhỏ hơn 3.00. Các chỉ số CFI, GFI, TLI yêu cầu tối thiểu là 0.9; chỉ số RMSEA nên nhỏ hơn 5 (Chi tiết trong phụ lục 03). Như vậy, theo các điều kiện này thì mô hình nghiên cứu tương đối thích hợp với các dữ liệu thu thập.
4.4.2. Kết quả kiểm định mô hình
Bảng 4.5. Hệ số hồi quy của các biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc
Hệ số hồi quy S.E. C.R. P XUNGDOT <--- GANKET -0.219 .147 -1.489 .037 XUNGDOT <--- TRACHNHIEM -0.020 .112 -0.180 .027 THAIDO <--- SUCKHOE 0.282 .087 3.246 .001 THAIDO <--- HOTRO 0.031 .144 0.213 .031 THAIDO <--- TRACHNHIEM 0.035 .098 0.355 .022 HIEUBIET <--- SUCKHOE 0.148 .083 1.783 .005 HANHVI <--- SUCKHOE 0.116 .075 1.556 .020 HIEUBIET <--- HOTRO 0.068 .144 0.473 .036 HIEUBIET <--- TRACHNHIEM 0.115 .098 1.172 *** HIEUBIET <--- GANKET 0.041 .128 0.323 .046 THAIDO <--- GANKET 0.154 .129 1.200 .030 HANHVI <--- GANKET 0.002 .115 0.015 .048 HANHVI <--- TRACHNHIEM 0.124 .089 1.397 .012 HANHVI <--- HOTRO 0.089 .131 0.683 .005 HIEUBIET <--- XUNGDOT -0.207 .095 -2.184 .029 THAIDO <--- XUNGDOT -0.295 .098 -3.015 .003 HANHVI <--- XUNGDOT -0.366 .090 -4.046 ***
(Ghi chú: *p<0,1; **p<0,05; ***p<0,001; ns: không có ý nghĩa thống kê)
Ảnh hưởng trực tiếp của hỗ trợ xã hội tới tự chủ chăm sóc
Kết quả kiểm định cho thấy hỗ trợ xã hội góp phần thúc đẩy tăng mức độ tự chủ chăm sóc của NCS trên cả ba khía cạnh: Hiểu biết, Thái độ, Hành vi với mức ý nghĩa 95%. Trong ba khía cạnh này, thì hỗ trợ xã hội có tác động mạnh nhất tới khía cạnh hành vi với hệ số ước lượng là 0.089. Cụ thể, khi mức độ hỗ trợ xã hội tăng 1 đơn vị thì mức độ tự chủ trên khía cạnh hành vi tăng 0.089 đơn vị. Hỗ trợ xã hội cũng đóng góp đáng kể cải thiện mức độ tự chủ của người chăm sóc trên khía cạnh hiểu biết với hệ số ước lượng là 0.068. Trong khi đó, hỗ trợ xã hội tác động yếu nhất tới mức độ tự chủ chăm sóc trên khía cạnh thái độ với hệ số ước lượng là 0.031. Như vậy, giả thuyết H1a, H1b, H1c được chứng minh.
Dựa trên kết quả bảng hệ số hồi quy chuẩn hóa (Phụ lục 04) cũng cho thấy trong ba nguồn lực HTXH chính bao gồm hỗ trợ từ gia đình, hỗ trợ từ những người xung quanh và hỗ trợ từ tổ chức cộng đồng Nhà nước thì nguồn lực hỗ trợ tác động lớn nhất tới mức độ tự chủ chăm sóc của người chăm sóc là hỗ trợ từ những người xung quanh, tiếp đó là hỗ trợ từ các tổ chức cộng đồng Nhà nước, cuối cùng là hỗ trợ từ phía gia đình cho thấy mức độ đóng góp nhỏ nhất cho mức độ tự chủ của người chăm sóc.
3
Biến phụ thuộc Y
2
Biến trung gian M
niềm tin trách nhiệm gia đình có tác động mạnh nhất tới mức độ tự chủ trên khía cạnh hành vi với hệ số ước lượng là 0.124, mức ý nghĩa 95%. Sau đó tác động lần lượt tới khía cạnh thái độ và hiểu biết của người chăm sóc với hệ số lần lượt là 0.035 và 0.115, mức ý nghĩa 95%.
Đối với niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình thì kết quả cho thấy niềm tin này càng lớn thì mức độ tự chủ chăm sóc của người chăm sóc NCT càng cao. Cụ thể, niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình có tác động mạnh nhất tới mức độ tự chủ trên khía cạnh thái độ với hệ số ước lượng là 0.154, mức ý nghĩa 95%. Sau đó tác động lần lượt tới khía cạnh hiểu biết và hành vi của người chăm sóc với hệ số lần lượt là 0.041 và 0.002, mức ý nghĩa 95%. Như vậy giả thuyết H2a “Niềm tin về trách nhiệm gia đình có mối quan hệ thuận chiều tới tự chủ chăm sóc” và giả thuyết H2b “Niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình có mối quan hệ thuận chiều với tự chủ chăm sóc” được chứng minh.
Ảnh hưởng gián tiếp của giá trị gia đình tới tự chủ chăm sóc qua biến trung gian xung đột công việc – chăm sóc
“Một biến được gọi là biến trung gian khi nó tham gia giải thích cho mối quan hệ giữa biến độc lập và phụ thuộc” (Baron & Kenny, 1986). Một biến trung gian phải thỏa mãn:
+ Điều kiện 1: Biến độc lập X giải thích được sự biến thiên của biến trung gian M (2 0)
+ Điều kiện 2: Biến trung gian M giải thích được sự biến thiên của biến phụ thuộc Y (3 0)
+ Điều kiện 3: Sự hiện diện của biến trung gian (có mặt 2 và 3) sẽ tác động làm chiều ảnh hưởng của biến độc lập X đến biến phụ thuộc (1M
< 1), với 1 là trọng số hồi quy giữa X và Y khi chưa có sự xuất hiện của biến trung gian M.
1
Hình 4.2: Mô hình Biến trung gian
2007). Theo Iacobucci & cộng sự (2007): i) Biến đóng vai trò trung gian toàn phần khi ảnh hưởng trực tiếp của biến độc lập lên biến phụ thuộc không có ý nghĩa thống kê và tác động gián tiếp có ý nghĩa thống kê; ii) Biến đóng vai trò trung gian một phần khi tác động trực tiếp_của biến_độc lập lên biến phụ thuộc (khi có biến trung gian) có ý nghĩa thống kê và tác động gián tiếp có ý nghĩa thống kê.
Kết quả SEM cho thấy niềm tin về trách nhiệm gia đình (TNGD) và niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình (GKGD) đều tác động nghịch chiều tới xung đột công việc – chăm sóc (XD) với mức ý nghĩa thống kê 95%. Đồng thời xung đột công việc –chăm sóc cũng tác động nghịch chiều tới mức độ tự chủ chăm sóc (TCCS) với mức ý nghĩa thống kê 95%. Do vậy điều kiện 1 và 2 khi chứng minh vai trò trung gian của xung đột công việc – chăm sóc thỏa mãn.
Bảng 4.6. Bảng tác động trực tiếp, gián tiếp và tổng giữa các biến trong mô hình – Hệ số chuẩn hóa
Biến phụ thuộc Tác động Trách nhiệm Gắn kết
Xung đột Trực tiếp -.024 -.203 Gián tiếp 0 0 Tổng -.024 -.203 Thái độ Trực tiếp .045 .153 Gián tiếp .008 .044 Tổng .053 .197 Hiểu biết Trực tiếp .154 .042 Gián tiếp .006 .046 Tổng .160 .088 Hành vi Trực tiếp .175 .002 Gián tiếp .010 .017 Tổng .185 .019
lượt là 0.045 và 0.153 (có ý nghĩa thống kê với p-value < 5%). Ở khía cạnh hiểu biết, ảnh hưởng của biến niềm tin về trách nhiệm gia đình và niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình là 0.154 và 0.042. Ở khía cạnh hành vi thì hệ số ước lượng lần lượt là 0.175 và 0.002.
Khi biến xung đột công việc – chăm sóc tham gia vào mô hình nghiên cứu, ảnh hưởng gián tiếp của niềm tin về trách nhiệm gia đình và niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình tới mức độ tự chủ chăm sóc ở khía cạnh thái độ lần lượt là 0.008 và 0.044 ; ở khía cạnh hiểu biết lần lượt là 0.006 và 0.046 ; ở khía cạnh hành vi là 0.010 và 0.017. Vì vậy, biến xung đột công việc – chăm sóc là biến trung gian một phần trong mối quan hệ giữa giá trị gia đình (bao gồm niềm tin về trách nhiệm gia đình và niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình) và tự chủ chăm sóc bao gồm cả ba khía cạnh Hiểu biết, Thái độ và Hành vi. Điều này có nghĩa rằng, niềm tin giá trị gia đình càng lớn sẽ làm giảm mức độ xung đột công việc – chăm sóc mà người chăm sóc nhận thấy, từ đó nâng cao mức độ tự chủ chăm sóc của họ ở cả ba khía cạnh thái độ, hiểu biết, hành vi. Như vậy, giả thuyết H3a “Niềm tin về trách nhiệm gia đình làm giảm xung đột công việc – chăm sóc, kết quả làm tăng mức độ tự chủ chăm sóc” và giả thuyết H3b “Niềm tin về sự hỗ trợ, gắn kết gia đình làm giảm xung đột công việc – chăm sóc, kết quả làm tăng mức độ tự chủ chăm sóc” được chứng minh.
4.5. Kết quả kiểm định các biến kiểm soát
Ảnh hưởng của tình trạng sức khỏe NCT tới tự chủ chăm sóc
Sức khoẻ NCT được đo lường thông qua mức độ phụ thuộc đối với các hoạt động sinh hoạt hàng ngày và các hoạt động chức năng. Kết quả hồi quy cho thấy mức độ phụ thuộc càng lớn thì càng làm giảm mức độ tự chủ của người chăm sóc đối với cả ba khía cạnh về hiểu biết, thái độ và hành vi chăm sóc (Bảng 4.5 và Bảng 4.8).
Ảnh hưởng của thời gian chăm sóc tới mức độ tự chủ chăm sóc
Thời gian bao gồm 3 nhóm: Nhỏ hơn 6 tháng; Từ 6 đến 12 tháng và trên 1 năm. Kiểm định One-way Anova được sử dụng để so sánh mức độ tự chủ chăm sóc theo nhóm thời gian chăm sóc như được đề cập ở trên. Trước hết, tác giả sử dụng kiểm định Levene để xem xét sự khác biệt phương sai giữa các nhóm thời gian chăm sóc.
Levene Statistic Df1 Df2 Mức ý nghĩa
0.627 2 343 0,535
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Theo bảng 4.10 cho thấy, phương sai của mức độ tự chủ chăm sóc phân theo thời gian chăm sóc là không khác nhau với mức ý nghĩa 0.535 > 0.05. Do vậy có thể tiếp tục phân tích ANOVA để đánh giá cụ thể sự khác biệt về mức độ tự chủ chăm sóc theo thời gian chăm sóc.
Bảng 4.8. Kết quả One-way ANOVA – Phân tích sự khác biệt về mức độ tự chủ chăm sóc phân theo thời gian chăm sóc
So sánh Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa Giữa các nhóm 3.081 2 1.541 2.742 0,046 Trong cùng nhóm 192.739 343 0.562
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Kết quả bảng trên đây cho thấy có sự khác biệt về mức độ tự chủ chăm sóc theo thời gian chăm sóc với mức ý nghĩa thống kê 0.046<0.05. Do đó phân tích sâu ANOVA bằng kiểm định Bonferroni tiếp tục được sử dụng để đánh giá cụ thể sự khác biệt về tự chủ chăm sóc theo các cặp nhóm thời gian chăm sóc.
TGCS (I) TGCS (J) Khác biệt giá trị trung bình (I-J) Sai số chuẩn Mức ý nghĩa
Khoảng tin cậy 95% Giới hạn dưới Giới hạn trên < 6 tháng 6-12 tháng 0.14055 0.13145 .857 -.1757 .4568 >1 năm -0.12746 0.08964 .468 -.3431 .0882 6-12 tháng < 6 tháng -0.14055 0.13145 .857 -.4568 .1757 >1 năm -0.26800 0.12324 .000 -.5645 .0285 >1 năm < 6 tháng 0.12746 0.08964 .468 -.0882 .3431 6-12 tháng 0.26800 0.12324 .000 -.0285 .5645
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Kiểm định cho thấy so sánh giữa hai nhóm thời gian chăm sóc 6-12 tháng với nhóm dưới 6 tháng không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên nhóm thời gian chăm sóc 6- 12 tháng với nhóm > 1 năm có ý nghĩa thống kê, hơn nữa giá trị cột mean difference của hàng này là -0.268 cho thấy mức độ tự chủ chăm sóc của nhóm 6-12 tháng thấp hơn so với nhóm trên 1 năm.
Kết luận chung: Kiểm định One-way Anova khẳng định có sự khác biệt về mức độ tự chủ chăm sóc phân theo thời gian chăm sóc, cụ thể với thời gian chăm sóc từ 6-12 tháng thì mức độ tự chủ ở người chăm sóc thấp hơn so với thời gian chăm sóc trên 1 năm.
Ảnh hưởng của độ tuổi người chăm sóc tới mức độ tự chủ chăm sóc
Độ tuổi người chăm sóc bao gồm 4 nhóm : dưới 30, 30 đến dưới 40, từ 40 đến dưới 50, 50-dưới 60. Kiểm định One-way Anova được sử dụng để so sánh mức độ tự
người chăm sóc với độ tuổi khác nhau.
Bảng 4.10. Kết quả kiểm định Levene - kiểm định phương sai mức độ tự chủ chăm sóc phân theo độ tuổi của người chăm sóc
Levene Statistic Df1 Df2 Mức ý nghĩa
1.018 3 378 0.385
Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả
Theo bảng 4.13 cho thấy phương sai của tự chủ chăm sóc phân theo độ tuổi của người chăm sóc là không khác nhau với mức ý nghĩa 0,385 > 0,05. Do vậy kết quả