7. Kết cấu của đề tài
3.7.4. Phân tích hồi quy tuyến tính
Hồi quy đa biến hay còn gọi là hồi quy tuyến tính bội là bước cuối cùng để tạo ra kết quả đối với nghiên cứu định lượng. Phương pháp này được sử dụng với mức ý nghĩa 5% để kiểm định các giả thiết nghiên cứu và độ phù hợp của mô hình cũng như mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập tới sự thay đổi của biến phụ thuộc. Sau khi phân tích xong mới đủ căn cứ để đưa ra những kết quả và giải pháp phù hợp nhất. Các tiêu chí cần quan sát sau khi phân tích hồi quy tuyến tính gồm có:
- Adjusted R Square hay còn gọi là P bình phương hiệu chỉnh phản ánh sức ảnh hưởng của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Giá trị này trên 50% thì nghiên cứu được đánh giá là có ý nghĩa.
- Durbin-Watson (DW) dùng để kiểm định tự tương quan các sai số kề nhau. Đối với nghiên cứu của chúng em có mẫu nghiên cứu lớn, cụ thể là 628 mẫu hợp lệ thì nếu hệ số d có giá trị lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3 thì có thể chấp nhận là không có tự tương quan chuỗi bậc nhất, đồng nghĩa với nghiên cứu này là tốt.
43
- Kiểm định F trong bảng ANOVA có ý nghĩa đánh giá xem mô hình hồi quy tuyến tính với lượng mẫu giới hạn này có suy rộng và áp dụng cho tổng thể hay không. Cụ thể nếu giá trị sig của kiểm định F mà nhỏ hơn 0,05 thì mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
- Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta phản ánh xem biến độc lập nào ảnh hưởng lớn nhất đến sự thay đổi của biến phụ thuộc. Nếu hệ số này dương nghĩa là tác động thuận, hệ số này âm là tác động nghịch.
- Kiểm định t từng biến độc lập với sig nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 thì biến đó có ý nghĩa trong mô hình, sig lớn hơn 0,05 thì biến độc lập đó cần được loại bỏ.
- Hệ số VIF dùng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Đối với các nghiên cứu có mô hình cùng với bảng hỏi sử dụng thang đo Likert mà hệ số VIF lớn hơn hoặc bằng 2 thì khả năng đang có sự đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Nếu hệ số này mà nhỏ hơn 2 sẽ không có đa cộng tuyến, khi đó kết quả của phân tích định lượng mới mang lại nhiều ý nghĩa.
- Ngoài ra còn có 3 biểu đồ dùng để kiểm tra hai giả định hồi quy phổ biến là phân phối chuẩn của phần dư và liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Bao gồm:
Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram giúp kiểm định phần dư có tuân theo phân phối chuẩn hay không. Nếu giá trị Mean trong biểu đồ bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1, đường cong phân phối có dạng hình chuông thì ta có thể khẳng định phân phối phần dư là phân phối chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot cũng có cùng công dụng với biểu đồ Histogram, dùng để kiểm định sự phân phối chuẩn của phần dư. Sử dụng biểu đồ này bằng cách quan sát các điểm phân vị trong phân phối có tập trung thành một đường chéo hay không. Nếu đạt được điều kiện này thì giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Biểu đồ Scattẻ Plot kiểm tra giả định liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập. Điều kiện để giả định không bị vi phạm là các điểm phân vị trong phân phối phân tán ngẫu nhiên và tập trung xung quanh đường trục số 0.
44
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Phân tích thống kê mô tả
Phiếu khảo sát của nhóm gồm có 6 phần (Xem phụ l) , trong đó phần đầu để giới thiệu thông tin bài nghiên cứu của nhóm. Phần thứ hai là các câu hỏi lọc để tiếp nhận các đối tượng khảo sát theo đúng nghiên cứu yêu cầu. Ba phần tiếp theo là các câu hỏi liên quan đến biến độc lập. Phần cuối cùng là câu hỏi phụ và lời cảm ơn dành cho người làm khảo sát.
Nhóm dự định sẽ phát 500 phiếu khảo sát, trong đó có 300 phiếu phát trên mạng Internet và 200 phiếu phát ngẫu nhiên ở 5 tỉnh đại diện cho đồng bằng sông Hồng bao gồm: Nam Định, Hà Nam, Hải Phòng, Hưng Yên và thành phố Hà Nội. Tuy nhiên do tình hình dịch bệnh, nhóm chúng em quyết định tiến hành phát phiếu khảo sát ngẫu nhiên bằng cả hai phương pháp trên mạng và trực tiếp. Kết quả thu được 689 phiếu trả lời, trong đó 628 phiếu hợp lệ, chiếm tỷ lệ 91,1%. 72 phiếu trả lời không đạt yêu cầu do trả lời qua loa chiếu lệ. Cụ thể, kết quả phân tích thống kê mô tả sẽ được trích dẫn ở phụ lục 3, được tóm lược lại theo các biểu đồ sau đây:
0.3% 34.6 % 65.1 % Nam Nữ GT 3 Hình 4.1: Biểu đồ tỷ lệ giới tính
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
45
Kết quả khảo sát theo giới tính: Có tất cả 409 phiếu do nam giới trả lời (chiếm tỉ lệ 65,1%), 217 phiếu do nữ giới trả lời (chiếm tỉ lệ 34,6%) và 2 phiếu do người có giới tính thứ 3 trả lời (chiếm tỉ lệ 0.3%).
2.2 1.1 7.5
11.0
10.7
67.5
Từ 16 đến 25 tuổi Từ 26 đến 35 tuổi Từ 36 đến 45 tuổi Từ 46 đến 55 tuổi Từ 56 đến 65 tuổi Trên 65 tuổi
Hình 4.2: Biểu đồ thể hiện độ tuổi
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
Kết quả khảo sát theo tuổi: Trong hình vẽ biểu đồ thể hiện độ tuổi các đối tượng khảo sát, ta có thể thấy 56 nhóm tuổi dao động dao động từ 16 tuổi đến 82 tuổi. Mỗi nhóm tuổi được thể hiện bằng một màu khác nhau trong biểu đồ. Có thể thấy, việc nhận được mẫu khảo sát với các độ tuổi đa dạng như vậy làm tăng độ tin cậy và tính khách quan của nghiên cứu. Lý giải cho việc độ tuổi 20 làm 206 phiếu (chiếm đến 32,8%) là vì nghiên cứu được thực hiện trong thời gian cả nước thực hiện cách ly xã hội, chúng em bắt buộc phải phát một số phiếu online, và người thực hiện là các bạn học sinh, sinh viên. Đây cũng là điểm yếu không tránh khỏi của nghiên cứu.
46
5.1 9.9
19.4
65.6
Dưới 5 triệu đồng Từ 5 triệu đến 10 triệu đồng Trên 10 triệu đến 20 triệu đồng Trên 20 triệu đồng
Hình 4.3: Biểu đồ thể hiện khoảng thu nhập
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp Kết quả khảo sát theo thu nhập: Có 412 người có thu nhập dưới 5 triệu đồng (chiếm 65,6%) là nhóm thu nhập chiếm tỷ lệ cao nhất trong nghiên cứu, 122 người có thu nhập từ 5 đến 10 triệu đồng (chiếm 19,4%), 62 người có thu nhập từ 10 đến 20 triệu đồng (chiếm 9,9%) và 32 người có thu nhập trên 20 triệu đồng (chiếm 5,1%) cũng là nhóm thu nhập chiếm tỷ lệ ít nhất được khảo sát.
47
6.7
12.6
1.8 1.4
77.5
Phổ thông Trung cấp Cao đẳng Đại học Sau đại học
Hình 4.4: Biểu đồ thể hiện trình độ học vấn
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
Kết quả khảo sát theo trình độ học vấn: Có 79 người có trình độ học vấn Phổ thông (chiếm 12,6%), 11 người có trình độ học vấn Trung cấp (chiếm 1,8%), 9 người có trình độ Cao đẳng (chiếm 1,4%), 487 người có trình độ Đại học (chiếm 77,5%) và 42 người có trình độ Sau đại học (chiếm 6,7%). Nhóm người trình độ Đại học chiếm tỷ lệ cao nhất, nhóm người có trình độ Trung cấp chiếm tỷ lệ thấp nhất trong nghiên cứu.
48
9.4
90.6
Chưa từng mua Đã từng mua
Hình 4.5: Biểu đồ thể hiện tình trạng mua BHYT
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
Kết quả khảo sát theo Tình trạng mua BHYT: Có 59 người tham gia khảo sát chưa từng mua BHYT (chiếm 9,4%) và 596 người tham gia khảo sát đã từng mua BHYT (chiếm 90,6%).
49
4.2. Phân tích độ tin cậy thang đo
Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha của nghiên cứu được trình bày trong bảng dưới đây:
Bảng 4.1: Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Biến Trung
quan thang đo
sát loại biến
Thái độ đối với hành vi (TD) Cronbach’s Alpha = 0.851
TD1 7.63
TD2 7.47
TD3 7.32
Chuẩn chủ quan (CC) Cronbach’s Alpha = 0.815
CC1 12.41 CC2 12.51 CC3 12.36 CC4 11.99 CC5 12.74 50 download by : skknchat@gmail.com
Chất lượng BHYT (CL) Cronbach’s Alpha = 0.896
CL1 6.71
CL2 6.70
CL3 6.83
Nhận thức về kiểm soát hành vi (KS) Cronbach’s Alpha = 0.848
KS1 25.20 KS2 25.42 KS3 24.94 KS4 25.33 KS5 25.08 KS6 24.90 KS7 25.07 KS8 24.75
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp
51
· Nhận xét:
Hệ số Cronbach’s Alpha của các nhóm biến quan sát đều có kết quả lớn hơn 0,6. Điều này chứng minh rằng các thang đo đều đạt điều kiện về độ tin cậy.
Trong bảng có hai biến quan sát CC4 (Những tuyên truyền về BHYT làm tôi muốn mua BHYT hơn) và KS1 (Thu nhập có ảnh hưởng đến việc mua BHYT của tôi) có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến độc lập. Tuy nhiên cả hai biến này đều có tương quan biến tổng > 0,3 và hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm đều ở mức “thang đo lường tốt”. Do vậy nhóm nghiên cứu chúng em quyết định sẽ không loại hai biến quan sát này mà để cân nhắc sau khi chạy các bước tiếp theo.
4.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố lần 1: Kết quả ma trận xoay nhân tố lần thứ nhất (Xem phụ lục 4) cho ra giá trị hệ số KMO = 0,891 và Kiểm định Barlett có Sig. =0.000. Hai giá trị này đều thỏa mãn yêu cầu trị số 0,5 ≤ KMO ≤ 1 và Sig. < 0,05; có ý nghĩa lần lượt rằng phân tích các nhân tố là thích hợp và các biến quan sát trong phân tích EFA có mối tương quan tới nhau trong tổng thể.
Giá trị Eigenvalue ≥ 1 khi tồn tại năm nhóm nhân tố (xem phụ lục 4) chứng minh rằng việc có năm nhóm biến độc lập mới là phù hợp nhất với mô hình thay vì chỉ bốn nhóm biến độc lập như cũ.
Giá trị tổng phương sai trích (Total Variance Explained) của nhóm = 69,415% (Xem phụ lục 4) đạt yêu cầu phải lớn hơn 50%. Kết quả này cho biết các nhân tố được trích giải thích 69,415% và bị thất thoát 30,585% biến thiên của dữ liệu.
Tuy nhiên theo như kết quả thu được sau khi lập ma trận, biến quan sát CC4 (Những tuyên truyền về BHYT làm tôi muốn mua BHYT hơn) và KS3 (Người đã lập gia đình thường quan tâm nhiều tới việc mua BHYT) sẽ bị loại khỏi mô hình khi hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của hai nhân tố này đều nhỏ hơn 0,5 và không được ghi nhận trong bảng. Lý do là hai biến này đều không phù hợp nằm trong nhóm yếu tố như
52
trong mô hình lý thuyết, đồng thời chúng không có mối liên hệ tương quan đối với các biến quan sát trong tổng thể.
Các biến quan sát còn lại cũng có sự thay đổi so với mô hình lý thuyết, cụ thể là hai biến KS1 (Thu nhập có ảnh hưởng đến việc mua BHYT của tôi) và KS2 (Trong nhà, nhiều người đi làm có thu nhập ảnh hưởng đến quyết định mua BHYT của tôi) bị tách ra thành một nhóm khác. Nhóm nghiên cứu quyết định đặt tên nhóm mới tách ra này là Khả năng chi trả (KN), theo đó đổi tên biến quan sát KS1 thành KN1 và KS2 thành KN2.
Phân tích nhân tố lần 2: Sau khi có sự thay đổi, nhóm chúng em quyết định phân tích EFA lần thứ hai để khẳng định kết quả.
Bảng 4.2: Kiểm định KMO and Bartlett’s Test lần 2 KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. Bartlett's Test of Sphericity
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp
Hệ số KMO = 0,877 đạt yêu cầu 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Kiểm định Barlett có Sig. =0.000. thỏa mãn Sig. < 0,05. Giá trị Eigenvalue ≥ 1 (xem phụ lục 4) thỏa mãn khi tồn tại năm nhóm nhân tố. Giá trị tổng phương sai trích (Total Variance Explained) của nhóm = 73,191% > 50% (xem phụ lục 4). Tất cả các kết quả này đều cho thấy mô hình là phù hợp
53
Ma trận xoay nhân tố
Bảng 4.3: Ma trận xoay nhân tố lần 2
Rotated Component Matrixa
KS6 KS7 KS5 KS8 KS4 CC3 CC2 CC1 CC5 CL3 .861 54 download by : skknchat@gmail.com
CL2 CL1 TD2 TD3 TD1 KN1 KN2 .849 .831 .860 .859 .769 .875 .836
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 5 iterations.
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
Bảng ma trận xoay nhân tố sau khi chạy lại lần thứ 2 khẳng định rằng các biến quan sát đã được chia theo đúng nhóm nhân tố. Tuy nhiên nhóm chúng em sẽ tiếp tục phân tích độ tin cậy thang đo lại để kiểm tra xem biến quan sát của thang đo sau khi loại 2 biến quan sát cũ đã đủ tin cậy hay chưa.
Bảng 4.4: Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha lần 2
Biến Trung
quan thang đo
sát loại biến
Thái độ đối với hành vi (TD) Cronbach’s Alpha = 0.851
TD1 7.63
TD2 7.47
TD3 7.32
Chuẩn chủ quan (CC) Cronbach’s Alpha = 0.815
CC1 8.90
CC2 9.00
CC3 8.85
CC5 9.22
Chất lượng BHYT (CL) Cronbach’s Alpha = 0.896
CL1 6.71
CL2 6.70
56
CL3 6.83
Khả năng chi trả (KN) Cronbach’s Alpha = 0,769
KN1 3.25
KN2 3.47
Nhận thức về kiểm soát hành vi (KS) Cronbach’s Alpha = 0.848
KS4 14.88
KS5 14.63
KS6 14.45
KS7 14.62
KS8 14.30
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp
Bảng kết quả phân tích thống kê mô tả lần thứ hai ghi nhận hai biến quan sát “Việc người nổi tiếng tuyên truyền cho BHYT làm tôi muốn mua BHYT hơn” (CC5) và “Thái độ của nhân viên BHYT niềm nở làm tôi muốn mua BHYT” (KS4) là có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo. Thêm vào đó, nhóm biến quan sát “Khả năng chi trả” (KN) chỉ có hai biến quan sát nên không ghi nhận giá trị ở cột hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến. Tuy nhiên nhóm nghiên cứu nhận thấy kết quả tích cực rằng tương quan biến tổng của các biến
57
này đều lớn hơn 0,6; cùng với đó việc loại các biến quan sát này có khả năng ảnh hưởng lớn đến kết quả nghiên cứu. Ngoài ra hệ số Cronbach’s Alpha của các nhóm biến quan sát đều lớn hơn 0,6; đồng thời tương quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0,3. Do đó nhóm chúng em quyết định giữ lại toàn bộ các biến quan sát để chạy các bước tiếp theo.
Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá, mô hình nghiên cứu chính thức của nhóm như sau:
Hình 4.6: Mô hình nghiên cứu chính thức
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
58
4.4. Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tương quan Pearson cho ra bảng kết quả như sau:
Bảng 4.5: Phân tích hệ số tương quan Pearson Correlations HV Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N TD Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N CC Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N CL Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N KN Pearson Correlation 59 download by : skknchat@gmail.com
Sig. (2-tailed)
N KS Pearson Correlation
Sig. (2-tailed)
N **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp
Theo kết quả trong bảng, tất cả các giá trị hệ số tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc đều ở mức tin cậy đến 99% (tương ứng với mức ý nghĩa 1%). Tiếp đến, giá trị Sig. giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (HV) đều nhỏ hơn 0,05 chứng tỏ rằng các biến độc lập đó có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc. Cụ thể hệ số tương quan Pearson của cả năm biến độc lập đối với biến phụ thuộc đều nằm trong khoảng lớn hơn 0 và nhỏ hơn 1. Kết quả này cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan dương với biến phụ thuộc, hay còn gọi là có tác động thuận chiều tới biến phụ thuộc.
Giữa các biến độc lập cũng có giá trị Sig. <0,05 cho thấy các biến độc lập đều có tương quan tới nhau. Tuy nhiên để nghiên cứu được chính xác thì còn cần phải lưu ývề vấn đề đa cộng tuyến. Vấn đề này sẽ được làm rõ khi thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính ở bước tiếp theo.
60
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Cơ sở để thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính là các biến độc lập đều có mối