Phụ thuộc 7 Sự hài lòng .690 4
Bảng 4.15: Bảng thống kê biến quan sát hợp lệ sau khi điều tra sơ bộ
STT KÝ
HIỆU BIẾN QUAN SÁT
I NHÂN TỐ SỰ TIN CẬY
01 TC1 Sẵn lòng chuyển lên bệnh viện này v i những điều trị ph c t p. 02 TC2 Quá trình xử lý các dịch vụ bảo hiểm y tế không để t o ra lỗi 03 TC3 Thông tin cung cấp bởi nhân viên y tế có độ tin c y cao.
54
04 TC4 Cảm thấy an toàn khi điều trị t i đ y
II NHÂN TỐ NĂNG LỰC PHỤC VỤ
05 NL1 Bác s luôn nắm rõ bất c thay đổi gì đối v i tình hình s c khỏe của b n
06 NL2 Tình tr ng s c khỏe đ ợc cải thiện khi điều trị t i bệnh viện 07 NL3 Thủ tục xử lý khi tiếp nh n bệnh nhanh chóng.
08 NL4 Bệnh viện luôn có y bác s trực 24/24 để theo dõi diễn biến bệnh 09 NL5 Th i gian điều trị hợp lý.
III NHÂN TỐ ĐỒNG CẢM
10 DC1 Nh n viên bệnh viện t n tình giúp đỡ khi có nhu cầu 11 DC2 Y bác s , nh n viên bệnh viện luôn đối xử n cần
IV NHÂN TỐ KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG
12 DU1 Đội ngũ y bác sỹ có trình độ chuyên môn cao 13 DU2 Bệnh viện có t vấn cụ thể các về thủ tục điều trị. 14 DU3 Đội ngũ y bác sỹ có nhiều kinh nghiệm
15 DU4 Các thắc mắc của bệnh nh n đều đ ợc trả l i thỏa đáng
V NHÂN TỐ PHƢƠNG TIỆN HỮU HÌNH
16 HH1 Bệnh viện có đầy đủ trang thiết bị để điều trị 17 HH2 Ghế ngồi ch khám đ ợc bố trí đầy đủ.
18 HH3 Ph ơng tiện v n chuyển bệnh nh n đảm bảo an toàn
19 HH4 Các trang thiết bị phục vụ khám chữa bệnh của bệnh viện hiện đ i, ho t động tốt
VI GIÁ CẢ VÀ CHI PHÍ DỊCH VỤ KÈM THEO
20 GCDV1 Chi phí khám chữa bệnh, đ ợc BHYT chi trả có phù hợp không ? 21 GCDV2 Viện phí đ ợc bảo hiểm y tế chi trả và viện phí dịch vụ kèm theo
ngoài ph m vi bảo hiểm y tế chi trả có hợp lý không? 22 GCDV3 Thủ tục thanh toán nhanh gọn.
VII SỰ HÀI LÒNG
23 HL1 Cơ sở v t chất của bệnh viện có hài lòng bệnh nh n không? 24 HL2 Cung cách phục vụ của bệnh viện có làm hài lòng bệnh nh n
không?
55
26 HL4 Sẽ gi i thiệu bệnh viện cho những ng i khác
(Nguồn: Tác giả thu thập được từ dữ liệu phân tích)
4.2.1.2 Các biến độc lập và biến phụ thuộc chính thức
Tiến hành ph n tích hệ số Cronbach’s Alpha cho 215 phiếu khảo sát chính th c Kết quả sau khi ph n tích hệ số Cronbach’s Alpha và lo i bỏ các biến không đáng tin c y, thang đo thực tiễn về sự hài lòng v i tổ ch c đ ợc đo l ng bằng 22 biến quan sát cho 6 thành phần và thang đo đến sự hài lòng v i tổ ch c gồm 4 biến quan sát v i 1 thành phần. Sau khi ph n tích kết quả là các thang đo đều đ t đ ợc độ tin c y cần thiết so v i ban đầu. Xem bảng 4.16 chi tiết phụ lục 4.
Bảng 4.16: kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha chính thức
Loại biến Stt Tên biến Hệ số
Cronbach’s Alpha sơ bộ Số biến quan sát Độc lập 1 Sự tin cậy .759 4 2 Năng lực phục vụ .868 5 3 Sự đồng cảm .608 2 4 Khả năng đáp ứng .819 4
5 Phương tiện hữu hình .907 4
6 Giá cả và chi phí dịch vụ kèm theo .827 3
Phụ thuộc 7 Sự hài lòng .798 4
4.2.1.3 Kết luận.
Sau khi ph n tích độ tin c y Cronbach’s Alpha tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha đều trong ng ỡng đ ợc chấp nh n ( từ 0.6-0.95) và hệ số t ơng quan biến tổng đều đ t yêu cầu là >=0.3, nên tất cả các biến đ ợc tiếp tục đem ph n tích EFA.
4.2.2 Phân tích EFA.
56
* Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, thang đo sự hài lòng gồm 06 thành phần nghiên c u v i 22 biến quan sát (đã lo i biến DC1, DC4). Ph n tích nh n tố dùng để đánh giá độ hội tụ giá trị ph n biệt của các biến quan sát theo các thành phần. V i giả thuyết đặt ra trong ph n tích này là giữa 22 biến quan sát trong tổng thể không có mối t ơng quan v i nhau. Kiểm định KMO và Barlett’s trong Ph n tích nh n tố có kết quả sig=0.000 và hệ số KMO =0.879 >0.5, ch ng tỏ ph n tích nh n tố khám phá (EFA) thích hợp đ ợc sử dụng trong nghiên c u này (chi tiết xem phụ lục 5) Kết quả ph n tích EFA có 3 quan sát không đ t là N 5, DU2 và DU3. Tác giả lo i N 5 do có độ hội tụ thấp nhất không thoả mãn tính ph n biệt (<0.3) do đó biến quan sát này bị lo i và tiến hành ph n tích l i v i 21 biến quan sát (xem bảng 4.17, chi tiết xem phụ lục 5)
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .879
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2569.759
df 231
Sig. .000
Bảng 4.17: Kết quả phân tích EFA biến độc lập lần 1 (22 biến)
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 TC1 .201 .635 TC2 .324 .248 .616 TC3 .815 TC4 .826 NL1 .235 .781 .237 NL2 .235 .853 NL3 .371 .777 NL4 .433 .701 .202 NL5 .295 .392 .414 DC1 -.216 .811 DC2 .816 DU1 .664 .311 DU2 .594 .290 .306 DU3 .474 .219 .262 .301 DU4 .606 .297 .238 HH1 .847 HH2 .797 .243
57 HH3 .812 .330 HH4 .763 .255 GCDV1 .796 GCDV2 .847 GCDV3 .833
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Tác giả phân tích dựa vào số liệu thu thập được)
* Kiểm định KMO và Barlett’s trong Ph n tích nh n tố lần 2 v i 21 biến quan sát có kết quả KMO =0.872 >0.5, sig=0.000, qua đó bác bỏ giả thuyết trên, ch ng tỏ ph n tích nh n tố khám phá (EFA) thích hợp đ ợc sử dụng trong nghiên c u này (chi tiết xem phụ lục 5) Kết quả ph n tích EFA cho thấy hệ số tải nh n tố DU3 không thoả mãn tính ph n biệt (<0.3) do đó biến quan sát này bị lo i và tiến hành ph n tích l i v i 20 biến quan sát ( xem bảng 4.18, chi tiết xem phụ lục 5).
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .872
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2469.228
df 210
Sig. .000
Bảng 4.18: Kết quả phân tích EFA biến độc lập lần 2 (21 biến)
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 TC1 .203 .634 TC2 .324 .251 .619 TC3 .815 TC4 .826 NL1 .242 .787 .241 NL2 .248 .851 NL3 .378 .782 NL4 .447 .691 DC1 -.216 .811 DC2 .813 DU1 .667 .311
58 DU2 .602 .284 .298 DU3 .492 .238 .310 DU4 .620 .280 .218 HH1 .846 HH2 .797 .243 HH3 .818 .319 HH4 .766 .246 GCDV1 .799 GCDV2 .845 GCDV3 .845
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Tác giả phân tích dựa vào số liệu thu thập được)
* Kiểm định KMO và Barlett’s trong Ph n tích nh n tố lần 3 v i 20 biến quan sát có kết quả KMO =0.871 >0.5, sig=0.000, qua đó bác bỏ giả thuyết trên, ch ng tỏ ph n tích nh n tố khám phá (EFA) thích hợp đ ợc sử dụng trong nghiên c u này (chi tiết xem phụ lục 5) Kết quả ph n tích EFA cho thấy hệ số tải nh n tố DU2, DU4 không thoả mãn tính ph n biệt (<0.3) do đó biến quan sát này bị lo i và tiến hành ph n tích l i v i 18 biến quan sát ( xem bảng 4.19, chi tiết xem phụ lục 5).
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .871
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2343.071
df 190
Sig. .000
Bảng 4.19: Kết quả phân tích EFA biến độc lập lần 3 (20 biến)
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 TC1 .201 .637 TC2 .326 .249 .623 TC3 .821 TC4 .818 NL1 .233 .790 .240 NL2 .241 .854
59 NL3 .373 .783 NL4 .443 .693 DC1 -.213 .808 DC2 .857 DU1 .658 .324 DU2 .584 .303 .308 DU4 .589 .312 .228 HH1 .854 HH2 .800 .248 HH3 .821 .320 HH4 .776 .237 GCDV1 .801 GCDV2 .846 GCDV3 .846
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Tác giả phân tích dựa vào số liệu thu thập được)
* Kiểm định KMO và Barlett’s trong Ph n tích nh n tố lần 4 v i 18 biến quan sát có kết quả KMO =0.849 >0.5, sig=0.000, qua đó bác bỏ giả thuyết trên, ch ng tỏ ph n tích nh n tố khám phá (EFA) thích hợp đ ợc sử dụng trong nghiên c u này (chi tiết xem phụ lục 5) Kết quả ph n tích EFA cho thấy hệ số tải nh n tố DU1 không thoả mãn tính ph n biệt (<0.3) do đó biến quan sát này bị lo i và tiến hành ph n tích l i v i 17 biến quan sát ( xem bảng 4.20, chi tiết xem phụ lục 5).
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .849
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2041.045
df 153
60
Bảng 4.20: Kết quả phân tích EFA biến độc lập lần 4 (18 biến)
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 TC1 .206 .639 TC2 .313 .260 .627 TC3 .815 TC4 .822 NL1 .204 .798 .240 NL2 .208 .861 NL3 .342 .798 NL4 .408 .712 DC1 -.212 .804 DC2 .865 DU1 .609 .337 HH1 .866 .202 HH2 .799 .252 HH3 .806 .350 HH4 .794 .262 GCDV1 .806 GCDV2 .852 GCDV3 .855
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a a. Rotation converged in 5 iterations.
(Nguồn: Tác giả phân tích dựa vào số liệu thu thập được)
* Kiểm định KMO và Barlett’s trong Ph n tích nh n tố lần 5 v i 17 biến quan sát có kết quả KMO =0.838 >0.5, sig=0.000, qua đó bác bỏ giả thuyết trên, ch ng tỏ ph n tích nh n tố khám phá (EFA) thích hợp đ ợc sử dụng trong nghiên c u này (chi tiết xem phụ lục 5) Kết quả ph n tích EFA cho thấy tất cả các quan sát thoả mãn tính ph n biệt (>=0.3) và tính hội tụ (>=0.4). T i m c giá trị Eigenvalue =1.210 v i ph ơng pháp trích Principal Component Analysis, phép quay Varimax cho phép trích đ ợc 5 nh n tố từ 17 biến quan sát và ph ơng sai trích đ ợc là 72.964% (>50%) trích đ ợc 5 nh n tố quan sát. Nh v y là ph ơng sai trích đ t yêu cầu. (xem bảng 4.21, chi tiết xem phụ lục 5).
61
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .838
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1916.596
df 136
Sig. .000
Bảng 4.21: Kết quả phân tích EFA biến độc lập lần 5 (17 biến)
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 5.997 35.278 35.278 5.997 35.278 35.278 2 2.353 13.839 49.117 2.353 13.839 49.117 3 1.622 9.541 58.658 1.622 9.541 58.658 4 1.222 7.187 65.845 1.222 7.187 65.845 5 1.210 7.119 72.964 1.210 7.119 72.964 6 .673 3.960 76.924 7 .647 3.808 80.732 8 .605 3.561 84.293 9 .453 2.664 86.957 10 .407 2.393 89.351 11 .371 2.180 91.530 12 .324 1.905 93.436 13 .299 1.762 95.197 14 .259 1.521 96.719 15 .207 1.217 97.935 16 .178 1.045 98.981 17 .173 1.019 100.000
Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 TC1 .225 .635 TC2 .292 .276 .631 TC3 .814 TC4 .826 NL1 .202 .793 .239 NL2 .862 NL3 .311 .813 NL4 .378 .727 DC1 -.210 .804 DC2 .866 HH1 .860 .220
62 HH2 .807 .208 .251 HH3 .799 .364 HH4 .808 .265 GCDV1 .212 .799 GCDV2 .868 GCDV3 .862
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.a a. Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: Tác giả phân tích dựa vào số liệu thu thập được)
4.2.2.2 Biến Phụ thuộc.
Ph n tích Cronbach Alpha, sự hài lòng v i tổ ch c gồm 01 thành phần nghiên c u v i 4 biến quan sát Kiểm định KMO và Barlett’s trong Ph n tích nh n tố v i 4 biến quan sát có kết quả KMO =0.756 >0.5, sig=0.000 qua đó bác bỏ giả thuyết trên, ch ng tỏ ph n tích nh n tố khám phá (EFA) thích hợp đ ợc sử dụng trong nghiên c u này (phụ lục 5) Kết quả ph n tích EFA cho thấy tất cả các quan sát thoả mãn tính ph n biệt và tính hội tụ. T i m c giá trị Eigenvalue = 2.530 v i ph ơng pháp tích Principal Component Analysis, phép quay Varimax cho phép trích đ ợc 1 nh n tố từ biến quan sát và ph ơng sai trích đ ợc là 63.258 % (>50%). Nh v y là ph ơng sai trích đ t yêu cầu. (xem bảng 4.22, chi tiết xem phụ lục 5).
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .756
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 308.593
df 6
63
Bảng 4.22: Kết quả tổng số giải thích phương sai sau khi phân tích EFA của biến phụ thuộc.
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.530 63.258 63.258 2.530 63.258 63.258 2 .779 19.470 82.728
3 .379 9.464 92.192 4 .312 7.808 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Tác giả phân tích dựa vào số liệu thu thập được)
Bảng 4.23: Kết quả thành phần xoay sau khi phân tích EFA của biến phụ thuộc
Communalities Initial Extraction HL1 1.000 .681 HL2 1.000 .733 HL3 1.000 .759 HL4 1.000 .357 4.2.2.3 Kết luận.
- Sau khi phân tích EFA cho các biến độc l p (22 biến) ta thấy sau khi lo i các biến quan sát NL5, DU1, DU3, DU2, DU4 thì 17 biến quan sát còn l i đ t độ tin c y cần thiết đ t yêu cầu của phân tích EFA v i 5 thành phần.
- Sau khi phân tích EFA cho biến phụ thuộc ta thấy 4 biến quan sát đều đ t độ tin c y cần thiết, đ t yêu cầu của phân tích EFA v i 1 thành phần.
4.2.3 Phân tích hồi quy bội và rà soát các giả định. 4.2.3.1 Phân tích hồi quy bội.
Ch y hồi quy lần 1 v i 5 biến độc l p cho thấy biến DC (sự đồng cảm) không có ý ngh a thống kê ở m c 95% (sig=0.277>=0.05) xem bảng 4.24 chi tiết phụ lục 6.
64
Bảng 4.24: Kết quả chạy hồi quy lần 1
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance
1 (Constant) .686 .264 2.598 .010 TC .227 .054 .236 4.202 .000 .785 NL .221 .050 .286 4.399 .000 .588 DC .040 .037 .056 1.089 .277 .928 HH .221 .057 .255 3.889 .000 .579 GCDV .150 .051 .157 2.923 .004 .858 Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
VIF 1 (Constant) TC 1.273 NL 1.702 DC 1.077 HH 1.728 GCDV 1.165 a. Dependent Variable: HL
Nguồn dữ liệu phân tích của tác giả SPSS 20
- Ch y hồi quy lần 2 v i 4 biến độc l p sau khi lo i bỏ biến DC. Sau khi ch y hồi quy lần 2 v i 4 biến độc l p là TC, NL, HH, GCDV ta thấy tất cả có ý ngh a thống kê ở độ tin c y 95% xem bảng 4.25 chi tiết phụ lục 6.
Bảng 4.25: Kết quả chạy hồi quy lần 2
Coefficientsa
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Tolerance
1 (Constant) .786 .247 3.175 .002 TC .216 .053 .225 4.067 .000 .815 NL .225 .050 .291 4.473 .000 .590 HH .222 .057 .257 3.916 .000 .579 GCDV .160 .051 .167 3.156 .002 .884
65
Coefficientsa
Model Collinearity Statistics
VIF 1 (Constant) TC 1.227 NL 1.695 HH 1.727 GCDV 1.131 a. Dependent Variable: HL
* Phƣơng trình hồi quy chƣa chuẩn hóa
HL= 0.786 + 0.216 x TC+0.225 x NL+0.222 x HH+0.160 x GCDV
* Phƣơng trình hồi quy đã chuẩn hóa
HL= 0.225 x TC + 291 x NL+0.257 x HH+0.167 x GCDV
4.2.3.2 Rà soát các giả định.
- Sự phù hợp của mô hình: sự phù hợp của mô hình (F=38.633,
Sig=0,000) xem bảng 4.26, ta thấy giả thuyết này không bị vi ph m (chi tiết xem phụ lục 6)
Bảng 4.26: Mức độ phù hợp của mô hình: Phân tích phương sai ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.
1 Regression 43.210 5 8.642 38.633 .000b Residual 46.752 209 .224 Total 89.962 214 a. Dependent Variable: HL b. Predictors: (Constant), GCDV, TC, DC, NL, HH
(Nguồn: Tác giả phân tích dựa vào số liệu thu thập được)
Sai số có phân phối chuẩn: xem trên đồ thị 4.1 ta thấy (Mean=-1.81E-16;
Std=Dev.=0.991), xem nh sai số có ph n phối chuẩn
Đa cộng tuyến: Trên bảng 4.25 ta thấy không xảy ra hiện t ợng đa cộng tuyến
(0<=VIF<=2), tất cả đ ợc thỏa mãn.
66
quan (Durbin Watson=1,615), xem bảng 4.28 phụ lục 6.
Hiện tượng phương sai thay đổi: chuẩn đoán bằng hình ảnh-ScatterPlot,
xem hình 4.2 (chi tiết xem phụ lục 6) ta không thấy có quan hệ nào rõ ràng giữa giá trị dự báo và phần d chuẩn hoá.