3.4.1. Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu của luận án được thực hiện thông qua các giai đoạn chính: (1) Nghiên cứu sơ bộ (2) Nghiên cứu định lượng chuyên sâu. Trong đó cụ thể:
Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ: Được coi như giai đoạn nghiên cứu nền tảng của
luận án. Trong giai đoạn này, nghiên cứu tập trung vào xây dựng các chỉ tiêu nghiên cứu, xác định các biến dùng trong nghiên cứu, lập bảng hỏi và phân tích sơ bộ bảng hỏi bằng phương pháp định tính. Trong đó, các cơng việc cụ thể như sau:
-Tìm hiểu cơ sở lý thuyết và thực tiễn của luận án, tổng hợp các kết quả của các nghiên cứu trước đây, đánh giá những kết quả phù hợp đối với tình huống nghiên cứu của đề tài và những hạn chế chưa được giải quyết từ các nghiên cứu trước đây.
-Xây dựng khung nghiên cứu cho đề tài, xác định các biến số dùng trong phân tích, xây dựng bảng hỏi điều tra thơng tin.
-Tham khảo ý kiến chuyên gia về bảng hỏi. Dựa trên ý kiến chuyên gia để hoàn thiện, bổ sung và chỉnh sửa bảng hỏi cho phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và thực tiễn, điều chỉnh hoặc bổ sung các nhân tố khác có ý nghĩa cho nghiên cứu. Các chuyên
gia tham gia góp ý là các Giáo sư, Phó giáo sư về Y khoa, Kinh tế học từ các bệnh viện lớn ở Hà Nội và các trường Đại học; Ngồi ra, cịn có sự phản biện từ các chuyên gia điều tra xã hội học.
-Tiến hành thu thập các thông tin nền từ các số liệu thứ cấp, liên hệ với các bệnh viện, với cơ quan quản lý để thu thập các thông tin chung về bệnh viện nghiên cứu.
Giai đoạn nghiên cứu định lượng chuyên sâu:
-Điều tra thử nghiệm trên 100 đối tượng và đánh giá thử độ đồng đều của thang đo, điều chỉnh các thang đo theo hướng loại bỏ các câu hỏi hoàn toàn làm giảm chất lượng các thang đo.
-Điều tra chính thức trên các đối tượng nghiên cứu (14 điều dưỡng trưởng, phó bệnh viện, 60 điều dưỡng trưởng và 538 điều dưỡng viên tại 60 khoa của 07 bệnh viện tuyến trung ương trên địa bàn Hà Nội), tiến hành phân tích cơ bản thơng tin về các đối tượng điều tra, phân tích thống kê căn bản.
-Sử dụng các công cụ phân tích định lượng để đánh giá tổng hợp các nhóm nhân tố. Ngồi ra thực hiện các phân tích logistic hồi quy để nghiên cứu ảnh hưởng của các nhân tố đến các biến số phản ánh chất lượng chăm sóc người bệnh. Cụ thể thực hiện các công việc:
o Kiểm định lại độ tin cậy của các thang đo.
o Phân tích thành phần chính, xác định các nhóm thành phần chính và tính tốn các chỉ tiêu đại diện các nhóm.
o Phân tích tương quan và phân tích phương sai
o Phân tích hồi quy logistic ảnh hưởng của các nhóm nhân tố lên các biến số phản ánh chất lượng chăm sóc người bệnh.
3.4.2. Xử lý và phân tích số liệu
Phân tích định lượng đóng vai trị quan trọng trong việc kiểm định lại các mối quan hệ. Trong đó, xác định rõ tầm quan trọng của các nhân tố, ảnh hưởng của các nhân tố lên chất lượng của hoạt động điều dưỡng. Ngồi ra nghiên cứu định lượng cịn chỉ ra các phân tích sâu hơn về tầm quan trọng của các nhân tố, sự khác nhau về đánh giá giữa các đối tượng điều tra.
Phân tích định lượng trong nhiên cứu sử dụng rất nhiều phương pháp thống kê và kinh tế lượng. Mỗi phương pháp đều có ý nghĩa riêng trong phân tích. Trong đó, các phương pháp phân tích chính là kiểm định sự đồng đều của thang đo, phân tích nhân tố và phân tích hồi quy logistic
Kiểm tra sự đồng đều của thang đo là phương pháp kĩ thuật nhằm rà soát các biến số trong từng nhóm chỉ tiêu xem có sự tương đồng với nhau về đo lường hay không. Kiểm định này sẽ giúp định hình lại cấu trúc của các nhân tố rõ ràng và hợp lý hơn thông qua việc xác định và loại bỏ các nhân tố làm nhiễu và tăng tính tin cậy của dữ liệu đầu vào.
Phân tích thành phần chính (PCA) là cơng cụ phân tích định lượng thứ hai giúp sắp xếp các biến số điều tra từ bảng hỏi thành nhóm các chỉ tiêu. Mỗi nhóm chỉ tiêu này sẽ thể hiện cho một nhân tố năng lực của điều dưỡng trưởng khoa. Phân tích thành phần chính (PCA) giúp xác định số nhân tố có ý nghĩa và giúp nghiên cứu định hình lại về cấu trúc phân chia năng lực điều dưỡng trưởng khoa thành các chỉ tiêu chính. Các chỉ tiêu này sẽ dùng để đánh giá tầm quan trọng của mỗi chỉ tiêu năng lực và dùng để đánh giá thực chất chất lượng của hoạt động điều dưỡng. Ngồi ra, phân tích nhân tố giúp tổng hợp các biến số điều tra thành các thành phần chính và sẽ là đầu vào cho q trình phân tích hồi quy đánh giá ảnh hưởng lên chất lượng chăm sóc người bệnh.
Tiếp theo, phân tích hồi quy logistic sẽ làm nhiệm vụ đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố vừa phân loại ở trên đến các biến số phản ánh chất lượng của hoạt động điều dưỡng. kết quả của phân tích hồi quy logistic sẽ làm rõ mối quan hệ của từng nhân tố, so sánh mối quan hệ giữa các nhân tố, và định hướng cho việc cải thiện chất lượng điều hành của điều dưỡng trưởng khoa.
Cuối cùng, mặc dù các điều dưỡng viên đều tiếp cận bảng hỏi như nhau, tuy nhiên, có thể có sự khác nhau về đánh giá giữa các nhóm điều dưỡng phân theo nhóm tuổi, giới tính, kinh nghiệm,… Phân tích phương sai sẽ giúp kiểm tra xem có tồn tại sự khác nhau về đánh giá giữa các nhóm đối tượng hay không. Kết quả của phân tích phương sai sẽ dùng làm gợi ý cho việc xây dựng chính sách cải thiên chất lượng chăm sóc người bệnh ở chương cuối.
Mơ hình logit
Mơ hình logit là mơ hình hồi quy trong đó biến phụ thuộc là biến giả (biến định tính). Trong mơ hình kinh tế lượng, các biến phụ thuộc nhận hai giá trị 0 và 1. Cụ thể trong bài luận án, biến phụ thuộc sẽ nhận hai giá trị 0 hoặc 1 tương ứng không bị ngã hay bị ngã, không bị dùng nhầm thuốc hay dùng nhầm thuốc, khơng hài lịng hay hài lịng. Mối quan tâm có xảy ra khả năng này hay không được thể hiện qua xác xuất. Ta gọi P là xác suất xảy ra của biến phụ thuộc (bị ngã, dùng nhầm thuốc,…) được xác định bằng cơng thức sau:
Trong đó:
P (Y = 1|X): Xác suất biến phụ thuộc bằng một khi tại các giá trị của X X1, X2...Xk: Các biến độc lập trong mơ hình
Ảnh hưởng của bến X2 đến P tại điểm được tính như sau
Phương trình hồi quy:
P(Y = 1) = P0: Xác xuất xảy ra sự kiện
P(Y = 0) = 1 – P0 Xác xuất không xảy ra sự kiện Xi là các biến độc lập. Ln là Log cơ số e với e = 2.714 Hệ số Odds
Từ đó chúng ta có thể giải thích được. Khi các biến khác không thay đổi, Xi thay đổi 1 đơn vị thì ln(odds) thay đổi bao nhiêu %.
Sau khi ước lượng được mơ hình ta phải thực hiện một số kiểm định. - Kiểm định Wald test để kiểm định độ phù hợp của các biến trong mơ hình Với cặp giả thiết:
H0: Bi = 0 (Biến không phù hợp trong mơ hình) H1: Bi ≠ 0 (Biến phù hợp với mơ hình)
Nếu p_value nhỏ thì biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, p_value lớn thì biến độc lập khơng ảnh hưởng nhiều đến biến phụ thuộc.
- Kiểm định độ phù hợp của mơ hình (Kiểm định Omnibus). Nếu Sig < 0.05 thì mơ hình cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập trong mơ hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin cậy là 95%
- Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình (Model Summary). Hệ số mức độ giải thích của mơ hình R2. Có nghĩa là là mơ hình giải thích được bao nhiêu % sự thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mơ hình, cịn lại là do các yếu tố khác ảnh hưởng.
3.4.3. Phương pháp xác định điểm mạnh, điểm yếu của năng lực quản lý
- Khoảng cách giữa năng lực mong đợi và năng lực hiện tại của ĐDTK được
điều dưỡng viên đánh giá được tính bằng hiệu số giữa điểm trung bình mong đợi (yêu cầu của điều dưỡng trưởng, phó bệnh viện với ĐDTK cần đạt được đến năm 2025) và trung bình điểm năng lực quản lý hiện tại của ĐDTK do điều dưỡng viên đánh giá
- Khoảng cách giữa năng lực mong đợi và năng lực hiện tại của ĐDTK được
điều dưỡng trưởng tự đánh giá được tính bằng hiệu số giữa điểm trung bình mong đợi
(yêu cầu của điều dưỡng trưởng, phó bệnh viện với ĐDTK cần đạt được đến năm 2025) và trung bình điểm năng lực quản lý hiện tại của ĐDTK do điều dưỡng trưởng tự đánh giá - Mỗi khoảng cách được chia thành 02 nhóm: nhóm cao và nhóm thấp. Trong đó, nhóm cao gồm những tiêu chí có điểm trung bình cao hơn trung vị, nhóm thấp gồm những tiêu chí có điểm trung bình thấp hơn trung vị.
- Điểm mạnh được xác định khi tiêu chí có cả hai Khoảng cách đều ở nhóm thấp - Điểm yếu được xác định khi tiêu chí có cả hai khoảng cách đều ở nhóm cao và điểm trung bình Tầm quan trọng ở trên mức trung vị. Điểm yếu là cơ sở quan trọng để đề xuất khuyến nghị đưa ra giải pháp để nâng cao năng lực quản lý cho ĐDTK tại các bệnh viện.
Bảng 3.1: Bảng xét khoảng cách để xác định điểm mạnh, điểm yếu Khoảng cách ĐDT Khoảng cách ĐDT
Khoảng cách ĐDV
Cao Thấp
Cao Cân nhắc xét điểm yếu
Bảng 3.2: Bảng xét khoảng cách, tầm quan trọng để xác định điểm yếu Tầm quan trọng Tầm quan trọng
Khoảng cách Cao Thấp
2 Khoảng cách đều cao Điểm yếu
02 Khoảng cách đều thấp
3.4.4. Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Trước khi bắt đầu phân tích sâu hơn, để đảm bảo rằng thang đo năng lực được sử dụng kiểm tra độ tin cậy của thang đo, tác giả sẽ tiến hành một loạt các phân tích nhằm kiểm tra lại mức độ phù hợp của bộ câu hỏi đã được sử dụng đối với các điều dưỡng viên. Kiểm định Cronbach Alpha sẽ đưa ra các kết quả thể hiện xem các biến số được xếp vào cùng một nhóm tiêu chí độ tin cậy trong q trình đo lường hay khơng.
Bảng 3.3: Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha Nhóm yếu tố cấu thành Hệ số Cronbach's Alpha Nhóm yếu tố cấu thành Hệ số Cronbach's Alpha
Năng lực mong đợi Năng lực hiện tại
Kỹ năng chuyên môn 0.881 0,854
Kỹ năng quản lý nhân sự 0.932 0,826
Kỹ năng tư duy 0.931 0,786
Kỹ năng lãnh đạo 0.958 0,955
Kỹ năng quản lý tài chính 0.890 0,728
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Kết quả cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (> 0.7). Hệ số Cronbach’s Alpha tương ứng của từng chỉ tiêu theo bảng 17 (đều lớn hơn 0.6) cho thấy việc chia nhóm các năng lực trong bộ công cụ là phù hợp, các biến trong từng nhóm có độ ổn định nội tại cao, qua đó chỉ ra rằng bộ cơng cụ này đạt yêu cầu về độ tin cậy và khơng có biến nào cần phải loại bỏ khỏi mơ hình định lượng. Theo tiêu chuẩn của Nunnally & Burnstein (1994), thì thang đo được coi là đáng tin cậy. Tuy vậy việc giá trị Cronback’s alpha lớn hơn 0,95 ở nhóm biến khả năng “lãnh đạo” có thể do xuất hiện biến thừa trong thang đo, ta có thể loại bỏ biến. Tuy vậy, trên thực tế tác giả không bỏ các nội dung bởi không quá cần thiết và giá trị chênh so với mức 0,95 là không nhiều.
Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA) là một trong các phương pháp phân tích dữ liệu nhiều biến đơn giản nhất. Dữ liệu có số chiều
lớn, phân tích thành phần chính giúp làm giảm số chiều của dữ liệu, sao cho vẫn giữ lại được độ biến thiên của dữ liệu lớn nhất có thể.
Kết quả phân tích thành phần chính (PCA)
Đối với nhóm chỉ tiêu kỹ năng chun mơn điều dưỡng trưởng khoa
Bảng 3.4: KMO và kiểm định Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.704 Bartlett’s Test of Sphericity
Approx.Chi-quare 8604.604
df 55
Sig. .000
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Trong bảng trên ta có KMO = 0.704 thoả mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, như vậy, phân tích thành phần chính là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Đồng thời, ta thấy kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig. < 0.05, như vậy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với biến đại diện.
Bảng 3.5: Bảng giá trị phân tích nhân tố Giải thích tổng phương sai Giải thích tổng phương sai
Thành phần
Giá trị ban đầu Rotation Sums of Squared Loadings Tổng cộng % Phương sai % cộng dồn Tổng cộng % Phương sai % cộng dồn 1 4.573 41.576 41.576 3.136 28.505 28.505 2 2.769 25.177 66.752 2.887 26.246 54.751 3 1.444 13.125 79.877 2.070 18.817 73.568 4 1.239 11.265 91.143 1.933 17.574 91.143 5 .599 5.441 96.584 6 .158 1.439 98.023 7 .090 .819 98.842 8 .060 .542 99.384 9 .036 .328 99.712 10 .020 .185 99.897 11 .011 .103 100.000
Theo bảng trên, có hai thành phần chính được chọn để làm đại diện cho các chỉ tiêu về kỹ năng chuyên môn của điều dưỡng trưởng khoa (do có trị số giá trị riêng Eigenvalue = 1,239 > 1), mặt khác, cột Cumulative cho biết trị số phương sai trích là 91,143%, điều này có nghĩa 91,143% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi thành phần này.
Như vậy, sẽ có một nhân tố đại diện cho nhóm các chỉ tiêu về kỹ năng chuyên môn của điều dưỡng trưởng khoa được đưa vào mơ hình.
Các nhóm chỉ tiêu cịn lại
Tương tự với phân tích PCA đối với nhóm các tiêu chí về kỹ năng chun mơn của điều dưỡng trưởng khoa, ta có những phân tích tương tự đối với các nhóm tiêu chí về nhân sự, về tưu duy, về khả năng lãnh đạo, về quản lý tài chính như sau.
Bảng 3.6: KMO và kiểm định Bartlett với các nhóm chỉ tiêu Nhóm tiêu chí Giá trị Nhóm tiêu chí Giá trị KMO Thống kê Bartlett Sig. Quản lý nhân sự 0.785 2310.887 .000 Tư duy 0.759 1300.293 .000 Khả năng lãnh đạo 0.918 7531.841 .000 Quản lý tài chính 0.71 897.24 .000
Nguồn: Tính tốn của tác giả
Các hệ số KMO trong bảng trên đều thoả mãn điều kiện, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu thực tế. Đồng thời, kiểm định Bartlett đều có mức ý nghĩa Sig. < 0.05, như vậy các biến quan sát có tương quan tuyến tính với biến đại diện.
Bảng 3.7: Phân tích PCA đối với các nhóm chỉ tiêu Nhóm tiêu chí Số thành Nhóm tiêu chí Số thành phần chính Giá trị Tỉ lệ cộng dồn (%) Quản lý nhân sự 4 1.116 64.705 Tư duy 2 1.438 58.816 Khả năng lãnh đạo 2 1.120 71.511 Quản lý tài chính 2 1.386 58.571
Bảng 4.16: Tóm lược mối liên hệ giữa các yếu tố cấu thành năng lực quản lý của ĐDTK ĐDTK TB điểm kỹ năng chuyên môn hiện tại TB điểm kỹ năng quản lý nhân sự hiện tại TB điểm kỹ năng tư duy hiện tại TB điểm kỹ năng lãnh đạo hiện tại TB điểm kỹ năng tài chính hiện tại Trung bình điểm kỹ năng
chuyên môn hiện tại
r 1,000 p
Trung bình điểm kỹ năng quản lý nhân sự hiện tại
r .749** 1,000 p 0,000
Trung bình điểm kỹ năng tư duy hiện tại
r .847** .863** 1,000
p 0,000 0,000
Trung bình điểm kỹ năng lãnh đạo hiện tại
r .669** .893** .860** 1,000
p 0,000 0,000 0,000
Trung bình điểm kỹ năng tài chính hiện tại
r .670** .722** .681** .677** 1,000
p 0,000 0,000 0,000 0,000
Nguồn: Tính tốn của tác giả bằng phần mềm SPSS
Có thể thấy, có mức độ tương đồng khá lớn giữa các nhóm yếu tố cấu thành năng năng lực quản lý, các nhóm yếu tố này có tính tương đồng rất cao, tức là những người có một yếu tố cấu thành cao thì thường các yếu tố cịn lại cũng cao.