Phân tắch hồi quy tuyến tắnh sẽ giúp chúng ta biết được cường độ và chiều hướng ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Hồi quy tuyến tắnh bội thường được dùng để kiểm định và giải thắch lý thuyết nhân quả (Cooper & Schindler, 2003)[49]. Ngoài chức năng là một công cụ mô tả, hồi quy tuyến tắnh bội cũng được sử dụng như một công cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu (Duncan, 1996)[31]. Như vậy, đối với nghiên cứu này hồi quy tuyến tắnh bội là phương pháp thắch hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.
Với hồi quy tuyến tắnh bội, ta dùng thống kê F để kiểm định giả thuyết Ho: hệ số hồi quy của các biến độc lập β1= β2=Ầ= βk = 0. Nếu biến nào có mức ý nghĩa thống kê Sig < 0,05 thì cần giữ lại biến đó, và nếu biến nào có ý nghĩa thống kê Sig > 0,05 thì cần loại bỏ biến đó.
Kết quả phân tắch mô hình hồi quy được diễn giải thông qua các bảng thống kê mô tả dưới đây:
Bảng 4.12. Tóm tắt mô hình hồi quy (Model Summary) Model (Mô hình) R R2 R2 hiệu chỉnh Std. Error of the Estimate (sai số ước lượng) 1 0,718a 0,515 0,505 0,53984 a. Predictors (biến độc lập): KQDV, MBTT, KNTC, CSVC, NLCM b. Dependent Variable (biến phụ thuộc): HAILONG
Kết quả bảng 4.12 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tắnh có hệ số R2 là 0,515 và R2 hiệu chỉnh là 0,505. Điều đó có nghĩa là 50,5% sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thắch bởi biến độc lập trong mô hình, số còn lại được giải thắch bởi biến độc lập khác ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4.13: Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình (ANOVA) Model (Mô hình) Sum of Squares (tổng bình phương) Df (Bậc tự do)) Mean Square (Trung bình bình phương) F Sig.(Mức ý nghĩa) 1 Regression (Hồi quy) 70,363 5 14,073 48,289 0,000b Residual (Phần dư) 66,154 227 0,291 Total (Tổng số) 136,517 232
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp với tổng thể của mô hình, kết quả kiểm định ANOVA cho thấy giá trị F=48,289 với sig.=0,000 <5%. Chứng tỏ R bình phương của tổng thể khác 0. Đồng nghĩa với việc mô hình hồi quy tuyến tắnh xây dựng được là phù hợp với tập tin dữ liệu, sử dụng được.
Bảng 4.14. Kết quả phân tắch hồi quy
Mô hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số
chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩaSig. B Std. Error Beta 1 Constant (hằng số) -0,597 0,286 -2,085 0,038 KNTC 0,289 0,053 0,317 5,430 0,000 CSVC 0,393 0,072 0,317 5,464 0,000 MBTT 0,264 0,059 0,262 4,489 0,000 NLCM 0,140 0,066 0,126 2,111 0,036 KQDV 0,134 0,055 0,133 2,432 0,016
Từ bảng 4.14 cho thấy tất cả 5 yếu tố liên quan đến khả năng tiếp cận; cơ sở vật chất, phương tiện phục vụ điều dưỡng; sự minh bạch về thông tin; năng lực, trình độ chuyên môn của cán bộ nhân viên và kết quả dịch vụ điều dưỡng đều có ý nghĩa về mặt thống kê, do giá trị Sig. đều nhỏ hơn 0,05. Điều đó nói lên rằng, các yếu tố đó đều có sự tác động đến sự hài lòng của NCC đối với công tác chăm sóc phục vụ tại Trung tâm Chăm sóc và điều dưỡng NCC tỉnh Bình Định. Nghĩa là, nếu khả năng tiếp cận; cơ sở vật chất, phương tiện phục vụ điều dưỡng; sự minh bạch về thông tin; năng lực, trình độ chuyên môn của cán bộ nhân viên và kết quả dịch vụ được đáp ứng tốt thì NCC sẽ hài lòng và
ngược lại họ sẽ không hài lòng về công tác chăm sóc phục vụ. Trong các yếu tố tác động đến sự hài lòng, kết quả cho thấy hai yếu tố liên quan đến khả năng tiếp cận và cơ sở vật chất, phương tiện phục vụ điều dưỡng được người có công đánh giá quan trọng nhất, với hệ số Beta lần lượt là 0,317 và tiếp đến là sự minh bạch về thông tin có hệ số β= 0,262. Riêng hai yếu tố còn lại có mức quan trọng tương đương nhau, lần lượt là β= 0,133 và β= 0,126.
Biểu đồ 4.4.Tần số của phần dư chuẩn hóa
Kiểm tra biểu đồ phân tán của phần dư cho thấy phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn với trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. = 0,989 gần bằng 1. Như vậy, giả định phần dư có phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.5. Phần dư chuẩn hóa tần số P-P
Biểu đồ tần số P-P (4.5) cho thấy các điểm của phần dư phân tán không cách xa mà phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo (đường thẳng kỳ vọng), do đó giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.
Từ kết quả mô hình hồi quy nêu trên cho thấy có mối quan hệ giữa biến phụ thuộc với 5 biến độc lập và được thể hiện bằng phương trình hồi quy như sau:
HLONG = 0,317KNTC + 0,317CSVC + 0,262MBTT + 0,133 KQDV + 0,126NLCM
Như vậy, từ kết quả kiểm định mối tương quan tuyến tắnh Pearson, kết hợp với mô hình hồi quy cho thấy các giả thuyết nghiên cứu ban đầu đưa ra là hoàn toàn phù hợp. Cụ thể được thể hiện ở bảng 4.15 dưới đây:
Bảng 4.15. Kết luận về các giả thuyết nghiên cứu
Tên giả thuyết
Hệ số beta chuẩn hóa Hệ số Sig. Kết quả
Giả thuyết H1: Có mối quan hệ thuận giữa nhân
tố ỘKhả năng tiếp cậnỢ và sự hài lòng của người có công đối với công tác chăm sóc phục vụ tại Trung tâm.
0,317 0,000 Chấp nhận
Giả thuyết H2: Có mối quan hệ thuận giữa nhân
tố ỘSự minh bạch thông tin và thủ tục khám bệnh, điều dưỡngỢ và sự hài lòng của người có công đối với công tác chăm sóc phục vụ tại Trung tâm.
0,262 0,000 Chấp nhận
Giả thuyết H3: Có mối quan hệ thuận giữa nhân
tố ỘCơ sở vật chất và phương tiện phục vụ điều dưỡngỢ và sự hài lòng của người có công đối với công tác chăm sóc phục vụ tại Trung tâm.
0,317 0,000 Chấp nhận
Giả thuyết H4: Có mối quan hệ thuận giữa nhân
tố ỘThái độ ứng xử, năng lực chuyên môn của nhân viên trung tâmỢ và sự hài lòng của người có công đối với công tác chăm sóc phục vụ tại Trung tâm.
0,126 0,036 Chấp nhận
Giả thuyết H5: Có mối quan hệ thuận giữa nhân
tố ỘKết quả cung cấp dịch vụỢ và sự hài lòng của người có công đối với công tác chăm sóc phục vụ tại Trung tâm.
0,133 0,016 Chấp nhận