Nhóm tuổi Từ 18-30t Từ 31-45t Từ 46-55t Trên 55t Tổng cộng SL (ngƣời) 252 63 81 54 450 Tỷ lệ % 56% 14% 18% 12% 100% Trình độ học vấn Phổ thong TC, CĐ Đại học Trên đại học Tổng cộng SL (ngƣời) 216 144 216 54 450 Tỷ lệ % 48% 32% 48% 12% 100% Thu nhập hàng tháng Dƣới 5tr Từ 5-10tr Từ 10- 15tr Trên 15tr Tổng cộng SL (ngƣời) 176 229 45 0 450 Tỷ lệ % 39% 51% 10% 0 100% Nghề nghiệp Cán bộ nhà nƣớc Cán bộ các DN Tự do Tổng cộng SL (ngƣời) 243 171 36 0 450 Tỷ lệ % 54% 38% 8% 0 100% Đối tƣợng KCB Có thẻ BHYT Không có thẻ BHYT Tổng cộng SL (ngƣời) 392 58 450 Tỷ lệ % 87% 13% 100%
Thứ nhất, dựa vào bảng trên thống kê mô tả mẫu nghiên cứu trên cho thấy số lƣợng ngƣời đến khám và điều trị trong độ tuổi từ 18 đến 30 tuổi là cao nhất vì đối tƣợng chủ yếu của PK là học sinh sinh viên trong khối Trƣờng ĐHQGHN do vậy tỷ lệ ngƣời trẻ tuổi đến khám và điều trị tại PK cao nhất cũng là một điều tất yếu.
Thứ hai, trong tổng số lƣợng ngƣời đƣợc điều tra, tỷ lệ ngƣời có trình độ đại học trở lên chiếm đa số (48%), điều đó cho thấy ngƣời có trình độ càng cao thì mức độ quan tâm, nhận biết và đánh giá tới chất lƣợng dịch vụ y tế càng lớn, do vậy kết quả điều tra đƣợc tin rằng có hiệu quả sát thực. Tuy nhiên, một điều đáng lƣu ý là số lƣợng ngƣời khảo sát có mức thu nhập 5- 10 triệu triệu chiếm phần lớn (51%) và những ngƣời này tập trung nhiều ở khối cơ quan HCSN (62% số ngƣời đƣợc hỏi), điều này cũng là dễ hiểu bởi PK là đơn vị đƣợc nhiều đơn vị trực thuộc ĐHQG và trên địa bàn Quận Thanh Xuân tin tƣởng đăng ký khám chữa bệnh theo diện thẻ BHYT cho các cán bộ công nhân viên. Bên cạnh đó, có thể thấy rõ rằng số lƣợng ngƣời đƣợc khảo sát thuộc về 2 nhóm khác nhau, một là ngƣời thuộc đối tƣợng có thẻ BHYT (chiếm 87%) và nhóm còn lại là ngƣời thuộc diện không có thẻ BHYT (chiếm 13%), đây là cơ sở để tiến hành nghiên cứu xem xét có sự khác biệt hay không về mức độ hài lòng của 2 nhóm đối tƣợng này.
3.6.2. Phân tích thang đo và đánh giá mô hình đo lƣờng
3.6.2.1. Phân tích thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s alpha
Việc tính toán độ tin cậy cho các thang đo bằng hệ số alpha với thủ tục loại bỏ biến cho phép chúng ta đánh giá đƣợc độ tốt của các thang đo bƣớc đầu, cũng nhƣ đánh giá sự đóng góp của từng chỉ báo vào thang đo lƣờng đó là có đáng kể hay không.
Hệ số Cronbach‟sAlpha: thang đo đƣợc chấp nhận khi hệ số Cronbach‟sAlpha đạt từ 0,6 trở lên.
Hệ số tƣơng quan giữa các mục hỏi và tổng điểm: các mục hỏi đƣợc chấp nhận khi hệ số này phải đạt từ 0.3 trở lên.
Sau khi phân tích thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach‟s alpha, thu đƣợc kết quả tổng hợp có 31 biến quan sát thỏa mãn điều kiện và đƣợc giữ lại để phục vụ cho các hoạt động phân tích tiếp theo, còn lại có 9 biến quan sát do không đủ điều kiện nên đã đƣợc loại trừ để kết quả phân tích chính xác hơn, cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.5. Kết quả tổng hợp phân tích độ tin cậy các biến quan sát bằng hệ số Cronbach’s alpha
STT Biến quan sát loại bỏ
1 tincay4 Y, Bác sỹ của PK có nhiều kinh nghiệm
2 dapung3 Nhân viên PK hƣớng dẫn quý vị đúng nơi quý vị cần đến và giúp đỡ khi quý vị có yêu cầu 3 dambao1 PK có những tƣ vấn cụ thể về thủ tục và quá trình điều trị cho quý vị 4 camthong7 Quý vị không mất thời gian chờ đợi lâu để đƣợc điều trị/
xét nghiệm
5 camthong9 Quý vị cảm thấy không bị phân biệt đối xử nếu có sử dụng bảo hiểm y tế hay có hoàn cảnh khó khăn
6 huuhinh1 Y bác sỹ nhân viên PK luôn đối xử ân cần với quý vị 7 huuhinh6 Phòng bệnh sạch sẽ với đầy đủ vật dụng cần thiết
8 hailong3 Quý vị sẽ nói nói tốt về PK với gia đình và ngƣời quen của mình.
(Nguồn: Tác giả tự tổng hợp)
3.6.2.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis, gọi tắt là phƣơng pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA thuộc nhóm phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau (interdependence techniques), nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mối tƣơng quan giữa các biến với nhau
F (F<k) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Cơ sở của việc rút gọn này dựa vào mối quan hệ tuyến tính của các nhân tố với các biến nguyên thủy (biến quan sát).
Trong phân tích nhân tố, phƣơng pháp trích Pricipal Components Analysis đi cùng với phép xoay Varimax là cách thức đƣợc sử dụng phổ biến nhất và Factor loading (hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:
• Factor loading > 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu. • Factor loading > 0.4 đƣợc xem là quan trọng.
• Factor loading > 0.5 đƣợc xem là có ý nghĩa thực tiễn.
Điều kiện để phân tích nhân tố khám phá là phải thỏa mãn các yêu cầu: Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5
0.5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số đƣợc dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Đây là một đại lƣợng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tƣơng quan trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tƣơng quan với nhau trong tổng thể.
Phần trăm phƣơng sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích đƣợc bao nhiêu %.
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA, các biến quan sát đƣợc rút gọn và tập hợp thành các nhân tố nhƣ sau: