CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
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 tơi muốn mua BHYT hơn) và KS1 (Thu nhập có ảnh hưởng đến việc mua BHYT của tơi) 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 khơng 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 mơ 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 thốt 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 mơ 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 khơng phù hợp nằm trong nhóm yếu tố như
52
trong mơ hình lý thuyết, đồng thời chúng khơng có mối liên hệ tương quan đối với các biến quan sát trong tổng thể.
Các biến quan sát cịn lại cũng có sự thay đổi so với mơ hình lý thuyết, cụ thể là hai biến KS1 (Thu nhập có ảnh hưởng đến việc mua BHYT của tơi) 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 2KMO and Bartlett's Test 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 mơ 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 mơ 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 tơi 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 tồn 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, mơ hình nghiên cứu chính thức của nhóm như sau:
Hình 4.6: Mơ 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 PearsonCorrelations 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 cịn 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 cịn 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 liên hệ tương quan đối với biến phụ thuộc. Kết quả phân tích tương quan Pearson đảm bảo đạt đủ điều kiện này, vì vậy thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính theo mơ hình nghiên cứu này là phù hợp.
Phân tích hồi quy được thực hiện với năm biến độc lập: Thái độ đối với hành vi (TD), Chuẩn mực chủ quan (CC), Chất lượng BHYT (CL), Khả năng chi trả (KN), Nhận thức về kiểm soát hành vi (KS) và biến phụ thuộc Hành vi mua BHYT (HV). Nhóm nghiên cứu thực hiện phương pháp hồi quy đa biến bằng phương pháp Enter trên phần mềm IBM SPSS Statistics 23 cho ra kết quả như sau:
Bảng Model Summary
Bảng 4.6: Kết quả ước lượng của mơ hìnhModel Summaryb Model Summaryb
Mode
l R
1 .718
a. Predictors: (Constant), KS, TD, AH, CC, CL b. Dependent Variable: HV
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp
Bảng Model Summary cho ta biết mơ hình hồi quy của nghiên cứu có phù hợp hay khơng thơng qua hai chỉ số là R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) và chỉ số Durbin-Watson (DW).
- Kết quả R bình phương hiệu chỉnh của nhóm bằng 0,512 tương ứng với việc 5 biến độc lập của mơ hình phản ảnh 51,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc (HV). Còn lại 48,8% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
61
- Hệ số Durbin-Watson của mơ hình là 1,981 thỏa mãn điều kiện 1 < DW < 3 đối với mẫu nghiên cứu lớn. Như vậy khơng có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mơ hình, nghiên cứu được coi là tốt.
Bảng ANOVA
Bảng 4.7: Kết quả phân tích phương sai ANOVAANOVAa ANOVAa Model 1 Regression Residual Total a. Dependent Variable: HV b. Predictors: (Constant), KS, TD, KN, CC, CL
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp
Bảng ANOVA cho phép kiểm định xem mơ hình được xây dựng có thể suy rộng ra tổng thể không. Giá trị Sig. của kiểm định F trong bảng là 0,000 < 0,05; đồng nghĩa với việc mơ hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
62
Bảng Coefficients
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mơ hình sau khi loại bỏ biến
Coefficientsa Model 1 (Constant) TD CC CL KN KS t Sig. Collinearity Statistics Tolerance VIF .757 1.321 .713 1.403 .662 1.512 .798 1.253 .590 1.694 a. Dependent Variable: HV
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tự tổng hợp
63
Bảng Coefficients cho ta biết biến độc lập nào được phép giữ lại, biến độc lập nào cần phải loại bỏ; trong các biến độc lập được giữ lại thì có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khơng, biến nào có ảnh hưởng lớn đến biến phụ thuộc.
- Kiểm định t từng biến độc lập cho kết quả giá trị Sig. của cả năm biến độc lập đều nhỏ hơn 0,05. Vì vậy cả năm biến độc lập này đều đạt yêu cầu là có ý nghĩa trong mơ hình, khơng có biến nào phải loại bỏ.
- Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 2, vì vậy khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
- Quan sát trong bảng Coefficients thấy được hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta của tất cả các biến độc lập đều mang giá trị dương, có nghĩa là tất cả các biến độc lập đều có tác động thuận chiều tới biến phụ thuộc. Trong số đó hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta của các biến độc lập xếp theo thứ tự giảm dần là TD > CC > KS > CL > KN. Điều này đồng nghĩa với biến TD “Thái độ đối với hành vi” (Beta = 0,285) có ảnh hưởng lớn nhất tới biến phụ thuộc HV “Hành vi mua BHYT”. Tiếp đó là biến CC “Chuẩn mực chủ quan” (Beta = 0,248), sau đó là biến KS “Nhận thức về kiểm sốt hành vi” (Beta = 0,218) và biến CL “Chất lượng BHYT” (Beta = 0,151). Và cuối cùng biến KN “Khả năng chi trả” (Beta = 0,086) là biến có tác động ít nhất tới biến phụ thuộc.
Sau khi thu được kết quả từ tất cả các bước, biến phụ thuộc HV “Hành vi mua BHYT” được thể hiện qua mơ hình kết quả hồi quy như sau:
HV = 0,285TD + 0,248CC + 0,151CL + 0,086KN + 0,218 KS.
Biến độc lập TD “Thái độ đối với hành vi” có ảnh hưởng lớn nhất lên biến phụ thuộc. Khi người dân cảm thấy việc mua BHYT là dễ dàng với họ, họ sẽ tự nguyện mua BHYT trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi. Điều này phù hợp với thực tế vì khi việc mua BHYT trở nên dễ dàng với một người thì người đó hẳn sẽ mua BHYT vì lợi ích mà nó mang lại là rất lớn. Vì vậy cần phải làm cho người dân có được cái nhìn tốt hơn về việc mua và sử dụng BHYT.
Biến độc lập CC “Chuẩn mực chủ quan” có tác động dương lên biến phụ thuộc có nghĩa là khi những người xung quanh mua BHYT thì người đó sẽ có xu hướng mua
64
BHYT theo. Mỗi cá nhân sẽ có xu hướng mua và sử dụng BHYT khi gia đình, bạn bè, đồng nghiệp và các phương tiện truyền thơng gây ảnh hưởng tích cực về BHYT với họ. Việt Nam ta đang có lợi thế lớn để cải thiện điều này khi đã đạt được 89,8% lượng người tham gia BHYT vào cuối năm 2019, kéo theo nhiều những người xung quanh họ sẽ tham gia BHYT.
Biến độc lập KS “Nhận thức kiểm soát hành vi” có mức độ quan trọng đứng thứ ba. Có thể hiểu là những tình huống người dân khơng thể hoặc ít có khả năng kiểm sốt hành vi đối với ý định mua BHYT. Đó là các vấn đề về chi phí, khả năng tự chủ ra quyết định. Ví dự thực tế như người lao động với thu nhập thấp thì việc họ bỏ tiền ra để mua BHYT là khó khăn hơn những người có thu nhập cao. Do vậy việc nâng cao yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi cũng thúc đẩy việc mua BHYT.
Biến độc lập CL “Chất lượng BHYT” là biến có tầm ảnh hưởng thứ 4 trong mơ hình. Yếu tố này thể hiện việc chất lượng sản phẩm và dịch vụ BHYT càng tốt thì càng kích thích cơng chúng tham gia BHYT. Do đó có thể mở rộng đối tượng tham gia BHYT bằng cách cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ của BHYT.
Biến độc lập KN “Khả năng chi trả” là biến có ảnh hưởng ít nhất lên biến phụ thuộc. Người dân có nguồn lực tài chính tốt sẽ dễ dàng mua BHYT. Tuy nhiên yếu tố này có sức tác động lên hành vi mua BHYT thấp hơn các yếu tố còn lại.
4.6. Kiểm định sự vi phạm các giả định mơ hình hồi quy thơng qua biểu
đồ Biều đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
65
Hình 4.7: Biểu đồ Histogram
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
Căn cứ theo biểu đồ có giá trị trung bình Mean = 8,6E-15 xấp xỉ mức 0, đồng thời giá trị độ lệch chuẩn Std. Dev = 0,996 gần bằng 1. Dạng đồ thị có hình chiếc chng. Do đó có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư có phân phối chuẩn đã khơng bị vi phạm.
66
Biều đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot
Hình 4.8: Biều đồ Normal P-P Plot
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
Biều đồ này theo dõi việc các điểm phân vị trong phân phối của phần dư có tập trung lại thành một đường chéo, tương đương với việc không vi phạm giả định hồi quy về phân phối chuẩn phần dư. Theo như quan sát trên biểu đồ, các điểm phân vị đã thỏa mãn yêu cầu, khẳng định việc giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
67
Biểu đồ liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập với biến phụ thuộc Scatterplot
Hình 4.9: Biểu đồ Scatterplot
Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp
Quan sát biểu đồ Scatterplot cho thấy các phần dư được phân tán ngẫu nhiên một vùng xung quanh đường trục số 0. Vì thế, kết luận rằng giả định liên hệ tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc không bị vi phạm.