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 TD CC CL KN KS HV Pearson Correlation 1 .546** .544** .483** .383** .548** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 628 628 628 628 628 628 TD Pearson Correlation .546** 1 .419** .326** .304** .374** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 628 628 628 628 628 628 CC Pearson Correlation .544** .419** 1 .372** .317** .431** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 628 628 628 628 628 628 CL Pearson Correlation .483** .326** .372** 1 .305** .553** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 N 628 628 628 628 628 628 KN Pearson Correlation .383** .304** .317** .305** 1 .395**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 628 628 628 628 628 628
KS Pearson Correlation .548** .374** .431** .553** .395** 1
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000
N 628 628 628 628 628 628
**. 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 còn 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 còn cần phải lưu ý về 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.
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 mô 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 mô hìnhModel Summaryb Model Summaryb Mode l R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 .718a .515 .512 .47381 1.981
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 mô hình hồi quy của nghiên cứu có phù hợp hay không thông 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 mô hình phản ảnh 51,2% sự thay đổi của biến phụ thuộc (HV). Còn lại 48,8% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.
- Hệ số Durbin-Watson của mô hình là 1,981 thỏa mãn điều kiện 1 < DW < 3 đối với mẫu nghiên cứu lớn. Như vậy không có sự tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình, nghiên cứu được coi là tốt.
Bảng ANOVA
Bảng 4.7: Kết quả phân tích phương sai ANOVAANOVAa ANOVAa Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 148.559 5 29.712 132.350 .000b Residual 139.636 622 .224 Total 288.195 627 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 mô 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 mô hình hồi quy tuyến tính xây dựng phù hợp với tổng thể.
Bảng Coefficients
Bảng 4.8: Kết quả ước lượng mô hình sau khi loại bỏ biếnCoefficientsa Coefficientsa Model Unstandardize d Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .614 .118 5.21 2 .000 TD .219 .025 .285 8.88 8 .000 .757 1.321 CC .210 .028 .248 7.49 8 .000 .713 1.403 CL .119 .027 .151 4.39 9 .000 .662 1.512 KN .068 .025 .086 2.74 6 .006 .798 1.253 KS .217 .036 .218 5.99 0 .000 .590 1.694 a. Dependent Variable: HV
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 không, 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 mô hình, không có biến nào phải loại bỏ.
- Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 2, vì vậy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mô 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 soát 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 mô 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
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 thông 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 không thể hoặc ít có khả năng kiểm soát 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 mô hình. Yếu tố này thể hiện việc chất lượng sản phẩm và dịch vụ BHYT càng tốt thì càng kích thích công 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 mô hình hồi quy thông qua biểu đồBiều đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram Biều đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram