6. Kết cấu của luận văn:
2.5. Các bước phân tích dữ liệu
Mục đích đầu tiên của nghiên cứu này là khẳng định rằng các thang đo lường đảm bảo về độ tin cậy, rằng mỗi chỉ báo tiếp cận tốt các miền giá trị của các khái niệm sử dụng trong mô hình hay đảm bảo độ giá trị hội tụ của các thang đo, và các khái niệm sử dụng là khác biệt nhau, tức đạt được độ giá trị phân biệt. Mục đích thứ hai là kiểm định các quan hệ cấu trúc giữa các khái niệm trong mô hình hạn chế được đề xuất của đề tài này.
Để đạt mục tiêu thứ nhất, đề tài thực hiện phân tích các thang đo lường qua ba bước: (1) Phân tích độ tin cậy bằng hệ số alpha của Cronbach (1951) với thủ tục loại bỏ chỉ báo được sử dụng cho 6 thang đo tương ứng với 6 cấu trúc sử dụng trong mô hình để phát hiện ra các chỉ báo không tốt; (2) Phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho tất cả các chỉ báo để xác định xem các chỉ báo có tạo ra số nhân tố như dự định không, cũng như xem xét các chỉ báo có trọng số nhân tố lớn trên các khái niệm dự định không. Hai bước này được xử lý trên phần mềm SPSS 16.0; (3) Cuối cùng, một phân tích mô hình đo lường cho tất cả 6 thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố xác định (CFA) nhằm đánh giá các chỉ báo một cách nghiêm ngặt hơn, đặc biệt phân tích nhân tố xác định được sử dụng để kiểm tra tính đơn nghĩa của các khái niệm, tính đơn nghĩa là chứng cứ thể hiện có một khái niệm duy nhất ẩn dưới một tập các chỉ báo, cũng như độ giá trị phân biệt của các cấu trúc trong mô
hình (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Tiếp theo, sau khi kiểm định mô hình đo lường, mô hình cấu trúc sẽ được phân tích nhằm kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số cấu trúc (hệ số đường dẫn) theo như các giả thuyết đã đề xuất.
Các chỉ số thống kê về sự phù hợp của mô hình: Chi–bình phương, RMSEA (Root mean square error of approximation), GFI (Goodness of fit index); và CFI (Comparative fit index). Độ phù hợp của mô hình được chấp nhận được chỉ ra bởi hoặc là giá trị xác suất của thống kê Chi–bình phương lớn hơn 0.08, hoặc hai chỉ số GFI và CFI có giá trị lớn hơn 0.90 và chỉ số RMSEA dưới 0.08. Nếu RMSEA dưới 0.05 thì mô hình được xem là tốt (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007).
Kết luận chương 2: Trình bày quy trình nghiên cứu của đề tài, phương pháp chọn mẫu, thu thập dữ liệu và các phương pháp phân tích dữ liệu : Phân tích hệ số Cronbachs Alpha, Phân tích EFA, CFA và mô hình hóa phương trình cấu trúc tại Bệnh viên đa khoa Phú Yên.
CHƯƠNG 3: GIỚI THIỆU VỀ BỆNH VIỆN ĐA KHOA PHÚ YÊN
Hệ thống y tế của Việt Nam bao gồm 2 khu vực chính: Hệ thống khám chữa bệnh và Hệ thống vệ sinh phòng bệnh. Đề tài này tập trung vào hệ thống khám chữa bệnh, vì vậy bệnh viện được xem như đối tượng quan trọng nhất. Điều này là thông thường, vì theo thói quen, khi nói tới Ngành Y tế thì nơi hình dung ra đầu tiên là bệnh viện (Phạm Mạnh Hùng, 2007). Hơn nữa, sự quan tâm, sự đánh giá của xã hội đối với Ngành Y tế trước hết là đối với công tác bệnh viện (Đỗ Nguyên Phương, 1998). Trong các chức năng của bệnh viện, chức năng khám bệnh, chữa bệnh được xem là chức năng quan trọng nhất.
Bệnh viện là một cơ sở y tế trong khu vực dân cư bao gồm giường bệnh, đội ngũ cán bộ có trình độ kỹ thuật và năng lực quản lý, có trang thiết bị cơ sở hạ tầng để phục vụ bệnh nhân. Theo quan điểm hiện đại, bệnh viện là một hệ thống, một phức hợp và một tổ chức động (Trần Thu Thủy, 2001):
- Bệnh viện là một hệ thống lớn bao gồm: Ban giám đốc, các phòng nghiệp vụ, các khoa lâm sàng, cận lâm sàng.
- Bệnh viện là một phức hợp bao gồm rất nhiều yếu tố có liên quan từ khám bệnh, người bệnh vào viện, chẩn đoán, điều trị, chăm sóc…
- Bệnh viện là một tổ chức động bao gồm đầu vào là người bệnh, cán bộ y tế, trang thiết bị, thuốc cần có để chẩn đoán, điều trị. Đầu ra là người bệnh khỏi bệnh ra viện hoặc phục hồi sức khỏe hoặc người bệnh tử vong[22].