Thống kê Cơ sở vật chất
Hệ số Cronbach's Alpha Số lượng biến .844 5
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha
nếu loại biến CSVC1 12.85 4.732 .686 .803 CSVC2 13.00 4.621 .646 .813 CSVC3 13.47 4.260 .722 .792 CSVC4 13.06 5.091 .562 .834 CSVC5 13.49 4.630 .642 .814 (Nguồn:Phân tích dữ liệu SPSS 1.8) Cơ sở vật chất có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,844 (lớn hơn 0,6) nên thang đo thành phần cơ sở vật chât đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4, CSVC5 đều lớn hơn 0,3 nên được sử dụng trong phân tích EFA ở bước tiếp theo.
4.5.1.2. Kiểm định chất lượng thang đo biến phụ thuộc Bảng 4.19. Cronbach’s Alpha của Mức độ hài lòng Thống kê mức độ hài lòng
Hệ số Cronbach's Alpha Số lượng biến .902 6
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Hệ số Cronbach's Alpha
nếu loại biến HL1 15.21 11.350 .689 .891 HL2 15.78 10.467 .751 .882 HL3 15.57 10.673 .739 .883 HL4 15.24 11.558 .626 .899 HL5 15.35 10.949 .683 .892 HL 15.52 9.047 .915 .854 (Nguồn:Phân tích dữ liệu SPSS 1.8) Thang đo Mức độ hài lịng có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,902 (lớn hơn 0,6) nên thang đo thành phần Mức độ hài lòng đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến HL1, HL2, HL3, HL4, HL5, HL đều lớn hơn 0,3 nên được sử dụng trong phân tích EFA ở bước tiếp theo.
Bảng 4.20. Các biến đặc trưng và thang đo chất lượng tốt
STT Thang
đo Biến đặc trưng
Cronbach’ Alpha của thang đo 1 STC STC1, STC2, STC3, STC4, STC5 0,905 2 NLPV NLPV1, NLPV2, NLPV3, NL4PV, NL5PV, NLPV6 0,953 3 SĐC SĐC1, SĐ2, SĐC3, SĐC4 0,849 4 KNĐU KNĐU1, KNĐU2, KNĐU3, KNĐU4, KNĐU5 0,825 5 CSVC CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4, CSVC5 0,844 TC 5 25
Qua kiểm định Cronbach’s Alpha, có 5 thang đo đạt trị số Cronbach’s Alpha tổng thể lớn hơn 0,7 và 25 biến có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Như vậy thang đo này đảm bảo chất lượng tốt.
4.5.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của các thang đo với các hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo phương pháp phân tích nhân tố chính Principal Component Analysis cùng với phép xoay Varimax với 25 biến quan sát đủ điều kiện.
Hair & ctg (1998) cho rằng để mơ hình EFA đảm bảo độ tin cậy, ta cần thực hiện các kiểm định (test) chính sau:
(1) Kiểm định tính tích hợp của EFA
Sử dụng thước đo KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure) để đánh giá sự thích hợp của mơ hình EFA đối với ứng dụng và dữ liệu thực tế nghiên cứu.
Khi trị số KMO thỏa điều kiện: 0,5<KMO<1, phân tích nhân tố khám phá là thích hợp cho dữ liệu cho thực tế.
(2) Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện Sử dụng kiểm định Barlett để đánh giá các biến quan sát có tương quan với nhau trong một thang đo. Khi mức ý nghĩa (Significance, Sig.): kiểm định Bart của kiểm định Barlett nhỏ hơn ≤ 0,05, các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện.
(3) Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát với nhân tố
Sử dụng phương sai trích (% cumulative variance) để đánh giá mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố. Trị số phương sai trích nhất thiết phải lớn hơn 50%.
4.5.2.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) các biến độc lập trong mô hình
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) với 5 biến quan sát (STC, NLPV, SĐC, KNĐU, CSVC) của thang đo mức độ hài lòng. Kết quả cuối cùng
thành phần mức độ hài lòng chung của khách hàng được nhóm thành một nhân tố. Khơng có mục hỏi nào bị loại, vì vậy phân tích EFA là phù hợp cho các phân tích.
Bảng 4.21. Kiểm định KMO thang đo mức độ hài lòng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .919 Approx. Chi-Square 4676.015
Df 300
Sig. .000
(Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS 1.8) Kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy hệ số KMO = 0,919 > 0,5; giá trị kiểm định Bartlett’s = 0.000 < 0,01; vì vậy phân tích nhân tố khám phá là thích hợp.
Bảng 4.22. Tổng phương sai trích trong phân tích nhân tố biến độc lập (Total Variance Explained) (Total Variance Explained)
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulat ive % Total % of Varianc e Cumulat ive % Total % of Varianc e Cumulative % 1 11.787 47.149 47.149 11.787 47.149 47.149 5.598 22.392 22.392 2 2.501 10.006 57.155 2.501 10.006 57.155 3.903 15.613 38.005 3 1.526 6.103 63.258 1.526 6.103 63.258 3.008 12.031 50.036 4 1.269 5.077 68.334 1.269 5.077 68.334 3.004 12.015 62.051 5 1.010 4.039 72.373 1.010 4.039 72.373 2.581 10.322 72.373 6 .828 3.313 75.686 7 .758 3.033 78.718 8 .713 2.850 81.569 9 .596 2.383 83.952 10 .511 2.043 85.995
Bảng 4.23. Ma trận xoay nhân tố trong phân tích nhân tố các biến độc lập (Rotated Component Matrixa) (Rotated Component Matrixa)
Nhân tố
1 2 3 4 5
(STC1) Các thủ tục hành chính về BHYT được niêm
yết công khai, minh bạch .771
(STC2) Thời gian giao nhận và trả kết quả đúng hẹn .888 (STC3) Hồ sơ được lưu trữ tốt, khơng sai sót, thất lạc .833 (STC4) Những khiếu nại, thác mắc của khách hàng được
giải quyết kịp thời, hợp lý .720
(STC5) Tất cả các khách hàng đều được hưởng chế độ
BHYT công bằng, đúng pháp luật .642
(NL1PV) Nhân viên y tế y tế có thái độ ơn hồ, lịch sự .724 (NLPV2) Nhân viên y tế sẵn sàng tư vấn cho khách hàng .751 (NLPV3) Nhân viên y tế thành thạo chuyên môn,
nghiệp vụ .810
(NLPV4) Nhân viên y tế chuẩn đốn bệnh chính xác .845 (NLPV5) Nhân viên y tế tận tâm trong việc KCB .822 (NLPV6) Nhân viên y tế phục vụ công bằng với mọi người .765 (SĐC1) Thời gian làm việ của các cơ sở KCB BHYT luôn thuận tiện cho khách hàng
(SĐC2) Nhân viên y tế luôn lắng nghe ý kiến của khách
hàng .805
(SĐC3) Nhân viên y tế ln đặt lợi ích của khách hàng
lên trên hết .742
(SĐC4) Các cơ sở y tế ln lien hệ nhanh chóng trong
việc chuyển bệnh lên tuyến trên .686
(KNĐƯ1) Các cơ sở có bàn hướng dẫn khách hàng (KNĐƯ2) Các yêu cầu KCB và xét nghiệm cần thiết đều được thực hiện
(KNĐƯ3) Thời gian ngồi chờ KCB ngắn .710
(KNĐƯ4) Nhà thuốc có đầy đủ các loại thuốc .762
(CSVC1) Cơ sở y tế sạch sẽ, thoáng mát .825 (CSVC2) Khuôn viên khám bệnh rộng rãi, kiểm soát
được tiếng ồn .790
(CSVC3) Trang thiết bị y tế hiện đại .634
(CSVC4) Liên hệ nhanh chóng trong việc chuyển bệnh
lên tuyến trên khi cần thiết. .569
(CSVC5) Có đủ giường bệnh cho bệnh nhân
(Nguồn:Phân tích dữ liệu SPSS 1.8) Tại các mức ý nghĩa Eigenvalues = 1.010 lớn hơn 1 với phương pháp rút trích principal compoments và phép quay Varimax, phân tích nhân tố khám phá đã rút trích được 5 nhân tố từ 25 biến quan sát tại Eigenvalues là 1.010 và phương sai trích là 72,373% > 50%; nên đạt yêu cầu (điều này có ý nghĩa 72,373% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát). Do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được.
Dựa vào Bảng 4.22 Ma trận xoay nhân tố trong phân tích nhân tố 4 biến độc lập: KNĐU1, KNĐU2, SĐC1, CSVC5 có hệ số Factor loading < 0,4 nên loại các biến này; 21 biến còn lại lớn hơn 0,4 nên được dùng trong các nhân tố. Như vậy ta có tổng cộng 5 nhân tố được rút trích bao gồm 21 biến có tác động đến mức độ hài lịng của khách hàng, được nhóm lại thành 5 nhân tố mới và được sắp xếp khác với mơ hình lý thuyết ban đầu.
- Nhân tố 1 gồm 6 biến: NPVL1, NLPV2, NPVL3, NLPV4, NLPV5, NLPV6 được đặt tên là Năng lực phục vụ.
- Nhân tố 2 gồm 5 biến: STC1, STC2, STC3, STC4, STC5 được đặt tên là Sự tin cậy.
- Nhân tố 3 gồm 4 biến: CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4 được đặt tên là Cơ sở vật chất.
- Nhân tố 4 gồm 3 biến quan sát: KNĐU3, KNĐƯ4, KNĐƯ5 được đặt tên là Khả năng đáp ứng.
- Nhân tố 5 gồm 3 biến quan sát: SĐC2, SĐC3, SĐC4 được đặt tên là Sự đồng cảm.
4.2.2.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA) các biến phụ thuộc trong mơ hình
Sau khi kiểm định thang đo bằng cơng cụ Cronbach’s Alpha (Bảng 4.19), tất cả 6 biến quan sát tiếp tục được đưa vào phân tích EFA.
Bảng 4.24. KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .869 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 805.751 Df 15 Sig. .000 (Nguồn:Phân tích dữ liệu SPSS 1.8) Kiểm định KMO và Bartlett’s cho thấy hệ số KMO = 0,869 > 0,5; giá trị kiểm định Bartlett’s sig.= 0.000 < 0,01; vì vậy phân tích nhân tố khám phá để nhóm các biến lại với nhau là rất thích hợp.
Bảng 4.25. Ma trận thành phần
Initial Extraction (HL1) Hài lòng về sự tin cậy 1.000 .616 (HL2) Hài lòng về năng lực phục vụ 1.000 .696 (HL3) Hài lòng về sự đồng cảm 1.000 .680 (HL4) Hài lòng về khả năng đáp ứng 1.000 .532 (HL5) Hài lòng về cơ sở vật chất 1.000 .606 (HL) Hài lòng về CLDV BHYT 1.000 .900
(Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS 1.8) Dựa vào Bảng 4.25 thì ma trận xoay nhân tố của 6 biến quan sát đều lớn hơn 0,4 nên 6 biến quan sát đều đạt yêu cầu. Nhân tố thứ 6 gồm 6 biến quan sát: HL1, HL2, HL3, HL4, HL5, HL.
Bảng 4.25. Tổng hợp phương sai trích trong phân tích nhân tố phụ thuộc
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sumsof Squared
loadings
Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of
ariance Cumulative %
1 4.030 67.173 67.173 4.030 67.173 67.173
2 .550 9.170 76.343
(Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS 1.8)
Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) theo phương pháp trích yếu tố phân tích thành phần với phép quay nhân tố giữ nguyên gốc nhân tố tại các mức ý nghĩa Eigenvalues = 4.030 lớn hơn 1và 6 biến quan sát HL1, HL2, HL3,HL4, HL5, HL được nhóm lại thành 1 nhân tố có tổng phương sai trích là 67,173% > 50%; nên đạt yêu cầu (điều này có ý nghĩa 67,173% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát). Do vậy các thang đo rút ra chấp nhận được.
4.5.3. Mơ hình nghiên cứu chính thức được hiệu chỉnh
Theo phân tích nhân tố khám phá mơ hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng tham gia BHYT được hiệu chỉnh như sau:
Bảng 4.27. Các thang đo và biến quan sát được hiệu chỉnh
STT Thang đo Biến đặc trưng Giải thích thang đo 1 NLPV NLPV1, NLPV2, NLPV3, LPV4,
NLPV5, NLPV6 Năng lực phục vụ 2 STC STC1, STC2, STC3, STC4, STC5 Sự tin cậy
3 CSVC CSVC1, CSVC2, CSVC3, CSVC4 Cơ sở vật chất 4 KNĐƯ KNĐU3, KNĐƯ4, KNĐƯ5 Khả năng đáp ứng 5 SĐC SĐC2, SĐC3, SĐC4 Sự đồng cảm
6 HL HL1, HL2, HL3, HL4, HL5, HL Mức độ hài lòng Tổng 6 27
(Nguồn: tổng hợp của tác giả) Như vậy, từ dữ liệu ban đầu, gồm 31 biến quan sát với 6 thành phần nhân tố qua đánh giá thang đo để loại bỏ những biến có tương quan tổng thể thấp (nhỏ hơn 0,3), kiểm tra dữ liệu đủ độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá để trích gộp các nhóm, kết quả cho dữ liệu phân tích gồm 27 biến quan sát với 6 thành phần nhân tố.
Dựa trên các kết quả phân tích nhân tố khám phá đã được trình bày phần trên, mơ hình lý thuyết về những nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với CLDV BHYT Châu Thành khơng có thay đổi so với “mơ hình nghiên cứu đề xuất” (hình 2.3).
4.5.4.Phân tích hồi quy
Mơ hình hồi quy tổng qt sau khi phân tích EFA
Y = β0 + β1 * F1+ β2 * F2+ β3 * F3 + β4 * F4 + β5 * F5 Trong đó: Y: Biến phụ thuộc thể hiện mức độ hài lòng của khách hàng.
β0: Hệ số tự do, thể hiện giá trị trung bình của chất lượng khi các
thành phần độc lập trong mơ hình bằng 0.
β1, β2, β3, β4, β5 : Hệ số hồi quy của các thành phần độc lập tương ứng F1 (Năng lực phục vụ), F2 (Sự tin cậy), F3 (Cơ sở vật chất), F4 (Khả năng đáp ứng), F5 (Sự đồng cảm).
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy
Để kiểm định sự phù hợp giữa các nhân tố F1, F2, F3, F4, F5 với tác giả sử dụng hàm hồi quy tuyến tính với phương pháp lần lượt (enter). Như vậy, thành phần F1, F2, F3, F4, F5 là biến độc lập và Y là biến phụ thuộc sẽ được đưa vào
Bảng 4.28. Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin Watson 1 .960a .922 .920 .28208577 1.919
(Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS 1.8) Kết quả nhận được cho thấy hệ số R2= 0,922 và R2 hiệu chỉnh = 0,920, vậy mơ hình hồi quy ước lượng được là phù hợp với tập dữ liệu đến 92%. Nghĩa là khả năng các biến độc lập giải thích được 92% sự biến thiên của biến phụ thuộc theo mơ hình hồi quy, cho thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập là khá chặt chẽ. Bảng 4.29. Hệ số Coefficienta Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error Beta Toleran ce VIF 1 Hằng số 9.249E-17 .019 .000 1.000 F1 .597 .019 .597 30.753 .000 1.000 1.000 F2 .449 .019 .449 23.142 .000 1.000 1.000 F3 .366 .019 .366 18.825 .000 1.000 1.000 F4 .407 .019 .407 20.982 .000 1.000 1.000 F5 .253 .019 .253 13.029 .000 1.000 1.000 (Nguồn:Phân tích dữ liệu SPSS 1.8)
Kết quả các hệ số β đều khác 0 và 5 nhân tố có Sig. nhỏ hơn 0,1 (có ý nghĩa thống kê dưới mức 10%).
4.5.5. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Bảng 4.30. ANOVAb
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 194.608 5 38.922 489.135 .000a
Residual 16.392 206 .080
Total 211.000 211
(Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS 1.8)
Kết quả kiểm định mức độ phù hợp chung của mơ hình thể hiện trong bảng ANOVAb cho thấy trong bảng phân tích phương sai F với Sig.=0,000 < 0,05 có ý nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê, nên các nhân tố độc lập thật sự có tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng (biến phụ thuộc).
4.5.6. Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF thể hiện trong bảng Coefficienta (bảng 4.28) cho thấy tất cả các thành phần nhân tố trong mơ hình có hệ số VIF rất nhỏ đều bằng 1, nhỏ hơn rất nhiều so với chuẩn 10 (Hoàng Trọng và Mộng Ngọc, 2008), chứng tỏ các nhân tố độc lập khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.5.7. Kiểm định phương sai phần dư thay đổi (Spearman)
Bảng 4.31. Kiểm định phương sai phần dư thay đổi (Spearman)
ABSRES F1 F2 F3 F4 F5 ABSRES Correlation Coefficient 1.000 .008 -.068 .062 .166 -.013 Sig. (2-tailed) . .913 .322 .366 .016 .850 N 212 212 212 212 212 212
(Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS 1.8)
Kết quả Bảng 4.33 cho thấy cả 5 biến quan sát đều có mức ý nghĩa Sig. > 005, nên hệ số tương quan hạng tổng thể giữa phần dư và các nhân tố độc lập sẽ bằng 0. Như vậy cho thấy kiểm định Spearman cho biết phương sai phần dư không đổi. Qua các kiểm định của mơ hình hồi quy, các biến có ý nghĩa thống kê bao gồm F1, F2, F3, F4, F5.
4.5.8.Thảo luận kết quả hồi quy
Từ kết quả trên, phương trình hồi quy đa biến về mức độ hài lòng của khách hàng đối với CLDV BHYT huyện Châu Thành, tỉnh Hậu Giang được xác định như sau (sử dụng lại bảng 4.28):
Y= 9,249E-17 + 0,597*F1 + 0,449*F2 + 0,366*F3 + 0,407*F4 + 0,253*F5
Hệ số hồi quy Beta chưa chuẩn hóa mang dấu dương thể hiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy trên ảnh hưởng tích cực đến mức độ hài lịng của khách hàng. Trong đó:
Nhân tố Năng lực phục vụ (F1) có hệ số β1= + 0,597 và quan hệ cùng chiều với mức độ hài lòng (Y). Trong điều kiện các yếu tố trong mơ hình hồi quy khơng đổi, khi yếu tố Năng lực phục vụ tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lòng tăng lên 0,597 đơn vị.
Nhân tố Sự tin cậy F2 có hệ số β2= + 0,449 và quan hệ cùng chiều với mức độ hài lịng (Y). Trong điều kiện các yếu tố khác khơng đổi, khi yếu Sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì mức độ hài lịng tăng lên 0,449 đơn vị.