Biến quan sát Tương quan Biến – Tổng hiệu chỉnh
SỰ HÀI LÒNG - Cronbach’s Alpha = 0,624
HL1 0,416
HL2 0,372
HL3 0,607
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 5
Tương tự, kết quả phân tích nêu tại Bảng 4.4 cho thấy thang đo lòng trung thành cũng đảm bảo độ tin cậy với Cronbach Alpha = 0.778 > 0.6 và các biến trong thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng > 0.3.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích Cronbach Alpha cho thang đo lịng trung thành
Biến quan sát Tương quan Biến – Tổng hiệu chỉnh
LÒNG TRUNG THÀNH - Cronbach’s Alpha = 0,778
LTT1 0,445
LTT2 0,629
LTT3 0,591
LTT4 0,607
LTT5 0,526
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 5
4.2.2 Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi đã đánh giá độ tin cậy của các thang đo thơng qua phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, tất cả 26 biến quan sát đo lường các biến độc lập và 03 biến đo lường biến phụ thuộc sự hài lòng và 05 biến đo lường biến phụ thuộc lịng trung thành đều được đưa vào phân tích nhân tố để xem xét sự hội tụ của các biến quan sát, từ đó khẳng định lại hoặc khám phá các nhân tố mới từ mơ hình ban đầu.
Bảng 4.5, Bảng 4.6, Bảng 4.7 trình bày kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo nghiên cứu chính thức với phương pháp tính hệ số Principle Components và sử dụng
phép quay Varimax.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo các nhân tố giá trị cảm nhận
Biến quan sát Các nhân tố giá trị cảm nhận
1 2 3 4 5 6 CL2 0,841 CL4 0,837 CL3 0,827 CL1 0,813 CL6 0,749 CL5 0,723 0,357 XH3 0,823 CX1 0,815 XH1 0,791 XH2 0,745 CX3 0,717 XH2 0,713 CM3 0,860 CM4 0,828 CM2 0,805 CM1 0,627 0,257 PT1 0,749 PT2 0,742 -0,204 PT3 0,732 PT4 0,621 0,385 TT3 0,800 TT2 0,695 TT1 0,200 0,660 LĐ2 0,872 LĐ3 0,811 LĐ1 0,648 KMO = 0,777 Bartlett’s sig. = 0,000 Phương sai trích (%) 15,685 29,892 41,997 50,157 57,701 65,149 Eigenvalue 6,045 3,215 2,430 2,063 1,808 1,377 Cronbach Alpha 0,899 0,867 0,844 0,700 0,725 0,702
Bảng 4.6: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo sự hài lòng
Biến quan sát Nhân tố sự hài lòng
1 HL3 0,891 HL1 0,771 HL2 0,646 KMO = 0,527 Bartlett’s sig. = 0,000 Phương sai trích (%) 60,221 Eigenvalue 1,807
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 6
Bảng 4.7: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo lịng trung thành
Biến quan sát Nhân tố lòng trung thành
1 LTT2 0,796 LTT4 0,780 LTT3 0,758 LTT5 0,702 LTT1 0,614 KMO = 0,772 Bartlett’s sig. = 0,000 Phương sai trích (%) 53,746 Eigenvalue 2,687
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 6
Đối với các yếu tố giá trị cảm nhận (Bảng 4.5): kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO đạt yêu cầu (0,777), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. = 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Mơ hình sau khi phân tích đã rút trích ra được 06 nhân tố, dừng ở giá trị Eigenvalue là 1,377, tổng phương sai trích là 65,149% (lớn hơn 50%). Trong đó, nhân tố Giá trị cảm xúc kết hợp với nhân tố Giá trị xã hội để hình thành nhân tố mới, đặt tên là Giá trị cảm xúc-xã hội (ký hiệu: CXXH). Các nhân tố còn lại vẫn giữ nguyên tên. Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố Giá trị cảm xúc-xã hội đảm bảo độ tin cậy và thỏa mãn yêu cầu về hệ số tương quan biến tổng (xem phụ lục 5). Việc hai nhân tố giá trị cảm xúc và giá trị xã hội được gộp chung lại thành một nhân
tố có thể được giải thích là khi khách hàng đến khám chữa bệnh tại một bệnh viện có uy tín, được sự chấp nhận của xã hội và được chính người quen biết của họ giới thiệu đến thì từ ban đầu họ đã có cảm xúc tích cực về bệnh viện. Chính vì vậy, mà hai nhân tố này có thể được gộp lại thành nhân tố mới.
Đối với yếu tố Sự hài lòng (Bảng 4.6): kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO đạt yêu cầu (0,527), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. = 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Mơ hình sau khi phân tích đã rút trích ra được 01 nhân tố, dừng ở giá trị Eigenvalue là 1,807; tổng phương sai trích là 60,221% (lớn hơn 50%). Do vậy, yếu tố này vẫn giữ nguyên tên.
Đối với yếu tố Lịng trung thành (Bảng 4.7): kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO đạt yêu cầu (0,772), kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi Sig. = 0,000 (nhỏ hơn 0,05). Mơ hình sau khi phân tích đã rút trích ra được 01 nhân tố, dừng ở giá trị Eigenvalue là 2,687; tổng phương sai trích là 53,746% (lớn hơn 50%). Do vậy, yếu tố này vẫn giữ nguyên tên.
Các nhân tố được trích sau khi phân tích EFA bao gồm: 06 nhân tố giá trị cảm nhận: Giá trị cảm xúc-xã hội (CXXH), Giá trị chất lượng dịch vụ (CL), Giá trị chuyên môn (CM), Giá trị phi tiền tệ (PT), Giá trị tiền tệ (TT), Giá trị lắp đặt (LĐ); 01 nhân tố Sự hài lòng (HL) và 01 nhân tố Lòng trung thành (LTT).
Từ kết quả phân tích EFA, các nhân tố: Giá trị cảm xúc và Giá trị xã hội được nhóm chung lại thành nhân tố mới là Giá trị cảm xúc-xã hội. Vì vậy các giả thuyết và mơ hình sau khi hiệu chỉnh như sau:
H1: Giá trị chuyên môn ảnh hưởng cùng chiều lên sự hài lòng của khách hàng.
H2: Giá trị chất lượng dịch vụ ảnh hưởng cùng chiều lên sự hài lòng của khách hàng.
H4’: Giá trị cảm xúc-xã hội ảnh hưởng cùng chiều lên sự hài lòng của khách hàng.
H5: Giá trị lắp đặt ảnh hưởng cùng chiều lên sự hài lòng của khách hàng. H6: Giá trị tiền tệ ảnh hưởng cùng chiều lên sự hài lòng của khách hàng. H8: Sự hài lòng của khách hàng ảnh hưởng cùng chiều lên lòng trung thành của khách hàng.
Hình 4.1: Mơ hình lý thuyết điều chỉnh sau khi phân tích EFA
4.3 PHÂN TÍCH HỒI QUY
Phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp phân tích xác định cường độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Như đã trình bày ở chương 3, phương pháp hồi quy được sử dụng trong nghiên cứu này là dựa trên phương pháp bình phương bé nhất thông thường (OLS) với phương pháp ENTER trong SPSS (phương pháp khẳng định).
4.3.1 Phân tích hồi quy tuyến tính bội giữa các nhân tố độc lập và nhân tố phụ thuộc “sự hài lòng của khách hàng”: phụ thuộc “sự hài lòng của khách hàng”:
4.3.1.1 Phân tích tương quan
Phân tích tương quan Pearson nhằm xác định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trước khi tiến hành phân tích hồi quy. Phân
H8 Lòng trung
thành của khách hàng
Giá trị chuyên môn
Giá trị chất lượng dịch vụ
Giá trị phi tiền tệ
Giá trị lắp đặt Giá trị cảm xúc-xã hội Sự hài lòng của khách hàng Giá trị tiền tệ H1 H2 H3 H4’ H5 H6
tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng (HL) và các biến độc lập: Giá trị cảm xúc-xã hội (CXXH), Giá trị chất lượng dịch vụ (CL), Giá trị chuyên môn (CM), Giá trị phi tiền tệ (PT), Giá trị tiền tệ (TT), Giá trị lắp đặt (LĐ).
Bảng 4.8: Kết quả phân tích tương quan hồi quy bội
Tương quan CXXH CM CL TT LD PT HL CXXH Pearson 1 .312** .187** .148* .030 .183** .466** Sig. (2-tailed) .000 .002 .014 .616 .002 .000 N 276 276 276 276 276 276 CM Pearson 1 .347** .433** .075 .134* .626** Sig. (2-tailed) .000 .000 .215 .026 .000 N 276 276 276 276 276 CL Pearson 1 .230** .166** .136* .559** Sig. (2-tailed) .000 .006 .024 .000 N 276 276 276 276 TT Pearson 1 -.072 .145* .523** Sig. (2-tailed) .236 .016 .000 N 276 276 276 LD Pearson 1 .117 .256** Sig. (2-tailed) .052 .000 N 276 276 PT Pearson 1 .315** Sig. (2-tailed) .000 N 276 HL Pearson 1 Sig. (2-tailed) N 276
**. Tương quan có mức ý nghĩa 1% (2 phía). *. Tương quan có mức ý nghĩa 5% (2 phía).
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 7
Kết quả phân tích tương quan thể hiện tại Bảng 4.8 cho thấy các biến độc lập có tương quan tuyến tính khá mạnh với biến phụ thuộc, các tương quan đều có ý
của khách hàng (HL) và Giá trị chun mơn (CM) là cao nhất, có giá trị là 0,626; tiếp theo là tương quan với Giá trị cảm xúc-xã hội (CXXH) là 0,559; tương quan với Giá trị tiền tệ (TT) là 0,523; tương quan với Giá trị chất lượng dịch vụ (CL) là 0,466; tương quan với Giá trị phi tiền tệ (PT) là 0,315; tương quan với Giá trị lắp đặt (LĐ) là 0,256. Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa các biến độc lập có giá trị khơng quá lớn, nên khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến là khơng đáng kể.
4.3.1.2 Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
Từ mơ hình nghiên cứu và kết quả phân tích nhân tố, ảnh hưởng của các nhân tố Giá trị cảm nhận của khách hàng đến Sự hài lịng của khách hàng có thể được thể hiện thơng qua phương trình tuyến tính như sau:
HL = 0 + β1*CXXH + β2*CM + β3*CL + β4*TT + β5*LĐ + β6*PT
Trong đó:
HL: Sự hài lịng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các Bệnh viện tư nhân tại TP. HCM
CXXH: Giá trị cảm xúc-xã hội CM: Giá trị chuyên môn CL: Giá trị chất lượng dịch vụ TT: Giá trị tiền tệ
LĐ: Giá trị lắp đặt PT: Giá trị phi tiền tệ
0 : Hằng số (hay hệ số chặn) là giá trị mong muốn của biến phụ thuộc,
khi các biến độc lập có giá trị bằng 0.
k(k=1-6): hệ số hồi quy riêng của từng nhân tố, thể hiện mối quan hệ giữa một
biến độc lập với biến phụ thuộc, khi các biến độc lập khác khơng thay đổi. Lúc đó, khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị, thì biến phụ thuộc thay đổi k đơn vị.
4.3.1.3 Kết quả phân tích, đánh giá và kiểm định độ phù hợp mơ hình hồi quy
Kết quả phân tích hồi quy được trình bày tại Bảng 4.9. Các hệ số của phương trình sẽ được xác định bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, các biến trong mơ hình được đưa vào phân tích cùng lúc theo phương pháp Enter.
Bảng 4.9: Hệ số mơ hình hồi quy bội
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa
t Sig. Phân tích đa cộng tuyến
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) .491 .164 2.995 .003 CXXH .149 .021 .248 6.980 .000 .877 1.140 CM .159 .022 .290 7.284 .000 .700 1.430 CL .146 .018 .298 8.204 .000 .840 1.191 TT .141 .019 .286 7.591 .000 .783 1.277 LD .167 .031 .183 5.338 .000 .944 1.060 PT .107 .029 .127 3.695 .000 .934 1.071
a. Biến phụ thuộc: HL (Sự hài lòng)
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 8
Kết quả phân tích thể hiện ở Bảng 4.9 cho thấy, các biến độc lập là Giá trị cảm xúc-xã hội (CXXH), Giá trị chất lượng dịch vụ (CL), Giá trị chuyên môn (CM), Giá trị phi tiền tệ (PT), Giá trị tiền tệ (TT), Giá trị lắp đặt (LĐ) có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05. Như vậy, mơ hình hồi quy đã thỏa các giả định đặt ra, đồng thời có sự phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Về trọng số (hệ số) hồi quy của phương trình tuyến tính: theo Nguyễn Đình Thọ (2012), thì trọng số hồi quy thể hiện dưới hai dạng là chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients) và chuẩn hóa (Standardized Coefficients). Vì giá trị của trọng số hồi quy chưa chuẩn hóa phụ thuộc vào thang đo nên khơng thể sử dụng để so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình được. Thay vào đó, trọng số hồi quy chuẩn hóa (trọng số đã chuẩn hóa các biến) được dùng để so sánh mức độ ảnh hưởng giữa biến độc lập
vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số này càng lớn, nghĩa là biến đó ảnh hưởng lớn đến biến phụ thuộc. Do vậy, phương trình tuyến tính của mơ hình có dạng:
HL= 0,491+ 0,149*CXXH + 0,159*CM + 0,146*CL+ 0,141*TT + 0,167*LĐ + 0,107*PT
Kết quả này cho thấy 06 biến độc lập đều có ảnh hưởng cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các bệnh viện tư nhân tại TP. HCM ở mức tin cậy 95%. Trong đó, giá trị chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lịng của khách hàng (hệ số beta = 0,298); tiếp theo giá trị chuyên môn (hệ số beta = 0,290); giá trị tiền tệ (hệ số beta = 0,286); giá trị cảm xúc-xã hội (hệ số beta = 0,248); giá trị lắp đặt (hệ số beta = 0,183); giá trị phi tiền tệ (hệ số beta = 0,127).
Mơ hình hồi quy có R2 hiệu chỉnh (thể hiện tại Bảng 4.10) là 0,694, điều này có nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu (với 6 biến độc lập) ở mức 69,4%. Hay nói cách khác là 69,4% sự thay đổi về Sự hài lòng của khách hàng (HL) được giải thích bởi 06 biến độc lập trên.
Bảng 4.10: Hệ số xác định và kiểm định Durbin-Watson của hồi quy bội
Mơ
hình R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 0,837 0,701 0,694 0,20897 1,821
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 8
Bên cạnh đó để xem xét độ phù hợp của mơ hình (với giả thuyết Ho: βk = 0), nếu xác suất đại lượng F thống kê ở Bảng 4.11 nhỏ, thì giả thuyết nêu trên sẽ bị bác bỏ. Kết quả phân tích cho thấy F có giá trị Sig. rất nhỏ = 0,000 (nhỏ hơn 0,05), nên có đủ căn cứ để bác bỏ giả thuyết hệ số R2 của tổng thể = 0. Như vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 4.11: Bảng phân tích phương sai ANOVA hồi quy bội Mơ hình Tổng bình Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 27,547 6 4,591 105,138 0,000 Phần dư 11,746 269 0,044 Tổng 39,293 275
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 8
4.3.1.4 Dị tìm sự vi phạm các giả định cần thiết trong hồi quy bội
Mơ hình hồi quy địi hỏi một số giả định, nghĩa là những tính tốn trong mơ hình hồi quy chỉ có nghĩa khi các giả định này được thỏa mãn (Nguyễn Đình Thọ, 2012). Các giả định của mơ hình hồi quy tuyến tính cần kiểm định gồm:
Giả định liên hệ tuyến tính
Để đánh giá mức độ phù hợp giữa đường thẳng vẽ được từ mơ hình tuyến tính với tập dữ liệu quan sát, người ta thường sử dụng phương pháp vẽ đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đốn mà mơ hình hồi quy tuyến tính cho ra (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Đồ thị phân tán được vẽ giữa giá trị chuẩn đoán (Standardized predicted value) (trục hồnh) và phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) (trục tung) cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh tung độ 0 (xem Phụ lục 9). Như vậy giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Kiểm định giả định phương sai của sai số (phần dư) không đổi
Hiện tượng phương sai thay đổi (Heteroskedasticity) làm các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiệu quả (tức là không phải ước lượng phù hợp nhất), ước lượng của các phương sai bị chệch khiến ta đánh giá nhầm về chất lượng của mơ hình hồi quy tuyến tính (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Do vậy, kiểm định tương quan hạng Spearman được sử dụng để kiểm định giả thuyết là phương sai của sai số không thay đổi (hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0).
Kết quả phân tích tương quan hạng Spearman giữa phần dư mơ hình sau khi lấy trị tuyệt đối (ABSres1) với các biến độc lập thể hiện ở Bảng 4.12 cho thấy: giá trị Sig. của các biến lớn hơn mức ý nghĩa của nó, nên khơng có cơ sở bác bỏ giả thuyết ban đầu là phương sai sai số khơng thay đổi. Mơ hình khơng vi phạm giả định đã cho.
Bảng 4.12: Kiểm định Spearman giữa phần dư và các biến độc lập hồi quy bội
CXXH CM CL TT LĐ PT ABS Res1 Spearman's rho ABS res1 Hệ số tương quan -.033 .038 -.016 .015 -.010 .069 1.000 Sig. (2- tailed) .580 .528 .792 .801 .871 .251 .
Nguồn: Dữ liệu khảo sát của tác giả trích từ phụ lục 9
Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Biểu đồ tần xuất của phần dư có thể được sử dụng để kiểm định giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Thật không hợp lý khi kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn, vì ln ln có những chênh lệch do lấy