Kaiser-Meyer_Olkin Measure of Sampling Adequacy .888
Bartlett's Test of Approx Chi-Square 3252.280
Sphericity Df 153
Sig. .000
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Bảng 4.8: Các thành phần sau khi thực hiện phép quay trong phân tích EFA biến độc lập Thành phần Nhân tố 1 2 3 4 CLDV.1 .716 .037 .128 .082 Chất lƣợng dịch vụ CLDV.2 .782 .064 .094 .145 CLDV.3 .772 .116 .114 .180 CLDV.4 .710 .048 .191 .159 CLDV.5 .637 .190 .246 -.044 CM.1 .177 .195 .080 .737 Chất lƣợng chuyên môn CM.2 .196 .164 .158 .635 CM.3 -.012 .038 .484 .680 CM.4 .174 .270 .362 .540 CPKCB.1 .233 .217 .560 .247 Chi phí khám chữa bệnh CPKCB.2 .269 .242 .771 .099 CPKCB.3 .281 .190 .744 .169 CPKCB.4 .127 .209 .746 .369 HQKCB.1 .026 .723 .065 .369 Hiệu quả khám chữa bệnh HQKCB.2 .037 .775 .097 .369 HQKCB.3 -.002 .724 .275 .348 HQKCB.4 .219 .755 .324 -.124 HQKCB.5 .333 .594 .249 -.022
Bảng 4.9: Phƣơng sai trích trong phân tích EFA độc lập
Total Variance Explained
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Rotation Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6.738 37.431 37.431 6.738 37.431 37.431 3.113 17.297 17.297 2 2.133 11.852 49.283 2.133 11.852 49.283 2.952 16.397 33.694 3 1.375 7.638 56.920 1.375 7.638 56.920 2.807 15.595 49.290 4 1.060 5.889 62.809 1.060 5.889 62.809 2.434 13.520 62.809 5 .784 4.357 67.167 6 .758 4.209 71.375 7 .686 3.809 75.184 8 .621 3.449 78.633 9 .577 3.204 81.837 10 .508 2.820 84.657 11 .486 2.701 87.359 12 .418 2.323 89.682 13 .390 2.166 91.847 14 .355 1.971 93.818 15 .341 1.894 95.712 16 .284 1.579 97.291 17 .258 1.435 98.726 18 .229 1.274 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Kết quả cho thấy:
Có 4 nhân tố được trích tại Eigenvalue là 1,060 (đạt yêu cầu > 1).
Hệ số KMO bằng 0,888 (đạt yêu cầu ≥ 0,5) nên phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu.
Thống kê Chi-square của kiểm định Barlett‟s đạt giá trị 3252,280 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (đạt yêu cầu ≤ 0,05). Do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể.
Hệ số tải nhân tố >0.5 đạt yêu cầu nên có ý nghĩa thực tiễn.
Tổng phương sai trích là 62.809% (đạt yêu cầu ≥ 50%) thể hiện 4 nhân tố rút ra giải thích được 62.809% biến thiên của dữ liệu. Các thang đo theo đó được chấp nhận.
Như vậy, các thang đo sau khi phân tích vẫn giữ nguyên các biến quan sát.
4.3.2 Phân tích EFA nhân tố phụ thuộc
Phương pháp EFA được sử dụng cho 3 biến quan sát của nhân tố phụ thuộc, sử dụng phương pháp Principal component analysis với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue là 1.
Bảng 4.10: Phân tích EFA nhân tố phụ thuộc
Kaiser-Meyer_Olkin Measure of Sampling Adequacy .689
Bartlett's Test of Approx Chi-Square 448.671
Sphericity Df 3
Sig. .000
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Bảng 4.11: Phƣơng sai trích trong phân tích EFA phụ thuộc
Component
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total
% of
Variance Cumulative % Total
% of
Variance Cumulative % 1 2.202 73.404 73.404 2.202 73.404 73.404 2 .510 17.012 90.416
3 .288 9.584 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis
(Nguồn: Tính tốn của tác giả) Kết quả cho thấy:
Có 01 nhân tố được trích tại Eigenvalue là 2.202 (đạt yêu cầu >1)
Hệ số KMO bằng 0,689 (đạt yêu cầu ≥ 0,5) nên phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu.
Thống kê Chi-square của kiểm định Barlett‟s đạt giá trị 448.671 với mức ý nghĩa Sig. = 0,000 (đạt yêu cầu ≤ 0,05). Do vậy các biến quan sát có tương quan với nhau trong phạm vi tổng thể.
Tổng phương sai trích là 73,404% (đạt yêu cầu ≥ 50%) thể hiện 01 nhân tố rút ra giải thích được 73,404% biến thiên của dữ liệu. Các thang đo theo đó được chấp nhận.
Kết luận:
Như vậy, thang đo chính thức sau khi xử lý EFA vẫn giữ nguyên tất cả biến quan sát. Tác giả sẽ dùng giá trị trung bình của từng thang đo (sau khi loại biến) để phân tích tương quan và phân tích hồi quy trong bước kế tiếp.
4.4. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết 4.4.1 Phân tích tƣơng quan 4.4.1 Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan là tính độ mạnh hay mức độ liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ, Đồng thời phân tích tương quan để xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trước khi đưa vào phân tích hồi quy.
Tác giả tiến hành phân tích tương quan giữa nhân tố phụ thuộc là Quyết định lựa chọn với 4 nhân tố độc lập gồm: chất lượng dịch vụ, chất lượng chuyên mơn, hiệu quả khám chữa bệnh và chi phí khám chữa bệnh.
Kết quả chạy ma trận tương quan cho thấy các yếu tố “CLDV”, “HQKCB”, “CM” có sự tương quan cùng chiều với quyết định lựa chọn với mức độ khá mạnh, các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa < 0.01. Cịn u tố "CPKCB" có sự tương quan ngược chiều với quyết định lựa chọn với mức ý nghĩa >0,01. Ngoài ra các biến độc lập cũng có tương quan với nhau nên khi phân tích hồi quy cần chú ý đến khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Bảng 4.12: Ma trận hệ số tƣơng quan CLDV CPKCB HQKCB CM LUACHON CLDV Pearson Correlation 1 .010 .559** .319** .609** Sig. (2-tailed) .846 .000 .000 .000 CPKCB Pearson Correlation .010 1 .020 .027 -.078 Sig. (2-tailed) .846 .697 .586 .122 HQKCB Pearson Correlation .559** -.020 1 .349** .549** Sig. (2-tailed) .000 .697 .000 .000 CM Pearson Correlation .319** .027 .349** 1 .532** Sig. (2-tailed) .000 .586 .000 .000 LUACHON Pearson Correlation .609** -.078 .549** .532** 1 Sig. (2-tailed) .000 .122 .000 .000
**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01
(Nguồn: Tính tốn của tác giả) 4.4.2 Phân tích hồi quy bội
Các nhân tố được trích ra trong phân tích nhân tố được sử dụng cho phân tích hồi quy đa biến để kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết kèm theo. Các kiểm định giả thuyết thống kê đều áp dụng mức ý nghĩa 5%. Tác giả nghiên cứu thực hiện hồi quy đa biến theo phương pháp Enter nghĩa là tất cả các biến được đưa vào một lần và xem xét các kết quả thống kê liên quan.
Quá trình kiểm định giả thuyết được thực hiện theo các bước sau:
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình hồi quy đa biến thơng qua R2 và R2 hiệu chỉnh
- Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần
- Kiểm định giả thuyết về vấn đề đa cộng tuyến thông qua giá trị dung sai (tolerance) và hệ số phóng đạ phương sai VIF (variance inflation factor). Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến.
- Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố thơng qua hệ số beta chuẩn hóa. hệ số beta của nhân tố nào càng lớn thì có thể nhận xét nhân tố đó có mức độ ảnh hưởng mạnh hơn các nhân tố khác trong mơ hình nghiên cứu.
Phương trình hồi quy:
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + β4*X4
Trong đó:
Y: Quyết định lựa chọn (LUACHON) X1: Chất lượng dịch vụ (CLDV)
X2: Chi phí khám chữa bệnh (CPKCB) X3: Hiệu quả khám chữa bệnh (HQKCB) X4: Chất lượng chuyên môn (CM)
Bảng 4.13: Phân tích hồi quy
R R2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn F Change Sig. F Change Durbin- Watson .732a .536 .531 .61740 114.159 .000 2.173
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Bảng 4.14: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. Thống kê cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Mức cho phép VIF 1 (Constant) .009 .149 .063 .950 CLDV .388 .043 .381 9.095 .000 .669 1.494 CPKCB -.055 .022 -.086 -2.513 .012 .998 1.002 HQKCB .229 .045 .216 5.107 .000 .654 1.529 CM .346 .038 .337 9.088 .000 .855 1.170
a. Dependent Variable: LUACHON
Mơ hình có hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,531 nghĩa là có 53,1% sự biến thiên của biến Quyết định lựa chọn (LUACHON) được giải thích bởi sự biến thiên của 4 thành phần với độ tin cậy là 95%.
Durbin-Watson = 2,173 thỏa mãn yêu cầu 1 < Durbin-Watson < 3
Xem xét kiểm định F thơng qua phân tích phương sai như bảng trên. Vì Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2
= 0, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: Hệ số R2
hiệu chỉnh = 0,531 cho thấy độ phù hợp của mơ hình khá cao. Các biến độc lập giải thích được 53,1% biến LUACHON. Durbin-Watson = 2,173 thỏa mãn yêu cầu 1 < Durbin-Watson < 3.
Kiểm định độ phù hợp của mơ hình: Xem xét kiểm định F thơng qua phân tích phương sai như bảng trên. Vì Sig. = 0,000 nên bác bỏ giả thuyết hệ số xác định tổng thể R2 = 0, có nghĩa là ít nhất một biến độc lập nào đó ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Xem xét đa cộng tuyến: Xem xét kiểm định t như bảng trên. Với giả thuyết Ho là hệ số hồi quy của các biến độc lập β = 0 thì các biến độc lập của mơ hình đều có Sig. < 0,05, bác bỏ giả thuyết Ho ở mức ý nghĩa 95%. Như vậy các biến độc lập đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Hệ số phóng đại phương sai VIF = 1/Tolerance thỏa điều kiện 1 ≤ VIF < 10, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa như sau:
LUACHON = 0,381*CLDV - 0,086*CPKCB + 0,216*HQKCB + 0,337*CM 4.4.3 Kiểm tra các giả định ngầm của hồi quy tuyến tính
*Giả định về liên hệ tuyến tính: Đồ thị biểu diễn giá trị dự đoán chuẩn hoá theo phần dư chuẩn hoá cho thấy sự phân tán ngẫu nhiên. Chính vì vậy, giả định này khơng bị vi phạm.
Hình 4.1:Biểu đồ phân tán Scatterplot
*Giả định về phân phối chuẩn của phần dƣ: Theo biểu đồ tần số phần dư chuẩn hoá, giá trị trung bình Mean=-1,42*10-15 (gần bằng 0) và độ lệch chuẩn = 0,995 (gần bằng 1). Đồ thị phân phối chuẩn của phần dư cũng cho thấy phân phối của phần dư có dạng phân phối chuẩn.
Hình 4.3: Đồ thị Q-Q Plot của phần dƣ
Quan sát đồ thị Q-Q Plot của phần dư, các điểm quan sát của phần dư tập trung khá sát với đường thẳng kỳ vọng, do đó phân phối phần dư có dạng chuẩn và thoả yêu cầu về phân phối chuẩn của phần dư.
*Giả định khơng có tƣơng quan giữa các phần dƣ: Đại lượng thống kê Durbin-Watson có giá trị = 2,173 biến thiên trong khoảng từ 0 đến 3 nên ta chấp nhận giả thuyết khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất.
*Giả định khơng có mối tƣơng quan giữa các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến): Chỉ số VIF (variance inflation factor) được sử dụng để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu chỉ số này vượt quá giá trị 2 biểu thị cho vấn đề tiềm tàng do đa cộng tuyến gây ra và trên 10 là có đa cộng tuyến. Trong phương trình hồi quy này, hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập là chấp nhận được
4.4.4 Kiểm định các giả thuyết 4.4.4.1 Chất lƣợng dịch vụ (CLDV) 4.4.4.1 Chất lƣợng dịch vụ (CLDV)
Giả thuyết H1: Chất lượng dịch vụ có tác động dương (+) lên Quyết định lựa chọn. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β1 = 0,381, sig. (β1) = 0,000 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
4.4.4.2 Chi phí khám chữa bệnh (CPKCB)
Giả thuyết H2: Chi phí khám chữa bệnh có tác động âm (-) lên Quyết định lựa chọn. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β2 = - 0,086 , sig. (β2) = 0,012 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
4.4.4.3 Hiệu quả khám chữa bệnh (HQKCB)
Giả thuyết H3: Hiệu quả khám chữa bệnh có tác động dương (+) lên Quyết định lựa chọn. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β3 = 0,216, sig. (β3) =0,000 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
4.4.4.4 Chất lƣợng chuyên môn (CM)
Giả thuyết H4: Chất lượng chun mơn có tác động dương (+) lên Quyết định lựa chọn. Hệ số hồi quy chuẩn hóa β4 = 0,337, sig. (β4) = 0,000 < 0,05: ủng hộ giả thuyết.
Kết quả kiểm định giả thuyết được tóm tắt như bảng sau:
Bảng 4.15: Kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm định
Giả thuyết H1: Chất lượng dịch vụ tác động dương (+) lên quyết định lựa chọn
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000 < 0,05 Giả thuyết H2: Chi phí khám chữa bệnh tác động
âm (-) lên quyết định lựa chọn
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,015 < 0,05 Giả thuyết H3: Hiệu quả khám chữa bệnh tác
động dương (+) lên quyết định lựa chọn
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000 < 0,05 Giả thuyết H4: Chất lượng chuyên môn tác động
dương (+) lên quyết định lựa chọn
Chấp nhận giả thuyết vì Sig. = 0,000< 0,05
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
4.5 Kiểm định sự khác biệt về đặc tính cá nhân đến quyết định lựa chọn bệnh viện tƣ nhân của ngƣời dân trên địa bàn TP.HCM. viện tƣ nhân của ngƣời dân trên địa bàn TP.HCM.
Bảng 4.16: Kết quả kiểm định Levene theo nhóm tuổi
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
1.338 3 396 .262
(Nguồn: Tính tốn của tác giả) Kết quả kiểm định Levene cho thấy: Sig. của biến LUACHON là 0,262 lớn hơn 0,05. Vì vậy phương sai của quyết định lựa chọn bệnh viện tư nhân của nhóm tuổi khác nhau thì khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.17: Kết quả kiểm định ANOVA theo nhóm tuổi
Tổng bình phương df Trung bình
bình phương F Sig.
Giữa nhóm 2.398 3 .799 .982 .401
Trong nhóm 322.228 396 .814
Tổng 324.626 399
(Nguồn: Tính tốn của tác giả) Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy: Sig. của biến LUACHON là 0,401 lớn hơn 0,05. Như vậy có thể kết luận: ở độ tin cậy 95%, „khơng có sự khác biệt‟ có ý nghĩa thống kê về mức độ đánh giá giữa các nhóm tuổi khác nhau đối với quyết định lựa chọn bệnh viện tư nhân.
4.5.2 Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập
Bảng 4.18: Kết quả kiểm định Levene theo thu nhập
Thống kê Levene df1 df2 Sig.
2.377 3 396 .070
(Nguồn: Tính tốn của tác giả)
Kết quả kiểm định Levene cho thấy: Sig. của biến LUACHON là 0,070 lớn hơn 0,05. Vì vậy phương sai của quyết định lựa chọn bệnh viện tư nhân của các nhóm có thu nhập khác nhau thì khơng khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê.
Bảng 4.19: Kết quả kiểm định ANOVA theo thu nhập Tổng bình Tổng bình phương Df Trung bình bình phương F Sig. Giữa nhóm 6.344 3 2.115 2.631 .050 Trong nhóm 318.282 396 .804 Tổng 324.626 399
(Nguồn: Tính tốn của tác giả) Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy: Sig. của biến LUACHON là 0,050. Như vậy có thể kết luận: ở độ tin cậy 95%, „có sự khác biệt‟ về mức độ đánh giá giữa các nhóm có thu nhập khác nhau đối với quyết định lựa chọn bệnh viện tư nhân.
Kết luận chƣơng 4
Chương 4 đã cung cấp cái nhìn tổng quát về mẫu nghiên cứu theo giới tính, nhóm tuổi, thu nhập. Qua bước kiểm định thang đo theo hệ số tin cậy Cronbach‟s Alpha và phân tích nhân tố EFA cho thấy các thang đo đều đạt độ tin cậy cần thiết. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy mơ hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu. Ngoài việc đánh giá thang đo và kiểm định mơ hình lý thuyết, chương 4 cũng phân tích mức độ quan trọng của những nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn bệnh viện tư nhân tại TP.HCM, lần lượt gồm 4 nhân tố: Chất lượng dịch vụ (CLDV) với β = 0.381, Chi phí khám chữa bệnh (CPKCB) với β = -0.086, Hiệu quả khám chữa bệnh (HQKCB) với β = 0.216, Chất lượng chuyên môn (CM) với β = 0.337. Mơ hình nghiên cứu giải thích được 53,1% biến thiên của quyết định lựa chọn bệnh viện tư nhân của người dân trên địa bàn TP.HCM.
CHƢƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT ỨNG DỤNG KẾT QUẢ 5.1 Thực trạng ngành y tế tƣ nhân ở Việt Nam
Hiện nay, y tế Việt Nam vẫn cịn những khó khăn và thách thức lớn. Nhu cầu chăm sóc sức khỏe của người dân ngày càng tăng cao, một số bệnh truyền nhiễm có xu hướng quay trở lại, các bệnh khơng truyền nhiễm, tai nạn, thương tích ngày càng tăng, các dịch bệnh mới, bệnh lạ diễn biến khó lường trước; ngày càng nhiều yếu tố như môi trường, biến đổi khí hậu, xã hội và lối sống có ảnh hưởng xấu đến sức khỏe người dân; quy mô dân số vẫn tiếp tục gia tăng và cơ cấu dân số đã có sự thay đổi lớn, Việt Nam đã bước vào giai đoạn già hóa dân số.
(Nguồn: Báo cáo của Bộ Y Tế, 2014)
Hình 5.1: Tổng chi tiêu cho y tế theo % GDP
Năm 2014, tổng chi từ ngân sách và trái phiếu Chính phủ cho tồn ngành y tế