Component Tên nhân tố 1 BI2 0.895 Ý định hành vi sử dụng BI3 0.858 BI5 0.846 BI1 0.801 BI4 0.769 Eigenvalue 3.487 Phương sai trích 69.741
Từ kết quả phân tích nhân tố cho phép rút trích ra một nhân tố đặt tên là ý định hành vi sử dụng (Behavioral Intention), ký hiệu là BI, được đo lường bằng 05 biến quan sát:
- BI1: Tôi nghĩ rằng bệnh viện có thể sử dụng eHospital trong công tác chăm sóc và quản lý bệnh nhân.
- BI2: Tơi dự tính sẽ sử dụng hệ thống eHospital cho cơng việc của mình. - BI3: Nếu có cơ hội lựa chọn, tôi vẫn sẽ sử dụng hệ thống eHospital. - BI4: Tơi thích sử dụng eHospital hơn là việc ghi chép theo các biểu mẫu
có sẵn.
- BI5: Tôi mong muốn được sử dụng eHospital.
4.3.3. Khẳng định mơ hình nghiên cứu
Kết quả phân tích trên cho thấy các biến quan sát được phân biệt thành 09 nhân tố độc lập và 01 nhân tố phụ thuộc. Có thể nói kết quả phân tích nhân tố là phù hợp với mơ hình nghiên cứu đề xuất ban đầu.
Tóm tắt các biến được trích xuất từ phân tích nhân tố EFA:
Bảng 4.20. Định nghĩa các biến độc lập trích xuất được từ phân tích nhân tố EFA
Nhân tố Tên Diễn giải
1 PU Nhận thức tính hữu dụng
2 PEOU Nhận thức tính dễ sử dụng
3 EUS Hỗ trợ người dùng cuối
4 FC Điều kiện thuận lợi
5 T Đào tạo
6 JR Sự phù hợp với công việc
7 RD Minh chứng kết quả
8 A Trạng thái lo lắng
9 SN Chuẩn xã hội
10 BI Ý định hành vi sử dụng
Như vậy mơ hình nghiên cứu so với mơ hình được đề xuất ban đầu loại bỏ đi 01 nhân tố, đó là nhân tố sự tự tin. Mơ hình nghiên cứu với các giả thuyết được tóm tắt như sau:
Bảng 4.21. Khẳng định các giả thuyết trong mơ hình nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung
H1 “Nhận thức tính hữu dụng” có mối quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”
H2 “Nhận thức tính dễ sử dụng” có quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”.
H3 “Hỗ trợ người dùng cuối” có mối quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”
H4 “Điều kiện thuận lợi” có mối quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”
H5 “Đào tạo” có quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”.
H6 “Sự phù hợp với cơng việc” có mối quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”
H7 “Minh chứng kết quả” có mối quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”
H8 “Trạng thái lo lắng” có quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”
H9 “Chuẩn xã hội” có mối quan hệ (+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”
4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, giả thuyết đặt ra là có sự tương quan giữa các yếu tố tác động đến ý định hành vi sử dụng eHospital. Phương pháp hồi qui được sử dụng để xác định sự tương quan này có tuyến tính hay khơng và mức độ quan trọng của từng nhân tố trong sự tác động đến ý định sử dụng eHospital. Sau khi phân tích EFA, có 09 nhân tố được đưa vào kiểm định mơ hình, giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào phân tích hồi qui. Kết quả phân tích hồi qui đa biến sẽ được sử dụng để kiểm định các giả thuyết mơ hình.
4.4.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Hệ số này luôn nằm từ -1 đến +1, lấy giá trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0.6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0.3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng lẻo.
Bảng 4.22. Kết quả phân tích tương quan
Biến PU PEOU EUS FC T JR RD A SN
BI .659** .588** .575** .285** .187** .511** .509** .585** .143* ** Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01
* Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.05
Kết quả cho thấy biến phụ thuộc BI có mối tương quan tuyến tính với cả 09 biến độc lập PU, PEOU, EUS, FC,T, JR, RD, A, SN. Trong đó hệ số tương quan giữa thành phần “Nhận thức tính hữu dụng” (PU) với ý định hành vi sử dụng eHospital là lớn nhất (0.659, có ý nghĩa ở mức 0.01). Trong khi đó, hệ số tương quan giữa thành phần “Chuẩn xã hội” (SN) và thành phần “Đào tạo” (T) với biến phụ thuộc là thấp nhất (chỉ đạt tương ứng là 0.143 và 0.187, có ý nghĩa ở mức 0.05). Bên cạnh đó, kết quả phân tích cũng cho thấy một số biến độc lập có sự tương quan với nhau, do đó khi phân tích hồi qui cần chú ý đến vấn đề đa cộng
tuyến.
4.4.2 Kiểm định giả thuyết
Phân tích hồi qui được thực hiện để xác định cụ thể trọng số của từng nhân tố tác động đến ý định hành vi sử dụng eHospital của nhân viên bệnh viện. Phân tích hồi qui được thực hiện với 09 biến độc lập (PU, PEOU, EUS, FC,T, JR, RD, A, SN) và 01 biến phụ thuộc (BI), dùng phương pháp hồi qui tổng thể của các biến (Enter) với phần mềm SPSS 16.0. Kết quả được trình bày như bảng 4.23.
Bảng 4.23. Bảng tóm tắt các hệ số hồi qui
Hệ số chưa
chuẩn hóa chuẩn hóa Hệ số đã
t Sig. (p_value) VIF B Std. Error Beta (Constant) -1.408 0.235 -5.981 0.000 PU 0.285 0.044 0.275 6.541 0.000 1.552 PEOU 0.318 0.043 0.309 7.454 0.000 1.51 EUS 0.081 0.038 0.096 2.158 0.032 1.751 FC 0.042 0.041 0.037 1.023 0.308 1.18 T 0.056 0.04 0.048 1.399 0.163 1.052 JR 0.127 0.039 0.132 3.258 0.001 1.437 RD 0.178 0.053 0.14 3.339 0.001 1.543 A 0.267 0.043 0.252 6.169 0.000 1.473 SN 0.069 0.039 0.062 1.78 0.076 1.075
Model R R Square Adjusted R
Square Std. Error of the Estimate 1 .856a 0.733 0.723 0.51913 ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 173.668 9 19.296 71.603 .000a Residual 63.331 235 0.269 Total 236.998 244
Phân tích cho thấy có 06 thành phần có ý nghĩa về mặt thống kê. Đó là các thành phần:
- Nhận thức tính hữu dụng (PU): p_value = 0% - Nhận thức tính dễ sử dụng (PEOU): p_value = 0% - Hỗ trợ người dùng cuối (EUS): p_value = 3.2% - Sự phù hợp với công việc (JR): p_value = 0.1% - Minh chứng kết quả (RD): p_value = 0.1% - Trạng thái lo lắng (A): p_value = 0%
Riêng có 03 thành phần khơng có ý nghĩa về mặt thống kê trong mơ hình hồi qui gồm:
- Điều kiện thuận lợi (FC): p_value = 30.8% - Đào tạo (T): p_value = 16.3%
- Chuẩn xã hội (SN): p_value = 7.6%
Thông qua phân tích hồi qui, ta có thể đi đến việc bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thuyết thống kê với mức ý nghĩa 5%. Sau đây là bảng tổng hợp việc kiểm định các giả thuyết thông kê.
Từ kết quả hồi qui ta cũng thấy rằng R2 mẫu hiệu chỉnh là 0.723, một con số tương đối cao. Điều này cho thấy mơ hình hồi qui tuyến tính này phù hợp với tập dữ liệu của mẫu ở mức 72.3%, tức là các biến độc lập giải thích được 72.3% biến thiên của biến phụ thuộc. Với giả thuyết H0: R2 tổng thể = 0, kết quả phân tích hồi qui cho ta F = 71.603 với p_value = 0.000, do đó ta hồn tồn có thể bác bỏ giả thuyết H0 (có nghĩa là có ít nhất một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc) và kết luận mơ hình hồi qui tuyến tính xây dựng được là phù hợp với tổng thể.
4.4.3 Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi qui tuyến tính
Mơ hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp OSL được thực hiện với một số giả định và mơ hình chỉ thực sự có ý nghĩa khi các giả định này được đảm bảo. Do vậy để đảm bảo cho độ tin cậy của mơ hình, việc dị tìm sự vi phạm các giả định là cần thiết.
Về giả định liên hệ tuyến tính, phương pháp được sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot (Phụ lục 9 - Kiểm tra các vi phạm giả thiết hồi qui). Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đốn. Do đó giả thiết về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Giả định phân phối chuẩn của phần dư được kiểm tra qua biểu đồ Histogram và đồ thị Q-Q plot (Phụ lục 9 - Kiểm tra các vi phạm giả thiết hồi qui). Nhìn vào biểu đồ Histogram ta thấy phần dư có dạng gần với phân phối chuẩn, giá trị trung bình gần bằng 0 và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (cụ thể là 0.981). Đồ thị Q-Q plot biểu diễn các điểm quan sát thực tế tập trung khá sát đường chéo những giá trị kỳ vọng, có nghĩa là phần dư có phân phối chuẩn.
Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến: như đã đề cập ở phần phân tích tương quan, giữa các biến độc lập có tương quan với nhau, điều này sẽ tạo ra khả năng đa cộng tuyến của mơ hình. Vì vậy ta sẽ kiểm tra thêm hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor - VIF). Kết quả phân tích cũng cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến là tương đối nhỏ (tất cả đều nhỏ hơn 2). Do đó hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mơ hình này là nhỏ, không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi qui.
4.4.4 Tổng kết kết quả kiểm định các giả thuyết
Kết quả mơ hình hồi qui cho thấy ý định hành vi sử dụng (BI) chịu tác động dương của 06 thành phần: Nhận thức tính hữu dụng, Nhận thức tính dễ sử dụng, Trạng thái lo lắng, Minh chứng kết quả, Hỗ trợ người dùng cuối và Sự phù hợp với công việc.
Bảng 4.24. Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết mơ hình
STT Giả thuyết Beta p_value
Kết luận
(tại mức ý nghĩa 5%)
1 H1: “Nhận thức tính hữu dụng” có mối quan hệ
(+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital” 0.275 0.000 Chấp nhận 2 H2: “Nhận thức tính dễ sử dụng” có quan hệ (+)
với “Ý định hành vi sử dụng eHospital”. 0.309 0.000 Chấp nhận 3 H3: “Hỗ trợ người dùng cuối” có mối quan hệ
(+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital” 0.096 0.032 Chấp nhận 4 H4: “Điều kiện thuận lợi” có mối quan hệ (+)
với “Ý định hành vi sử dụng eHospital” 0.037 0.308 Bác bỏ 5 H5: “Đào tạo” có quan hệ (+) với “Ý định hành
vi sử dụng eHospital”. 0.048 0.163 Bác bỏ
6 H6: “Sự phù hợp với cơng việc” có mối quan hệ
(+) với “Ý định hành vi sử dụng eHospital” 0.132 0.001 Chấp nhận 7 H7: “Minh chứng kết quả” có mối quan hệ (+)
với “Ý định hành vi sử dụng eHospital” 0.14 0.001 Chấp nhận 8 H8: “Trạng thái lo lắng” có quan hệ (+) với “Ý
định hành vi sử dụng eHospital” 0.252 0.000 Chấp nhận 9 H9: “Chuẩn xã hội” có mối quan hệ (+) với “Ý
CHƯƠNG 5 - THẢO LUẬN VÀ GIẢI PHÁP 5.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu
5.1.1 So sánh kết quả nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu
Từ cơ sở lý thuyết ban đầu, thông qua bước nghiên cứu định tính và định lượng sơ bộ, có 11 thành phần được đưa vào mơ hình nghiên cứu chính thức. Đó là: (1) Nhận thức tính hữu dụng, (2) Nhận thức tính dễ sử dụng, (3) Hỗ trợ người dùng cuối, (4) Điều kiện thuận lợi, (5) Đào tạo, (6) Sự phù hợp với công việc, (7) Minh chứng kết quả, (8) Sự tự tin, (9) Trạng thái lo lắng, (10) Chuẩn xã hội, và (11) Ý định hành vi sử dụng eHospital. Những khái niệm này đã được cụ thể hoá bằng 47 biến quan sát.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có 06 yếu tố tác động theo chiều thuận có ý nghĩa đến ý định sử dụng eHospital gồm: (1) Nhận thức tính hữu dụng, (2) Nhận thức tính dễ sử dụng, (3) Hỗ trợ người dùng cuối, (4) Sự phù hợp với công việc, (5) Minh chứng kết quả và (6) Trạng thái lo lắng. Nghĩa là nếu mỗi yếu tố tăng lên sẽ làm tăng ý định sử dụng và ngược lại, mỗi yếu tố giảm sẽ làm giảm ý định sử dụng. 06 yếu tố này giải thích được 72.3% ý định sử dụng eHospital của các nhân viên BVĐK Đồng Nai. 03 yếu tố tác động khơng có ý nghĩa bao gồm: đào tạo, chuẩn xã hội và điều kiện thuận lợi. Trong nghiên cứu này các biến độc lập giải thích được 72.3% biến thiên của biến phụ thuộc so với 40-50% trong mơ hình TAM và 60% trong mơ hình TAM 2 (Venkatesh& Davis , 2000). Tuy nhiên trong bài nghiên cứu này, mẫu khảo sát chỉ dừng lại ở các cán bộ nhân viên BVĐK Đồng Nai.
5.1.1.1 Yếu tố Nhận thức tính hữu dụng và nhận thức tính dễ sử dụng
Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối tương quan giữa Nhận thức tính hữu dụng, nhận thức tính dễ sử dụng đối với ý định sử dụng eHospital, hệ số β tương ứng lần lượt là 0.275 và 0.309 và mức ý nghĩa là 0.000 < 0.05. Nghĩa là, khi các yếu tố khác khơng đổi, nếu Nhận thức tính hữu dụng tăng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng tăng 0.275. Khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhận thức tính dễ sử dụng tăng lên 1 đơn vị thì ý định sử dụng tăng 0.309 đơn vị.
Chismar và các cộng sự (2003) cho thấy rằng nhân viên y tế tập trung về tính hữu ích của cơng nghệ này trong khi các ngành nghề khác tập trung vào tính dễ sử dụng của cơng nghệ. Tuy nhiên, mặc dù nghiên cứu này cũng chứng tỏ Nhận thức tính hữu dụng có tác động rõ rệt nhất về ý định sử dụng công nghệ này (β = 0.275) nhưng yếu tố quan trọng nhất trong mơ hình được nhìn nhận là nhận thức tính dễ sử dụng với β = 0.309. Độ lớn của nhận thức tính dễ sử dụng được gia tăng trong mơ hình biến đổi sau khi loại bỏ các yếu tố không đáng kể. Trong các nghiên cứu của Bertrand & Bouchard (2008), Han, Mustonen, Seppanen, & Kallio (2005) và Chismar và cộng sự (2003) chỉ ra rằng cảm nhận dễ sử dụng được xác định là yếu tố không đáng kể. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, mối tương quan mật thiết giữa nhận thức tính dễ sử dụng và hành vi dự định được chứng minh. Nguyên nhân của vấn đề này có thể là do hệ thống eHospital đang trong giai đoạn đầu triển khai tại BVĐK Đồng Nai, cảm nhận sự dễ sử dụng có tác động mạnh đến ý định sử dụng. Tuy nhiên, thời gian sử dụng lâu dài sẽ khiến cho tác động của nhận thức tính dễ sử dụng đối với ý định sử dụng giảm đi, cùng với việc người sử dụng đã thích nghi và trở nên thành thạo hệ thống.
5.1.1.2 Yếu tố hỗ trợ người dùng cuối
Kết quả nghiên cứu cho thấy có mối quan hệ tuyến tính giữa hỗ trợ người dùng cuối và ý định sử dụng eHospital, hệ số β = 0.096 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.032 < 0.05. Nghĩa là các yếu tố khác không đổi, nếu hỗ trợ người dùng tăng 1 đơn vị thì ý định sử dụng eHospital tăng 0.096 đơn vị.
Kết quả này phù hợp với giả thuyết H3 đặt ra ban đầu là hỗ trợ người dùng cuối có mối quan hệ (+) với ý định hành vi sử dụng eHospital. Người dùng cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng các hệ thống thông tin quản lý bệnh viện với sự hỗ trợ tích hợp trong hệ thống cho họ. Ngồi ra, các nhân viên y tế cũng tin rằng nếu có một đại diện từ bệnh viện tham gia trong giai đoạn lập kế hoạch cho một hệ thống cơng nghệ thì việc ứng dụng công nghệ sẽ dễ hiểu hơn và dễ dàng để sử dụng hệ thống hơn. Vì vậy, tác động của yếu tố hỗ trợ người dùng cuối là đáng kể theo các kết quả phân tích. Theo kết quả của Handy và các cộng sự (2001), tại
thời kỳ đầu của hệ thống nếu có sự tham gia của người dùng cuối sẽ thu hút họ hơn trong việc sử dụng hệ thống.
5.1.1.3 Yếu tố điều kiện thuận lợi
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy yếu tố thuận lợi có hệ số β = 0.037 với mức ý nghĩa thống kê sig = 0.308 > 0.05. Do đó giả thuyết H4 đặt ra ban đầu bị