Tên Định nghĩa Danh sách biến
F1 Chất lượng phục vụ NL4, DU1, NL5, DU3, DU2, NL3, NL1, DU4, NL2
F2 Tính hữu hình HH5, HH2, HH6, HH1, HH3, HH4
F3 Tin cậy TC4, TC2, TC3, TC5, TC1
F4 Cảm thông CT4, CT2, CT5, CT3
- Kiểm tra lại Hệ số Cronbach’s alpha của thành phần này theo bảng 4.8.
Bảng 4.8 Hệ số Cronbach’s alpha của thành phần Chất lượng phục vụ
Biến Hệ số tương quan biến tổng
Cronbach's alpha nếu loại bỏ biến
Cronbach's alpha Chất lượng phục vụ DU1 0.707 0.879 0.895 DU2 0.660 0.883 DU3 0.683 0.881 DU4 0.611 0.887 NL1 0.648 0.884 NL2 0.548 0.891 NL3 0.611 0.887 NL4 0.745 0.876 NL5 0.693 0.880
Khi này hệ số Cronbach’s alpha là 0.895 > 0.6 và biến có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ nhất có giá trị 0.548 (NL2 > 0.3). Do đó các biến trong thành phần này đều thỏa điều kiện.
4.3.3 Phân tích nhân tố EFA đối với biến phụ thuộc
Tương tự, ta tiến hành phân tích theo phương pháp Principal Components với phép quay Variamax đối với biến Sự hài lòng.
Bảng 4.9 Kiểm định KMO và Bartlett's cho biến phụ thuộc
Chỉ số KMO .805
Kiểm định Bartlett’s 840.662
df 10
Sig. .000
Kết quả kiểm định cho thấy hệ số KMO = 0.805 > 0.5 nên phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu. Kết quả kiểm định Barlett’s là 840.662 với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05 (bác bỏ giả thuyết H0: các biến quan sát khơng có tương quan với nhau trong tổng thể). Như vậy giả thuyết mơ hình nhân tố khơng phù hợp sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hồn tồn phù hợp.
Bảng 4.10 Bảng Eigenvalues và phương sai trích cho biến phụ thuộc Thành Thành
phần
Phương sai trích Tổng phương sai trích Tổng % Phương sai % Tích lũy Tổng % Phương sai % Tích lũy 1 3.413 68.254 68.254 3.413 68.254 68.254 …
Dữ liệu cho thấy giá trị tổng phương sai trích là 68.254 > 50%: đạt yêu cầu. Khi đó có thể nói rằng nhân tố này giải thích được hơn 68% sự biến thiên của dữ liệu. Giá trị hệ số Eigenvalues của nhân tố là 3.413 > 1. Ma trận nhân tố được thể hiện trong bảng 4.11:
Bảng 4.11 Ma trận nhân tố cho biến phụ thuộc Nhân tố Nhân tố 1 HL3 0.870 HL4 0.847 HL1 0.828 HL2 0.822 HL5 0.760
Ma trận nhân tố thể hiện nhân tố được trích ứng với khái niệm Sự hài lịng trong mơ hình. Các hệ số tải đều lớn hơn 0.5.
4.3.4 Khẳng định mơ hình nghiên cứu
Qua kết quả phân tích cho thấy các biến đo lường sự hài lịng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ tại Bệnh viện Đa khoa Đồng Nai được phân biệt thành bốn thành phần: Chất lượng phục vụ, Tính hữu hình, Tin cậy và Cảm thơng. Do đó mơ hình đề xuất ban đầu được điều chỉnh như sau:
Sơ đồ 4.1 Mơ hình nghiên cứu khẳng định
Các giả thuyết mới như sau:
- F1: Khách hàng đánh giá càng cao chất lượng phục vụ sẽ làm gia tăng mức độ hài lịng của họ; Chất lượng phục vụ Tính hữu hình Tin cậy Cảm thơng Sự hài lịng F1 F2 F3 F4
- F2: Khách hàng đánh giá càng cao tính hữu hình sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của họ;
- F3: Khách hàng đánh giá càng cao sự tin cậy sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của họ;
- F4: Khách hàng đánh giá sự cảm thông càng cao sẽ làm gia tăng mức độ hài lòng của họ.
4.4 Kiểm định mơ hình nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của các thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha và phân tích nhân tố EFA để xác định các nhân tố thu được từ các biến quan sát, có năm nhân tố được đưa vào để kiểm định mơ hình. Sử dụng phân tích tương quan Pearson 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
Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng và các nhân tố trong mơ hình ta sử dụng hệ số tương quan Pearson. Hệ số tương quan khác 0 và giá trị p-value của kiểm định hai phía nhỏ hơn 0.05 có thể thấy các khái niệm có quan hệ với nhau. Hệ số tương quan dương biểu hiện mối quan hệ cùng chiều, hệ số tương quan âm biểu hiện mối quan hệ ngược chiều, hệ số tương quan giữa các nhân tố càng lớn thể hiện mối quan hệ giữa chúng càng chặt chẽ. Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu theo bảng 4.12. Từ kết quả nghiên cứu cho thấy giữa các nhân tố có mối quan hệ với biến phụ thuộc sự hài lịng chung, trong đó tương quan mạnh nhất với biến Chất lượng phục vụ CL (0.577, p < 0.05) và tương quan yếu nhất với biến Tính hữu hình HH (0.237, p < 0.05) và giữa các nhân tố cũng có mối quan hệ với nhau, kiểm định hai phía đều cho thấy giá trị p-value < 0.05. Điều này gợi ý cần xem xét kỹ khả năng xảy ra đa cộng tuyến trong mơ hình hồi qui bội.
Bảng 4.12 Hệ số tương quan Pearson
Biến HL TC CL CT HH
HL
Hệ số tương quan Pearson 1 .441** .577** .291** .237**
Sig. .000 .000 .000 .000
N 300 300 300 300 300
TC
Hệ số tương quan Pearson .441** 1 .170** .075 .113
Sig. .000 .003 .196 .050
N 300 300 300 300 300
CL
Hệ số tương quan Pearson .577** .170** 1 .087 .150**
Sig. .000 .003 .134 .009
N 300 300 300 300 300
CT
Hệ số tương quan Pearson .291** .075 .087 1 .039
Sig. .000 .196 .134 .499
N 300 300 300 300 300
HH
Hệ số tương quan Pearson .237** .113 .150** .039 1
Sig. .000 .050 .009 .499
N 300 300 300 300 300
** Mối tương quan có ý nghĩa ở mức 0.01
4.4.2 Kiểm định giả thuyết
Phân tích tương quan cho ta biết được mối quan hệ giữa các khái niệm, tuy nhiên ta chưa thể biết được quan hệ giữa chúng là quan hệ nhân quả như thế nào để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu. Vì vậy phải sử dụng phân tích hồi qui để xem xét mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Phương pháp phân tích được sử dụng là sử dụng phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất (OLS), phương pháp đưa biến vào hồi qui là phương pháp enter (đưa tất cả các biến vào cùng một lượt).
Bảng 4.13 Tóm tắt thơng tin mơ hình ước lượngb
Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn ước lượng
1 0.718a 0.516 0.509 0.67275 a. Biến dự đoán: (hằng số), HH, CT, TC, CL b. Biến phụ thuộc: HL Bảng 4.14 ANOVAb Mơ hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi qui 142.268 4 35.567 78.585 0.000a Phần dư 133.515 295 0.453 Tổng 275.783 299 a. Biến dự đoán: (hằng số), HH, CT, TC, CL b. Biến phụ thuộc: HL
Bảng 4.15 Các hệ số mơ hình ước lượnga
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. VIF B Sai số chuẩn Beta 1 (Hằng số) -1.190 .292 -4.081 .000 TC .387 .049 .328 7.939 .000 1.042 CL .531 .046 .484 11.629 .000 1.054 CT .255 .047 .220 5.402 .000 1.012 HH .134 .046 .119 2.892 .004 1.032 a. Biến phụ thuộc: HL
Giá trị R2 hiệu chỉnh = 0.509 cho thấy mơ hình giải thích được 50.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc Sự hài lòng. VIF < 2 cho thấy vấn đề đa cộng tuyến không ảnh hưởng đáng kế đến kết quả hồi qui.
Phân tích cho thấy có bốn thành phần có ý nghĩa về mặt thống kê. Đó là các thành phần: Tin cậy (TC), Chất lượng phục vụ (CL), Cảm thơng (CT) và Tính hữu hình (HH). Thơng qua phân tích hồi qui, ta có thể đi đến việc bác bỏ hoặc chấp nhận các giả thiết thống kê với mức ý nghĩa 5%. Bảng 4.16 sẽ tổng hợp việc kiểm định các giả thiết thống kê.
Bảng 4.16 Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết mơ hình
STT Giả thuyết beta p_value
Kết luận
(tại mức ý nghĩa 5%) 1 F1: Chất lượng phục vụ có quan hệ dương
(+) với Sự hài lòng 0.484 0.000 Chấp nhận
2 F2: Tính hữu hình có quan hệ dương (+)
với Sự hài lòng 0.119 0.004 Chấp nhận
3 F3: Tin cậy có quan hệ dương (+) với Sự
hài lòng 0.328 0.000 Chấp nhận
4 F4: Cảm thơng có quan hệ dương (+) với
Sự hài lòng 0.220 0.000 Chấp nhận
Độ lớn beta theo thứ tự giảm dần CL > TC > CT > HH. Chất lượng phục vụ - Tin cậy - Cảm thơng - Tính hữu hình
4.5 Kiểm tra sự vi phạm các giả định trong hồi qui tuyến tính
Mơ hình hồi qui tuyến tính bằng phương pháp OLS 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
Hình 4.16 Phân bố ngẫu nhiên của phần dư chuẩn hóa
Nhìn vào biểu đồ ta thấy phần dư khơng 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.
Hình 4.18 Đồ thị so sánh với phân phối chuẩn (p-p) của phần dư chuẩn hóa
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 0.993). 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, khơng ảnh hưởng đáng kể đến kết quả hồi qui.
4.6 Kiểm định Anova
Phân tích sự khác biệt giữa các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu với biến phụ thuộc (sự hài lịng) trong mơ hình nghiên cứu. Bảng phân tích tóm tắt được trình bày ở bảng 4.18.
Bảng 4.17 Phân tích sự khác biệt theo các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu
STT Thuộc tính Thống kê Levene
(sig.) Phân tích Anova (sig.) 1 Giới tính 0.637 0.956 2 Tuổi 0.054 0.840 3 Khu vực sống 0.260 0.010 4 Lần đến khám, chữa bệnh 0.415 0.875 5 Hình thức khám, chữa bệnh 0.531 0.620 6 Loại phòng khám hoặc buồng bệnh 0.441 0.014
7 Nghề nghiệp 0.115 0.465
8 Trình độ học vấn 0.957 0.794
9 Thu nhập trung bình hàng tháng 0.909 0.387
4.6.1 Phân tích sự khác biệt theo giới tính
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lòng bằng nhau hay khác nhau giữa nam và nữ. Sig của thống kê Levene = 0.637 > 0.05 nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.956 > 0.05, như vậy giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lịng giữa nam và nữ.
4.6.2 Phân tích sự khác biệt theo tuổi
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lòng bằng nhau hay khác nhau giữa các nhóm tuổi. Sig của thống kê Levene = 0.054 > 0.05 nên ở độ tin cậy 95%,
giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.840 > 0.05, như vậy giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lịng giữa các nhóm tuổi.
4.6.3 Phân tích sự khác biệt theo khu vực sống
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lòng bằng nhau hay khác nhau giữa các khách hàng sống ở thành thị và khách hàng sống ở nông thôn. Sig của thống kê Levene = 0.260 > 0.05 nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.010 < 0.05, như vậy với dữ liệu quan sát đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lòng giữa khách hàng sống ở thành thị và sống ở nông thôn.
Bảng 4.18 Bảng mô tả theo khu vực sống
HL N Trung bình Độ lệch chuẩn Sai số chuẩn
95% Khoảng tin cậy trung bình Nhỏ nhất Lớn nhất Cận dưới Cận trên thanh thi 230 3.3000 .96484 .06362 3.1746 3.4254 1.20 5.00 nong thon 70 3.6371 .90493 .10816 3.4214 3.8529 1.40 4.80 Tổng 300 3.3787 .96039 .05545 3.2695 3.4878 1.20 5.00
Kết quả cho thấy có sự khác biệt về sự hài lịng giữa nhóm khách hàng sống ở thành thị và khách hàng sống ở nông thơn. Cụ thể là nhóm khách hàng sống ở nông thơn (mean = 3.6371) sẽ hài lịng với dịch vụ khám, chữa bệnh tại Bệnh viện Đa khoa Đồng Nai hơn một ít so với khách hàng sống ở thành thị (mean = 3.3000). Khách hàng sống ở nông thôn đa số là do tuyến dưới chuyển lên nên họ dễ cảm thấy điều kiện khám, chữa bệnh ở bệnh viện đa khoa tỉnh là tốt hơn điều kiện ở trạm y tế
thành thị do điều kiện sống tốt hơn, dễ tiếp cận các bệnh viện tư nhân, bệnh viện lớn ở thành phố Hồ Chí Minh nên u cầu, địi hỏi của nhóm này cao hơn người sống ở nơng thơn.
4.6.4 Phân tích sự khác biệt theo lần đến khám, chữa bệnh
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lòng bằng nhau hay khác nhau giữa những khách hàng đến khám bệnh ở Bệnh viện Đa khoa Đồng Nai lần đầu hay từ lần thứ hai trở lên. Sig của thống kê Levene = 0.415 > 0.05 nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.875 > 0.05, như vậy giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lịng giữa khách hàng đến khám, chữa bệnh lần đầu tiên và những khách hàng đã từng đến điều trị tại Bệnh viện Đa khoa Đồng Nai.
4.6.5 Phân tích sự khác biệt theo hình thức khám, chữa bệnh
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lòng bằng nhau hay khác nhau giữa các khách hàng ở khu vực nội trú và khu vực ngoại trú. Sig của thống kê Levene = 0.531 > 0.05) nên ở độ tin cậy 95%, giả thuyết H0: “Phương sai bằng nhau” được chấp nhận, và bác bỏ giả thuyết H1: “Phương sai khác nhau”. Do đó kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng.
Kết quả phân tích ANOVA với mức ý nghĩa 0.620 > 0.05, như vậy giả thuyết H0 “Trung bình bằng nhau” được chấp nhận. Dữ liệu quan sát chưa đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các khách hàng điều trị nội trú và điều trị ngoại trú.
4.6.6 Phân tích sự khác biệt theo loại phòng khám hoặc buồng bệnh
Kiểm định này cho biết phương sai của sự hài lòng bằng nhau hay khác nhau giữa nhóm khách hàng lựa chọn sử dụng loại phòng khám hoặc buồng bệnh theo yêu cầu hay loại thường. Sig của thống kê Levene = 0.441 > 0.05 nên ở độ tin cậy