Statistics HAILONG Valid 316 N Missing 0 Mean 3.3544 Mode 3.00 Minimum 1.00 Maximum 5.00 HAILONG
Frequency Percent Valid Percent
Cumulative Percent 1.00 6 1.9 1.9 1.9 2.00 42 13.3 13.3 15.2 3.00 129 40.8 40.8 56.0 4.00 112 35.4 35.4 91.5 5.00 27 8.5 8.5 100.0 Valid Total 316 100.0 100.0
Hình 2: Biểu đồ tần số của biến Hailong HAILONG HAILONG 5.0 4.0 3.0 2.0 1.0 F re q u e n c y 140 120 100 80 60 40 20 0 Std. Dev = .88 Mean = 3.4 N = 316.00
Từ kết quả ở Bảng 1, chúng ta có thể đưa ra nhận định ban đầu rằng tỷ lệ hài lòng của khách hàng trong mẫu nghiên cứu tập trung ở mức trung bình (Mode = 3, Mean = 3.3544). Chỉ có 27 khách hàng, tương ứng với 8.5%, là hoàn tồn hài lịng. Bên cạnh đó, có 6 khách hàng, tương ứng 1.9% thật sự khơng hài lịng. Kết quả này sẽ được kết hợp với tình hình thực tế chất lượng dịch vụ tại Bệnh viện Phụ sản Quốc tế
Sài Gòn để đưa ra kết luận trong chương 4.
3.2. Phân tích hồi quy
Các giá trị của các biến quan sát ở mỗi nhân tố được tính tổng để hình thành các
biến tương ứng dùng để đưa vào mơ hình hồi quy bội. Các biến mới hình thành
Nhân tố Tên biến Diễn giải
1 Nhanvien Nhân viên
2 Phoihop Sự phối hợp giữa các phòng ban
3 Tiennghi Các tiện nghi
4 Thongtin Thông tin
5 Vienphi Tính tiền viện phí
6 Buaan Các bữa ăn
Mơ hình hồi quy
Mơ hình hồi quy có dạng như sau:
HAILONG = ββ0ββ + ββββ1NHANVIEN + ββββ2PHOIHOP + ββββ3TIENNGHI +
β β β
β4THONGTIN + ββββ5VIENPHI + ββββ6BUAAN + e
Trong đó các hệ số βi là các hệ số hồi quy riêng phần và e là một biến độc lập ngẫu nhiên có phân phối chuNn với trung bình là 0 và phương sai khơng đổi σ2.
3.2.1. Tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
Các hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được tính dựa vào
phần mềm SPSS 11.5. Kết quả được thể hiện trong bảng 6.
Kết quả trong bảng 6 cho thấy các biến độc lập có tương quan khá cao đối với biến phụ thuộc HAILONG. Bên cạnh đó, các biến độc lập cũng có tương quan khơng
nhỏ với nhau. Hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập sẽ được chNn đoán