Giá trị của biến độc lập được tính bằng giá trị trung bình cộng của các giá trị biến quan sát trong cùng một nhân tố. Giá trị của biến phụ thuộc cũng được tính bằng giá trị trung bình cộng của 3 biến quan sát S1, S2, S3.
Bảng 4.9 Mã hóa biến độc lập và biến phụ thuộc
STT Nhân tố Loại biến Mã hóa
1 Yếu tố hữu hình Biến độc lập Ytohuuhinh
2 Độ tin cậy-đáp ứng Biến độc lập DoTincay_dapung
3 Sự bảo đảm Biến độc lập Subaodam
4 Sự cảm thông Biến độc lập Sucamthong
5 Giá trị Hướng đến cuộc sống
bình yên Biến độc lập Cuocsongbinhyen
6 Giá trị Xã hội nhận biết Biến độc lập Duocbietden
7 Giá trị Hòa nhập xã hội Biến độc lập HoaNhapxh
8 Sự hài lòng của bệnh nhân Biến phụ thuộc Hailongchung
4.5.2 Phân tích tương quan
Sau khi mã hóa biến và thực hiện phân tích tương quan trên SPSS, kết quả cho ra như sau.
Bảng 4.10 Kết quả phân tích tương quan Hailong chung Yto huuhinh DoTincay _dapung Su baodam Su camthong Cuocsong binhyen Duoc bietden HoaNhap xh Hailongchung 1.000 .827 .653 .414 .428 .741 .323 .341 Ytohuuhinh .827 1.000 .619 .332 .370 .819 .261 .240 Hệ số DoTincay_dapung .653 .619 1.000 .364 .231 .495 .264 .142 tương Subaodam .414 .332 .364 1.000 .234 .341 .141 .082 quan Sucamthong .428 .370 .231 .234 1.000 .344 .197 .152 Pearson Cuocsongbinhyen .741 .819 .495 .341 .344 1.000 .215 .229 Duocbietden .323 .261 .264 .141 .197 .215 1.000 .259 HoaNhapxh .341 .240 .142 .082 .152 .229 .259 1.000 Hailongchung . .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000 Ytohuuhinh .000 . .000 .000 .000 .000 .000 .001 DoTincay_dapung .000 .000 . .000 .001 .000 .000 .032 Sig. Subaodam .000 .000 .000 . .001 .000 .033 .143 (1 phía) Sucamthong .000 .000 .001 .001 . .000 .005 .024 Cuocsongbinhyen .000 .000 .000 .000 .000 . .002 .001 Duocbietden .000 .000 .000 .033 .005 .002 . .000 HoaNhapxh .000 .001 .032 .143 .024 .001 .000 .
Kết quả phân tích tương quan cho thấy các biến độc lập có mối tương quan từ trung bình đến cao đối với biến phụ thuộc (từ 0.3 trở lên). Các hệ số này có thơng số kiểm định Sig đều đạt với mức ý nghĩa 5% (chi tiết kết quả thể hiện trong phụ lục 7).
4.5.3 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy đa biến được thực hiện dựa trên 1 biến phụ thuộc “Hailongchung” và các biến độc lập là “Ytohuuhinh”, “DoTincay_dapung”, “Subaodam”, “Sucamthong”,
“Cuocsongbinhyen”, “Duocbietden” và “HoaNhapxh”. Kết quả phân tích nhận được như sau:
Bảng 4.11 Kết quả phân tích tóm tắt mơ hình hồi quy Tóm tắt mơ hình Mơ hình R R bình phương R bình phương điều chỉnh Độ lệch chuẩn của ước lượng
1 0.878 0.772 .762 0.183
Hệ số R2 (R Square) có kết quả 0.772 và R2 điều chỉnh là 0.762 cho biết các biến độc lập trong mơ hình có khả năng giải thích được 76.2% biến thiên của biến phụ thuộc (sự hài lòng chung của bệnh nhân).
Bảng 4.12 Kết quả phân tích ANOVA
Mơ hình Tổng bình phương df Giá trị trung bình của bình phương F Sig. 1 Hồi quy Phần dư Tổng 18.486 7 2.641 78.662 0.000 5.472 163 0.034 23.958 170
Với mức ý nghĩa 5%, kiểm định F có Sig. <0.05 chứng tỏ mơ hình hồi quy này là có ý nghĩa.
Bảng 4.13 Bảng hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn của biến độc lập Hệ số Beta chưa chuẩn hóa Hệ số Beta được chuẩn hóa t Sig. Phân tích cộng tuyến Beta Độ lệch chuẩn Beta Toleranc e VIF Hằng số 0.143 0.168 .856 0.393 Ytohuuhinh 3.7792 0.310 0.049 0.460 6.271 0.000 0.261 3.837 DoTincay_dapung 3.6819 0.172 0.042 0.201 4.085 0.000 0.577 1.735 Subaodam 3.8772 0.067 0.030 0.092 2.228 0.027 0.820 1.219 Sucamthong 3.4766 0.079 0.030 0.107 2.613 0.010 0.834 1.199 Cuocsongbinhyen 3.7749 0.096 0.041 0.157 2.366 0.019 0.320 3.122 Duocbietden 3.1849 0.035 0.030 0.048 1.198 0.233 0.864 1.157 HoaNhapxh 2.9620 0.110 0.033 0.130 3.285 0.001 0.895 1.118 Tác giả xác định các biến độc lập có ảnh hưởng tác động đến biến phụ thuộc thông qua kiểm định t với mức ý nghĩa 5%. Theo đó:
• Các yếu tố “Yếu tố hữu hình”, “Độ tin cậy-đáp ứng”, “Sự bảo đảm”, “Sự cảm thơng”, giá trị “cuộc sống bình n”, giá trị “Hịa nhập xã hội” được chứng tỏ có tác động đến sự hài lòng của bệnh nhân (Sig. < 0.05). Và đây là tác động dương dựa theo hệ số Beta trong bảng kết quả.
• Yếu tố giá trị “Được xã hội nhận biết”: việc kiểm định không chứng tỏ được sự tác động đến sự hài lòng của khách hàng, do không thể bác bỏ giả thiết Ho (Sig. >0.05).
Hệ số Beta thể hiện mức độ tác động của từng yếu tố đến sự hài lòng của bệnh nhân. Beta càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lịng của bệnh nhân càng cao.
Yếu tố hữu hình Độ tin cậy – đáp ứng
Sự bảo đảm Sự hài lòng của bệnh nhân Sự cảm thơng
Giá trị Hướng đến cuộc sống bình n
Giá tri Hịa nhập xã hội
Bên cạnh đó, Tolerance và VIF là 2 thơng số giúp xác định xem có hay khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Các thông số ở trên đều thỏa mãn: Tolerance>0.10 và VIF<10, do đó khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Điều này chứng tỏ mơ hình hồi quy này khơng bị rủi ro sai lệch hệ số hồi quy.
Hình 4.2 Kết quả phân tích hồi quy đa biến
4.6 K t ế qu ảphân tích One way ANOVA
Tác giả thực hiện phân tích One way ANOVA nhằm tìm hiểu sâu hơn rằng liệu có sự khác biệt về sự hài lịng giữa các nhóm bệnh nhân khác nhau không. Tác giả phân nhóm bệnh nhân theo độ tuổi, theo thu nhập gia đình.
4.6.1 Phân tích các nhóm bệnh nhân có độ tuổi khác nhau
Biến độ tuổi được mã hóa từ biến tỷ lệ thành biến định danh thơng qua việc phân nhóm độ tuổi như sau:
• Nhóm 1 : Từ 25 tuổi trở xuống • Nhóm 2 : Từ 26 đến 35 tuổi • Nhóm 3 : Từ 36 đến 45 tuổi • Nhóm 4 : Trên 45 tuổi
Tác giả thực hiện so sánh mức độ hài lịng của các nhóm tuổi trên, và thu được kết quả sau:
• Kiểm định Levern phương sai đồng nhất: Sig. = 0.037 >0.05 cho thấy giữa các nhóm có sự khác biệt về phương sai. Như vậy điều kiện cần để tiến hành so sánh kết quả giữa các nhóm khơng đạt.
• Kết quả ANOVA: F-test có Sig. = 0.7628 >0.05, cho thấy khơng thể khẳng định có sự khác biệt về giá trị trung bình độ hài lịng của các nhóm. Chi tiết kết quả thể hiện ở phụ lục 8.
4.6.2 Phân tích các nhóm bệnh nhân có mức thu nhập gia đình khác nhau
Tác giả thực hiện so sánh mức độ hài lịng của các nhóm bệnh nhân có mức thu nhập gia đình khác nhau. Biến phụ thuộc là sự hài lịng, nhân tố để phân biệt nhóm là biến mức thu nhập gia đình. Kết quả phân tích như sau:
• Kiểm định Levern phương sai đồng nhất: Sig. = 0.914 >0.05 cho thấy khơng có sự khác biệt về phương sai của các nhóm.
• Kết quả ANOVA: F-test có Sig. = 0.108 >0.05, cho thấy khơng có sự khác biệt về giá trị trung bình độ hài lịng của các nhóm.
4.6.3 Phân tích các nhóm bệnh nhân có nơi ở khác nhau
Biến nơi ở có rất nhiều giá trị, mỗi giá trị ứng với từng quận. Việc so sánh sự khác biệt về sự hài lịng giữa các nhóm bệnh nhân có nơi ở theo từng quận sẽ khơng có nhiều ý nghĩa về mặt quản lý, và đồng thời số lượng mẫu trong từng nhóm cũng nhỏ, có khả năng dẫn đến sai lệch trong kiểm định. Tác giả phân chia mẫu thành 4 nhóm nơi ở như sau để so sánh sự hài lịng:
• Nhóm 1: bệnh nhân có nơi ở tại trung tâm thành phố (Quận 1, 3, Phú Nhuận) • Nhóm 2: bệnh nhân có nơi ở tại quận Bình Thạnh, Gị Vấp (phía đơng bắc thành
phố)
• Nhóm 3: bệnh nhân có nơi ở tại quận Tân Bình, Tân Phú (phía tây bắc thành phố)
• Nhóm 4: bệnh nhân có nơi ở khác.
Tác giả thực hiện so sánh mức độ hài lịng chung của các nhóm trên và thu được kết quả sau:
• Kiểm định Levern phương sai đồng nhất: Sig. = 0.887 >0.05 cho thấy khơng có sự khác biệt về phương sai của các nhóm.
• Kết quả ANOVA: F-test có Sig. = 0.008 <0.05, cho thấy có sự khác biệt về giá trị trung bình độ hài lịng của ít nhất 2 nhóm trong số các nhóm được khảo sát. Chi tiết về sự khác biệt cụ thể của từng nhóm được đánh giá bằng kiểm định bằng hậu ANOVA, theo phép kiểm định Tukey.
Bảng 4.14 Kết quả kiểm định hậu ANOVA : Tukey HSD
Nhóm nơi ở (I) Nhóm nơi ở (J) Khác biệt giá trị trung bình (I-J) Độ lệch chuẩn Sig.
Cac quan trung Quan Binh Thanh, Go Vap
0.18774* .06864 .035 tam 1,3,Phu
Nhuan
Quan Tan Binh, Tan Phu 0.24690* .08993 .034
Cac noi khac 0.21683* .08106 .041
Quan Binh Thanh, Go Vap
Cac quan trung tam 1,3,PN -
0.18774* .06864 .035 Quan Tan Binh, Tan Phu 0.05917 .08808 .908
Cac noi khac 0.02909 .07899 .983
Quan Tan Binh, Tan Phu
Cac quan trung tam 1,3,PN -
0.24690* .08993 .034 Quan Binh Thanh, Go Vap -0.05917 .08808 .908
Cac noi khac -0.03008 .09806 .990
Cac noi khac Cac quan trung tam 1,3,PN
-
0.21683* .08106 .041 Quan Binh Thanh, Go Vap -0.02909 .07899 .983 Quan Tan Binh, Tan Phu 0.03008 .09806 .990 Với mức ý nghĩa 5%, phép kiểm định hậu ANOVA Tukey cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa về mức độ hài lịng ở giữa 2 nhóm: nhóm bệnh nhân ở các quận trung tâm (1, 3, Phú Nhuận) và các nhóm bệnh nhân ở 3 nhóm các quận khác. Nhóm bệnh nhân ở các quận trung tâm 1-3-Phú Nhuận có mức độ hài lịng cao hơn so với nhóm ở quận khác.
4.7 K tế qu ki m ả ể đ nhị gi ảthuy tế
Giả thuyết Nội dung Kết quả
Giả thuyết H1
Cảm nhận về “yếu tố hữu hình” tăng hay giảm thì sự hài lịng của bệnh nhân sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
Giả thuyết H2
Cảm nhận về Độ tin cậy-đáp ứng tăng hay giảm thì sự hài lịng của bệnh nhân sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
Giả thuyết H3
Cảm nhận về Sự bảo đảm tăng hay giảm thì sự hài lịng của bệnh nhân sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
Giả thuyết H4
Cảm nhận về Sự cảm thơng tăng hay giảm thì sự hài lòng của bệnh nhân sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
Giả thuyết H5
Cảm nhận về Giá trị Hướng đến cuộc sống bình yên tăng hay giảm thì sự hài lịng của bệnh nhân sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
Giả thuyết H6
Cảm nhận về Giá trị Xã hội nhận biết tăng hay giảm thì sự hài lịng của bệnh nhân sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Bác bỏ
Giả thuyết H7
Cảm nhận về Giá trị Hịa nhập xã hội tăng hay giảm thì sự hài lịng của bệnh nhân sẽ tăng hoặc giảm tương ứng
Chấp nhận
Giả thuyết H8 Có sự khác nhau về sự hài lịng giữa các nhóm
bệnh nhân có độ tuổi khác nhau Bác bỏ 80
Giả thuyết H9 Có sự khác nhau về sự hài lịng giữa các nhóm
bệnh nhân có thu nhập khác nhau Bác bỏ Giả thuyết H10 Có sự khác nhau về sự hài lịng giữa các nhóm
bệnh nhân có nơi ở khác nhau Chấp nhận
4.8 Tóm t tắ chương 4
Trong chương 4, tác giả đã trình bày kết quả của các phân tích: thống kê mơ tả mẫu, phân tích Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan hồi quy và phân tích One way ANOVA. Các báo cáo chi tiết của kết quả phân tích được trình bày trong phần phụ lục, từ phụ lục 4 đến phụ lục 8. Sau đây là tóm tắt những kết quả đã phân tích.
Từ phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha, dựa theo tiêu chí về hệ số tương quan biến – tổng (>0.30), các biến quan sát sau đây bị loại bỏ do có tương quan biến- tổng q thấp:
• Q17: Bác sĩ giỏi nhiều kinh nghiệm • Q18: Kỹ năng y tá thuần thục • Q20: Nhân viên ân cần, quan tâm
• V5: Việc khám chữa bệnh tại đây khiến bạn được mọi người tơn trọng hơn • V6: Việc khám chữa bệnh tại đây khiến bạn cảm thấy mọi người đối xử với bạn
thân thiện hơn
Hệ số tương quan biến-tổng thấp chứng tỏ rằng sự biến thiên của bản thân các biến quan sát này sẽ không diễn đạt được sự biến thiên của biến tổng. Do đó, tác giả đã loại bỏ các biến quan sát trên.
Tác giả thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, và loại bỏ từng biến một đối với những biến quan sát có hệ số tải thấp (<0.50). Việc loại bỏ được thực hiện theo từng biến một, và thực hiện lại phân tích nhân tố khám phá sau mỗi lần loại bỏ một biến. Đến lần phân tích nhân tố khám phá thứ 3 thì tác giả đã xác định được 7 nhân tố độc lập được trích. Đó là 7 nhân tố sau đây:
Nhân tố 1: Bao gồm các biến thuộc Yếu tố hữu hình (Q1, Q2, Q3, Q4).
Nhân tố 2: Bao gồm các biến thuộc Độ tin cậy và Độ đáp ứng (Q5, Q6, Q7, Q8, Q9, Q10, Q11, Q12, Q13).
Nhân tố 3: Bao gồm các biến thuộc Sự bảo đảm (Q14, Q16) Nhân tố 4: Bao gồm các biến thuộc Sự cảm thông (Q21, Q22)
Nhân tố 5: Bao gồm các biến thuộc giá trị Hướng đến cuộc sống bình yên (V1, V2, V3, V4)
Nhân tố 6: Bao gồm các biến thuộc giá trị Xã hội nhận biết (V7, V8, V9) Nhân tố 7: Bao gồm các biến thuộc giá trị Hòa nhập xã hội (V10, V11, V12)
Phân tích hồi quy đa biến theo mơ hình nghiên cứu điều chỉnh với kiểm định t (mức ý nghĩa 5%) cho thấy có 6 nhân tố có ảnh hưởng tác động dương đến sự hài lịng bệnh nhân. Đó là: “Các yếu tố hữu hình”, “Độ tin cậy-đáp ứng”, “Sự bảo đảm”, “Sự cảm thơng”, giá trị “cuộc sống bình n”, giá trị “Hịa nhập xã hội”.
Phân tích One way ANOVA nhằm tìm hiểu sâu hơn mức độ hài lịng giữa các nhóm bệnh nhân khác nhau. Kết quả kiểm định chứng tỏ rằng có sự khác biệt về mức độ hài lịng ở giữa nhóm bệnh nhân ở các quận trung tâm thành phố 1-3-Phú Nhuận và nhóm bệnh nhân ở các quận khác. Nhóm bệnh nhân ở các quận trung tâm có mức độ hài lịng cao hơn.
CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 5.1 Biện luận về kết quả
Theo kết quả phân tích Cronbach Alpha, tác giả đã loại bỏ biến quan sát Q17 (kiến thức kinh nghiệm của bác sĩ) và Q18 (kỹ năng thao tác của y tá). Việc này khơng có nghĩa rằng 2 biến này khơng hợp lý và khơng có ảnh hưởng đến sự hài lịng của bệnh nhân. Tác giả loại bỏ 2 biến quan sát này vì nó chưa phù hợp với mơ hình nghiên cứu và cơ sở lý thuyết đã đề cập trong luận văn này. Tuy nhiên, 2 biến này có mục tiêu đánh giá yếu tố chất lượng kĩ thuật của dịch vụ khám chữa bệnh, nên có thể được xem xét áp dụng trong những nghiên cứu khác sâu hơn về dịch vụ ở góc độ chất lượng kĩ thuật.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy một số yếu tố được ghép chung vào 1 nhân tố do có sự tương đồng về biến thiên ở một số nhóm biến quan sát. Như tác giả đã đề cập trong chương 2, những nghiên cứu khác nhau trên thế giới trong cùng lĩnh vực y tế cho những kết quả phân tích nhân tố khác nhau. Tại Mỹ, năm 1991, Parasuraman đã xác định 5 nhân tố hoàn toàn tách biệt nhau: yếu tố hữu hình, độ tin cậy, độ đáp ứng, sự bảo đảm, sự cảm thông. Nghiên cứu của Baldwin và Sohal (2003) tại Úc cho thấy Sự cảm thông và Sự bảo đảm được ghép vào một nhân tố sau khi phân tích EFA. Nghiên cứu của Eleuch (2008) tại Nhật Bản cho kết quả: Độ đáp ứng và Sự bảo đảm được ghép vào 1 nhân tố. Do đó, nghiên cứu này cho kết quả Độ tin cậy và Độ đáp ứng được ghép vào cùng 1 nhân tố cũng là điều có thể hiểu và chấp nhận được. Độ tin cậy và độ đáp ứng được phân tích EFA ghép vào cùng 1 nhân tố. Sự đáp ứng nhanh chóng của đội ngũ nhân viên và y bác sĩ cũng phần nào mang lại sự tin cậy cho