Hệ số tải nhân tố 1 YDBH1 0,859 YDBH2 0,824 YDBH3 0,818 Eigenvalues 2,087 Phương sai trích (%) 69,552
Phương sai trích tích lũy (%) 69,552
Nguồn: Số liệu phân tích từ phần mềm SPSS 20
Theo kết quả phân tích bảng 4.18 cho thấy với phương pháp trích yếu tố Principal Component và phép xoay Varimax, thang đo ý định mua đã trích 1 yếu tố từ 3 biến quan sát, với phương sai trích tích lũy được là 69,552%, các hệ số tải nhân tố của các biến đều lớn hơn 0,5 phù hợp với điều kiện phân tích. Tổng phương sai trích là 69,552% cho biết 3 nhân tố giải thích được 69,552% biến thiên của dữ liệu. Như
78
vậy, kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biết khơng có sự thay đổi nhân tố trong mơ hình nghiên cứu đề xuất.
4.3.4 Phân tích hồi quy
4.3.4.1 Kiểm định hệ số tương quan Pearson
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa các biến đợc lập với biến phụ tḥc và chính giữa các biến đợc lập với nhau. Vì nếu có bất cứ liên hệ tương quan qua lại chặt chẽ nào giữa các biến đợc lập có thể ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy bợi.
Tác giả giá trị trung bình cợng của các biến mới đại diện cho từng nhóm biến đợc lập và biến phụ thuộc. X1 = (CTTT1 + CTTT2 + CTTT3 + CTTT4 + CTTT5) X2 = (QLBH1 + QLBH2 + QLBH3 + QLBH4 + QLBH5 + QLBH6 + QLBH7) X3 = (TTHC1 + TTHC2 + TTHC3 + TTHC4) X4 = (CSKB1 + CSKB2 + CSKB3 + CSKB4) X5 = (CLKB1 + CLKB2 + CLKB3 + CLKB4 + CLKB5 + CLKB6) Y = (YDBH1 + YDBH2 + YDBH3)
Gọi phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa của mơ hình có dạng như sau:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5
Trong đó: X1: Cơng tác trun truyền về BHYT X2: Quyền lợi khi tham gia BHYT X3: Thủ tục hành chính
X4: Cơ sở vật chất khám chữa bệnh X5: Chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh Y : Ý định mua BHYT hợ gia đình
Tiếp theo tác giả kiểm định mới tương quan tuyến tính giữa các biến đợc lập X1, X2, X3, X4, X5 với biến phụ thuộc Y. Kết quả ma trận tương quan sẽ thể hiện mức độ tương quan giữa các biến nêu trên.
79