Theo kết quả trên thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số Beta điều chỉnh. Nhân tố nào có hệ số Beta điều chỉnh càng lớn thì mức độ tác động đến sự hài lòng càng nhiều. Từ kết quả phân tích hồi quy cho thấy sự hài lịng của bệnh nhân ngoại trú đối với bệnh viện công lập thành phố Hồ Chí Minh chịu tác động nhiều nhất bởi sự tin cậy (β1=0.3), năng lực phục vụ (β5= 0.282), sự đáp ứng (β4=0.264), sự thấu cảm (β2 = 0.167), phương tiện hữu hình (β2 = 0.167), chi phí khám chữa bệnh (β6 = 0.157). Phương trình hồi quy:
SAT = 0.3REL+0.282ASS + 0.264RES +0.167EMP+0.167TAN+0.157COST
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa T Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai
Hệ số phóng đại phương sai VIF 1 Hằng số -.761 .247 -3.077 .002 REL .211 .033 .300 6.407 .000 .817 1.224 EMP .187 .052 .167 3.603 .000 .830 1.205 TAN .179 .050 .167 3.583 .000 .824 1.214 RES .256 .043 .264 5.892 .000 .890 1.124 ASS .293 .052 .282 5.612 .000 .711 1.406 COST .113 .036 .157 3.139 .002 .713 1.402
53
4.4.2. Kiểm tra các giả định cần thiết trong phân tích hồi quy bội
Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) phân tích hồi quy không chỉ là việc mô tả các dữ liệu quan sát được, từ các kết quả quan sát được trong mẫu, chúng ta phải suy rộng kết luận cho mối liên hệ giữa các biến trong tổng thể. Sự chấp nhận và diễn dịch hồi quy không thể tách rời các giả định cần thiết và những chẩn đốn về sự vi phạm các giả định đó. Nếu các giả định bị vi phạm thì kết quả ước lượng được sẽ khơng đáng tin cậy. Để mơ hình hồi quy bội xây dựng được ước lượng theo phương pháp bình phương bé nhất (OLS) cần đảm bảo các giả định.
4.4.2.1. Giả định về liên hệ tuyến tính.
Phương pháp được sử dụng là vẽ đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa (Standardized residual) trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh, đại lượng phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đốn chuẩn hóa được tính bằng cách sao lưu giá trị khi tiến hành bước phân tích hồi quy. Kết quả kiểm tra cho thấy (Phụ lục 10) phần dư được phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ , phần dư không thay đổi theo một trật tự nào đối với giá trị dự đoán. Do vậy, giả định liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm
4.4.2.2. Giả định phương sai của sai số không đổi
Tiếp theo, cần kiểm tra giả định phương sai của sai số khơng đổi có bị vi phạm hay khơng. Bởi vì hiện tượng “Phương sai thay đổi” gây ra nhiều tai hại với mơ hình ước lượng bằng phương pháp OLS. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch nhưng không hiểu quả (tức là không phải là ước lượng phù hợp).
Đồ thị phân tán giữa phần dư chuẩn hóa trên trục tung và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục hồnh được dùng để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi. Ta thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục 0 trong một phạm vi khơng đổi, có thể kết luận phương sai của sai số không đổi
54
4.4.2.3. Giả định về phân phối chuẩn của phần dư
Mơ hình hồi quy bội mà chúng ta xây dựng được chỉ thực sự phù hợp với các dữ liệu quan sát khi phần dư có phân phối chuẩn với trung bình bằng 0 và phương sai khơng đổi. Kết quả trong biểu đồ tần số Histogram (phụ lục 10) cho thấy, một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số được đặt chồng lên biểu đồ tần số, với độ lệch chuẩn Std. Dev=0.98621 (gần bằng 1) và giá trị trung bình Mean (gần bằng 0). Nếu chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối chuẩn hồn tồn là khơng khả thi vì ln ln có chênh lệch do lấy mẫu, nên giá trị xấp xỉ chuẩn ở trên là hồn tồn hợp lý, do đó có thể kết luận rằng, giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
4.4.2.4. Giả định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư)
Đại lượng thống kê Durbin – Watson (d) có thể dùng để kiểm định về tính độc lập của sai số (khơng có tương quan giữa các phần dư). Đại lượng d có giá trị trị biến thiên từ 0 đến 4, nếu các phần dư khơng có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau, giá trị d sẽ gần bằng 2. Kết quả Durbin Watson trong phân tích hồi quy bội cho thấy (phụ lục 10), giá trị d tính được rơi vào miền chấp nhận giả thuyết khơng có tương quan chuỗi bậc nhất (d=1.867). Vì thế, giả định về tính độc lập của sai số không bị vi phạm.
4.4.2.5. Đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến
Hiện tượng đa cộng tuyến cần được kiểm tra để loại trừ các biến nào có đa cộng tuyến trầm trọng khi đưa vào trong mơ hình. Mơ hình hồi quy với sáu biến độc lập có hệ số VIF đều nhỏ hơn 2 (Bảng 4.18). Chứng tỏ khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mơ hình.