CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. Phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết
Từ mô hình nghiên cứu và kết quả phân tích nhân tố khám phá, ảnh hưởng của các nhân tố Chất lượng dịch vụ đến Sự hài lòng của khách hàng có thể được thể hiện thông qua phương trình tuyến tính như sau:
HL = α + β1 DT + β2 QT+ β3 HT + β4 TT + β5 DU Trong đó:
HL: Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các bệnh viện tư nhân tại Bình Dương
DT: Chất lượng điều trị QT: Chất lượng quy trình HT: Chất lượng cơ sở hạ tầng TT: Chất lượng tương tác DU: Chất lượng đáp ứng
α: hệ số chặn (hằng số), là giá trị mong muốn của biến phụ thuộc khi các biến độc lập có giá trị bằng 0
βk (k= 1-5): hệ số hồi quy riêng của từng nhân tố, thể hiện mối quan hệ giữa một biến độc lập với biến phụ thuộc, khi các biến độc lập khác không đổi, khi biến độc lập thay đổi một đơn vị thì biến phụ thuộc thay đổi βk đơn vị.
4.3.1.1 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Vì một trong các điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập phải có tương quan với biến phụ thuộc. Kiểm định hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc
Sự hài lòng (HL) với các biến độc lập chất lượng dịch vụ (DT, QT, HT, TT, DU), giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0, kết quả như sau:
Bảng 4. 18 Kết quả phân tích tương quan
HL DT QT HT TT DU
HL 1,0000
DT 0,5577 1,0000
0,0000
QT 0,1696 0,2150 1,0000
0,0014 0,0000
HT 0,5509 0,4506 0,2761 1,0000
0,0000 0,0000 0,0000
TT 0,5124 0,4798 0,3839 0,5591 1,0000
0,0000 0,0000 0,0000 0,0000
DU 0,7039 0,6031 0,2418 0,5473 0,5349 1,0000 0,0000 0,0000 0,0002 0,0000 0,0000
(Nguồn: tác giả trích từ Phụ lục 6) Kết quả từ Bảng 4.18, với mức ý nghĩa tương quan Sig. <0.05, bác bỏ giả thuyết H0 và các hệ số r của các biến độc lập lớn hơn 0, cho biết các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và sự hài lòng có mối tương quan mạnh với chất lượng đáp ứng (r = 0,7039), ít tương quan với chất lượng quy trình (r = 0,1696).
Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng không quá lớn, nên ít có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
4.3.1.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy bội từ Phụ lục 6, đồ thị tương quan phương sai và các biến độc lập cho thấy có hiện tượng phân tán giữa biến Chất lượng quy trình với các biến còn lại, dự báo có hiện tượng phương sai không đồng nhất với phương trình này. Kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định White- test với giả thuyết H0: không có hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả giá trị P-value <
0,05, (bác bỏ giả thuyết H0) kết luận có hiện tượng phương sai thay đổi. Khắc phục
hiện tượng phương sai thay đổi bằng phương pháp hồi quy White Robust Standard Error, kết quả cho thấy giá trị α và β không thay đổi, nhưng sai số chuẩn và trị số t và P-value có sự thay đổi, trước khi và sau khi khắc phục phương sai thay đổi, giá trị P-value lần lượt của biến QT là 0,054>0,05 và 0,075>0,05 đều không có ý nghĩa thống kê, vì thế, không có sự khác biệt về kết quả giữa hai lần hồi quy, đồng nghĩa rằng nhân tố Chất lượng quy trình không ảnh hưởng đối với Sự hài lòng của khách hàng, từ đó bác bỏ giả thuyết H2.
Bảng 4. 19 Hệ số hồi quy mô hình hồi quy bội
(HL) Sự hài lòng
Hệ số hồi quy (β)
Sai số chuẩn Robust
t P-value VIF
(α ) Hệ số chặn 0,3870 0,2061 1,88 0,061
(DT) Chất lượng điều trị 0,1704 0,0535 3,19 0,002 1,68 (QT) Chất lượng quy trình -0,0656 0,0368 -1,78 0,075 1,18 (HT) Chất lượng cơ sở hạ tầng 0,1662 0,0474 3,51 0,001 1,69 (TT) Chất lượng tương tác 0,1300 0,0650 2,00 0,046 1,81 (DU) Chất lượng đáp ứng 0,5059 0,0619 8,17 0,000 1,94
(Nguồn: tác giả tổng hợp trích từ Phụ lục 6) Dựa vào p-value của thống kê F (prob>F), với mức ý nghĩa 5%, giả định H0: cho hệ số hồi quy của các biến đều bằng 0 (β1 = β2 = β3 = β4 =β5 =0), kết quả hồi quy cho thấy, giá trịP-value = 0,0000< 0,05 kết luận là bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các hệ số hồi quy của các biến độc lập không đồng thời bằng 0. Giá trị R2 = 0,5616 nghĩa là mô hình giải thích được 56,16% mức độ biến động của biến phụ thuộc Sự hài lòng. Xét kiểm định t-test: giá trị p-value (Bảng 4.19) của 4 biến độc lập (DT, HT, TT, DU) đều nhỏ hơn 0,05, bác bỏ giả thiết H0: hệ số β i = 0; giá trị p-value của biến QT>0,05, chấp nhận giả thiết H0: hệ số β i = 0; các giá trị βk của các biến độc lập được xác định và phương trình viết lại như sau:
HL = 0,387 + 0,1704 DT + 0,1662 HT + 0,1300 TT + 0,5059 DU
Kết quả cho thấy có 04 biến độc lập có ảnh hưởng cùng chiều đối với sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các bệnh viện tư nhân tại Bình Dương ở độ tin cậy 95%.
Hệ số (Beta) hồi quy chuẩn hóa (Standardized Coefficients) (Bảng 4.20) cho thấy thứ tự ảnh hưởng của các thành phần dịch vụ đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ khám chữa bệnh tại các bệnh viện tư nhân ở Bình Dương từ cao đến thấp như sau: Chất lượng đáp ứng (DU), Chất lượng cơ sở hạ tầng (HT), chất lượng điều trị (DT), Chất lượng tương tác (TT).
Bảng 4. 20 Tầm quan trọng của các biến độc lập
Stt Biến Standard
Beta
Thứ tự ảnh hưởng 1 (DT) Chất lượng điều trị 0,1546 3 2 (HT) Chất lượng cơ sở hạ tầng 0,1810 2 3 (TT) Chất lượng tương tác 0,1139 4 4 (DU) Chất lượng đáp ứng 0,4676 1
Tổng 0,8385
(Nguồn: tác giả tổng hợp kết quả trích từ Phụ lục 6) 4.3.1.3 Kiểm tra các giả định hồi quy
Kiểm định đa cộng tuyến bằng nhân tố phóng đại phương sai cho kết quả VIF (Bảng 4.19) của các biến độc lập có giá trị (VIF=1,18~1,94) nhỏ hơn 2, cho thấy không có dấu hiệu xảy ra hiện tương đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.
Biểu đồ kiểm định phương sai của phần dư (Phụ lục 6) không cho thấy xu hướng đặc biệt nào và các giá trị gần như xoay quanh trị trung bình bằng 0 (đường ngang), biểu đồ này gợi ý một phần dư độc lập, có phương sai bằng nhau và trung bình bằng 0.
Kiểm định F-test lần lượt từng biến độc lập ở mức ý nghĩa 5% cho biết tính ổn định của mô hình, kết quả giá trị P-value của 4 biến độc lập (DT, HT, TT, DU) đều <0,05, nghĩa là bác bỏ giả thuyết H0, 4 biến độc lập này đều quan trọng. Biến QT có giá trị p –value >0, nghĩa là chấp nhận giả thiết H0 và loại bỏ biến không phù hợp này.
4.3.2 Hồi quy tuyến tính đơn
4.3.2.1 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Kiểm định hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc Lòng trung thành (LTT) và biến độc lập Sự hài lòng (HL), giả thuyết H0: hệ số tương quan bằng 0, kết quả như sau:
Bảng 4. 21 Kết quả phân tích tương quan
LTT HL
LTT 1,0000 HL 0,7083 1,0000 0,0000
(Nguồn: dữ liệu khảo sát tác giả trích từ Phụ lục 6)
Xem kết quả từ Bảng 4.21, với mức ý nghĩa tương quan Sig. <0.05 bác bỏ giả thuyết H0 và hệ số r của biến độc lập lớn hơn 0 (r = 0,7083), cho biết biến độc lập có tương quan mạnh với biến phụ thuộc, thành phần HL (sự hài lòng) có ý nghĩa trong mô hình.
4.3.2.2 Phân tích hồi quy tuyến tính đơn
Tổng hợp kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đơn từ Phụ lục 6, biểu đồ kiểm định phương sai thay đổi cho thấy có hiện tượng phương sai không đồng nhất. Kiểm định Breusch-Pagan và kiểm định White- test với giả thuyết H0: không có hiện tượng phương sai thay đổi, kết quả giá trị P-value < 0,05, kết luận có hiện tượng phương sai thay đổi. Khắc phục hiện tượng phương sai thay đổi bằng phương pháp hồi quy White Robust standard Error, so với kết quả hồi quy khi chưa điều chỉnh phương sai thay đổi, giá trị α và β không thay đổi, kết quả hồi quy sau khi điều chỉnh cho thấy sai số chuẩn tăng lên, giá trị t của biến độc lập nhỏ lại.
Dựa vào p-value của thống kê F (prob>F), với mức ý nghĩa 5%, giả định H0: cho hệ số hồi quy của biến độc lập bằng 0 (β1 = 0), kết quả hồi quy cho thấy, giá trị
P -value = 0,0000< 0,05 kết luận là bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là hệ số tương quan của biến độc lập khác 0. Giá trị R2 = 0,5017 nghĩa là mô hình giải thích được 50,17%
mức độ biến động của biến phụ thuộc Lòng trung thành.
Bảng 4. 22 Hệ số hồi quy mô hình hồi quy tuyến tính đơn
(LTT) Lòng trung thành Hệ số hồi quy
Sai số chuẩn Robust
t P-value
(α ) Hệ số chặn 1,0211 0,1799 5,68 0,000
(SHL) Sự hài lòng 0,7460 0,0432 17,29 0,000
(Nguồn: tác giả tổng hợp trích từ Phụ lục 6) Kiểm định t-test (Bảng 4.22) với p-value của biến HL nhỏ hơn 0,05 (bác bỏ giả thiết H0: hệ số β i = 0), mô hình hồi quy tuyến tính đơn giữa sự hài lòng và lòng trung thành được biểu thị như sau:
LTT= 1,0211 + 0,746 HL Trong đó:
β= 0,746 Dấu (+): tương quan cùng chiều. Khi đánh giá về sự hài lòng (HL) tăng thêm 1 điểm, mức độ lòng trung thành sẽ tăng thêm 0,746 điểm.
4.3.2.3 Kiểm tra các giả định hồi quy
Biểu đồ kiểm định phương sai của phần dư (Phụ lục 6) không cho thấy xu hướng đặc biệt nào và các giá trị gần như xoay quanh trị trung bình bằng 0 (đường ngang), biểu đồ này gợi ý một phần dư độc lập, có phương sai bằng nhau và trung bình bằng 0.