CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.3. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT
4.3.4. Phân tích hồi qui
Trong nghiên cứu này, mô hình hồi qui đa biến (MVR) và mô hình PATH được sử dụng. Phân tích hồi qui được thực hiện bằng phương pháp khẳng định đồng thời (Enter). Mục đích của phương pháp này là để kiểm định các giả thuyết, nó thích hợp cho mục tiêu nghiên cứu nhằm kiểm định các lý thuyết khoa học.
a. Các giả thuyết cần kiểm định và phương trình hồi qui tương ứng Phương trình hồi qui thứ nhất nhằm kiểm định cho các giả thuyết sau:
- H1: Sự lắng nghe của bác sĩ có quan hệ thuận lên sự hài lòng của bệnh nhân - H3: Sự giải thích của bác sĩ có quan hệ thuận lên sự hài lòng của bệnh nhân.
- H5: Nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ có quan hệ thuận lên sự hài lòng của bệnh nhân.
Phương trình hồi qui thứ hai kiểm định cho các giả thuyết:
- H2: Sự lắng nghe của bác sĩ có quan hệ thuận lên niềm tin của bệnh nhân - H4: Sự giải thích của bác sĩ có quan hệ thuận lên niềm tin của bệnh nhân - H6: Nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ có quan hệ thuận lên niềm tin của bệnh nhân.
Phương trình hồi qui thứ ba kiểm định cho giả thuyết:
- H8: Bệnh nhân càng tin tưởng vào bác sĩ thì họ càng hài lòng.
Phương trình hồi qui thứ tư kiểm định cho giả thuyết:
- H7: Bệnh nhân càng hài lòng với các yếu tố hành vi của bác sĩ thì họ càng trung thành.
- H9: Bệnh nhân càng tin tưởng vào bác sĩ thì họ càng trung thành.
b. Phương trình hồi qui thứ nhất
Trong phương trình này, xem xét sự ảnh hưởng của các biến độc lập sự lắng nghe của bác sĩ, sự giải thích của bác sĩ, nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ đến biến trung gian sự hài lòng của bệnh nhân. Kết quả chạy hồi qui thể hiện ở Bảng 4.8.
Bảng 4.8: Kết quả phương trình hồi qui thứ nhất
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa
Tính cộng tuyến Biến
B Std. Error Beta t Sig. Dung sai VIF
(Hằng số) -.433 .236 -1.833 .068
SLN .422 .062 .370 6.826 .000 .621 1.609
SGT .482 .066 .384 7.286 .000 .661 1.514
NVC .184 .056 .154 3.279 .001 .826 1.211
Kết quả hồi qui cho thấy trị số thống kê trong kiểm định F có giá trị sig. = 0.000 rất nhỏ, R2điều chỉnh = 0.55 (chi tiết Phụ lục 4). Như vậy, mô hình hồi qui đã xây dựng phù hợp và các biến độc lập giải thích được 55% phương sai cho sự hài lòng của bệnh nhân. Để làm rõ hơn về sự giải thích của R2điều chỉnh ta xem xét thêm hai thành phần liên quan đến sự phù hợp của mô hình hồi qui đó là biến thiên phần dư và biến thiên hồi qui (nhắc lại tất cả những tham số ở đây đều đã được chuẩn hóa thông qua ước lượng OLS từ mẫu). Với biến thiên hồi qui nó cũng phản ánh được biến thiên của yếu tố phụ thuộc chủ yếu do các biến độc lập giải thích, do đó nếu biến thiên
hồi qui lớn hơn so với biến thiên phần dư thì mô hình càng phù hợp. Kết quả hồi qui cho thấy hệ số biến thiên hồi qui (Regression) là 131.871 lớn hơn nhiều so với biến thiên phần dư (Residual) với hệ số là 105.613, như vậy mô hình hồi qui đang kiểm định càng phù hợp.
Kết quả Bảng 4.8 cho thấy, cả 3 nhân tố độc lập đều có tác động cùng chiều (trọng số hồi qui chuẩn hóa β (beta) dương) lên biến phụ thuộc sự hài lòng của bệnh nhân. Hệ số β chuẩn hoá cho biết mức độ tác động của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc. Trong mô hình hồi qui trên, yếu tố sự lắng nghe của bác sĩ và sự giải thích của bác sĩ tác động đến sự hài lòng của bệnh nhân là mạnh nhất và mức độ tác động của hai yếu tố này gần tương đương nhau do có hệ số Beta lớn gần bằng nhau, lần lượt là β = 0.370 và β = 0.384. Kế đến là yếu tố nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ có mức tác động thấp nhất với β = 0.154. Như vậy, các yếu tố này đều có tác động đến sự hài lòng của bệnh nhân với mức ý nghĩa sig. lớn nhất chỉ 0.001 cho yếu tố nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ và 0.000 cho tất cả các yếu tố còn lại. Do đó không có cơ sở để bác bỏ các giả thuyết H1, H3, H5.
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, sử dụng cặp hệ số dung sai T và hệ số phóng đại phương sai VIF. Ở đây hệ số dung sai T đều lớn hơn 0.5 nên hệ số VIF sẽ nhỏ hơn 2.2, do đó không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra, xét một cách tổng quát là mô hình hồi qui đạt yêu cầu.
Mô hình hồi qui được xác định bởi phương trình với ước lượng bình phương bé nhất OLS (phương pháp ước lượng này đã trình bày rõ ở phần trên) như sau2:
2 Công thức phương trình hồi qui của mô hình hay tổng thể có dạng: Yi = β 0 + β1Xi + i. Trong đó:
- Yi: Là giá trị của biến phụ thuộc Y tại quan sát thứ i, i = 1,2...N (N là kích thước ).
- Xi: Là giá trị của biến độc lập X tại quan sát thứ i.
- i: Là sai số tại quan sát thứ i, tức những giải thích khác cho Y ngoài X.
- β 0: Hằng số hồi qui; β1: Trọng số hồi qui.
Sau khi ước lượng bằng OLS cho mẫu với nguyên tắc cực tiểu biến thiên phần dư (tương ứng với
). Phương trình hồi qui ước lượng bằng OLS được biểu diễn: Y’i = β’0 + β’1Xi (để cực tiểu biến thiên phần dư, sau khi lấy đạo hàm ta cho nó bằng 0 và β 0 là hằng số nên đạo hàm sẽ về 0).
SHL = 0.37*SLN + 0.384*SGT + 0.154*NVC (4.1).
Trong đó:
SHL: Sự hài lòng của bệnh nhân.
SLN: Sự lắng nghe của bác sĩ.
SGT: Sự giải thích của bác sĩ.
NVC: Nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ.
c. Phương trình hồi qui thứ hai
Phương trình xem xét sự ảnh hưởng của các biến độc lập sự lắng nghe của bác sĩ, sự giải thích của bác sĩ, nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ đến biến trung gian sự tin tưởng của bệnh nhân.
Bảng 4.9: Kết quả phương trình hồi qui thứ hai
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa
Tính cộng tuyến Biến
B Std. Error Beta t Sig. Dung sai VIF
(Hằng số) .079 .226 .349 .728
SLN .201 .059 .196 3.404 .001 .621 1.609
SGT .236 .063 .208 3.737 .000 .661 1.514
NVC .518 .054 .482 9.680 .000 .826 1.211
Kết quả hồi qui có trị số thống kê trong kiểm định F đạt yêu cầu sig. = 0.000, R2điều chỉnh = 0.5 (Phụ lục 4) chứng tỏ mô hình hồi qui trên là phù hợp và giải thích được 50% phương sai sự tin tưởng của bệnh nhân. Như vậy, ngoài các yếu tố độc lập trong mô hình tham gia vào việc giải thích này, còn có một số yếu tố vắng mặt khác mà nghiên cứu chưa đề cập đến. Bên cạnh đó xem xét thêm hai thành phần biến thiên ta thấy biến thiên hồi qui lớn hơn biến thiên phần dư (97 > 96.2) như vậy mô hình hôi qui đang kiểm định càng phù hợp.
Bảng 4.9 thể hiện các biến độc lập đều có tác động cùng chiều lên biến trung gian sự tin tưởng của bệnh nhân (hệ số β dương) và có mức ý nghĩa thống kê sig.
đều đạt yêu cầu nhỏ hơn 0.05, do đó các giả thuyết H2 H4, H6 đều được chấp nhận.
Nếu so sánh về mức độ tác động thì trong đó giả thuyết H6 về nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ có tác động mạnh nhất đến sự tin tưởng của bệnh nhân với trọng số hồi qui β lớn nhất 0.482, chứng tỏ rằng giả thuyết H0 của giả thuyết này bị bác bỏ
với độ tin cậy rất cao. Các giả thuyết còn lại có mức độ tác động tương đối và gần bằng nhau lần lượt là 0.196 và 0.208.
Các hệ số dung sai T đều lớn hơn 0.5 đồng nghĩa VIF < 2.2 nên không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Mô hình hồi qui được xác định bởi phương trình ước lượng OLS có dạng:
STT = 0.196*SLN + 0.208*SGT + 0.482*NVC (4.2) Trong đó:
STT: Sự tin tưởng của bệnh nhân.
Các biến còn lại tương tự như trong phương trình (4.1).
d. Phương trình hồi qui thứ ba
Phương trình xem xét sự ảnh hưởng giữa các biến trung gian với nhau: Sự tin tưởng của bệnh nhân đến sự hài lòng của bệnh nhân.
Bảng 4.10: Kết quả phương trình hồi qui thứ ba
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa
Tính cộng tuyến Biến
B Std. Error Beta t Sig. Dung sai VIF
(Hằng số) 1.310 .202 6.502 .000
STT .645 .058 .582 11.190 .000 1.000 1.000
Kết quả hồi qui cho thấy các trị số thống kê trong kiểm định F đạt yêu cầu, sig.
= 0.000 và R2điều chỉnh = 0.34 (Phụ lục 4). Tuy nhiên R2điều chỉnh hơi thấp chỉ với 34%, bên cạnh đó biến thiên hồi qui cũng thấp hơn nhiều so với biến thiên phần dư (80.33
< 157.1). Điều này không có nghĩa là mô hình hồi qui không phù hợp, mà ở đây yếu tố trung gian sự hài lòng của bệnh nhân đã được giải thích trực tiếp phần lớn bởi các biến độc lập ở mô hình hồi qui thứ nhất (phương trình 4.1), thêm vào đó cũng có thể có thêm một số nhân tố vắng mặt khác trong mô hình. Vì vậy, 34% biến thiên về phương sai sự hài lòng của bệnh nhân được giải thích gián tiếp bởi các biến độc lập trên thông qua yếu tố trung gian sự tin tưởng của bệnh nhân và với tỉ lệ giữa hai phần biến thiên như trên là điều chấp nhận được.
Nhìn vào Bảng 4.10 ta thấy, hệ số hồi qui chuẩn hóa rất lớn β= 0.582 với mức ý nghĩa thống kê sig. = 0.000 nên giả thuyết H8 được chấp nhận và giả thuyết H0 bị
bác bỏ với độ tin cậy rất cao. Như vậy niềm tin của bệnh nhân có ảnh hưởng đáng kể đến bệnh nhân hài lòng như thế nào.
Dung sai ở đây T = 1 nên hệ số đa cộng tuyến cũng có giá trị VIF = 1, hiện tượng đa cộng tuyến không có khả năng xảy ra.
Mô hình hồi qui được viết bởi phương trình:
SHL = 0.582*STT (4.3)
Trong đó: Các biến SHL, STT tương tự như trong phương trình (4.1), (4.2).
e. Phương trình hồi qui thứ tư
Phương trình xem xét sự ảnh hưởng của các biến trung gian sự hài lòng của bệnh nhân, sự tin tưởng của bệnh nhân đến biến phụ thuộc lòng trung thành của bệnh nhân.
Bảng 4.11: Kết quả phương trình hồi qui thứ tư
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa
Tính cộng tuyến Biến
B Std. Error Beta t Sig. Dung sai VIF
(Hằng số) .537 .184 2.926 .004
SHL .374 .054 .388 6.957 .000 .662 1.511
STT .432 .060 .404 7.242 .000 .662 1.511
Tương tự như kiểm định cho các mô hình hồi qui trên, kết quả hồi qui cho các giá trị thống kê lần lượt là sig. = 0.000, R2điều chỉnh = 0.493 (Phụ lục 4). Như vậy, mô hình hồi qui đã xây dựng phù hợp và giải thích được 49.3% phương sai của biến phụ thuộc lòng trung thành của người bệnh. Xét thêm phần biến thiên hồi qui và biến thiên phần dư ta thấy gần như bằng nhau (109.381 110.767), điều này cho thấy các biến độc lập trong mô hình không chỉ được giải thích gián tiếp bởi các biến trung gian mà còn có sự tham gia giải thích trực tiếp đến biến phụ thuộc lòng trung thành của bệnh nhân. Như vậy với tỉ lệ giữa hai phần biến thiên trên là điều chấp nhận được và mô hình hồi qui càng phù hợp.
Bảng 4.11 có các hệ số β đều dương và tương đối cao, trong đó mức độ tác động của yếu tố sự tin tưởng của bệnh nhân cao hơn yếu tố sự hài lòng của bệnh nhân với β lần lượt là 0.404 và 0.388, các mức ý nghĩa thống kê đều đạt yêu cầu với
sig. = 0.000, do đó các giả thuyết H7, H9 đều được chấp nhận. Như vậy có sự tác động mạnh của các biến trung gian trên đến lòng trung thành của bệnh nhân.
Xét hệ số dung sai T của các biến đều bằng nhau và lớn hơn 0.5 nên VIF < 2.2, vì vậy các biến này không có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Mô hình hồi qui được viết bởi phương trình:
LTT =0.388*SHL + 0.404*STT (4.4) Trong đó:
LTT: Lòng trung thành của bệnh nhân.
Các biến còn lại tương tự như trong phương trình (4.1), (4.2).
Từ kết quả kiểm định mô hình và giả thuyết bằng các phương trình hồi qui, giả thuyết có được ở Bảng 4.12.
Bảng 4.12: Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
STT Giả thuyết β Sig. Kết luận
H1 Sự lắng nghe của bác sĩ có quan hệ thuận lên sự hài
lòng của bệnh nhân. .370 .000 Chấp nhận
H2 Sự lắng nghe của bác sĩ quan hệ thuận đến sự tin
tưởng của bệnh nhân vào bác sĩ. .196 .001 Chấp nhận
H3 Sự giải thích của bác sĩ có quan hệ thuận lên sự hài
lòng của bệnh nhân. .384 .000 Chấp nhận
H4 Sự giải thích của bác sĩ có quan hệ thuận lên sự tin
tưởng của bệnh nhân vào bác sĩ. .208 .000 Chấp nhận
H5 Nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ có quan hệ thuận
lên sự hài lòng của bệnh nhân. .154 .001 Chấp nhận
H6 Nghiệp vụ chuyên môn của bác sĩ có quan hệ thuận
lên sự tin tưởng của bệnh nhân vào bác sĩ. .482 .000 Chấp nhận H7 Bệnh nhân càng hài lòng với các yếu tố hành vi của
bác sĩ thì họ càng trung thành. .388 .000 Chấp nhận
H8 Bệnh nhân càng tin tưởng vào bác sĩ thì họ càng hài
lòng. .582 .000 Chấp nhận
H9 Bệnh nhân càng tin tưởng vào bác sĩ thì họ càng trung
thành. .404 .000 Chấp nhận