3.4.1. Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố được thực hiện để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Mô hình phân tích nhân tố được xem là phù hợp khi hệ số đo lường thích hợp mẫu KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên (Hair et al., 1995) Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0.05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2005, 262).
Hệ số tải (factor loading) cho biết tương quan giữa từng biến với nhân tố. Hệ số càng lớn thì biến đại diện trong nhân tố càng lớn. Tổng phương sai trích cho biết mức ý nghĩa của các nhân tố được rút trích. Theo Hair et al. (1995), hệ số tải lớn hơn 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn và tổng phương sai trích của các nhân tố phải lớn hơn
50%. Vì vậy các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Giá trị eigenvalue5 trong từng nhân tố cũng được xem xét với yêu cầu phải lớn hơn 1 để có ý nghĩa (Hair et al. 1995).
Phương pháp rút trích các nhân tố được thực hiện theo các thành phần chính (Principal components) kết hợp phương pháp xoay Varimax (có tác dụng tối thiểu số lượng biến có hệ số lớn trong cùng một nhân tố).
3.4.2. Đánh giá tính giá trị của thang đo
Theo Hair et al. (1995), tính giá trị có liên quan đến câu hỏi: “Có phải thang đo đo đúng cái cần đo?” Tính giá trị gồm 4 loại (Neuman, 2000):
(1) Giá trị bề mặt (Face Validity): Thang đo có giá trị này nếu giới khoa học
đạt sự đồng thuận rằng biến thật sự đo được khái niệm. Nó liên quan đến câu hỏi “Trên bề mặt, mọi người có cho rằng định nghĩa và phương pháp đo lường phù hợp?”
(2) Giá trị nội dung (Content Validity) là trường hợp riêng của giá trị bề mặt.
Nó liên quan đến câu hỏi “Toàn bộ nội dung của một định nghĩa có được bao hàm trong một thang đo?” Vì các biến của thang đo dựa vào các nghiên cứu trước nên thang đo sử dụng trong nghiên cứu này nói chung được công nhận có giá trị nội dung.
(3) Giá trị khái niệm (Construct Validity). Nó liên quan đến câu hỏi “Nếu thang
đo có giá trị, các biến trong thang đo có cùng vận hành trong một cách thức nhất quán?” Giá trị này gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Giá trị hội tụ đạt được khi các biến hội tụ hoặc có liên quan nhau. Điều này có
nghĩa khi thực hiện đo nhiều lần cùng một khái niệm thì thang đo hoạt động theo cách thức tương tự nhau.
Giá trị phân biệt đạt được các biến của một khái niệm phân biệt hoặc quan hệ
trái chiều với với các biến của khái niệm trái ngược nó.
(4) Giá trị tiêu chuẩn (Criterion Validity) sử dụng một số tiêu chuẩn để đánh
giá chính xác một khái niệm. Tính giá trị của biến được chứng thực bằng cách so sánh nó với biến trong thang đo đã đo trước đó trên cùng khái niệm và được chứng tỏ độ tin cậy. Giá trị này gồm hai loại: Giá trị đồng thời và Giá trị dự báo.
5Eigenvalue: phương sai của một nhân tố, cho biết mức độ quan trọng của của từng nhân tố đối với các biến được phân tích (Hair et al., 1995)
3.4.3. Đánh giá tính tin cậy của thang đo
Tính tin cậy đo lường sự nhất quán nội tại của các biến trong khái niệm. Nói cách khác theo Hair et al. (1995), tính tin cậy là mức độ cho biết biến quan sát đo giá trị thật và không có sai số. Thang đo sẽ được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach Alpha và hệ số tương quan tổng biến. Giá trị alpha nằm từ 0 đến 1, giá trị càng lớn cho biết tính tin cậy càng nhiều giữa các biến (Hair et al.,1998). Các biến có hệ số tương quan tổng biến nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.8 (Hintze, 1997). Còn Nunnally (1978) đề nghị trong nghiên cứu khám phá, giá trị alpha 0.6 là đạt yêu cầu.
Ngoài ra từng nhân tố cũng được đánh giá độ tin cậy cũng thông qua hệ số Cronbach Alpha.
3.4.4. Đánh giá mức độ tương quan giữa các nhân tố
Dựa trên kết quả phân tích nhân tố để kiểm tra mức độ tương quan giữa các biến bằng ma trận tương quan Pearson. Lý tưởng là các biến độc lập không tương quan, nếu có thì lưu ý kiểm định đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy.
3.4.5. Đánh giá tác động của các nhân tố lên sự hài lòng của bệnh nhân
Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến để đánh giá mức độ tác động của các nhân tố đến sự hài lòng chung. Đánh giá mô hình thông qua hệ số R2 và kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số trong phương trình hồi quy.
Mức độ hài lòng chung= f (thứ nguyên)
3.4.6. Đánh giá và so sánh sự khác biệt chất lượng dịch vụ các nhân tố và mức độ hài lòng giữa bệnh viện công và tư
Đánh giá chung chất lượng dịch vụ các nhân tố và sự hài lòng bằng thống kê mô tả trình bày trung bình, độ lệch chuẩn của các nhân tố và sự hài lòng chung. Sau đó One way ANOVA và thống kê mô tả được dùng để đánh giá sự chung khác biệt chất lượng dịch vụ khám ngoại trú và sự hài lòng ở bệnh viện công và tư.
Tiếp theo đề tài đánh giá chi tiết và so sánh chất lượng dịch vụ theo từng nhân tố giữa bệnh viện công và tư. Phần đánh giá và so sánh sử dụng thống kê mô tả và One way ANOVA.
CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ