nhân viên của phòng khám/bệnh viện | |||
X6 | CLKT1 | Chỉ định cận lâm sàng (Chụp X-quang, Siêu âm, chụp cắt lớp vi tính (CT), chụp cộng hưởng từ (MRI),… ) phù hợp với chẩn đoán bệnh | Chất lượng kỹ thuật |
CLKT2 | Máy móc thiết bị của phòng khám/bệnh viện cho kết quả chính xác | ||
CLKT3 | Chuyên môn của bác sĩ mang lại hiệu quả | ||
CLKT4 | Kết quả điều trị của phòng khám/bệnh viện mang lại là tốt nhất | ||
CLKT5 | Tôi tin sức khỏe của mình sẽ cải thiện | ||
CLKT6 | Tôi được dặn dò về chế độ ăn uống, tái khám | ||
X7 | CPKCB1 | Chi phí KCB tương xứng với những gì bệnh nhân nhận được | Chi phí khám chữa bệnh |
CPKCB2 | Chi phí KCB phù hợp với khả năng chi trả của bệnh nhân | ||
CPKCB3 | Chi phí tại phòng khám/bệnh viện này là hợp lý |
Có thể bạn quan tâm!
-
Mô Hình Hồi Quy Đa Biến Và Kiểm Định Mô Hình: -
Mô Tả Mẫu Nghiên Cứu Và Thống Kê Mô Tả Các Biến: -
Kết Quả Đánh Giá Thang Đo Qua Phân Tích Độ Tin Cậy Cronbach’S Alpha: -
Những Hạn Chế Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo: -
Các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của người dân đối với dịch vụ khám chữa bệnh trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh - 12 -
Kiểm Định Thang Đo Bằng Cronbach’S Alpha
Xem toàn bộ 129 trang tài liệu này.
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát thực tế của tác giả năm 2018)
4.2.2.2. Thang đo sự hài lòng của khách hàng:
Thang đo SHL của khách hàng gồm 5 biến quan sát SHL1, SHL2, SHL3, SHL4, SHL5; kết quả cho thấy 5 biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên các biến quan sát đều quan trọng trong nhân tố SHL của khách hàng. Hệ số KMO bằng 0.830 nên kết quả phân tích nhân tố EFA phù hợp với dữ liệu. Kiểm định Bartlett's Test có giá trị gần bằng 0 (sig = 0.000) nên các biến quan sát có tương quan với nhau, phương sai trích bằng 74.183% lớn hơn 50%. Do đó các biến quan sát này đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích nhân tố EFA thang đo sự hài lòng của khách hàng
KMO and Bartlett's Test | ||
Kiểm định KMO | .830 | |
Approx. Chi-Square | 1107.623 | |
Kiểm định Bartlett's | df | 10 |
Sig. | .000 |
Hệ số tải nhân tố | Giá trị Eigenvalues | Tổng phương sai trích | |
Sự hài lòng 1 | .881 | 3.709 | 74.183 |
Sự hài lòng 2 | .839 | ||
Sự hài lòng 3 | .872 | ||
Sự hài lòng 4 | .854 | ||
Sự hài lòng 5 | .860 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát thực tế của tác giả năm 2018)
4.3. Phân tích mô hình hồi quy đa biến:
Phân tích mô hình hồi quy được thực hiện với 7 biến độc lập đó là: Phương tiện hữu hình (X1), Sự tin cậy (X2), Sự đáp ứng (X3), Năng lực phục vụ (X4), Sự thấu hiểu (X5), Chất lượng kỹ thuật (X6), Chi phí khám chữa bệnh (X7) và biến phụ thuộc là Sự hài lòng của khách hàng (Y).
Giá trị của các yếu tố được dùng để phân tích hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến theo kỹ thuật Enter. Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận.
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số xác định R2 = 0.596 và hệ số R2 điều chỉnh = 0.586 nghĩa là sự phù hợp của mô hình là 58.6% hay nói cách khác là mô hình này giải thích được 58.6% sự biến thiên của nhân tố Sự hài lòng bởi 7 biến độc
lập là “Chi phí khám chữa bệnh”, “Năng lực phục vụ”, “Sự thấu hiểu”, “Phương tiện hữu hình”, “Sự tin cậy”, “Chất lượng kỹ thuật”, “Sự đáp ứng”.
Hệ số Durbin Wastion bằng 1.809 (1< Durbin Wastion <3) do đó trong mô hình không có sự tương quan giữa các phần dư. Như vậy, mô hình nghiên cứu là phù hợp.
Bảng 4.13: Kết quả đánh giá độ phù hợp của mô hình
R | R2 | R2 hiệu chỉnh | Sai số chuẩn ước lượng | Durbin- Watson | |
1 | .772a | .596 | .586 | .551 | 1.809 |
a. Biến dự đoán: (hằng số), Chi phi kham chua benh, Nang luc phuc vu, Su thau hieu, Phuong tien huu hinh, Su tin cay, Chat luong ky thuat, Su dap ung
b. Biến phụ thuộc: Su hai long
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát thực tế của tác giả năm 2018)
Kết quả kiểm định cho thấy trị số thống kê F tính được từ giá trị R Squares có giá trị rất nhỏ (sig. = 0.000 < 0.05) nên mô hình hồi quy tuyến tính bội là phù hợp với tập dữ liệu thu thập. Tóm lại, các biến độc lập có mối quan hệ với biến phụ thuộc và mô hình nghiên cứu là có thể sử dụng được.
Bảng 4.14: Phân tích phương sai
ANOVAa
Tổng bình phương | df | Bình phương trung bình | F | Mức ý nghĩa | ||
Hồi quy | 131.005 | 7 | 18.715 | 61.564 | .000b | |
1 | Phần dư | 88.765 | 292 | .304 | ||
Tổng | 219.770 | 299 |
a. Biến phụ thuộc: Su hai long
b. Biến dự đoán: (hằng số), Chi phi kham chua benh, Nang luc phuc vu, Su thau hieu, Phuong tien huu hinh, Su tin cay, Chat luong ky thuat, Su dap ung
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát thực tế của tác giả năm 2018)
Bảng 4.15: Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa | Hệ số hồi quy chuẩn hóa | t | Sig. | Thống kê đa cộng tuyến | |||
B | Sai số chuẩn | Beta | Dung sai | VIF | |||
(Hằng số) | -.205 | .203 | -1.011 | .013 | |||
Phuong tien huu hinh | .029 | .062 | .024 | .475 | .035 | .537 | 1.861 |
Su tin cay | .043 | .057 | .039 | .754 | .042 | .529 | 1.891 |
Su dap ung | .236 | .062 | .223 | 3.807 | .000 | .402 | 1.491 |
1 | |||||||
Nang luc phuc vu | .138 | .052 | .123 | 2.646 | .009 | .641 | 1.560 |
Su thau hieu | .223 | .059 | .210 | 3.819 | .000 | .459 | 1.178 |
Chat luong ky thuat | .188 | .066 | .157 | 2.865 | .004 | .458 | 1.184 |
Chi phi kham chua benh | .261 | .048 | .267 | 5.490 | .000 | .584 | 1.711 |
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát thực tế của tác giả năm 2018)
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta sử dụng chỉ số VIF, gọi là hệ số phóng đại phương sai. Thông thường, nếu VIF của một biến nào đó > 10 thì biến này hầu như không có giá trị giải thích biến Y trong mô hình (Hair&ctg, 2006). Nếu VIF của một biến bất kỳ < 2, xem như không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Trong trường hợp này chỉ số VIF của các nhân tố đều < 2 như vậy không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hình 4.1: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả khảo sát thực tế của tác giả năm 2018)
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa ở hình 4.1 cho ta thấy được phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.988). Vì vậy mà có thể kết luận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Các nghiên cứu thông thường có mức ý nghĩa 5%, nếu sig của kiểm định t <
0.05 thì có thể nói rằng các biến độc lập đều có tác động đến biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hệ số hồi quy cho thấy sig của 7 biến “Phương tiện hữu hình”, “Sự tin cậy”, “Sự đáp ứng”, “Năng lực phục vụ”, “Sự thấu hiểu”, “Chất lượng kỹ thuật”, “Chi phí khám chữa bệnh” đều nhỏ hơn 0.05 nên tất cả 7 biến trên đều có ý nghĩa thống kê.
Yếu tố nào có hệ số beta điều chỉnh càng lớn thì có thể nhận xét rằng yếu tố đó có mức độ ảnh hưởng cao hơn các yếu tố khác trong mô hình nghiên cứu. Từ bảng kết quả cho thấy 7 nhân tố đều có tác động dương đến sự hài lòng của khách hàng (hệ số beta dương).
Khi đó phương trình hồi quy có dạng như sau:
SHL = 0.267*CPKCB + 0.223*SDU + 0.210*STH + 0.157*CLKT + 0.123*NLPV + 0.039*STC + 0.024*PTHH
Kiểm định các giả thuyết của mô hình:
- Giả thuyết H1 về yếu tố “Chất lượng kỹ thuật”: Xét ở độ tin cậy 95% thì biến CLKT - Chất lượng kỹ thuật tác động dương đến SHL của khách hàng nghĩa là khách hàng cảm nhận về chất lượng kỹ thuật càng cao thì SHL của họ đối với chất lượng dịch vụ KCB càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.157, giá trị Sig=
0.004 <0.05 nên giả thuyết H1 được chấp nhận.
- Giả thuyết H2 về yếu tố “Phương tiện hữu hình”: Xét ở độ tin cậy 95% thì biến PTHH - Phương tiện hữu hình có tác động dương đến SHL của khách hàng nghĩa là khách hàng cảm nhận về phương tiện hữu hình càng hiện đại thì SHL của họ đối với chất lượng dịch vụ KCB càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.024, giá trị Sig= 0.035 <0.05 nên giả thuyết H2 được chấp nhận.
- Giả thuyết H3 về yếu tố “Sự tin cậy”: Xét ở độ tin cậy 95% thì biến STC - Sự tin cậy có tác động dương đến SHL của khách hàng nghĩa là khách hàng cảm nhận về yếu tố sự tin cậy càng cao thì SHL của họ đối với chất lượng dịch vụ KCB càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.039, giá trị Sig= 0.042 <0.05 nên giả thuyết H3 được chấp nhận.
- Giả thuyết H4 về yếu tố “Sự đáp ứng”: Xét ở độ tin cậy 95% thì biến SDU
- Sự đáp ứng có tác động dương đến SHL của khách hàng nghĩa là khách hàng cảm nhận về sự đáp ứng càng cao thì SHL của họ đối với chất lượng dịch vụ KCB càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.223, giá trị Sig= 0.000 <0.05 nên giả thuyết H4 được chấp nhận.
- Giả thuyết H5 về yếu tố “Năng lực phục vụ”: Xét ở độ tin cậy 95% thì biến NLPV - Năng lực phục vụ có tác động dương đến SHL của khách hàng nghĩa là khách hàng cảm nhận về năng lực phục vụ càng cao thì SHL của họ đối với chất lượng dịch vụ KCB càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.123, giá trị Sig=
0.009 <0.05 nên giả thuyết H5 được chấp nhận.
- Giả thuyết H6 về yếu tố “Sự thấu hiểu”: Xét ở độ tin cậy 95% thì biến STH
- Sự thấu hiểu có tác động dương đến SHL của khách hàng nghĩa là khách hàng cảm nhận về sự thấu hiểu càng cao thì SHL của họ đối với chất lượng dịch vụ KCB càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.210, giá trị Sig= 0.000 <0.05 nên giả thuyết H6 được chấp nhận.
- Giả thuyết H7 về yếu tố “Chi phí khám chữa bệnh”: Xét ở độ tin cậy 95% thì biến CPKCB - Chi phí khám chữa bệnh có tác động dương đến SHL của khách hàng nghĩa là khách hàng cảm nhận về chi phí KCB là hợp lý thì SHL của họ đối với chất lượng dịch vụ KCB càng cao. Hệ số hồi quy của yếu tố này là 0.267, giá trị Sig= 0.000 <0.05 nên giả thuyết H7 được chấp nhận.
Tóm tắt
Trong chương 4, tác giả đã kiểm định thang đo qua hệ số Cronbach’s Alpha, kết quả các biến đều đảm bảo độ tin cậy. Sau đó, tác giả thực hiện phân tích nhân tố và rút được 7 yếu tố tác động đến SHL của khách hàng về chất lượng dịch vụ KCB đó là: “Phương tiện hữu hình”, “Sự tin cậy”, “Sự đáp ứng”, “Năng lực phục vụ”, “Sự thấu hiểu” , “Chất lượng kỹ thuật” , “Chi phí khám chữa bệnh”. Hàm hồi quy cho thấy trong 7 nhân tố được rút ra từ việc phân tích nhân tố khám phá EFA thì cả 7 nhân tố tác động một cách có ý nghĩa đến SHL của khách hàng về chất lượng dịch vụ KCB.
Chương 4 này cũng đã xác định và đánh giá được các yếu tố tác động đến SHL của khách hàng về chất lượng dịch vụ KCB như đã trình bày ở chương 2 và 3. Qua những kết quả phân tích đánh giá ở chương này tác giả sẽ đưa ra một số hàm ý quản trị và sẽ được trình bày ở chương sau nhằm nâng cao SHL của khách hàng.
Chương 5: KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận:
Kết luận từ mô hình nghiên cứu:
- Thứ nhất, mô hình nghiên cứu được xây dựng với 7 yếu tố: “Chất lượng kỹ thuật”, “Phương tiện hữu hình”, “Sự tin cậy”, “Sự đáp ứng”, “Năng lực phục vụ”, “Sự thấu hiểu”, “Chi phí khám chữa bệnh” tác động đến sự hài lòng của người dân đối với dịch vụ khám chữa bệnh trên địa bàn Thành phố.
- Thứ hai, mô hình sử dụng là phù hợp và không xảy ra hiện tượng đa cộng
tuyến.
SHL = 0.267*CPKCB + 0.223*SDU + 0.210*STH + 0.157*CLKT + 0.123*NLPV + 0.039*STC + 0.024*PTHH
- Thứ ba, kết quả phân tích cho thấy “Chi phí khám chữa bệnh”, “Sự đáp ứng” và “Sự thấu hiểu” là 3 yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến SHL của khách hàng (β1=0.267, β2=0.223 và β3=0.210) nên đây là 3 yếu tố cần được ưu tiên thực hiện trước. Hai yếu tố “Chất lượng kỹ thuật” và “Năng lực phục vụ” tác động đến SHL khách hàng không bằng 3 yếu tố đầu nhưng sự ảnh hưởng của nó đến SHL của khách hàng cũng đáng kể (β4=0.157 và β5=0.123). Còn lại 2 yếu tố “Sự tin cậy” và “Phương tiện hữu hình” tác động đến SHL của khách hàng là thấp nhất (β6=0.039 và β7=0.024). Như vậy, để nâng cao SHL của người dân đối với dịch vụ KCB trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh thì các cơ sở y tế cần cải tiến các yếu tố chi phí khám chữa bệnh, sự đáp ứng, sự thấu hiểu, chất lượng kỹ thuật, năng lực phục vụ, sự tin cậy và phương tiện hữu hình.
5.2. Đề xuất, kiến nghị:
Qua phân tích đánh giá mức độ ảnh hưởng của các thành phần chất lượng dịch vụ KCB tác động đến SHL của người dân trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, tác giả đề xuất một số kiến nghị sau:
- Đối với thành phần Chi phí khám chữa bệnh: