Phân tích hồi quy tuyến tính

= 2.243≥ 1và tổng phương sai trích = 74,781% > 50% đạt yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA.

thuộc (DG).Từ đó có thể đưa 5 biến độc lập này vào mô hình để giải thích cho biến phụthuộc “Đánh giá”.Ngoài ra, ta thấy hệsố tương quan (r) giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc càng tiến tới 1 nên có thểcho rằng giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc tương quan mạnh với nhau.

Đánh giá sự phù hợp của mô hình

Bảng 21:Đánh giá độphù hợp của mô hình

Model R² R²hiệuchỉnh Độ lệch chuẩn Durbin - Watson

1 0,828 0,820 0,23307 1,793

(Nguồn: Xử lí số liệu SPSS 20.0) Hệsố xác định R²và R² hiệu chỉnh (Adjusted R square) được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình. VìR² sẽ tăng khi đưa thêm biến độc lập vào mô hình nên dùng R²hiệu chỉnh sẽ an toàn hơn khi đánh giá độphù hợp của mô hình.

Ý nghĩa của R2 điểu chỉnh = 0,820 là 82% thay đổi của đánh giá (DG) được giải thích bởi 5 nhân tố độc lập. Điều này tương đương với việc cho biết rằng các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích được 82% sự thay đổi của biến phụthuộc hay 82% chất lượng dịch vụkhám chữa bệnh tại Bệnh viện 331 chịu sự ảnh hưởng của 5 nhân tốtrên.

Giả định về hiện tượng tự tương quan trong mô hình,ta dùng đại lượng thống kê Durbin-Watson để kiểm định, d có giá trịtừ 0 đến 4, giá trị d của mô hình hồi qui trên là 1,793 < 4.Giá trị này nằm trong khoảng cho phép.Như vậy có thể khẳng định không có hiện tượng tự tương quan xảy ra. Do đó có thểnói mô hình hồi quy xây dựng được là phù hợp, đảm bảo ý nghĩa thống kê, các biến độc lập giải thích tốt cho biến phụthuộc.

Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Bảng 22: Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến

Hằng số Độchấp nhậncủa biến Hệsố phóng đại phương sai(VIF)

PV 0,763 1,311

TD 0,722 1,385

CT 0,758 1,319

CS 0,756 1,322

TC 0,693 1,443

(Nguồn: Xử lí số liệu SPSS20.0)

Trường Đại học Kinh tế Huế

Đa cộng tuyến là hiện tượng trong đó các biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với nhau và cung cấp cho mô hình những thông tin gần giống như nhau, mô hình khóđểtách raảnhhưởng của từng biến một. Do đó đểtránh hiện tượng này sảy ra làm sai lệch kết quả hồi quy so với thực tế thì ta cần phải xem xét hiện tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập với nhau.

Dựa vào dấu hiệu độ chấp nhận của biến (Tolerances) và hệ số phóng đại phương sai (Variance inflation factor – VIF) để phát hiện hiện tượng đa cộng tuyến.Quy tắc là khi độ chấp nhận của biến <0.1 và hệ số phóng đại phương sai vượt quá 10 là dấu hiệu của đa cộng tuyến.Do đó, theo như kết quảkiểm tra thì ta có độ chấp nhận của biến khá cao, lớn hơn 0.1 và hệ số phóng đại phương sai (VIF) của từng nhóm yếu tố trong mô hình kiểm định có giá trị nhỏ hơn 10. Chứng tỏ mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập có tương quan chặt chẽvới nhau, điều này cho phép tiếp tục đánh giá mô hình.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình

Bảng 23:Phân tích phương sai ANOVA

Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig

Hồi quy 29,742 5 5,948 109,506 .000^b

Phần dư 6,193 114 0,054

Tổng 35,935 119

(Nguồn: Xử lísố liệuSPSS 20.0) Từ kết quả hồi quy thì ta thấy kiểm định F cho giá trị P – value (sig.) nhỏ hơn 0,05 đủ điều kiện chấp nhận. Chứng tỏ mô hình phù hợp với thực tế, các biến độc lập có tương quan tuyến tính vớibiến phụ thuộc.

Trường Đại học Kinh tế Huế

Ý nghĩa các hệ số hồi quy riêng

Bảng 24: Kết quảmô hình hồi quy tuyến tính

Model

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy

chuẩn hóa Giá trị

t Sig.

Bêta Std

Error Hệ số bêta

1 Hệ số chặn -0,343 0,168 -2,039 0,044

PV 0,222 0,036 0,272 6,116 0,000

TD 0,252 0,035 0,322 7,213 0,000

CT 0,195 0,040 0,218 4,881 0,000

CS 0,177 0,037 0,220 4,805 0,000

TC 0,241 0,040 0,280 5,994 0,000

(Nguồn: Xử lí số liệu SPSS 20.0) Ta có phương trình hồi quy tuyến tính:

DG= -0,343+0,252TD+0,241TC+0,222PV+0,195CT+0,177CS Trong đó:

CS: Cơ sở vật chất và phương tiện phục vụ người bệnh TC: Sự tin tưởng bệnh viện

PV: Hiệu quả phục vụ CT: Sự quan tâm chăm sóc TD: Đội ngũ nhân viên

Kết quả hồi quy cho thấy mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng dịch vụ khám chữa bệnh tại Bệnh viện 331.Tuy nhiên mức độ tác động và ý nghĩa từng nhân tố đếnchất lượng dịch vụ khám chữa bệnhlà khác nhau.

 Đội ngũ nhân viên (TD) có hệ số hồi quy là 0,252 với mức ý nghĩa < 0,05 cho thấy điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 25,2% và ngược lại.

 Sự tin tưởng (TC) có hệ số hồi quy là 0,241 với mức ý nghĩa < 0,05 cho thấy điều kiệncác nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 24,1% và ngược lại.

 Hiệu quả phục vụ (PV) có hệ số hồi quy là 0,222 với mức ý nghĩa < 0,05 cho

Trường Đại học Kinh tế Huế

thấy điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thayđổi, nếu điểm số của nhân tố này thay đổi 1% thì sự hài lòng của khách hàng thay đổi 22,2% và ngược lại.

 Sự quan tâm chăm sóc (CT) có hệ số hồi quy là 0,195 với mức ý nghĩa <

0,05 cho thấy điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 19,5% và ngược lại.

 Cơ sở vật chất và phương tiện phục vụ (CS) có hệ số hồi quy là 0,177 với mức ý nghĩa < 0,05 cho thấy điều kiện các nhân tố khác của mô hình không thay đổi, nếu điểm số của nhân tố này tăng lên 1% thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 17,7% và ngược lại.

2.4 Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến chất lượng dịch vụ