Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Câu 8 đến câu 13: Các thông tin về bệnh nhân và người chăm sóc như: Giới tính, Độ tuổi, Nghề nghiệp, Trình độ và Thu nhập

Câu 8 đến câu 13: Các thông tin về bệnh nhân và người chăm sóc như: Giới tính, Độ tuổi, Nghề nghiệp, Trình độ và Thu nhập

Tải bản đầy đủ - 0trang

- 48 -



 Ban đầu tác giả luận văn chọn cách thu thập dữ liệu là thông qua các

Điều dưỡng viên tại các chuyên khoa phát bảng câu hỏi cho bệnh

nhân và người nhà bệnh nhân. Nhưng qua khảo sát một số mẫu thì

cho thấy các bệnh nhân nhận phiếu thu thập thông tin từ Điều dưỡng

viên đều đánh giá rất tốt vào mục đánh giá của anh chị sau khi được

khám, điều trị hay chăm sóc bệnh nhân tại Khoa nội bệnh viện. Vì

vậy tác giả đã hủy cách thu thập thông tin này và chọn cách trực tiếp

thu thập thông tin.

 Tác giả và nhờ người thân trong gia đình trực tiếp đến các chuyên

khoa phát phiếu thu thập thơng tin cho bệnh nhân và người chăm

sóc bệnh nhân để thu thập thông tin.

 Những thuận lợi và khó khăn trong cơng tác thu thập thơng tin:

 Thuận lợi: Được sự tạo điều kiện và giúp đỡ nhiệt tình của bệnh

viện.

 Khó khăn: Đa số bệnh nhân từ chối cung cấp thơng tin vì lý do

sức khỏe, vì vậy nên chọn những bệnh nhân đã bình phục sức

khỏe để thu thập thông tin. Thời gian thu thập gặp rất nhiều hạn

chế, trong giờ hành chính người đi thu thập thơng tin khơng được

tiếp cận bệnh nhân. Vì vậy thời gian đi thu thập thông tin tốt nhất

nên từ 17h30 – 20h30 hằng ngày, địa điểm thu thập thông tin tại

các hành lang Khoa, khu vực xem truyền hình dành cho bệnh

nhân khỏe và người nhà bệnh nhân.

 Số lượng bảng câu hỏi thu thập được đến thời điểm báo cáo là 310

bảng.

- Chuẩn bị dữ liệu:

Sau khi thu thập, cần thiết phải kiểm tra các dữ liệu để đảm bảo chúng

có ý nghĩa, tức là có giá trị đối với việc xử lý và phân tích. Việc làm cho dữ

liệu có giá trị được tiến hành bằng cách nghiên cứu các bảng câu hỏi đã được



- 49 -



phỏng vấn để phát hiện ra các sai sót. Tiếp đến là việc hiệu chỉnh dữ liệu, sửa

chữa các sai sót phát hiện được.

Đối với các bảng câu hỏi có dữ liệu “xấu” (câu trả lời không đầy đủ,

câu trả lời khơng thích hợp, câu trả lời khơng đọc được,…), có thể khắc phục

nhờ vào việc suy luận từ những câu trả lời khác. Đặc biệt, những bảng câu hỏi

có quá nhiều chỗ trống chưa hồn thành và khơng đảm bảo độ tin cậy sẽ bị

loại bỏ. Trong nghiên cứu này, có khoảng 5 bảng câu hỏi như trình bày trên.

Cuối cùng chỉ có 310 bảng câu hỏi có giá trị để xử lý.

- Mã hóa dữ liệu: Mã hóa dữ liệu là một q trình biến các thơng tin trên

bảng câu hỏi thành dữ liệu kiểu số mà máy tính có thể đọc và xử lý

được. Với bảng câu hỏi đã thiết kế, các câu hỏi được mã hóa phù hợp

với yêu cầu xử lý của phần mềm SPSS 16 và AMOS 18.

- Nhập dữ liệu: Dữ liệu sau khi mã hóa thì tiến hành nhập liệu trên cơ sở

sử dụng phần mềm SPSS 16 để tiến hành phân tích.

- Làm sạch dữ liệu: Để phòng ngừa việc nhập dữ liệu bị sai, sót hay thừa,

cần phải tiến hành kiểm tra. Việc lập bảng tần số cho tất cả các biến sẽ

giúp rà soát được các giá trị lạ hoặc phát hiện ra các thiếu sót, thừa

trong q trình nhập liệu.

- Các thủ tục phân tích dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu:

Phân tích mơ tả dữ liệu thống kê

Sử dụng phương pháp phân tích mơ tả nhằm có những đánh giá sơ bộ:

- Đặc điểm nhân khẩu học đối tượng điều tra.

- Thông tin về đối tượng điều tra.

Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis):

Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và

tóm tắt dữ liệu (nhóm tất cả các biến thành một số các nhân tố). Phương pháp

này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên

cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.



- 50 -



Trong phân tích nhân tố khám phá [9] [12] [13], trị số KMO (KaiserMeyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố.

Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới

thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả

năng khơng thích hợp với các dữ liệu.

Ngồi ra, phân tích nhân tố còn dựa vào Eigenvalue để xác định số

lượng nhân tố. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải

thích bởi nhân tố. Những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác

dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. Theo tiêu chuẩn Kaiser, chỉ

những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mơ hình và

tiêu chuẩn phương sai trích (Variance explained criteria) là tổng phương sai

trích phải lớn hơn 50%.

Một phần quan trọng trong kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố

(Component matrix) hay ma trận nhân tố sau khi xoay (Rotated component

matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng

các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số này gọi là

hệ số tải nhân tố (Factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các

nhân tố. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với

nhau. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp trích nhân tố là Principal

components với phép quay Varimax, đồng thời loại bỏ các biến có hệ số tải

nhân tố theo Hair và cộng sự.

Bảng Câu 8 đến câu 13: Các thông tin về bệnh nhân và người chăm sóc

như: Giới tính, Độ tuổi, Nghề nghiệp, Trình độ và Thu nhập -9. Bảng hệ

số tải và kích thước mẫu [29]

Hệ số tải

0.30

0.35

0.40



Kích cỡ mẫu cần thiết để

đảm bảo ý nghĩa thống kê

350

250

200



- 51 -



0.45

0.50

0.55

0.60

0.65

0.70

0.75



150

120

100

85

70

60

50

Nguồn: Hair và cộng sự



Việc giải thích các nhân tố được thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến

có hệ số tải lớn ở cùng một nhân tố. Theo đó, nhân tố này có thể được giải

thích bằng các biến có hệ số lớn đối với bản thân nó.

Sau khi giải thích các nhân tố, cần tính tốn các nhân số (trị số của các

biến tổng hợp, đại diện cho các nhân tố hay thành phần được rút trích ở trên)

để sử dụng trong các phương pháp phân tích tiếp theo. Nhân số này chưa

chuẩn hóa và được tính bằng cách lấy trung bình giá trị các biến trong nhân tố

tại từng quan sát.

Phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha:

Hệ số alpha của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ

chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau.

Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù

hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy

của thang đo. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total

correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại.

Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được

trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson,

1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8

là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ

0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.

Nếu Cronbach Alpha’s khơng có đủ tiêu chuẩn để chọn thang đo thì

phải xem xét việc loại biến quan sát nào sẽ làm cho Cronbach Alpha’s tăng



- 52 -



lên bằng cách dựa vào các chỉ tiêu Cronbach Alpha’s if item deleted. Nếu xảy

ra loại bỏ item trong quá trình này thì sẽ tiếp tục qui trình phân tích nhân tố ở

trên và q trình này được thực hiện đến khi nào đạt kết quả mong muốn và

khơng còn biến quan sát nào bị loại thêm.

Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmation Factor Analysis - CFA):

Trong kiểm định thang đo, phương pháp CFA [14] [27] [29] có nhiều

ưu điểm hơn so với phương pháp truyền thống như phương pháp hệ số tương

quan, phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, đa khái niệm (Bagozzi

và Foxall, 1996). Lý do là CFA cho chúng ta kiểm định cấu trúc lý thuyết của

các thang đo lường như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các

khái niệm khác mà không bị chệch do sai số đo lường. Hơn nữa, chúng ta có

thể kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo mà không cần

dùng nhiều nghiên cứu như trong phương pháp truyền thống.

Phương pháp này cho phép chúng ta kết hợp được các khái niệm tiềm

ẩn (latent varible) với các biến quan sát và có thể xem xét các đo lường độc

lập hay kết hợp chung với mơ hình lý thuyết cùng một lúc.

Phân tích nhân tố khẳng định được thực hiện thông qua phần mềm

AMOS 18. Các chỉ số đo lường mức độ phù hợp, các chỉ tiêu đánh giá (1) Hệ

số tin cậy tổng hợp (composite reliability), (2) Tổng phương sai trích được

(variance extracted), (3) tính đơn hướng (unidimensionality), (4) Giá trị hội tụ

(Convergent validity), (5) Giá trị phân biệt (discriminant). Các chỉ tiêu trên

được sử dụng đánh giá mô hình trong thang đo, các giá trị cần xem xét trong

quá trình kiểm định thang đo được thể hiện trong bảng sau:

Bảng Câu 8 đến câu 13: Các thông tin về bệnh nhân và người chăm sóc như:

Giới tính, Độ tuổi, Nghề nghiệp, Trình độ và Thu nhập -10. Các giá trị cần xem

xét trong phân tích nhân tố khẳng định



Các dấu hiệu

TLI



Giá trị

> 0.90



- 53 -



RMR

RMSEA

Kiểm định Chi-square

NNFI

CFI

CMIN/df



Tiến đến 0

< 0.08

Có ý nghĩa

> 0.90

> 0.90

<2



Phân tích điểm khoảng cách SERVQUAL:

Điểm khoảng cách của từng biến số được tính bằng cánh lấy điểm nhận thức

trừ điểm mong đợi. Điểm khoảng cách dương cho thấy nhận thức bằng hay

vượt mong đợi, khi điểm khoảng cách âm cho biết thực tế dịch vụ còn chưa

đạt mong đợi của bệnh nhân. Sau đó điểm khoảng cách trung bình từng chỉ

tiêu được tính và điểm trung bình SERVQUAL. Francis 1995 cho biết, việc

phân tích dữ liệu theo mơ hình SERVQUAL có thể được thực hiện dưới nhiều

dạng: phân tích biến số nghĩa là P1-E1, P2-E2, phân tích chỉ tiêu nghĩa là

(P1+P2+P3+P4)/4 – (E1+E2+E3+E4)/4 trong đó P1 đến P4 và E1 đến E4 đại

diện cho các tuyên bố về nhận thức kỳ vọng liên quan đến một chỉ tiêu. Trong

nghiên cứu này áp dụng phân tích chỉ tiêu.

Tóm tắt chương 2

Chương này trình bày phương pháp nghiên cứu gồm hai bước chính: nghiên

cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức. Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng

nghiên cứu định tính thơng qua thảo luận nhóm và phỏng vấn thử. Nghiên cứu

chính thức được thực hiện bằng nghiên cứu định lượng.



- 54 -



Chương 3: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

3.1. Mơ tả thơng tin điều tra.

3.1.1. Đặc điểm nhân khẩu học

Trong 310 bảng câu hỏi có giá trị, đặc điểm của đối tượng được phỏng vấn

như sau:

Giới tính và độ tuổi

Giới tính



Độ tuổi

Dưới 20



21 - 30



31 - 40



41 - 50



51 - 60



61 Trở lên



Nam



11



46



41



24



23



3



Nữ



10



74



45



19



11



3



21



120



86



43



34



6



Tổng



Trong đó: Nam: 47,74%

Nữ: 52,26%

Độ tuổi dưới 20 chiếm 6,77%, từ 21-30 chiếm 38,71%, từ 31-40 chiếm

27,74%, từ 41-50 chiếm 13,87%, từ 51-60 chiếm 10,97%, 61 trở lên chiếm

1,94%. Nhìn chung, các đáp viên chủ yếu là những người trẻ tuổi có độ tuổi

từ 21 đến 40 tuổi.

Trình độ và thu nhập

Trình độ



Thu nhập

< 2 tr 2 - < 3 tr 3 - < 4 tr



4 - < 6 tr 4 - < 6 tr > 8 tr



Trung học



3



0



0



0



1



0



Trung học CS



9



14



6



2



4



3



Trung học PT



16



17



12



5



8



3



TCCN - CĐ



13



21



28



10



4



4



Đại Học



11



25



26



37



17



3



Trên Đại Học



0



0



0



0



3



5



52



77



72



54



37



18



Tổng



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Câu 8 đến câu 13: Các thông tin về bệnh nhân và người chăm sóc như: Giới tính, Độ tuổi, Nghề nghiệp, Trình độ và Thu nhập

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×