基于偏最小二乘通徑模型的全科醫(yī)學(xué)病人滿意度分析*

北京大學(xué)醫(yī)學(xué)部公共衛(wèi)生學(xué)院衛(wèi)生政策與管理學(xué)系(100191) 楊 威 張拓紅

消費者滿意度通常由多個維度組成，各維度對總體滿意度的影響也較復(fù)雜。在這方面，結(jié)構(gòu)方程模型和偏最小二乘通徑模型(以下簡稱PLS通徑模型)由于能夠分析含有顯變量和隱變量的多組變量集合的線性關(guān)系，成為消費者滿意度研究中普遍使用的方法。國內(nèi)的病人滿意度研究分析滿意度的影響因素和各組成維度，但是大多采用單因素分析、多元回歸、模糊綜合評價和因子分析法，很少采用結(jié)構(gòu)方程模型或者PLS通徑模型方法。筆者利用北京市兩個社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心的調(diào)查數(shù)據(jù)，嘗試對全科醫(yī)學(xué)服務(wù)中的病人滿意度建立PLS通徑模型，結(jié)果報告如下。

對象與方法

1．對象

調(diào)查在北京市某區(qū)兩個相鄰的社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心進行，為期一周。調(diào)查對象為一周內(nèi)前來就醫(yī)的病人，其中無回答能力的未成年人調(diào)查隨其前來就診的監(jiān)護人。設(shè)計樣本量每個中心700人。具體方法為先根據(jù)兩個中心和所屬服務(wù)站的門診量比例分配中心和服務(wù)站的樣本量，后在每個中心和服務(wù)站內(nèi)再根據(jù)一周內(nèi)每日的門診量分配每日的樣本量，在每個調(diào)查日根據(jù)病人就診的先后順序?qū)λ星皝砭驮\的病人進行調(diào)查，當(dāng)調(diào)查人數(shù)接近每日設(shè)計樣本量時終止調(diào)查。

最終兩個社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)中心分別調(diào)查691、689人，從周一至周日的分布為 259、249、231、229、212、100、100人。調(diào)查對象女性多于男性，男女比例100:180。14歲以下、15～24歲、25～44歲、45～64歲、65～74歲和75歲以上組分別占0.1%、3.2%、15.9%、43.6%、25.5%和11.6%。

2．方法

調(diào)查采用2007年本土化研究基礎(chǔ)上的皇家澳大利亞全科醫(yī)生學(xué)會(RACGP)“全科醫(yī)學(xué)病人滿意度監(jiān)測工具”。該工具為自填式量表，內(nèi)容包括病人對社區(qū)衛(wèi)生服務(wù)的總體滿意度，和對硬件設(shè)施、服務(wù)可及性、服務(wù)的人際方面、服務(wù)技術(shù)水平、病人知情/決策參與、健康結(jié)果等10個方面服務(wù)的滿意度監(jiān)測項目，所有監(jiān)測項目采用Likert五級記分方法。本研究用到其中5個維度19個條目的監(jiān)測結(jié)果。

采用epidata 3.1軟件建立數(shù)據(jù)庫錄入數(shù)據(jù)，滿意度的PLS通徑模型采用R2.11.1軟件semPLS統(tǒng)計軟件包編程實現(xiàn)。

3．PLS通徑模型

PLS通徑模型的工作目標(biāo)是分析含有顯變量和隱變量的多組變量集合的線性關(guān)系〔1〕。模型包括兩個部分，測量模型和結(jié)構(gòu)模型。設(shè)有J組顯變量，每組含有Pj個變量，每組變量可表示為 Xj=(xj1，xj2，…，xjpj)，(j=1，2，…，J)，每組顯變量對應(yīng)的隱變量為 ξj(j=1，2，…，J)，假定顯變量是中心化的，而隱變量是標(biāo)準(zhǔn)化的。測量模型描述顯變量和對應(yīng)的隱變量之間的關(guān)系:

結(jié)構(gòu)模型描述不同隱變量之間的關(guān)系:

εjh和ζj為隨機誤差項，假定其均值為零且與隱變量不相關(guān)。

隱變量可由顯變量的線性組合來估計，稱外部估計，記估計量為Yj，由于隱變量假設(shè)是標(biāo)準(zhǔn)化的，有Yj;而隱變量也可通過與之相關(guān)的隱變量來估計，稱內(nèi)部估計，通過其他隱變量估計的記為Zj，有，eji為內(nèi)部權(quán)數(shù)eji=sign(r(Yj，Yi));權(quán)重wj的估計可采用以下公式wj=，對于標(biāo)準(zhǔn)化變量，wj實際上是Zj對Xj做偏最小二乘回歸的第一成分的權(quán)數(shù)〔1〕。

PLS通徑模型通過迭代方式計算出隱變量ξj的估計值，首先取Yj的初始值為xjh，根據(jù)外部估計式可求出Zj，由Zj再根據(jù)權(quán)重估計式求出權(quán)重wj，利用權(quán)重和外部估計式可求出新的估計值Yj，然后將新的Yj帶入重復(fù)以上步驟，直到計算收斂。在得到最終的估計值Yj后，即可根據(jù)一元線性回歸模型估計測量模型，采用多元回歸模型估計結(jié)構(gòu)模型中的各項系數(shù)〔1〕。

結(jié) 果

1．量表信度評價和唯一維度檢驗

表1 測量維度和指標(biāo)信度檢驗

采用內(nèi)部一致性信度評價量表，結(jié)果總體滿意度維度的 Cronbach's α在0.6～0.7之間，其余維度的Cronbach's α都在0.7以上，可以認(rèn)為該量表具有較好的內(nèi)部一致性信度。

PLS通徑模型中假定每一顯變量都與唯一的隱變量相關(guān)聯(lián)，即這組顯變量所反映的隱變量是唯一的，因此各組顯變量需滿足唯一維度檢驗。通常認(rèn)為克朗巴赫系數(shù)大于0.7即為滿足唯一維度，而總體滿意度維度的克朗巴赫系數(shù)沒有達到0.7。進一步分析表明，這一維度的第一主成分特征根大于1，為1.45;第二主成分的特征根小于1，為0.56，因此也可認(rèn)為其滿足唯一維度檢驗〔1〕。

2.效度分析

采用探索性因子分析評價量表結(jié)構(gòu)效度。理論上，總體滿意度受各維度滿意度的影響。因此因子分析中不納入總體滿意度，以區(qū)分滿意度不同維度。設(shè)定因子個數(shù)4個，采用最大似然法提取因子，Varimax法進行因子旋轉(zhuǎn)，對代表4個維度的17個變量做因子分析。KMO檢驗統(tǒng)計量為0.97，Bartlett球形檢驗結(jié)果χ2=16826.25，P＜0.01，說明指標(biāo)間相關(guān)性很強，適合做因子分析。

表2 因子分析結(jié)果

因子分析結(jié)果如表2所示，四個因子的累計方差貢獻率為77.14%。其中大部分問題能夠根據(jù)因子載荷明確判斷出屬于哪些因子(表中黑框所示)，且各因子可以采用問卷設(shè)計維度命名。而Q40、Q44、Q46、Q34、Q35五個變量因子歸屬錯誤或者歸屬模糊，說明量表的結(jié)構(gòu)效度稍差。從專業(yè)角度考慮，分析時將它們納入設(shè)計維度進行分析。

3.PLS通徑模型

通過查閱文獻，總結(jié)滿意度各維度之間的可能關(guān)系，共設(shè)計結(jié)構(gòu)模型4個。綜合比較各模型分析結(jié)果的路徑系數(shù)和R-square后，采用圖1所示結(jié)構(gòu)模型，以下稱模型1。

圖1 模型1的結(jié)構(gòu)模型部分

從通徑系數(shù)可以看出，技術(shù)水平感知對總體滿意度、硬件設(shè)施感知對技術(shù)水平的通徑系數(shù)較小。

4.通徑系數(shù)和外部載荷系數(shù)的Bootstrap區(qū)間估計

在偏最小二乘方法中，模型參數(shù)的估計量具有非線性性質(zhì)，無法推導(dǎo)其精確分布。因而也就無法利用參數(shù)統(tǒng)計的方法進行顯著性檢驗，只能采用非參數(shù)統(tǒng)計方法來處理。采用Bootstrap方法可以有效檢驗各變量對系統(tǒng)是否有顯著解釋作用。其方法為從現(xiàn)有樣本中有放回地隨機抽樣，得到一個新的Bootstrap樣本，利用新的樣本計算統(tǒng)計量的估計值。重復(fù)這一過程n次，最終得到一個由n個Bootstrap樣本的估計量所組成的數(shù)據(jù)集合。利用這個集合反映統(tǒng)計量的抽樣分布，則可做進一步分析〔1，2〕。

設(shè)定抽樣次數(shù)為200，1－α=90%，通過 Bootstrapping給出通徑系數(shù)和外部載荷系數(shù)的置信區(qū)間。

表3 通徑系數(shù)的90%置信區(qū)間

外部載荷系數(shù)的置信區(qū)間都遠(yuǎn)離0點，不再列出。如表3所示，硬件設(shè)施感知對技術(shù)水平感知的通徑系數(shù)和技術(shù)水平感知對總體滿意度的通徑系數(shù)，它們的置信區(qū)間都跨過了0點，說明在1－α=90%水平不能拒絕它們?yōu)?的假設(shè)，因此考慮將其刪去。刪去這兩項關(guān)系后重新擬合的通徑模型2。

5.修改后的PLS通徑模型

圖2 模型修改后的通徑分析圖

從結(jié)果可以看出，模型的外部載荷系數(shù)都達到了0.8以上，說明各隱變量指標(biāo)的有效性較高，模型整體符合基本適配標(biāo)準(zhǔn)。從模型擬合精度來看，總體滿意度的測量系數(shù)為0.41(41.05%)，和刪去技術(shù)水平感知因素影響前的0.41(41.12%)變化不大，而模型得到了有效簡化。病人知情感知和技術(shù)水平感知的測量系數(shù)分別為0.80(79.56%)和0.83(83.47%)，和修改前的模型相比幾乎沒有變化。從通徑系數(shù)可以看出，對總體滿意度的影響較大的隱變量是硬件設(shè)施感知和人際方面感知，病人知情感知對總體滿意度的影響較小。

結(jié)果與討論

通常一個衛(wèi)生服務(wù)機構(gòu)的形象主要由其硬件設(shè)施和人員形象組成，而一個機構(gòu)的硬件條件往往代表了其綜合實力。Abdella和Levine〔3〕的滿意度內(nèi)容分類將硬件滿意度放在了滿意度內(nèi)容的第一位，Ware〔4〕的8類滿意度內(nèi)容中物理環(huán)境滿意度也是滿意度的重要方面。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在納入分析的幾個滿意度維度中，硬件設(shè)施感知對總體滿意度影響最大。

在結(jié)果中，人際方面感知對總體滿意度的影響排在了第二位。而在國外的研究中，服務(wù)的人際方面的滿意度通常被認(rèn)為是滿意度中最重要的組成部分，對病人的同情和關(guān)心，以及和病人充分的交流都被認(rèn)為是總體滿意度的重要影響因素〔5〕。究其原因，有人發(fā)現(xiàn)相比專業(yè)人員，病人總是憑借醫(yī)務(wù)人員的人際方面來評價醫(yī)務(wù)人員的服務(wù)〔6〕。

病人的知情權(quán)是病人的基本權(quán)利，對病人的知情和健康教育是全科醫(yī)學(xué)服務(wù)的重要內(nèi)容。結(jié)果顯示，病人知情的感知對總體滿意度也有影響，這也和Kincey〔7〕的研究結(jié)果一致。

分析發(fā)現(xiàn)，技術(shù)水平感知對總體滿意度沒有影響。而在這方面，不同研究也得出了不同結(jié)論。國內(nèi)的姚耀〔8〕和董伊人〔9〕的研究發(fā)現(xiàn)技術(shù)水平感知是總體滿意度最重要的影響因素(這兩項研究中，以旋轉(zhuǎn)后的因子為自變量采用了普通的多元線性回歸)。而國外有學(xué)者認(rèn)為由于病人和醫(yī)務(wù)人員在技術(shù)水平評價方面的知識差距，所以不能采納病人對技術(shù)水平的評價作為滿意度的評價〔5〕。Ben-Sira〔10〕也發(fā)現(xiàn)，病人對醫(yī)生技術(shù)水平和能力的評價大多基于醫(yī)生的友好程度。本研究結(jié)果也表明，病人知情感知和人際方面感知對技術(shù)水平感知有較大影響，這兩項因素解釋了技術(shù)水平感知83.47%的變異。因此，技術(shù)水平感知和總體滿意度的關(guān)系還有待進一步探索。

滿意度調(diào)查一般采用量表法，所得數(shù)據(jù)并非連續(xù)變量，也不符合正態(tài)分布。和結(jié)構(gòu)方程模型相比，PLS通徑分析不采用協(xié)方差矩陣建模，而是采用迭代求解，所以其無需對觀測變量做特定的概率分布假設(shè)〔1〕。因而滿意度調(diào)查數(shù)據(jù)更適合用PLS通徑分析建模。從分析結(jié)果可以看出，雖然總體滿意度的測量系數(shù)稍小，但是其他變量的測量系數(shù)，以及模型的外部載荷系數(shù)都達到了較滿意的水平。而且大部分結(jié)果也都能得到合理解釋，說明PLS通徑模型是分析病人滿意度的適用工具。結(jié)果中的欠缺也提示我們在以后的分析時應(yīng)納入更多的滿意度維度，以提高總體滿意度的測量系數(shù)。

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