基于偏最小二乘通徑模型的全科醫學病人滿意度分析*

北京大學醫學部公共衛生學院衛生政策與管理學系(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雜。在這方面，結構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系，成為消費者滿意度研究中普遍使用的方法。國內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，很少采用結構方程模型或者PLS通徑模型方法。筆者利用北京市兩個社區衛生服務中心的調查數據，嘗試對全科醫學服務中的病人滿意度建立PLS通徑模型，結果報告如下。

對象與方法

1．對象

調查在北京市某區兩個相鄰的社區衛生服務中心進行，為期一周。調查對象為一周內前來就醫的病人，其中無回答能力的未成年人調查隨其前來就診的監護人。設計樣本量每個中心700人。具體方法為先根據兩個中心和所屬服務站的門診量比例分配中心和服務站的樣本量，后在每個中心和服務站內再根據一周內每日的門診量分配每日的樣本量，在每個調查日根據病人就診的先后順序對所有前來就診的病人進行調查，當調查人數接近每日設計樣本量時終止調查。

最終兩個社區衛生服務中心分別調查691、689人，從周一至周日的分布為 259、249、231、229、212、100、100人。調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

調查采用2007年本土化研究基礎上的皇家澳大利亞全科醫生學會(RACGP)“全科醫學病人滿意度監測工具”。該工具為自填式量表，內容包括病人對社區衛生服務的總體滿意度，和對硬件設施、服務可及性、服務的人際方面、服務技術水平、病人知情/決策參與、健康結果等10個方面服務的滿意度監測項目，所有監測項目采用Likert五級記分方法。本研究用到其中5個維度19個條目的監測結果。

采用epidata 3.1軟件建立數據庫錄入數據，滿意度的PLS通徑模型采用R2.11.1軟件semPLS統計軟件包編程實現。

3．PLS通徑模型

PLS通徑模型的工作目標是分析含有顯變量和隱變量的多組變量集合的線性關系〔1〕。模型包括兩個部分，測量模型和結構模型。設有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，而隱變量是標準化的。測量模型描述顯變量和對應的隱變量之間的關系:

結構模型描述不同隱變量之間的關系:

εjh和ζj為隨機誤差項，假定其均值為零且與隱變量不相關。

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，由于隱變量假設是標準化的，有Yj;而隱變量也可通過與之相關的隱變量來估計，稱內部估計，通過其他隱變量估計的記為Zj，有，eji為內部權數eji=sign(r(Yj，Yi));權重wj的估計可采用以下公式wj=，對于標準化變量，wj實際上是Zj對Xj做偏最小二乘回歸的第一成分的權數〔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，根據外部估計式可求出Zj，由Zj再根據權重估計式求出權重wj，利用權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構模型中的各項系數〔1〕。

結 果

1．量表信度評價和唯一維度檢驗

表1 測量維度和指標信度檢驗

采用內部一致性信度評價量表，結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，可以認為該量表具有較好的內部一致性信度。

PLS通徑模型中假定每一顯變量都與唯一的隱變量相關聯，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。通常認為克朗巴赫系數大于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構效度。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，以區分滿意度不同維度。設定因子個數4個，采用最大似然法提取因子，Varimax法進行因子旋轉，對代表4個維度的17個變量做因子分析。KMO檢驗統計量為0.97，Bartlett球形檢驗結果χ2=16826.25，P＜0.01，說明指標間相關性很強，適合做因子分析。

表2 因子分析結果

因子分析結果如表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，說明量表的結構效度稍差。從專業角度考慮，分析時將它們納入設計維度進行分析。

3.PLS通徑模型

通過查閱文獻，總結滿意度各維度之間的可能關系，共設計結構模型4個。綜合比較各模型分析結果的路徑系數和R-square后，采用圖1所示結構模型，以下稱模型1。

圖1 模型1的結構模型部分

從通徑系數可以看出，技術水平感知對總體滿意度、硬件設施感知對技術水平的通徑系數較小。

4.通徑系數和外部載荷系數的Bootstrap區間估計

在偏最小二乘方法中，模型參數的估計量具有非線性性質，無法推導其精確分布。因而也就無法利用參數統計的方法進行顯著性檢驗，只能采用非參數統計方法來處理。采用Bootstrap方法可以有效檢驗各變量對系統是否有顯著解釋作用。其方法為從現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計量的估計值。重復這一過程n次，最終得到一個由n個Bootstrap樣本的估計量所組成的數據集合。利用這個集合反映統計量的抽樣分布，則可做進一步分析〔1，2〕。

設定抽樣次數為200，1－α=90%，通過 Bootstrapping給出通徑系數和外部載荷系數的置信區間。

表3 通徑系數的90%置信區間

外部載荷系數的置信區間都遠離0點，不再列出。如表3所示，硬件設施感知對技術水平感知的通徑系數和技術水平感知對總體滿意度的通徑系數，它們的置信區間都跨過了0點，說明在1－α=90%水平不能拒絕它們為0的假設，因此考慮將其刪去。刪去這兩項關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

從結果可以看出，模型的外部載荷系數都達到了0.8以上，說明各隱變量指標的有效性較高，模型整體符合基本適配標準。從模型擬合精度來看，總體滿意度的測量系數為0.41(41.05%)，和刪去技術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水平感知的測量系數分別為0.80(79.56%)和0.83(83.47%)，和修改前的模型相比幾乎沒有變化。從通徑系數可以看出，對總體滿意度的影響較大的隱變量是硬件設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。

結果與討論

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

在結果中，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，服務的人際方面的滿意度通常被認為是滿意度中最重要的組成部分，對病人的同情和關心，以及和病人充分的交流都被認為是總體滿意度的重要影響因素〔5〕。究其原因，有人發現相比專業人員，病人總是憑借醫務人員的人際方面來評價醫務人員的服務〔6〕。

病人的知情權是病人的基本權利，對病人的知情和健康教育是全科醫學服務的重要內容。結果顯示，病人知情的感知對總體滿意度也有影響，這也和Kincey〔7〕的研究結果一致。

分析發現，技術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論。國內的姚耀〔8〕和董伊人〔9〕的研究發現技術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)。而國外有學者認為由于病人和醫務人員在技術水平評價方面的知識差距，所以不能采納病人對技術水平的評價作為滿意度的評價〔5〕。Ben-Sira〔10〕也發現，病人對醫生技術水平和能力的評價大多基于醫生的友好程度。本研究結果也表明，病人知情感知和人際方面感知對技術水平感知有較大影響，這兩項因素解釋了技術水平感知83.47%的變異。因此，技術水平感知和總體滿意度的關系還有待進一步探索。

滿意度調查一般采用量表法，所得數據并非連續變量，也不符合正態分布。和結構方程模型相比，PLS通徑分析不采用協方差矩陣建模，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〔1〕。因而滿意度調查數據更適合用PLS通徑分析建模。從分析結果可以看出，雖然總體滿意度的測量系數稍小，但是其他變量的測量系數，以及模型的外部載荷系數都達到了較滿意的水平。而且大部分結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。結果中的欠缺也提示我們在以后的分析時應納入更多的滿意度維度，以提高總體滿意度的測量系數。

1．王惠文，吳載斌，孟潔．偏最小二乘回歸的線性與非線性方法．北京:國防工業出版社，2006．

2．金志超，陸健，馬修強，等．偏最小二乘回歸系數的Bootstrap假設檢驗及SAS實現．中國衛生統計，2009(4):340-343．

3．Abdellah FG，Levine E．Better patient care through nursing research(1)．Kango Tenbo，1982，7(8):714-719．

4．Ware JJ，Snyder MK，Wright WR，et al．Defining and measuring patient satisfaction with medical care．Eval Program Plann，1983，6(3-4):247-263．

5．Sitzia J，Wood N．Patient satisfaction:a review of issues and concepts．Soc Sci Med，1997，45(12):1829-1843．

6．Tishelman C．Cancer patients'hopes and expectations of nursing practice in Stockholm-patients'descriptions and nursing discourse．Scand J Caring Sci，1994，8(4):213-222．

7．Kincey J，Bradshaw P，Ley P．Patients'satisfaction and reported acceptance of advice in general practice．J R Coll Gen Pract，1975，25(157):558-566．

8．姚耀，駱守儉，傅小婧．上海市醫院門診部服務質量與病人滿意度的關系研究．衛生軟科學，2007(5):368-370．

9．董伊人，陶鵬德．病人滿意度影響因素的統計分析．數理統計與管理，2005(1):116-120．

10．Ben-Sira Z．The function of the professional's affective behavior in client satisfaction:a revised approach to social interaction theory．J Health Soc Behav，1976，17(1):3-11．