基于SERVQUAL模型的S医院服务质量提升策略
目录
1.1个人基本信息分析 1
1.2患者对于安庆S医院感知程度量表基本分析 2
(1)信度分析 2
(2)效度分析 3
(3)服务因子的分析 4
(4)因子萃取与重新命名 7
1.3患者对于安庆S医院服务实际感知差距分析 10
1.4各维度分值分析 13
1.1个人基本信息分析
本研究中的数据统计和数据分析均是运用软件SPSS25来进行的。这里先描述和统计个人的基本数据信息并对其进行系统的分析。
首先统计调查对象的性别结构，男女占比分别为51%、49%;然后统计调查对象的年龄分布情况，20-30岁、31-40岁、41-50岁以及50岁以上的占比分别为21.9%、47.8%、18%、6.2%;从这些信息中可以看出接着统计调查对象的文化水平，初中以下、中专或高中、大专或本科、研究生的占比分别为6%、17%、70%、6%;在调查对象中，患者和患者家属的占比分别为30%、70%。这在一部分程度上揭示了从统计结果来看，线上门诊使用频率较高的人群的年龄主要分布在20岁到40岁之间，这在一定程度上体现相较于其他年龄的人群，他们更容易接受线上门诊这种新生事物，使用互联网也更加得心应手。
表3.2个人信息数据统计表
变量种类划分数量比重变量种类划分
数量比重
男
105
51.2%
小学初高中以及中专
56
27.32%
性别
女
100
48.8%
文化水
高职高专
82
40%
小于20岁
12
5.8%
平
本科
61
29.75%
年龄
大于20小于
45
21.9%
研究生以上(包括研究
6
2.92%
收入水平
29岁
大于30小于
39岁
大于40小于
49岁
大于50小于
59岁
超过60岁
低于4000元/
月
高于4000低
于6000元/月
高于6000低
于8000元/月
高于8000低
于10000元/
月
高于10000低
于15000元/
月
高于15000低
于20000元/
月
超过2万元/
月
98
37
9
4
22
31
44
46
35
7
20
47.8%
18.0%
4.3%
1.9%
10.7%
15.1%
工作岗
工作岗位
22.4%
17.1%
3.4%
9.7%
生)
12学校学生
12
483
4
83
企事医护部门
5222
52
22
个体经商
18职业不固定
18
2务农
2
运动员、教师、科学家
2
等专业领域
3
军人
4退休
4
3其他
3
5.85%
1.95%
40.48%
25.36%
10.73%
8.78%
0.97%
0.97%
1.46%
1.95%
1.46%
数据来源：调研结果统计
1.2患者对于安庆S医院感知程度量表基本分析
(1)信度分析
表3.3信度分析
指标
克隆巴赫Alpha
项数
住前预期
0.982
15
住后感受
0.9734
25
总体
0.9867
40
数据来源：调研结果统计
这在某种程度上凸显了量表是否准确可靠以及是否稳定可以通过分析量表的信度进行检验。本研究中的信度分析是应用内部具有一致性的Cronbachα系数来进行的。当Cronbachα0.8,则认为量表的可靠性较大(林哲宏、赵文福、宋承志，2022)。本研究中，无论是入住之前调查的期望数值还是入住之后调查的实际感受数值，从这个角度来看我们认识到以及总体的指标数值，都在0.9以上，说明量表是真实可信并具有较高的稳定性(付奇韵，陈向阳，周泽和，2023)。
(2)效度分析
表3.4KMO和巴特利特检验
KMO取样适切性量数巴特利特球形度检验
近似卡方自由度显著性
0.955
4311.143191
000
数据来源：调研结果统计
量表是否真实可信以及是否科学合理可以通过效度反映出来。本研究对量表可信度的检验是应用KMO的统计量值以及Bartletts的球形检验法来进行的，当量表的可信度符合标准，即可进行因子分析(黄泽明，孙玲丽，2021)。
表3.4就是量表的效度分析情况，我们可以根据分析结果来判定是否可以进入因子分析阶段(孙羽航，周佳慧，2021)。其中第一行的KMO取样适切性量数是用来检验变量之间的偏相关程度的，它的数值为0.9550.5,并且约等于1,则说明因子分析可以进行。当前探索的课题及其所得结论，与既有的成熟理论架构保持了高度的一致性。在研究推进的每一步，本文都严格恪守科学研究的标准化流
程与一丝不苟的精神。研究策划阶段，本文深入借鉴经典理论模型