基于PLS路径模型的住院患者满意度影响因素研究*

北京中医药大学管理学院(100029) 侯胜田 张永康

基于PLS路径模型的住院患者满意度影响因素研究*

北京中医药大学管理学院(100029) 侯胜田△张永康

目的 对住院患者医疗服务满意度的影响因素进行分析。方法 通过自行编制问卷对北京市某三甲医院的105名住院患者进行调查，运用偏最小二乘路径模型对数据进行分析。结果 等待时间、诊断治疗、服务态度等6个因素对住院患者总体满意具有影响(P＜0.05)，且各因素的重要性不尽相同，等待时间对患者满意的影响最大。不同类型患者满意度的影响因素也存在差异。结论 医院应当通过合理的满意度测评，发现患者满意的关键驱动因素，以此为依据进行管理改进，提升患者满意度。

偏最小二乘路径模型 住院患者 满意度 影响因素

△通信作者:侯胜田

结构方程模型是当前满意度测评研究当中的主流技术，在各个行业的满意度测评中得到了广泛应用。结构方程模型有两类估计技术:一类是基于协方差的技术，又称LISREL方法，另一类是基于方差的技术，以偏最小二乘(partial least square，PLS)路径模型为代表〔1〕。与LISREL方法相比，PLS路径模型在以下几方面具有独特的优势:一是对变量的正态分布没有严格的要求;二是在样本量较小的情况下仍然可以估计模型〔1〕;三是不仅能够处理反映型的测量模型，而且能够处理构成型的测量模型〔2〕;四是在模型较为复杂时，PLS路径模型不会产生估计错误〔3〕。

PLS路径模型的诸多特性使其在满意度测评等社会科学研究领域受到了广泛的应用。本文基于PLS路径模型技术，构建住院患者满意度测评模型，利用对某医院105例住院患者的实地调查数据，分析了该院住院患者满意度的影响因素，并以测评结果为基础，提出了相关改进意见。

对象与方法

1．调查问卷编制

本次调查采用研究者自行设计的《住院患者满意度测评问卷》进行测评。问卷设计经过文献研究、专家咨询对满意度指标进行提炼、筛选，并通过预调查进行修订。最终得到了46项关于住院医疗服务的指标，作为进入模型的测量变量。这些指标被划分为9个类别，作为进入模型的隐变量，分别为诊断治疗、等待时间、服务态度、环境设施、医疗设备、医德医风、诊疗收费、医患沟通、信息获取。此外，问卷中还包括了患者就医信息、未来就医计划以及患者背景信息。测量指标采用了1～10分正向打分的方式进行测评，得分越高说明患者对该项服务越满意。

2.信度与效度

PLS路径模型中，一般使用克朗巴赫α系数、构建信度(composite reliability)对模型的信度进行检验。本次研究中，9个潜变量的克朗巴赫α系数均大于0.7，最高为0.91，最低为0.77。9个潜变量的构建效度均在0.8以上，最高为0.93，最低为0.85，显示出模型具有良好的信度。效度方面，本研究中的测量变量综合了对前人研究结果的整理、专家意见，并经过了小范围调查后的修订与完善，因此具有较好的内容效度。PLS路径模型采用平均方差提取量(average variance extracted，AVE)对收敛效度进行评价。结果表明8个潜变量的AVE值均大于0.5，其中最小为0.51，最大为0.65，显示了较好的收敛效度。此外，各个潜变量的AVE大于潜变量之间的相关系数，说明模型具有良好的判别效度。

3.调查对象

本次研究以北京市某三甲医院的住院患者为调查对象，调查人员深入医院发放问卷进行调查。调查采用无记名方式进行，调查中对患者的性别、年龄、医保类型以及患者所在的科室等不同因素进行了平衡。数据采集工作于2011年11月底展开。

4.数据处理与分析

调查数据收集后利用Excel软件建立了数据库，并对问卷中的缺失值进行了核查。缺失超过5项的问卷作为无效问卷，有效问卷中的缺失值用该项所有得分的平均值代替。

数据分析时，首先采用平均值计算、百分比统计等描述性统计方法对患者背景等基本信息、各项测量变量的平均分进行了统计，然后采用PLS路径模型技术构建住院患者满意度测评模型，分析医疗服务中各环节对患者满意度的影响。研究中使用了德国汉堡大学Ringle等人研发的Smartpls 2.0(M3)软件进行分析。

结果与分析

1.样本基本情况

本次调查中共获取有效问卷105份，其中男性患者38人，女性患者67人，分别占样本总数的36.19%和63.81%。13位患者的年龄在20岁以下，20～39岁的患者34人，40～59岁的患者32人，60岁及以上的患者26人，分别占总人数的 12.38%、32.38%、30.48%、24.76%。36位患者的家庭年收入在5万元以下，占34.29%，40位患者的家庭年收入介于5万与10万之间，占38.10%，年收入在10万～50万之间的患者有28人，占26.67%，其余1位患者的家庭年收入在50万以上，占0.95%。

2.各影响因素重要性

PLS中的路径系数表明了各个潜变量对总体满意度的相对重要性。总的来看，各影响因素对总体满意度的影响力存在差异，从高到低依次为等待时间(0.26)、诊断治疗(0.22)、服务态度(0.16)、医德医风(0.15)、医疗设备(0.14)、信息获取(0.11)、诊疗收费(0.08)、环境设施(0.06)、医患沟通(0.05)。采用Bootstrapping方法对系数进行检验(重置样本 n=100)，发现诊疗收费、环境设施、医患沟通三项未通过检验(P值分别为0.07，0.10，0.11)，说明这三项因素对该院住院患者总体满意度不具有统计学意义。在去除以上三个结构变量及其路径后，对结构变量的R2值进行计算。R2值代表了结构变量被解释的方差比重，本次研究中的结果性结构变量“患者满意度”的R2值为0.77，大于一般的标准0.65，显示模型的拟合比较好。验证后的住院患者满意度影响因素分析模型如下图所示。

图1 修改后的住院患者满意度PLS路径模型

同样，各测量变量与所对应的隐变量之间的权重系数反映了各个测量变量的重要程度。结果显示，对于等待时间，“等待手术时间”与“患者需要时，医护人员赶到时间”的影响力较大(0.35);诊断治疗方面则是“护士护理水平”重要性较高(0.28);“主治医生服务态度”对服务态度满意度方面的影响较大(0.28);医德医风则主要受到“医院收费合理性”的影响(0.35);医疗设备方面，“病房设施的质量”的影响最大(0.40);而信息获取则主要受到“医疗信息的充足性”的影响(0.44)。所有测量变量的权重的检验均有统计学意义(P均小于0.05)。

3.各影响因素满意度评价

患者对6项通过检验的总体满意度影响因素的评价依次为诊断治疗(7.60)、服务态度(7.51)、等待时间(7.09)、医德医风(7.01)、医疗设备(6.97)、信息获取(6.59)。诊断治疗方面，患者对“检查人员的专业能力”评价最高(7.83)，而对护士的护理水平评价最低(7.4)。服务态度方面，患者对“主治医师的服务态度”评价最高(8.00)，对“办理住院手续人员的服务态度”评价最低(7.30)。患者对“当患者有需要时，医护人员赶到的时间”评价最高(7.65)，而对“等待检查的时间”感到不满(6.95)。医德医风方面，患者最满意的是“医生处方的合理性”(7.65)，但对“医院收费的合理性”感到不满(7.24)。医疗设备方面，患者对“医疗设备的齐全性”感到满意(7.64)，但对“病房生活设施的齐全性”评价较低(7.01)。对于信息获取，患者对医院提供信息的有用性感到满意(7.30)，对“信息的充足性”及“获取信息的便捷性”两方面的评价较低。

4.不同类型患者满意度影响因素分析

限于样本量，本次研究仅分析了40岁以下与40岁及以上患者、男性患者与女性患者、年收入10万及以下与年收入10万以上患者满意度影响因素的差异。结果显示，40岁以上患者比年轻患者更加关注“信息获取”，而40岁以下患者则更加关注“诊疗收费”，且“等待时间”对40岁以下患者满意度的影响并不显著。“诊疗收费”是年收入小于10万元患者满意度的第二影响因素，而“诊疗收费”对年收入高于10万元患者满意度的影响并不显著。“医患沟通”对女性患者满意度具有显著影响，各因素对男性患者满意度的作用与总体一致。

讨 论

在当前医患关系依旧紧张的背景下，如何及时发现医疗服务中的问题环节、采取改进措施、提升患者满意度是每一位医院管理者面临的现实问题。从本次针对住院患者的测评结果来看，有以下几点值得我们关注:

1．医疗服务中的不同环节对患者满意度的重要性存在差异。从总体上看，对该医院住院患者满意度影响最大的因素是“等待时间”，其次为“诊断治疗”、“服务态度”等其他因素。不同因素之间的差异为决策者管理工作的开展提供了依据。与其他类型的服务相比，医疗服务具有服务环节多、服务流程复杂的特点，影响患者满意度的因素众多，但患者在接受医疗服务的过程中并不会关注所有的因素。也就是说，在诸多因素中，只有部分会对患者满意度产生显著影响。同样，医院的资源有限，要用有限的资源最大限度地提升患者满意度，就必须抓住患者满意度的主要驱动因素，从主要驱动因素入手，有效提升患者满意度。

2．通过运用PLS路径模型进行患者满意度测评，能够明确不同服务环节对患者总体满意度的重要性，结合各个环节的满意度评价，能够向管理者指出医院经营运行的改进方向。比较常用的方法是绘制重要性—满意度分析图，对各个环节进行分析。根据该医院测评结果所绘制的重要性—满意度分析图如图2所示。

图2 住院患者各因素重要性——满意度示意图

根据图1，可以看出，对该医院而言，目前应当优先在“等待时间”方面进行改进，因为“等待时间”对患者总体满意度的影响最大，但目前患者对其评价较低。而“诊断治疗”是该院目前的优势，也是医院应当重点保持的环节。“服务态度”的重要性处于中等水平，且患者评价较高，继续维持即可，不需重点关注。其他环节属于重要性较低且满意度也较低的环节，虽然不属于优先改进的环节，但是如果能够获得改进，也有助于提升患者满意度。

3．每一影响因素下一般包含着数个测量指标，这些测量指标是患者直接接触、能够直接体验的环节，也是能够使管理者明确医疗服务中存在哪些问题、如何进行改进的信息点。由于同一因素下不同环节对患者满意度也具有不同影响，在了解患者满意的关键驱动因素及医院的主要改进方向之后，还应通过进一步的分析，明确应当从哪些具体的环节进行改进。如通过前文分析已经确定“等待时间”是该医院的优先改进方向，进一步分析，发现“等待时间”的5个测量指标中，患者对“当患者有需要时，医护人员赶到的时间”的评价最高，对“等待检查的时间”以及“等待入住的时间”感到不满，而“等待检查时间”的权重最高，说明医院应当对住院患者的检查流程进行改进，缩短患者检查等待时间，提升患者满意度。

4．顾客个人背景对满意度的影响已经被很多学者所证实，如张超(2006)〔4〕、滕志香(2009)〔5〕等。由于样本限制，本次研究仅对性别、年龄、收入三个因素进行的研究。结果显示，不同服务环节对不同类型患者满意度的影响力存在差异，即不同类型的患者在医疗服务中有不同的关注点。差异化服务是很多商业组织吸引顾客、获取利润的主要手段之一。当前，一些医院也开始根据患者的不同背景，提供差异化的服务。而提供差异化医疗服务的根据也就在于不同类型患者对医疗服务的不同关注点，医院应当结合自身发展目标及战略定位，在确保医疗服务可及性、均等性的同时，合理开展差异化服务，树立医院品牌与特色。

结 论

医疗服务是一个非常复杂的过程，存在大量影响患者满意度的因素。医患关系的紧张、医患纠纷的频发都向医院管理者提出了加强管理工作、提升患者满意的新要求。患者满意度测评是倾听患者之声、实施管理的有效工具。医院管理者应当加强患者满意度的科学测评，发现患者满意的关键驱动因素，作为采取改进措施、提升患者满意度的主要依据。同时根据不同类型患者的不同诉求，适当采取差异化服务，形成医院的品牌与特色，促进医院可持续发展。

本次研究的主要缺陷在于样本量较小。PLS路径模型的一个优点在于小样本量仍然能够进行有效的估计，但更大的样本量无疑能够得到更具说服力的研究结果。同时，本次研究中PLS路径模型潜变量与测量变量的关系全部采用了反映型，没有考虑构成型。后续研究将考虑使用构成型构建模型并对两种不同的建模方式进行比较研究。

1．廖颖林．构成型顾客满意模型的偏最小二乘路径模型及其应用．数理统计与管理，2009，28(1):89-97．

2．Chin WW，Newsted PR．Structural equation modeling analysis with small samples using partial least squares．In:R．H．Hoyle(Ed．)，Statistical strategies for small sample research ．Thousand Oaks，CA:Sage，1999，307-342．

3．Diamantopoulos，A，Winklhofer，H．Index construction with formative indicators:An alternative to scale development．Journal of Marketing Research，2001，38(2):269-277．

4．张超，杨俊明，陈平雁．综合医院急诊病人满意度影响因素分析．中国医院统计，2006，13(2):97-99．

5．滕志香，张爱莲，兰迎春．个人因素对门诊患者满意度影响及影响途径的探讨．中国卫生统计，2011，28(3):283-285．

北京市重点学科:中医人文学(医院文化)项目资助

(责任编辑:刘 壮)