Bộ dữ liệu PROCESS: kiệt sức và sức khỏe tinh thần của nhân viên y tế (mô hình Trung gian - điều tiết), 330 quan sát

Khảo sát mô phỏng bác sĩ, điều dưỡng và kỹ thuật viên tại bệnh viện công. Bộ dữ liệu gồm 330 quan sát mô phỏng, 4 nhân tố, được tạo đúng theo mô hình nghiên cứu bên dưới, kèm cú pháp, sổ mã hóa và hướng dẫn để bạn thực hành trọn quy trình trên PROCESS.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình dựa trên mô hình JD-R (Bakker và Demerouti, 2007) và lý thuyết khả năng phục hồi (Connor và Davidson, 2003). Áp lực công việc làm tăng kiệt sức, kiệt sức làm giảm sức khỏe tinh thần; khả năng phục hồi tâm lý làm yếu đi tác động tiêu cực của kiệt sức.

Thang đo trong bộ dữ liệu

Kết quả tham khảo trên dữ liệu mẫu

Các thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,85 đến 0,88, đạt yêu cầu độ tin cậy. Bảng dưới là β chuẩn hóa ước lượng bằng hồi quy trên biến đại diện, giúp bạn đối chiếu khi tự chạy phân tích.

Kiệt sức nghề nghiệp: các biến trong mô hình giải thích 47,9% biến thiên của kiệt sức nghề nghiệp. Nhân tố tác động mạnh nhất là áp lực công việc (β = 0,692). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Sức khỏe tinh thần: các biến trong mô hình giải thích 51,0% biến thiên của sức khỏe tinh thần. Nhân tố tác động mạnh nhất là kiệt sức nghề nghiệp (β = -0,549), tiếp theo là áp lực công việc (β = -0,209). Tất cả các đường tác động đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Tác động gián tiếp: Áp lực công việc → Kiệt sức nghề nghiệp → Sức khỏe tinh thần ≈ -0,380 (tích các hệ số chuẩn hóa). Hãy kiểm định bằng bootstrap để có khoảng tin cậy.

Kết quả SEM, PLS-SEM có thể chênh lệch nhẹ so với hồi quy trên biến đại diện do khác phương pháp ước lượng. Số liệu chỉ phục vụ thực hành.

Kết quả chạy mô hình trên PROCESS (minh họa)

Hình dưới mô phỏng giao diện kết quả khi chạy bộ dữ liệu này theo đúng mô hình nghiên cứu, giúp bạn biết trước cần đọc chỉ số nào và đối chiếu khi tự thực hành.

Đọc bảng Model Summary và ANOVA

R² hiệu chỉnh = 0,505, các biến độc lập giải thích 50,5% biến thiên của sức khỏe tinh thần. Kiểm định F = 169,007 với Sig. < 0,001, mô hình hồi quy phù hợp với tổng thể. Durbin-Watson = 1,870 nằm trong khoảng 1,5 - 2,5, không có tự tương quan bậc nhất của phần dư.

Đọc bảng Coefficients

VIF lớn nhất = 1,919 (dưới 2), không có đa cộng tuyến đáng kể. KSNN có Beta = -0,549, Sig. < 0,001 nên có tác động ngược chiều đến SKTT; APCV có Beta = -0,212, Sig. < 0,001 nên có tác động ngược chiều đến SKTT.

Phương trình hồi quy chuẩn hóa: SKTT = - 0,549×KSNN - 0,212×APCV + ε. Thứ tự tác động theo độ lớn Beta: KSNN > APCV.

Đọc output PROCESS

Model 4 (APCV → KSNN → SKTT): tác động gián tiếp = -0,3693, khoảng tin cậy bootstrap 95% [-0,4558; -0,2880] không chứa 0, vai trò trung gian của KSNN được xác nhận. Tác động trực tiếp c’ = -0,2061 (p < 0,001), đây là trung gian một phần. Model 1: hệ số tương tác Int_1 (KSNN × PHUCHOI) = 0,0597, p = 0,166, chưa xác nhận vai trò điều tiết.

Ước lượng tham khảo trên dữ liệu mô phỏng. Kết quả khi bạn chạy trực tiếp trên phần mềm có thể chênh lệch nhẹ do khác thuật toán ước lượng và số mẫu bootstrap.

Xem trước bộ tài liệu

Hình dưới đây là nội dung thật của các file trong gói. Nhấn vào hình để xem kích thước đầy đủ.

Bạn sẽ thực hành được gì?

Nội dung bộ tài liệu

Thông tin sản phẩm

• Phần mềm: IBM SPSS 25 trở lên và PROCESS v4
• Lĩnh vực: Y tế
• Định dạng: file .zip, khoảng 150 KB
• Ngôn ngữ: tiếng Việt

Cách nhận file

1. Nhấn "Mua nhanh, nhận QR ngay" hoặc thêm vào giỏ và đặt hàng.
2. Quét mã VietQR với số tiền và nội dung điền sẵn.
3. Sau khi Kaas.vn xác nhận thanh toán, link tải được gửi qua email và hiển thị tại Tài khoản > Tải xuống.