profesor univ. dr. iuliana cetinĂ drd. iuliana raluca ... cetina.pdf · calitatea serviciilor...

Profesor univ. dr. Iuliana CETINĂ Drd. Iuliana Raluca GHEORGHE Lector univ. dr. Violeta Rădulescu Catedra de Marketing Academia de Studii Economice din Bucureşti MODELAREA LEGĂTURII FACTORILOR DE IMPACT AI CALITĂłII SERVICIILOR DE SĂNĂTATE DIN ROMÂNIA FOLOSIND REGRESIA MULTIPLĂ MODELING THE LINKAGE OF HEALTH CARE QUALITY FACTORS IN ROMANIA USING MULTIPLE REGRESSION

Abstract: The objective of this paper is to analyze factors that have an

impact on health care quality services in Romania. These coefficients are being

studied using the multiple regression method. The research focuses on studying

the influence of the competencies and abilities of human resources working in

health care, the cleanliness in health care organizations, the ability of the health

care nurses, the way a patient was treated in health care organization by the whole

personnel, the price paid for each consultation and the time spent waiting before

entering the physician’s office. The study was made on a cohort of 320 patients in

Romania with the average age of 28, during one month in December 2010. Key words: health care services, quality, patient, Romania

Clasificarea JEL: I11, I18

1. CALITATEA SERVICIILOR

De-a lungul timpului în mediul de marketing, organizaŃiile ce ofereau servicii se distingeau din ce în ce mai puŃin. Astfel un factor major în diferenŃierea de concurenŃă a fost calitatea serviciului.

Un serviciu de calitate reprezintă atragerea de noi clienŃi şi un volum mare de tranzacŃii din perspective vânzărilor. Calitatea este elemental ce determină consumatori fideli şi mulŃumiŃi.

În servicii, calitatea este percepută diferit de fiecare consummator în parte deoarece sunt intangibile. Consumatorii vor alege serviciul ce le oferă plusul de valoare cel mai atractiv, materializat în conceptual de calitate.

O strategie concentrată pe oferirea de servicii de calitativ superioare constituie un aspect profitabil deoarece se asigură o stabilitate mai mare a preŃurilor la costuri diminuate considerabil.

Iuliana Cetină, Iuliana Raluca Gheorghe, Violeta Rădulescu _____________________________________________________________

Calitatea în servicii este definită de mai mulŃi factori cum ar fi: elementele caracteristice ce o compun, elementele ce o inflenŃează, aplicarea unor strategii de îmbunătăŃire precum şi cauzele ce stau în calea realizării acesteia.

În calitatea serviciilor, consumatorii evaluează mai greu acest aspect, ei apreciind-o atât din prisma rezultatului dorit cât şi a procesului propriu-zis de prestare punând accent pe elemente ce pot ajuta în tangibilizarea serviciuluui: locul, ambianŃa, comportamentul personalului, facilităŃile oferite, etc.

Christian Grönroos apreciază calitatea ca fiind de două tipuri: calitate tehnică ce reprezintă rezultatul prestării serviciului şi calitatea funcŃională reprezentând modul de prestare. În domeniul serviciilor, calitatea funcŃională este uneori mai important decât cea tehnică.

Calitatea serviciilor, pentru consummator reprezintă rezultatul comparării aşteptărilor lor cu experienŃa pe care o dobândesc în timpul prestării serviciului. Calitatea pentru organizaŃia de servicii constituie satisfacerea dorinŃelor şi necesităŃilor consumatorilor.

Din perspective specialiştilor americani în marketing, consumatorul evaluează calitatea după următoarele criterii:

• din prisma credibilităŃii, serviciul se materializează într-un comportament organizaŃional desăvârşit în executarea şi onorarea serviciului promis în cele mai bune condiŃii ;

• din prisma elementelor tangibile cum ar fi aparatura, arhitectura clădirii, stilul vestimentar al angajaŃilor, etc.

• din prisma receptivităŃii prestatorilor; • din prespectiva amabilităŃii şi personalizării nevoilor fiecărui

consumator.

2. CALITATEA SERVICIILOR DE SĂNĂTATE ÎN ROMÂNIA Asigurarea sănătăŃii este un obiectiv esenŃil în sistemele de sănătate. Scopul principal al serviciilor de sănătate este realizarea şi distribuŃia echitabilă a serviciilor de asistenŃă medicală.

Necesitatea sustenabilităŃii unui sistem de sănătate este bazată pe răspunderea aşteptărilor populaŃiei prin servicii prompte şi dotări corespunzătoare. Fiecare sistem de sănătate este definit de modalitatea de finanŃare dominantă. Astfel, în Europa cele mai des întâlnite sunt : sistemul de finanŃare de tip Bismarck, sistemul naŃional de tipul Beveridge, sistemul de asigurări de sănătate de tip Semasko şi sistemul de asigurări de sănătate privat. În România, sistemul de sănătate este compus atât din surse publice cât şi private pentru a asigura echitabilitatea în problematica plăŃii acestora. Sistemul de sănătate în România este un mix între modelul Bismarck, Semasko şi Beveridge. Calitatea serviciilor de sănătate din sistemul public clasează România în anul 2010, pe locul 26 din 30 de Ńări. Sistemul a fost evaluat din mai multe perspective împărŃite în 4 categorii după cum urmează : drepturile pacienŃilor,

Modelarea legăturii factorilor de impact ai calităŃii serviciilor de sănătate din ….. _____________________________________________________________ timpul de aşteptare, diagnosticarea, generozitatea sistemului public precum şi industria farmaceutică.

Conform unui studiu realizat de IRES în anul 2010 intitulat PercepŃii asupra sistemului medical din România, a rezultat că mai mult de 92% din români vor să aibă un cuvânt de spus atât în evaluarea spitalelor cât şi a prestaŃiilor medicilor cu un procent de 79% şi respectiv a asistentelor, 84%. În ceea ce priveşte calitatea serviciilor medicale primite, 77% consideră mulŃumitoare prestarea însă 35% au fost nemulŃumiŃi de calitatea hranei, 30% de igiena şi curăŃenia din saloane. Concluzia celor de la Financial Times privind sistemul medical din România este ca a intrat într-o fază muribundă, plasând-o pe penultimul loc după Albania. Principalele neajunsuri specificate au fost : subfinanŃarea sistemului, lipsa personalului medical şi prestarea precară a serviciilor.

3. STUDIU DE CAZ ŞI IPOTEZE

Studiul de caz propus spre cercetare a fost realizat in perioada noiembrie, decembrie 2010, pe un esantion de 320 respondenti, pacienti intr-un spital de stat. Pacientii au varsta medie de 28 de ani si au studii superioare. Studiul de caz studiază calitatea sistemului de sănătate din România în funcŃie de competenŃele şi abilităŃile personalului medical, de curăŃenia din spital, de prestaŃiile asistentelor, de modul în care pacientul este tratat de personalul spitalului, de preŃul plătit anterior la Casa NaŃională de Asigurări şi de timpul de aşteptare. ToŃi aceşti factori au fost evaluaŃi de către respondeŃi printr-un chestionar autoadministrat. Astfel se propune un model prin care se măsoară influenŃa acestor factori asupra calităŃii sistemului de sănătate din România. Ipotezele corespunzătoare sunt : H1) Calitatea serviciilor de sănătate din România este influenŃată de competenŃele

şi abilităŃile personaluui medical

H2) Calitatea serviciilor de sănătate din România este influenŃată de curăŃenia din

spital

H3) Calitatea serviciilor de sănătate din România este influenŃată de prestaŃia

asistentelor

H4) Calitatea serviciilor de sănătate din România este influenŃată de modul in care

pacientul este tratat de personalul spitalului nu doar de medici si asistente

H5) Calitatea serviciilor de sănătate din România este influenŃată de tarifele

consultatiilor

H6) Calitatea serviciilor de sănătate din România este influenŃată de timpul de

asteptare inainte de consultaŃie


4. METODE Regresia exprimă o legătură de tip statistic ce studiază comportamentul

unor variabile. Există două tipuri de regresie: regresia simplă şi regresia multiplă. În acest studiu de caz am ales regresia multiplă deoarece am identificat mai

multe variabile ce influenŃează variabila analizată. Variabilele, într-o regresie se împart în două tipuri: - Variabile dependente, efect sau explicate - Variabile independente, cauză sau predictor. Analiza de regresie este folosită pentru estimarea valorilor unei variabile

considerând şi valorile altor variabile şi pentru estimarea măsurii în care variabila dependentă poate fi influenŃată de un set de variabile independente.

Un model de regresie multiplă are următoarea formă:

yi=b0+b1x1+b2x2+....+bixin+ei , i de la 1...la n1

Pentru ca un model de regresie să fie valid trebuie variabilele yi şi xi să respecte condiŃia de normalitate.

CondiŃia de normalitate se poate studia prin următoarele metode: - prin analiza indicatorilor de asimetrie şi boltire; - prin analize grafice de tipul hitogramei comparată cu linia curbei distribuŃiei normale; - prin teste formale cum este cel Kolmogorov-Smirnov.

Un coeficient bi de asemenea indică şi sensul direcŃiei legăturii dintre variabilele corelate după cum urmează: - dacă bi este mai mare ca 0 rezultă o corelaŃie directă, pozitivă - dacă bi este egal cu 0 rezultă că nu există o legătură între variabile - dacă bi este mai mic ca 0 rezultă o corelaŃie inversă, negativă

Paşii de urmat în analiza modelului de regresie sunt următorii: 1. Construirea corelogramei ce conŃine o diagramă a dispersiei sub forma unui nor de puncte (în SPSS- Scatterplot-ul) 2. Definirea unei ecuaŃii de regresie corespunzătoare 3. Determinarea parametrilor ecuaŃiei de regresie şi interpretarea acesteia în funcŃie de semn şi valoarea parametrilor 4. Validarea modelului de regresie. Analiza modelului de regresie s-a facut cu ajutorul software-ului SPSS™, versiunea 13. În SPSS există mai multe metode de regresie: Forward, Backward şi

1 yi - variabila dependentă b0 - termenul liber b1...bi – parametri modelului de regresie ei – variabila aleatoare sau reziduu ce cuprinde influenŃele altor variabile ce nu sunt incluse în model. Variabilele incluse în variabila e trebuie să fie normale şi de medie zero, să aibă aceeaşi varianŃă şi să fie independente între ele.

Modelarea legăturii factorilor de impact ai calităŃii serviciilor de sănătate din ….. _____________________________________________________________ Stepwise. Utilizarea oricărei metode presupune introducerea sau eliminarea treptată a variabilelor independente în funcŃie de importanŃa fiecăruia în model. Pentru acest studiu de caz, s-a ales varianta Backward respectiv eliminarea pas cu pas a celei mai slabe variabile independente. Din perspectivă statistică acest aspect presupune determinarea variabilei care are cea mai mică reducere a statisticii Fisher, F.

5. REZULTATE ŞI DISCUłII Modelul de regresie are următoarea formă:

y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+b5x5+b6x6+e2

DistribuŃia eşantionului s-a analizat prin cele 3 metode menŃionate anterior. - prin metoda grafică a histogramei şi a graficului Q-Q Plot

Figura 1. Histograma distribuŃiei eşantionului

2 y reprezintă calitatea serviciului medical şi este variabila dependentă x1 reprezintă variabila ce cuprinde competenŃele şi abilităŃile personalului medical x2 este variabila ce cuprinde scoruri acordate curăŃeniei din spital x3 reprezintă variabila ce cuprinde calitatea prestaŃiilor asistentelor din spital x4 reprezintă variabila ce cuprinde scoruri acordate modului în care un pacient este tratat de personalul spitalului x5 reprezintă variabila preŃ cu semnificaŃia de tarif pe consultaŃie x6 reprezintă timpul de aşteptare înainte de consultaŃie e – variabila reziduu.


Figura 2. DistribuŃia eşantionului prin metoda grafică Q-Q Plot

Din graficul Q-Q Plot se poate observa că valorile yi se pot estima printr-o dreapta de regresie.

- prin valorile coeficienŃilor de asimetrie şi boltire ce au valorile de -0.86 respectiv 0.28. - prin intermediul testului Kolmogorov-Smirnov. În cadrul acestui test se compară valorile frecvenŃelor în formă reală cumulate cu frecvenŃele teoretice cumulate ale lui Gauss cuprinse într-un tabel de referinŃă. Rezultatul a fost de 4.920 pentru p<0.001. Din cele trei metode reiese că distribuŃia nu diferă semnificativ de forma distribuŃiei normale şi se poate construi modelul de regresie.

În urma introducerii datelor concrete în SPSS, analiza acestora va rezulta în câteva tabele statistice ce le vom cerceta în continuare. Primul tabel se numeşte Correlations şi conŃine corelaŃiile Pearson (Pearson correlations), valorile pentru care aceste corelaŃii sunt semnificative (Sig) şi numărul cazurilor valide studiate (N). Tabelul din punct de vedere statistic reprezintă o matrice de corelaŃii.

Modelarea legăturii factorilor de impact ai calităŃii serviciilor de sănătate din ….. _____________________________________________________________

Tabelul 1. Matricea de corelaŃii

Pe diagonala principală fiecare coeficient de corelaŃie are valoarea 1

deoarece fiecare varaibilă se corelează perfect cu ea însăşi. Conform semnificaŃiei coeficientului Pearson, cea mai seminificativă legătură este între calitatea serviciului de sănătate şi calitatea prestaŃiilor asistentelor din spital, fiind urmată la mică distanŃă valorică de variabila ce explicitează scorurile primite pentru felul în care un pacient a fost tratat de personalul spitalului. Între variabila dependentă (calitatea serviciului de sănătate) şi variabilele independente se formează legături directe şi semnificative din punct de vedere statistic (0.396, p<0.05; 0.394, p<0.05).

Tabelul numit « Variabile Entered/Removed » ilustrează pas cu pas eliminarea variabilelor conform metodei Backward. Astfel SPSS elaborează în faza incipientă un model cu toate variabilele independente apoi în fiecare etapă creează un alt model ce nu mai conŃine variabilele cu cea mai nesemnificativă importanŃă. În studiul de caz este eliminată în ordinea celei mai slabe influenŃe variabila preŃ.


Tabelul 2. Variabilele eliminate din model

Variables Entered/Removed(b) (* a All requested variables entered. b Dependent Variable: Sunteti multumit de serviciile medicale din Romania?)

Model Variables Entered Variables Removed Method

1 Timpul de asteptare pana cand sunteti consultat de un specialist, Sunteti multumit de calitatea prestatiilor asistentelor din spital?, Cat de multumit sunteti de competentele si abilitatile personalului medical?, Sunteti multumit de calitatea prestatiilor asistentelor din spital?, Sunteti multumit de curatenia din spital?, Sunteti multumit de felul in care ati fost tratat de personalul spitalului?(a)

. Enter

2

Sunteti multumit de preturile practicate de spital?

Backward (criterion: Probability of F-to-remove >= .100).

Tabelul Model Summary prezintă pentru fiecare model de regresie considerat în tabelul Variabile Entered-Removed, valoarea coeficientului de corelaŃie, R, valoarea coeficientului de determinaŃie (R2) şi eroarea standard. Cu cât modelul conŃine mai multe variabile cu atât valoarea lui R2 va creşte.


Tabelul 3. Rezumatele modelelor de regresie

Model R R Square

Adjus R Square

Std. Error of the Estimate Change Statistics

R Square Change

F Change

df1 df2

Sig. F Change

1 .542(a)

.294 .279 1.023 .294 19.354 6 279 .000

2

.536(b)

.287 .274 1.027 -.007 2.683 1 279 .103

a Predictors: (Constant), Timpul de asteptare pana cand sunteti consultat de un specialist, Sunteti multumit de calitatea prestatiilor asistentelor din spital?, Cat de multumit sunteti de competentele si abilitatile personalului medical?, Sunteti multumit de preturile practicate de spital?, Sunteti multumit de curatenia din spital?, Sunteti multumit de felul in care ati fost tratat de personalul spitalului? b Predictors: (Constant), Timpul de asteptare pana cand sunteti consultat de un specialist, Cat de multumit sunteti de competentele si abilitatile personalului medical?, Sunteti multumit de calitatea prestatiilor asistentelor din spital?, Sunteti multumit de curatenia din spital?, Sunteti multumit de felul in care ati fost tratat de personalul spitalului? R este 0.54 pentru primul model şi 0.53 pentru al doilea, R2 are valoarea 0.29 pentru primul model respectiv 0.27 pentru al doilea. Acest coeficient are semnificaŃia că variabila independentă explică variabila dependentă în proporŃie de 29% respectiv 27%.

Valoarea lui R2 corectat prezentată în partea de Change Statistics indică valoarea de la care varianŃa poate începe să scadă proporŃional cu variabilele déjà existente, adică cu o proporŃie de 2.9% din varianŃa criteriului va scădea varianŃa modelului 2 când variabila preŃ este eliminată.

Conform valorii coeficientului de determinaŃie R2 rezultă că cel mai bun model este primul doarece are valoarea cea mai mare şi sunt incluse toate variabilele astfel încât variabila dependentă este explicată de cât mai multe variabile. Astfel în primul model de regresie există o legătură liniară, directă, semnificativă între variabile dar fiind mare majoritate apropiate de valoarea 0, nu există legături strânse.


Valoarea corectată F a semnificaŃiei statisticii (Sig F Change) arată că îmbunătăŃirea potrivirii dintre cele două modele este semnificativă.

Tabelul ANOVA prezintă rezultatele analizei varianŃei variabilei dependente luând în calcul în acest tabel şi variabila reziduu. Tabelul oferă detalii despre suma pătratelor abaterilor variabilei dependente (Sum of Squares), gradele de libertate (df), estimaŃiile varianŃelor datorate factorului de regresie şi reziduu (Mean Square) precum şi raportul F cu semnificaŃia Sig.

Dacă statistica F ia o valoare mare iar valoarea lui Sig corespunzătoare statisticii F este mai mică de 0.05 atunci variabilele independente explică variaŃia variabilei dependente.

Tabelul 4. ANOVA

Model Sum of Squares df

Mean Square F Sig.

1 Regression 121.632 6 20.272 19.354 .000(a) Residual 292.242 279 1.047 Total 413.874 285 2 Regression 118.822 5 23.764 22.552 .000(b) Residual 295.052 280 1.054 Total 413.874 285

a Predictors: (Constant), Timpul de asteptare pana cand sunteti consultat de un specialist, Sunteti multumit de calitatea prestatiilor asistentelor din spital?, Cat de multumit sunteti de competentele si abilitatile personalului medical?, Sunteti multumit de preturile practicate de spital?, Sunteti multumit de curatenia din spital?, Sunteti multumit de felul in care ati fost tratat de personalul spitalului? b Predictors: (Constant), Timpul de asteptare pana cand sunteti consultat de un specialist, Cat de multumit sunteti de competentele si abilitatile personalului medical?, Sunteti multumit de calitatea prestatiilor asistentelor din spital?, Sunteti multumit de curatenia din spital?, Sunteti multumit de felul in care ati fost tratat de personalul spitalului? c Dependent Variable: Sunteti multumit de serviciile medicale din Romania? Anterior, alegând modelul de regresie 1, în continuare, îl vom lua în considerare doar pe acesta.

Astfel pentru valoare Sig a lui F mai mică de 0.05 se stabilesc relaŃii semnificative între variabilele considerate.

Tabelul Coefficients prezintă coeficienŃii nestandardizaŃi ai modelelor de regresie estimate, erorile standard ale acestora, coeficienŃii de regresie standardizaŃi cu erorile standard corespunzătoare, precum şi valorile t şi semnificaŃiile lor. Valorile beta sunt cele de interes în analiza acestui tabel. Astfel pentru modelele propuse, toate valorile sunt pozitive ceea ce indică o relaŃie pozitivă între fiecare variabilă independentă şi variabila dependentă.


Tabelul 5. Tabelul coeficienŃilor standardizaŃi şi nestandardizaŃi

Conform tabelului, cea mai mare influenŃă asupra variabilei dependente o are variabila timp.

În tabelul CoeficienŃilor mai apar date despre coliniariate cum ar fi toleranŃa şi factorul de inflaŃie a varianŃei (VIF- variance inflation factor). Coliniaritatea este folosită în scopul aflării unei corelaŃii puternice între variabilele independente. Astfel se iau în considerare doar valorile toleranŃei. Cu cât valoarea toleranŃei este mai mică cu atât o variabilă independentă este explicată printr-o combinaŃie a celorlalte variabile independente, ea prezentând prea puŃină acurateŃe în definirea variabilei dependente.

Astfel variabila ce indică calitatea prestaŃiilor asistentelor din spital prezintă o valoare a toleranŃei de 0.49, fiind apoi urmată de 0.55 a preŃurilor. Aceste valori subliniază faptul că au un impact mai puŃin semnificativ direct asupra variabilei dependente, ceea ce înseamnă că acestea pot fi explicate prin prisma

timp preŃ curăŃenie abilităŃile personalului

Iuliana Cetină, Iuliana Raluca Gheorghe, Violeta Rădulescu _____________________________________________________________ impactului avut de celelalte variabile independente. ToleranŃa variabilei timp de 0.91 subliniază încă o dată ideea că este cea care influenŃează cel mai mult variabila dependentă.

Diagnosticul coliniarităŃii presupune analiza următorului tabel.

Tabelul 6. Diagnosticul coliniarităŃii

Valoarea Eigenvalue indică numărul de legături ce există între variabilele independente. În tabel se pot observa mai multe variabile ce sunt apropiate de 0 ceea ce statistic simbolizează că sunt puternic intercorelate.

Indicii de condiŃie (Condition Index) este un raport între valoarea eigenvalue cea mai mare a unei variabile şi valoarea eigenvalue a fiecărei variabile. Un indice mai mare de valoare 15 arată că există şanse de coliniaritate iar la o valoare mai mare de 30 există cu siguranŃă o problemă de coliniaritate. Observând valorile din tabel, reiese că nicio variabilă nu are valori mai mari de 15 deci nu prezintă proprietatea de coliniaritate.

Variabila exclusă din modelul de regresie iniŃial este analizată în următorul tabel.

Tabelul 7. Analiza variabilei preŃ exclusă din modelul de regresie

Modelarea legăturii factorilor de impact ai calităŃii serviciilor de sănătate din ….. _____________________________________________________________ Astfel beta in reprezintă valoare coeficientului de regresie a variabilei preŃ dacă nu ar fi fost exclusă din model. Statistica t şi valoarea Sig sunt analizate pentru a testa ipoteza dacă între variabila independentă exclusă şi variabila dependentă nu există o legătură semnificativă. Sig are valoarea mai mare de 0.05 ceea ce sugerează că nu se poate respinge ipoteza nulă, a inexistenŃei unei legături semnificative între preŃ şi calitatea serviciului de sănătate. Ipotezele necesare analizei de regresie pentru validarea modelului ales sunt verificate prin intermediul graficului de tip P-P Plot.

Figura 3. Graficul P-P Plot al reziduurilor

6. CONCLUZII

Calitatea în servicii este definită în marea majoritatea a cazurilor din perspectiva subiectivă a consumatorului. În serviciile medicale, calitatea este definită de plusul de valoare resimŃit de pacient deoarece acestea implică de multe ori şi factori ce depind de latura emoŃională. Studiul de caz are ca principal obiectiv explicarea influenŃei anumitor factori esenŃiali în desfăşurarea actului medical. Astfel s-a construit un model de regresie multiplă ce analizează impactul avut de competenŃele şi abilităŃile personalului medical, curăŃenia din spital,

Iuliana Cetină, Iuliana Raluca Gheorghe, Violeta Rădulescu _____________________________________________________________ prestaŃia asistentelor, modul în care pacientul este tratat de către personalul spitalului, preŃul consultaŃiei şi timpul petrecut înainte de consultaŃie. Conform analizei statistice a rezultat că cel mai mare impact îl are timpul petrecut înaintea consultaŃiei, preŃul consultaŃiei, curăŃenia şi abilităŃile şi competenŃele personalului medical. Cel mai puŃin semnificativ factor este reprezentat de prestaŃiile asistentelor. Această variabilă poate fi explicată de către celelalte variabile însă nu poate fi exclusă în totalitate. Studiul poate continua cu o cercetare calitativă pentru a analiza în profunzime percepŃiile pacienŃilor în ceea ce priveşte timpul petrecut înaintea consultaŃiei. Se poate elabora şi o analiză din perspectivă managenrial organizaŃională în vederea aducerii la suprafaŃă de soluŃii pentru diminuarea acestui factor.

BIBLIOGRAFIE

[1]Cetină I. (2009), Marketingul serviciilor : fundamente şi domenii de

specializare. Editura Uranus, Bucureşti ; [2]Cetină, I. (2004), Marketingul serviciilor : abordare teoretică şi studii de caz. Editura Uranus, Bucureşti ; [3]Grönroos, C. (2007), Service management and marketing :customer

management in service competition. Editura John Wiley and Sons, Chichester; [4]Lovelock, C. (2007), Services marketing:people, technology, strategy. Editura Pearson, Upper Saddle River; [5]Zeithaml, V. (2002), Services Marketing. Irwin Professional Pub.; [6]Popa, M. (2008), Statistica pentru psihologie: Teste şi aplicaŃii SPSS. Editura Polirom, Iaşi.

profesor univ. dr. iuliana cetinĂ drd. iuliana raluca ... cetina.pdf · calitatea serviciilor...

Documents