ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO BẰNG CRONBACH ALPHA

Giới thiệu Cronbach Alpha

Để tính Cronbach alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là ba biến đo lường. Hệ số Cronbach alpha có giá trị biến thiên trong khoảng [0-1].

Về lý thuyết, Cronbach alpha càng cao càng tốt (thang đo có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach alpha quá lớn (α > 0.95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường (redundancy).

Các biến đo lường dùng để đo lường một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với tổng biến còn lại của thang đo (không tính biến đang xét). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein 1994).

Vì vậy, một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75-0.95]

Để tính Cronbach alpha bằng SPSS ta thực hiện:

Analyze –> Scale –> Reliability Analysis: đưa các biến đo lường vào ô Items –> OK: chúng ta nhận được kết quả là giá trị của alpha.

Các lưu ý khi loại biến ở Bước Cronbach’s Alpha

• Nếu biến đó có hệ số tương quan biến tổng không đạt yêu cầu (< 0.30), về mặt số liệu thống kê, chúng ta cần loại biến này. Một vấn đề đặt ra là có nên loại biến này hay không? Loại hay không loại không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu loại biến này mà không vi phạm giá trị nội dung của thang đo, nghĩa là những biến còn lại vẫn đo lường đầy đủ nội dung của khái niệm nghiên cứu thì chúng ta nên lại.
• Có nên loại biến có Alpha nếu loại biến > Cronbach alpha tổng? Nếu trường hợp Cronbach alpha từ 0.7 trở lên, thang đo đã đạt độ tin cậy yêu cầu cần thiết thì chúng ta không nhất thiết phải làm tăng Cronbach lên mà phải hy sinh một giá trị quan trọng hơn, đó là giá trị nội dung.
• Cronbach alpha cho thang đo đa hướng (thang đo đa hướng gồm nhiều thang đo đơn hướng gộp lại): Với các khái niệm đa hướng, khi tính Cronbach alpha, chúng ta phải tính cho từng thành phần. Hệ số này sẽ không có ý nghĩa nếu chúng ta tính chung cho một giá trị cronbach alpha cho tất cả các thành phần của khái niệm đa hướng hay cho nhiều khái niệm đơn hướng. Cronbach alpha chỉ có ý nghĩa cho từng khái niệm đơn hướng trong một mô hình nghiên cứu.

Hướng dẫn phân tích Cronbach’s Alpha

1.Vào Analyze > Scale > Reliability Analysis… 

Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát thuộc nhân tố (ví dụ: PTHH). Đưa 5 biến quan sát thuộc nhân tố PTHHvào mục Items bên phải. Tiếp theo chọn vào Statistics… (Lưu ý: Chúng ta đánh giá độ tin cậy cho từng thang đo, nếu mô hình có 5 thang đo thì chúng ta sẽ lần lượt đánh giá độ tin cậy 5 lần cho 5 thang đo đó)

Trong tùy chọn Statistics, các bạn tích vào các mục giống như hình. Sau đó chọn Continue để cài đặt được áp dụng.

Sau khi click Continue, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, các bạn nhấp chuột vào OK để xuất kết quả ra Ouput:

Trong kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo, bạn nhìn vào hệ số Cronbach alpha tổng (1), saug đó là hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item- Total Correlation) (2). Bên cạnh đó, bạn có thể dùng chỉ số Cronbach’s alpha nếu loại biến (Cronbach’s alpha if Item Deleted) để xem xét cải thiện độ tin cậy của thang đo.