ĐỘ TIN CẬY TRONG SMART PLS

độ tin cậy smart pls

Việc đánh giá độ tin cậy của thang đo được thực hiện thông qua 2 chỉ số tiêu biểu, đó là chỉ số Cronbach’s alpha (CA) và composite reliability (CR) – độ tin cậy tổng hợp. CR và CA chỉ ra các biến trong thang đo có hội tụ vào một cấu trúc tiềm ẩn duy nhất. Thông thường, để kiểm định độ tin cậy của CA nếu kết quả đạt trên 0.7 thì sẽ chấp nhận kết quả. Tuy nhiên, so với CA, CR được coi là một biện pháp tốt hơn về tính đồng nhất của độ tin cậy vì nó sử dụng các tải trọng tiêu chuẩn của các biến quan sát Fornell và Larcker (1981). Trong đó, CR đạt ở mức trên 0.7 là đạt yêu cầu.

1. Cronbach’s alpha

Chỉ số Cronbach’s alpha được dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo nghiên cứu bằng cách dựa vào sự tương quan của các biến quan sát trong cùng thang đo đó. Hệ số Cronbach’s alpha đánh giá xem các câu hỏi đo lường cho các biến tiềm ẩn có biểu thị cho độ tin cậy của thang đo hay không.

Hệ số tin cậy được tính theo công thức:

Trong đó :

S2i là phương sai của biến quan sát i của một biến nghiên cứu được đo lường với số lượng M biến quan sát (i = 1,2,…,M)

S2t là phương sai tổng các biến quan sát M của biến nghiên cứu đó.

Các ngưỡng chấp nhận được áp dụng:

 Cronbach’s alpha ≥ 0.80 : thang đo có độ tin cậy tốt

  Cronbach’s alpha ≥ 0.70 : thang đo có độ tin cậy chấp nhận được

Cronbach’s alpha  ≥ 0.60 : thang đo có độ tin cậy chấp nhận được cho các nghiên cứu với mục đích khám phá.

2. Composite reliability (CR)

Độ tin cậy tổng hợp được ưa tích trong việc đánh giá độ tin cậy thang đo bởi vì Cronbach’s alpha có thể đánh giá vượt hoặc đánh giá thấp độ tin cậy của thang đo.

Hệ số tin cậy này được đánh giá dựa vào những hệ số tải ngoài khác nhau giữa các biến tiềm ẩn và được tính toán theo công thức:

Trong đó:

li: hệ số tải ngoài chuẩn hóa của biến quan sát I của một biến cụ thể

ei : sai số đo lường của biến quan sát I

Var(ei): phương sai của sai số đo lường. Var(ei) = 1 – l2i

Chỉ số tin cậy tổng hợp nằm trong khoảng [0,1] với 1 là độ tin cậy hoàn hảo

CR ≥ 0.6: dùng cho mục đích khám phá

CR ≥ 0.7: dùng cho mô hình với mục đích xác nhận mối quan hệ giữa các biến

CR ≥ 0.8: độ tin cậy tốt.

Nếu giá trị vượt 0.95, được xem là có vấn đề vì khi đó các biến quan sát trong thang đo đều cùng đo lường 1 vấn đề.

Nguồn: Tổng hợp

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*