ĐÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY THANG ĐO BẰNG CRONBACH ALPHA

1. Khái niệm thang đo

Thang đo là công cụ được sử dụng để đo lường các khái niệm không thể đo lường trực tiếp như thái độ, ý kiến, cảm xúc, hay hành vi của con người. Thang đo thường gồm một loạt các câu hỏi hoặc mục mà đối tượng khảo sát trả lời dựa trên một hệ thống đánh giá, chẳng hạn như thang điểm Likert.

2. Khái niệm Cronbach alpha

Đối với thang đo đo lường, để mang lại độ chính xác cao nhất, điều quan trọng đối với thang đo là phải thể hiện đủ mức độ tin cậy và tính giá trị.

Độ tin cậy: là sự nhất quán tổng thể của một sự đo lường. Một đo lường sẽ thể hiện độ tin cậy cao nếu nó cung cấp những kết quả giống nhau trong những điều kiện không đổi. Trong phân tích, hệ số Cronbach’s alpha được dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo.

Chỉ số Cronbach’s alpha (α) là thước đo giúp đánh giá mức độ liên kết chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố và được chấp nhận rộng rãi trong các nghiên cứu (Tabachnick & Fidell, 2007).

Cronbach (1951) đã đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên [1]) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát.

Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo; cần phải loại bỏ các biến trùng lắp này ra khỏi thang đo, chỉ giữ lại một biến đại diện (Nguyễn Đình Thọ, 2012) [2]

Tóm lại, tiêu chuẩn để kiểm định độ tin cậy của thang đo khi phân tích Cronbach’s Alpha bao gồm:

Cronbach’s Alpha tổng của thang đo ≥ 0.60;
Hệ số tương quan biến – tổng ≥ 0.30
Cronbach’s Alpha nếu loại biến < Cronbach’s Alpha tổng của thang đo.

Ghi chú [1]: Cronbach’s Alpha chỉ thực hiện khi nhân tố có 3 biến quan sát trở lên trích nguồn từ: Nguyễn Đình Thọ, Phương phápnghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355.

Ghi chú [2]: Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) gây ra hiện tượng trùng lắp trong thang đo trích nguồn từ: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lan 2, Trang 364.

Ghi chú [3]: 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.

3. Hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh (Corrected Item-total correlations)

Một kỹ thuật thống kê để hỗ trợ việc loại bỏ các biến quan sát không đạt yêu cầu là dùng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh. Hệ số này có ý nghĩa quan trọng trong phân tích độ tin cậy của thang đo (Cronbach’s alpha). Hệ số này được dùng để loại bỏ các biến “rác” trước khi xác định các nhân tố đại diện cho khái niệm nghiên cứu (Churchill, 1979). Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh < 0,30 sẽ bị loại khỏi thang đo (Nunnally & Bernstein, 1994; Boateng và cộng sự, 2018).

Lưu ý: Về mặt số liệu thống kê, chúng ta cần loại biến đang xem xét. Tuy nhiên, việc loại biến quan sát hay không không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu nội dung của biến có ý nghĩa quan trọng, không nhất thiết chỉ vì để tăng hệ số Cronbach’s Alpha mà loại đi một biến chất lượng.

4. Giải thích một số ký hiệu và ý nghĩa

Cronbach’s Alpha: Hệ số Cronbach’s Alpha
N of Items: số lượng biến quan sát
Scale Mean if Item Deleted: Trung bình thang đo nếu loại biến
Scale Variance if Item Deleted: Phương sai thang đo nếu loại biến
Corrected Item-Total Correlation: Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha if Item Deleted: Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến

5. Hướng dẫn kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha trên SPSS

Để kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach Alpha trên phần mềm SPSS, ta thực hiện các bước sau:

Bước 1: Mở SPSS và nhập dữ liệu khảo sát.

Bước 2: Chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis.

Bước 3: Chọn các biến cần kiểm định độ tin cậy và chuyển vào ô Items.

Bước 4: Chọn phương pháp Cronbach’s Alpha trong mục Model và Chọn tiếp mục Statistics để cài thêm thông số chi tiết cho kết quả như hình sau:

Bước 5: Bấm Continue sau đó nhấn OK để thực hiện phân tích.

6. Lưu ý trong khi thực hiện phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha

Kiểm tra dữ liệu đầu vào: Đảm bảo dữ liệu không có lỗi và các mục trong thang đo phải cùng hướng (DeVellis, 2016). Nếu trong thang đo có biến quan sát đảo thì bạn cần đảo điểm lại trước khi đưa vào phân tích Cronbach alpha. Ví dụ: đảo điểm 5 = 1, 4 = 2, 3 = 3, 2 = 4 và 1 = 5. Theo kinh nghiệm thì bạn dùng lệnh if trong excel để thực hiện việc chuyển điểm cho nhanh và thuận tiện.
Số lượng mục: Thang đo có quá ít mục có thể dẫn đến giá trị Cronbach Alpha thấp dù thang đo có độ tin cậy (Cortina, 1993).
Loại bỏ các mục không phù hợp: Nếu một mục có hệ số tương quan quá thấp, có thể cân nhắc loại bỏ để cải thiện độ tin cậy tổng thể.

Sau khi áp dụng phần mềm SPSS để kiểm định hệ số tin cậy Crobach’s alpha, việc cải thiện hệ số này có thể thông qua cách: xem cột “Cronbach’s alpha nếu loại biến”. Trong kết quả phân tích, nếu giá trị của biến quan sát trong cột này khi được so sánh với giá trị Crobach’s alpha trước khi loại biến mà lớn hơn thì có thể xem xét loại biến này đi nhằm cải thiện giá trị Crobach’s alpha được tốt hơn.

Tuy nhiên, việc loại này không chỉ đơn thuần là loại theo thống kê mà còn phải xem giá trị nội dung của biến quan sát này trong nghiên cứu, nếu nó quan trọng mà ta đang muốn nghiên cứu thì có thể giữ lại, ngược lại có thể xem xét loại bỏ.

7. Đọc kết quả phân tích Cronbach’s Alpha trong SPSS

Kết quả cho thấy thang đo CF được cấu thành bởi 9 biến quan sát. Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho thấy tương quan biến tổng của tất cả các biến quan sát biến thiên từ 0,605 đến 0,700 và hệ số α = 0,890 > 0,7. Vậy thang đo đạt độ tin cậy cần thiết và thỏa mãn điều kiện để phân tích nhân tố khám phá.

Tài liệu tham khảo

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297-334.
DeVellis, R. F. (2016). Scale development: Theory and applications(4th ed.). Sage publications.
George, D., & Mallery, P. (2003). SPSS for Windows step by step: A simple guide and reference. Allyn & Bacon.
Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994). Psychometric theory(3rd ed.). McGraw-Hill.
Cortina, J. M. (1993). What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of Applied Psychology, 78(1), 98.