Để bảo đảm độ chính xác và tính khách quan của một thang đo, việc xác định độ tin cậy đóng vai trò then chốt. Một công cụ đắc lực hỗ trợ quá trình này là hệ số Cronbach’s Alpha, còn được biết đến với tên gọi tau-equivalent reliability. Cronbach’s Alpha biểu thị mức độ tương quan giữa các câu hỏi trong một tập hợp câu hỏi, hay một thang đo. Mỗi câu hỏi trong thang được gọi là một mục. Do đó, Cronbach’s Alpha đánh giá độ đồng nhất bên trong của thang đo, hay nói cách khác, là cường độ của độ tin cậy thang đo đó.
Các biến tiềm ẩn
Giả thuyết thường bao gồm những biến không thể đo lường trực tiếp một cách dễ dàng. Những biến này được gọi là biến tiềm ẩn (latent variables), ví dụ như năng lực viết, trí tuệ, hoặc thái độ đối với xe điện.
Để đo lường chính xác các biến tiềm ẩn, chúng ta sử dụng thang đo. Thang đo là tập hợp các câu hỏi được dùng để đo lường cùng một khái niệm.
Mục tiêu là để các câu trả lời cho các câu hỏi có sự tương đồng, thể hiện mức độ liên quan cao. Mỗi câu hỏi riêng lẻ nên có mức độ liên quan cao nhất có thể với các câu hỏi còn lại.
Độ Tin Cậy và Hệ Số Cronbach’s Alpha
Khi câu trả lời cho các câu hỏi hoặc mục có mối tương quan cao, ta gọi đó là tính nhất quán nội tại cao. Cronbach’s Alpha dùng để đo lường chính tính nhất quán nội tại này.
Độ tin cậy (reliability) cho biết mức độ đáng tin cậy hoặc chính xác của một bảng hỏi hoặc bài kiểm tra trong việc đo lường giá trị thực. Nói cách khác, độ tin cậy thể hiện khả năng đo lường chính xác một biến số của bài kiểm tra. Sai số đo lường càng nhỏ thì bài kiểm tra càng đáng tin cậy.
Do đó, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha là một phương pháp hiệu quả để đánh giá độ tin cậy của một thang đo. Kỹ thuật này cho phép xác định mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một yếu tố, từ đó đánh giá mức độ phù hợp của các biến quan sát trong việc đo lường khái niệm yếu tố. Một giá trị Cronbach’s Alpha cao cho thấy độ tin cậy cao của thang đo, đảm bảo tính chính xác trong việc đo lường biến tiềm ẩn.
Các Tiền Giả Định Cần Lưu Ý Khi Sử Dụng Cronbach’s Alpha
Theo phương pháp truyền thống, việc đo lường giá trị luôn đi kèm với sai sót. Để sử dụng Cronbach’s Alpha một cách hiệu quả, cần đáp ứng hai điều kiện sau:
- – Tỷ lệ lỗi của các mục không tương quan với nhau, tức là sai số của một mục không bị ảnh hưởng bởi sai số của mục khác.
- – Các mục phải có cùng tỷ lệ phương sai thực tế.
Tuy nhiên, trên thực tế, hai điều kiện này hiếm khi được đáp ứng hoàn toàn. Ngoài ra, khi số lượng câu hỏi tăng lên, giá trị alpha có xu hướng tăng theo.
Điều quan trọng cần ghi nhớ là Cronbach’s Alpha không kiểm tra xem mỗi mục có thực sự chịu ảnh hưởng bởi một hay nhiều biến tiềm ẩn.
Nói cách khác, nếu tất cả các mục đều đo lường cùng một biến tiềm ẩn, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ cho biết mức độ hiệu quả của các mục này trong việc đo lường biến tiềm ẩn đó.
Các Bước Thực Hiện Phân Tích Cronbach’s Alpha trong SPSS
Để thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha, chúng ta vào *Analyze > Scale > Reliability Analysis…*
Chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis
Chuyển 4 biến quan sát PU1 – PU4 vào khung Items. Sau đó, chọn lệnh Statistics.
Đưa 4 biến PU1-PU4 vào hộp Items
Trong Statistics, đánh dấu chọn Scale if item deleted như hình bên dưới, sau đó nhấn Continue.
Chọn các tùy chọn trong Options
Cuối cùng, nhấn lệnh OK để xuất kết quả.
Tiếp tục nhấp lệnh OK để xuất kết quả
Sau khi chạy kiểm định Cronbach’s Alpha trên SPSS, có thể xảy ra 4 trường hợp phổ biến sau:
Trường Hợp 1: Thang Đo Đạt Độ Tin Cậy Cao và Biến Quan Sát Có Ý Nghĩa
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha sẽ có dạng như sau:
Kết quả trường hợp 1
→ Kết quả kiểm định thể hiện: (1) hệ số độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của PU là 0.841 > 0.6, (2) hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha if Deleted của các biến quan sát không lớn hơn hệ số của tổng thang đo. Do đó, thang đo PU phù hợp.
Giải thích thuật ngữ:
- 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 quan sát này
- Scale Variance if Item Deleted: Phương sai thang đo nếu loại biến quan sát này
- Corrected Item-Total Correlation: Tương quan biến-tổng
- Cronbach’s Alpha if Item Deleted: Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến quan sát này
Trường Hợp 2: Thang Đo Đạt Độ Tin Cậy Cao, Nhưng Có Biến Quan Sát Không Có Ý Nghĩa
Thực hiện tương tự như trường hợp 1 đối với thang đo SFF, nhưng kết quả thu được là:
Kết quả trường hợp 2 – lần 1
→ Kết quả kiểm định cho thấy: (1) hệ số độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của SFF là 0.748 > 0.6, (2) hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha if Deleted của SFF4 là 0.904 > 0.748 (hệ số độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của SFF), và (3) biến quan sát SFF4 có tương quan biến-tổng (Corrected Item – Total Correlation) bằng 0.069 < 0.3 và Cronbach’s Alpha của thang đo đã trên 0.6, thậm chí còn trên cả mức 0.8. Do đó, chúng ta không cần loại bỏ biến PEOU5 trong trường hợp này.
Kết quả trường hợp 2 – lần 2
Trong lần chạy lại sau khi loại SFF4, thang đo SFF đạt độ tin cậy, các biến quan sát đều có ý nghĩa giải thích tốt cho nhân tố SFF.
Trường Hợp 3: Thang Đo Đạt Độ tin cậy, biến quan sát có ý nghĩa, Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha
Kết quả sau phân tích thu được khi thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo PEOU như sau:
Kết quả trường hợp 3
-> Biến quan sát PEOU5 có hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted là 0.886, lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo PEOU là 0.862. Tuy nhiên, hệ số tương quan Item-Total Correlation là 0.459 > 0.3 và Cronbach’s Alpha của thang đo đã trên 0.8. Vì vậy, không cần loại bỏ biến PEOU5 trong trường hợp này.
Trường Hợp 4: Thang Đo Không Đạt Độ Tin Cậy, Biến Quan Sát Có Ý Nghĩa, Cronbach Alpha if Item Deleted Lớn Hơn Cronbach Alpha
Thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo UI và thu được kết quả như sau:
Kết quả trường hợp 4
→ Kết quả kiểm định cho thấy:
(1) Hệ số độ tin cậy thang đo UI bằng 0.337 < 0.6 và
(2) Hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted của tất cả các biến quan sát đều nhỏ hơn 0.6.
Thang đo UI không đạt được độ tin cậy tối thiểu, do đó toàn bộ thang đo UI sẽ được loại bỏ khỏi các phân tích tiếp theo.
Giải Thích Cronbach’s Alpha và Ý Nghĩa Đánh Giá
Cronbach’s Alpha là chỉ số dùng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo. Một giá trị Cronbach’s Alpha không được nhỏ hơn 0,6. Những giá trị trên 0,7 được xem là chấp nhận được, trong khi giá trị quá cao (>0,9) có thể chỉ ra rằng các câu hỏi trong thang đo “quá giống nhau“, dẫn đến sự trùng lặp và thông tin không hiệu quả.
Bảng đánh giá Cronbach’s Alpha:
| Hệ số Cronbach’s Alpha | Đánh giá |
|---|---|
| > 0,9 | Xuất sắc |
| > 0,8 | Tốt |
| > 0,7 | Chấp nhận được |
| > 0,6 | Đáng ngờ |
| > 0,5 | Kém |
| < 0,5 | Không thể chấp nhận được |
Lưu ý quan trọng: Cronbach’s Alpha chỉ kiểm tra sự tương quan giữa các mục trong thang đo, không đảm bảo các mục có liên quan về mặt nội dung. Do đó, nhà nghiên cứu cần đảm bảo các câu hỏi trong thang đo đo lường đúng nội dung cần thiết.
Cronbach’s Alpha có thể tăng nếu thang đo có nhiều mục hơn, nhưng cần lưu ý rằng các câu hỏi phải có mức độ tích cực hoặc tiêu cực nhất quán.
Để kiểm tra độ tin cậy thang đo hiệu quả, hãy sử dụng Dịch vụ chạy SPSS tại xulysolieu.info với chất lượng đảm bảo và thời gian nhanh chóng.
