Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha [Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha] thường được sử dụng để đánh giá được mức độ tin cậy cũng như các giá trị của một thang đo, đánh giá xem các biến có cùng đo lường 1 giá trị hay không để từ đó cho phép chúng ta bỏ đi những biến không phù hợp. Hiện nay có khá nhiều khái niệm về độ tin cậy với thang đo Cronbach Alpha. Vậy, để hiểu rõ hơn khái niệm Cronbach Alpha là gì? Cách chạy Cronbach Alpha trong SPSS như thế nào? Hãy cùng theo dõi bài viết dưới đây nhé!
Khái niệm độ tin cậy Cronbach Alpha là gì?
Độ tin cậy Cronbach Alpha là một thang đo giúp cho chúng ta xác định được các biến quan sát cho một nhân tố có phù hợp hay không, ngoài ra, nó còn chỉ ra được những biến nào đóng góp trong việc đo lường khái niệm về nhân tố đó và biến nào không.
Cronbach's Alpha là gì?
Sở dĩ chúng ta cần kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha bởi vì trong quá trình chúng ta nghiên cứu định lượng thì các nhân tố lớn sẽ rất khó để đo lường và cần phải sử dụng những thang đo mang tính phức tạp hơn bằng cách sử dụng nhiều câu hỏi khảo sát để có thể hiểu được bản chất của một yếu tố. Vì vậy, khi cần đo lường một nhân tố nào đó thì chúng ta chia nhỏ các biến của nó ra để được đo lường dễ dàng và chính xác hơn rồi từ đó chỉ ra được bản chất của một nhân tố.
Kết quả của Cronbach Alpha đối với nhân tố tốt sẽ chỉ ra rằng biến mà chúng ta liệt kê có một thang đo tốt. Nói một cách dễ hiểu, kiểm định Cronbach alpha có chức năng loại bỏ các “biến rác” trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA
Tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha
- Hệ số Cronbach Alpha có giá trị lớn hơn hoặc bằng 0,9 thể hiện thang đo lường rất tốt
- Hệ số Cronbach Alpha có giá trị từ 0,8 đến 0,9 thể hiện thang đo lường sử dụng tốt
- Hệ số Cronbach Alpha có giá trị từ 0,7 đến 0,8 thì thang đo này chấp nhận được
- Hệ số Cronbach Alpha có giá trị từ 0,6 đến 0,7 thì thang đo này cần xem lại
- Hệ số Cronbach Alpha có giá trị nhỏ hơn 0,5 thì thang đo này không chấp nhận được
Nhìn chung, giá trị Cronbach Alpha càng lớn, thang đo càng có giá trị. Tuy nhiên, hệ số Cronbach Alpha > 0.7 thì thang đo có thể được chấp nhận. Ngoài ra, vẫn có một số tác giả lại đề xuất giá trị cao hơn từ 0,9 - 0,95.
Các bạn cần lưu ý với cột Cronbach’s Alpha If Item Deleted, cột này sẽ thể hiện hệ số của Cronbach Alpha nếu như các bạn tiến hành loại đi biến đang xem xét. Nếu thấy giá trị Cronbach’s Alpha If Item Deleted lớn hơn hệ số của Cronbach Alpha bạn xem xét kỹ có nên loại biến này hay không. Bởi khi biến này bị loại đi thang đo sẽ tăng độ tin cậy lên.
Cách chạy Cronbach Alpha trong SPSS
Ví dụ: Một nhà nghiên cứu thực hiện đề tài nghiên cứu về mức độ an toàn của công nhân khi làm việc tại một xí nghiệp. Trong đó, nhà nghiên cứu lập ra một bảng câu hỏi trong đó có 9 câu hỏi [ Qu1, Qu2, Qu3... Q9] để đo lương mức độ an toàn. Mỗi câu hỏi được thiết kế dựa trên thang đo thang đo Likert với 5 cấp độ từ "rất không đồng ý" đến "rất đồng ý". Để xác định liệu các câu hỏi trong bảng câu hỏi này có đo lường một cách đáng tin cậy cùng một biến tiềm ẩn hay không, nhà nghiên cứu đã thực hiện một kiểm định Cronbach's alpha đối với cỡ mẫu là 15 công nhân. Các bước chạy Cronbach Alpha trong SPSS được thực hiện như sau:
- Bước 1: Khởi động phần mềm SPSS, trên tab menu, nhấp vào Analyze, chọn Scale và chọn Reliability Analysis
- Bước 2: Hộp thoại Reliability Analysis mở ra, ta sẽ chuyển các biến từ Qu1 đến Qu9 vào hộp Items bằng cách kéo thả các biến hoặc sử dụng nút mũi tên
- Bước 3: Nhấp vào Statistics, hộp thoại Reliability Analysis: Statistics sẽ được mở ra [như hình minh họa]
- Bước 4: Chọn Items, Scale và Scale If Item Deleted trong mục Descriptives for và Correlations trong mục Inter-Item
- Bước 5: Click vào continue và chọn OK để Output kết quả
Ở phần tiếp theo, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn cách đọc kết quả phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha.
Có thể bạn quan tâm:
Dịch vụ hỗ trợ SPSS trọn gói & từng phần
Đọc kết quả phân tích Cronbach’s Alpha trong SPSS
Trong phần kết quả Output, SPSS Statistics tạo ra nhiều bảng khác nhau. Trong đó, ta cần quan tâm nhất đến 2 bảng là Reliability Statistics và Item-Total Statistics.
- Bảng Reliability Statistics
Trong bảng Reliability Statistics, ta có thể thấy Cronbach's alpha = 0,805 => Thang đo được chấp nhận
- Bảng Item-Total Statistics
Trong bảng Item-Total Statistics, giá trị mà chúng ta cần quan tâm đến là "Cronbach's Alpha if Item Deleted" ở cột cuối cùng của bảng.
Đơn giản nhất, chúng ta có thể hiểu cột này biểu thị giá trị Cronbach’s Alpha mới của thang đo sau khi đã loại bỏ biến quan sát tương ứng đó đi. Quan sát trên bảng, ta thấy rằng biến quan sát Qu8 có giá trị Cronbach’s Alpha If Item Deleted lớn hơn hệ số của Cronbach Alpha => Cân nhắc xem có nên xóa biến Qu8 không.
Lưu ý trong khi thực hiện phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha là gì?
- Nếu hệ số Cronbach Alpha đã đạt tiêu chuẩn thì việc xuất hiện biến Cronbach Alpha If Item Deleted lớn hơn 0.3 và Cronbach Alpha thì không nhất thiết phải loại biến này
- Nếu hệ số Cronbach Alpha chưa đạt tiêu chuẩn thì việc xuất hiện biến Cronbach Alpha If Item Deleted lớn hơn 0.3 và Cronbach Alpha thì chúng ta nên loại biến này đi
- Nếu hệ số Cronbach Alpha chưa đạt tiêu chuẩn và chúng ta đã loại các biến có Cronbach alpha If Item Deleted lớn hơn Cronbach Alpha nhưng thang đo vẫn hiển thị là không đủ tiêu chuẩn thì chúng ta cần loại bỏ cả thang đo này, vì thang đo không đủ độ tin cậy để thực hiện nghiên cứu
- Nếu sự chênh lệch giữa Cronbach Alpha của nhóm so với Cronbach alpha If Item Deleted từ 0.3 trở lên thì chúng ta nên loại cả biến quan sát đó để làm tăng lên độ tin cậy
Trên đây là một số thông tin để làm rõ khái niệm Cronbach Alpha là gì? Cách chạy & đọc kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha trong SPSS. Hy vọng bài viết trên đây sẽ giúp ích được cho các bạn trong quá trình học tập và làm việc. Hãy liên hệ với chúng tôi nếu bạn gặp bất kỳ vấn đề liên quan đến luận văn đại học, cao học nhé.
Trong nghiên cứu định lượng, các bạn đã nghe nhiều đến khái niệm Cronbach’s Alpha. Vậy, về bản chất, Cronbach’s Alpha là gì? Vai trò và cách Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha như thế nào?... Tất cả sẽ được giải đáp trong bài viết này!
Kiểm định Cronbach’s Alpha là gì?
Đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu khái niệm về “thang đo”. Thang đo được định nghĩa là một tập hợp các biến quan sát con có khả năng đo được, thể hiện được tính chất của nhân tố mẹ. Trong nghiên cứu định lượng, nếu chỉ sử dụng một thang đo đơn giản gồm một câu hỏi quan sát để đo lường các nhân tố lớn thì rất khó khăn, phức tạp, dường như là không khả thi. Do đó, nghiên cứu viên thường sử dụng các thang đo chi tiết hơn để đo lường nhân tố, từ đó hiểu rõ hơn tính chất của nhân tố. Cụ thể, khi tạo bảng nghiên cứu, nghiên cứu viên sẽ tạo ra nhiều câu hỏi quan sát [biến quan sát] con của nhân tố lớn [nhân tố A] sau đó đi đo lường các biến quan sát nhỏ đó. Từ kết quả đo lường các biến quan sát nhỏ đó suy ra tính chất của nhân tố A thay vì đi đo lường cả một nhân tố A trừu tượng và khó đưa ra kết quả chính xác.
Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát mà chúng ta đưa ra để đo lường cho nhân tố A đều hợp lý. Do đó, vào năm 1951, Lee Cronbach đã phát triển công cụ mang tên kiểm định Cronbach's alpha, α [hoặc hệ số alpha ] có chức năng phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố, kiểm tra biến quan sát nào phù hợp và không phù hợp để đưa vào thang đo. Trong nghiên cứu định lượng, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến quan sát không phù hợp trong một nhân tố.
Cronbach's Alpha là gì?
Các tiêu chuẩn trong kiểm định Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là hệ số cho phép đánh giá mức độ phù hợp khi đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu. Tuy nhiên hệ số tin cậy chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; để biết được biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo để loại bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại chúng ta sẽ dựa vào hệ số tương quan biến tổng [Corrected Item - Total Correlation]. Cụ thể các tiêu chí trong kiểm định hệ số tin cậy như sau:
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
- α >= 0.9: Thang đo nhân tố rất tốt
- 0.9 > α >= 0.8: Thang đo nhân tố tốt
- 0.8 > α >= 0.7: Thang đo nhân tố chấp nhận được
- 0.7 > α >= 0.6: Thang đo nhân tố chấp nhận được với các nghiên cứu mới
- 0.6 > α >= 0.5: Thang đo nhân tố là không phù hợp
- 0.5 > α: Thang đo nhân tố là không phù hợp
Hệ số tương quan biến tổng [Corrected Item - Total Correlation]: cho biến mức độ tương quan giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Hệ số tương quan biến tổng phản ánh mức độ đóng góp của một biến quan sát cụ thể vào giá trị của nhân tố. Tiêu chuẩn hệ số tương quan biến tổng để đánh giá biến quan sát có đóng góp vào giá trị của nhân tố là ở mức >= 0.3. Nếu < 0.3 coi như không có đóng góp và cần loại bỏ biến quan sát đó ra khỏi nhân tố đánh giá.
Hệ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại biến [Cronbach’s Alpha if Item Deleted]: nếu giá trị Cronbach’s Alpha If Item Deleted > Cronbach’s Alpha thì biến đó sẽ bị loại khỏi nhân tố đánh giá.
Thực hành phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS
Để thực hiện phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS, ta lần lượt thực hiện theo các bước sau:
Bước 1: Trên thanh menu công cụ phần mềm SPSS, chọn Analyze > Scale > Reliability Analysis…
Cửa sổ Reliability Analysis mở ra, bạn sẽ chỉ định các biến sử dụng trong phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha ở cột phía bên trái và di chuyển đến khu vực Items bằng cách chọn và nhấn vào nút mũi tên.
Bước 2: nhấn vào ô Statistic… Tại cửa sổ Reliability Analysis: check vào ô Item, Scale, Scale if item deleted, Correlations. Sau đó bấm Continue để trở lại cửa sổ ban đầu.
Bước 3: OK để xuất kết quả ra Output.
Trên đây là toàn bộ kiến thức liên quan đến Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha. Trong quá trình thực hiện, nếu như gặp phải bất kỳ vướng mắc nào, hãy liên hệ đến dịch vụ phân tích định lượng của Luận Văn 2S nhé. Chúc bạn thành công!