Lý thuyết Thực hành kiểm định Cronbachs Alpha [cập nhật 2024]

Phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha trong SPSS

Bài viết dưới đây trình bày lý thuyết và thực hành Kiểm Định Độ Tin Cậy Cronbach Alpha trong SPSS, Quy tắc loại biến khi kiểm định độ tin cậy cronbach's alpha trong SPSS

Lý thuyết phân tích cronbach alpha

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
– Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).
Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:
– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).
– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).

Thực hành phân tích độ tin cậy thang đo cronbach alpha

Cách phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha

Vào menu Analyze->Scale->Reliability Analysis

Chọn các câu hỏi trong cùng một nhân tố qua cột bên phải, sau đó nhấn vào Statistic, check vào ô Scale if item deleted. Sau đó bấm Continue, sau đó bấm OK

Kết quả chạy cronbach alpha sẽ ra như sau:

Kết luận: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.854, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.4 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.854. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

Trường hợp có biến xấu, bị loại thì nguyên tắc loại biến nằm ở đây: 

Quy tắc loại biến khi phân tích cronbach’s alpha

Quy tắc loại biến khi phân tích cronbach's alpha

Có hai quy tắc loại biến trong cronbach's alpha, chỉ cần thỏa mãn 1 trong 2 quy tắc là bắt buộc phải loại biến

– Hệ số tương quan biến tổng bé hơn 0.3 hoặc 0.4 ( tùy trích dẫn của tác giả nào).

– Hệ số cronbach's alpha if item deleted lớn hơn hệ số cronbach hiện tại

Ví dụ, kết quả cronbach của thang đo có 4 items ra như sau:

     Ta thấy tương quan biến tổng của biến GIA4 là 0.155 < 0.3, do đó ta phải loại GIA4 và chạy lại cho 3 biến còn lại. Ngoài ra hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến GIA4 là 0.766, và số 0.766 này > 0.6674 ( là hệ số cronbach's alpha của thang đo), do đó dựa vào tiêu chuẩn này loại biến GIA4 cũng được.

     Cũng có một số trường hợp hệ số tương quan biến tổng > 0.3, nhưng hệ số Cronbach's alpha if items deleted lại lớn hơn cronbach's alpha hiện tại. Ta vẫn phải loại biến trong trường hợp này.

     Lưu ý: Ý nghĩa của hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến GIA4 là 0.766 ( tô màu đỏ ). Đó là giá trị cronbach's alpha nếu chạy lại cho 3 biến GIA1,2,3 ( như bảng bên dưới) . 

Cách tăng giá trị cronbach's alpha cũng áp dụng hai quy tắc này để xử lý, đôi khi một số bài luận văn cần phải cải thiện hệ số cronbach's alpha thì cần phải loại một số items như trên đã đề cập

Như vậy, các bạn đã biết được Quy tắc loại biến khi kiểm định độ tin cậy cronbach's alpha , chúc các bạn làm bài tốt!

Các bạn đang thực hiện đề tài chạy lượng dù có sử dụng dịch vụ tại Resdata hay không đừng ngần ngại hãy liên hệ qua Hotline/Zalo: 0907.786.895 để hỗ trợ tư vấn miễn phí những vấn đề bạn gặp phải trong quá trình chạy lượng bạn nhé!