Cronbach’s alpha là thước đo phổ biến nhất của tính nhất quán bên trong. Nó thường được sử dụng nhất khi bạn có nhiều câu hỏi Likert trong một cuộc khảo sát / bảng câu hỏi tạo thành một thang đo và bạn muốn xác định xem thang đo đó có đáng tin cậy hay không.
Đầu tiên, độ tin cậy là gì? Giả sử một cá nhân tham gia khảo sát về mức độ hạnh phúc. Điểm số hạnh phúc của bạn sẽ có độ tin cậy cao [nhất quán] nếu nó tạo ra kết quả giống nhau hoặc tương tự khi cùng một cá nhân thực hiện lại cuộc khảo sát của bạn, trong cùng điều kiện. Tuy nhiên, giả sử một cá nhân, ở cùng mức độ hạnh phúc thực sự, thực hiện khảo sát hạnh phúc này hai lần liên tiếp và một điểm cho thấy mức độ hạnh phúc cao và điểm số còn lại cho thấy mức độ hạnh phúc thấp – thước đo đó sẽ không đáng tin cậy chút nào.
Cronbach’s alpha cho chúng ta một cách đơn giản để đo lường xem một điểm số có đáng tin cậy hay không. Nó được sử dụng với giả định rằng bạn có nhiều mục [Item] đo lường cùng một cấu trúc cơ bản: vì vậy, đối với khảo sát về mức độ hạnh phúc, bạn có thể có tất cả năm câu hỏi, X1, X2, … X5, hỏi về những thứ khác nhau, nhưng khi kết hợp lại, có thể được coi là để đo lường mức độ hạnh phúc tổng thể.
Cronbach’s alpha có một số hạn chế: các điểm số có số lượng thấp của mục [Item] liên quan với chúng có xu hướng có độ tin cậy thấp hơn và kích thước mẫu cũng ảnh hưởng đến kết quả của bạn tốt hơn hoặc xấu hơn. Tuy nhiên, nó vẫn là một thước đo được sử dụng rộng rãi, vì vậy nếu hội đồng của bạn đang yêu cầu bằng chứng rằng công cụ của bạn là nhất quán nội bộ hoặc đáng tin cậy, thì Cronbach’s alpha là một cách tốt để thực hiện!
2. Các tiêu chuẩn và diễn giải Cronbach’s Alpha
Về mặt lý thuyết, kết quả Cronbach’s alpha sẽ cho bạn một số từ 0 đến 1, nhưng bạn cũng có thể nhận được số âm. Một số âm cho biết có điều gì đó không ổn với dữ liệu của bạn — có lẽ bạn đã quên tính điểm một số mục. Quy tắc chung là hệ số Cronbach’s alpha từ 0.70 trở lên là tốt, 0.80 trở lên là tốt hơn và 0.90 trở lên là tốt nhất. Một thang đo là đạt được độ tin cậy nếu thỏa mãn 2 tiêu chí chính [có thể xem xét thêm 1 tiêu chí phụ] ở dưới đây:
– Theo Cortina, một hệ số “Cronbach’s alpha” tổng thể của nhóm là cao hơn ‘0.7‘ thực sự phản ánh tính nhất quán nội bộ, bất kể số lượng phản hồi [1].
– Nếu một mục [Item] có hệ số tương quan biến – tổng ‘Corrected Item – Total Correlation’ ≥ 0.3 thì mục đó đạt yêu cầu và giữ lại. Nếu phát hiện Item nào nhỏ hơn 0.3 thì chúng ta loại bỏ mục đó và chạy lại Cronbach’s alpha.
– Tiêu chí phụ, giá trị của cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted cho biết hệ số Cronbach’s Alpha mới của nhóm nếu biến đang xem xét bị loại bỏ. Nếu các giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted nhỏ hơn hệ số Cronbach Alpha tổng thể của nhóm thì chúng ta chấp nhận và giữ lại các mục trong nhóm. Ngược lại, nếu giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted [tại Item 3] lớn hơn hệ số Cronbach Alpha tổng thể của nhóm thì chúng ta nên cân nhắc xem xét Item này tùy vào từng trường hợp.
+ Nếu Cronbach’s Alpha của nhóm ≥ 0.7 và hệ số tương quan biến – tổng ‘Corrected Item – Total Correlation’ ≥ 0.3 thì chúng ta giữ lại ‘Item 3’, không cần quan tâm đến giá trị Cronbach’s Alpha tương ứng với việc loại bỏ nó là bao nhiêu.
+ Nếu Cronbach’s Alpha của nhóm < 0.7, hệ số tương quan biến – tổng ‘Corrected Item – Total Correlation’ ≥ 0.3 và giá trị Cronbach’s Alpha mới nếu ‘Item 3’ bị loại bỏ là lớn hơn 0.7 thì chúng ta xóa bỏ Item 3 khỏi thang đo và chạy lại Cronbach’s Alpha để đạt được độ tin cậy.
+ Nếu việc loại bỏ ‘Item 3’ nhưng thang đo vẫn không đủ tiêu chuẩn. Khi đó, thang đo không đảm bảo độ tin cậy cho nghiên cứu, cần loại bỏ cả thang đo này.
+ Nếu sự chênh lệch giữa Cronbach’s Alpha của nhóm với Cronbach’s Alpha if Item Deleted của mục quan sát là đáng kể từ 0.3 trở lên. Chúng ta sẽ loại mục quan sát đó để tăng thêm độ tin cậy của thang đo.
3. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS
Một nhà nghiên cứu đã đưa ra một bảng câu hỏi gồm sáu câu hỏi để đo lường mức độ hài lòng của các sinh viên với một khóa học trải nghiệm thực tế. Mỗi câu hỏi được thiết kế với thang Likert 5 điểm từ “rất không đồng ý” đến “rất đồng ý”. Để hiểu được liệu các câu hỏi trong bảng câu hỏi này có đo lường một cách đáng tin cậy cùng một biến tiềm ẩn [sự hài lòng] hay không, Cronbach’s alpha đã được chạy trên SPSS với cỡ mẫu gồm 15 sinh viên.
– Bước 1. Nhấp vào Analyze> Scale> Reliability Analysis …
– Bước 2. Trong hộp thoại Reliability Analysis, bạn chuyển các biến từ Item1 đến Item7 vào trong hộp Items.
– Bước 3. Nhấp vào nút Statistics để mở hộp thoại Reliability Analysis: Statistics. Chọn Scale if item deleted để kiểm tra thang đo nếu loại bỏ biến. Sau đó nhấp vào Continue.
– Bước 4. Nhấp vào OK để chạy kết quả.
Phân tích kết quả:
SPSS sẽ chạy ra một số bảng kết quả, tuy nhiên chúng ta chỉ cần tập trung vào hai bảng quan trọng dưới đây:
– Bảng Reliability Statistics cung cấp giá trị thực tế của Cronbach’s alpha. Trong ví dụ này, chúng ta nhìn thấy Cronbach’s alpha là = 0.841 [> 0.7], biểu lộ một mức độ cao của độ tin cậy nội bộ cho thang đo.
– Bảng Item-Total Statistics cung cấp các thông tin quan trọng về hệ số tương quan biến – tổng ‘Corrected Item – Total Correlation’ và Cronbach’s alpha nếu biến bị xóa ‘Cronbach’s Alpha if Item Deleted’. Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng phù hợp [≥ 0.3]. Vì hệ số Cronbach’s alpha ≥ 0.7 và giá trị hệ số tương quan biến – tổng ≥ 0.3 nên chúng ta không cần xem xét giá trị của cột ‘Cronbach’s Alpha if Item Deleted’.
Viết kết quả trong báo cáo khoa học: Một bài kiểm tra Cronbach’s Alpha đã được thực hiện để kiểm tra độ tin cậy nội bộ của thang đo mức độ hài lòng của các sinh viên trong khóa học trải nghiệm thực tế. Kết quả kiểm tra Cronbach’s Alpha cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp [≥ 0.3] và hệ số Cronbach’s Alpha = 0.841 [> 0.7] nên thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy nội bộ.
Tài liệu tham khảo
[1] Cortina, J. M. [1993]. What is coefficient alpha? An examination of theory and applications. Journal of Applied Psychology, 78[1], 98–104. //doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.98
Trong bài viết này, Luận Văn Việt sẽ chia sẻ với bạn cách tính hệ số Cronbach’s Alpha một cách chi tiết nhất với ví dụ cụ thể để minh họa. Hy vọng qua bài viết này giúp bạn hiểu rõ hơn về cách chạy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm chạy định lượng SPSS.
1. Kiểm định sự tin cậy thang đo
Về mặt lý thuyết nhà nghiên cứu có thể được xây dựng từ một nhóm câu hỏi khác nhau. Tuy nhiên đó là lý thuyết, về mặt thực tế có thể trong những câu hỏi có những câu hỏi không cần thiết. Để kiểm tra việc này thông thường người ta sử dụng hai chỉ số thống kê là [1] Hệ số Cronbach Alpha và [2] hệ số tương quan biến tổng.
Hệ số Cronbach Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu [biến tiềm ẩn, nhân tố] thì nó có phù hợp không. Hair et al [2006] đưa ra quy tắc đánh giá như sau:
- < 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp [có thể trong môi trường nghiên cứu đối tượng không có cảm nhận về nhân tố đó]
- 0.6 – 07: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới
- 0.7 – 0.8: Chấp nhận được
- 0.8 – 0.95: tốt
- >= 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến”. Tức là có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo. Nó tương tự như trường hợp đa cộng tuyến trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được loại bỏ.
Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.
2. Độ tin cậy [Reliability] là gì?
Độ tin cậy thể hiện mức độ tin cậy của một thang đo. Thang đo có đáng tin hay không, các biến trong thang đo có thể hiện đúng nội dung cần kiểm định hay không, làm sao để cải thiện được thang đo? Những nội dung này đều được thể hiện thông qua kiểm định Cronbach’s Alpha!
Ví dụ:
Đối với thang đo CHẤT LƯỢNG của kem Baskin Robbins
- Các loại kem và nước uống ở Baskin Robbins hợp với khẩu vị của tôi.
- Các loại kem ở Baskin Robbins đa dạng về mùi vị.
- Nhân viên của Baskin Robbins mặc đồng phục gọn gàng
Có thể dễ dàng thấy câu c có vẻ không liên quan gì về chất lượng của kem Baskin Robbins. Như vậy việc đánh giá độ tin cậy giúp cho chúng ta kiểm định thang đo đã đạt yêu cầu hay chưa? Nếu chưa thì kiểm định này sẽ giúp cho chúng ta loại bỏ đi những biến không đạt yêu cầu từ đó có thể cải thiện thang đo tốt hơn.
3. Cách tính Cronbach’s Alpha
Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 2 biến đo lường. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt [thang đo càng có độ tin cậy cao]. Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn [>0.95] cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau [nghĩa là cùng đo lường một nội dung nào đó]. Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường [redundancy].
- Nếu một biến trong đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh [corrected item total correlation] >=0.3 thì biến đó đạt yêu cầu [Nunnally & Bernstein, 1994].
- Nếu Cronbach’s Alpha >=0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy [Nunnally Bernstein, 1994].
- Thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7;0.9].
Để kiểm định Cronbach’s Alpha bằng SPSS, chúng ta thực hiện như sau:
Chúng ta tiến hành phân tích độ tin cậy của nhóm nhân tố A bao gồm 4 biến là A1, A2, A3, A4 bằng cách chọn cả 4 biến như trong hình sau đó nhấn phím mũi tên và chọn Statistics.
Hộp thoại mới sẽ xuất hiện, chúng ta chọn “Scale if item deleted” rồi bấm Continue. Sau cùng bấm OK để SPSS tiến hành kiểm tra độ tin cậy của nhân tố A.
Nếu muốn biết thêm một số tham số thống kê của thang đo, có thể chọn các mục trong ô Summaries như means, variances, covariances, correlations. Sau đó, chúng ta có kết quả sau khi chạy Reliability test như sau:
Giá trị đầu tiên cần chú ý không phải là Cronbach’s Alpha trong mục Reliability Statistics mà là bảng Item-Total Statistics.
- Trong bảng Item-Total Statistics có hai giá trị cần quan tâm, đó là Corrected Item – Total Correlation và Cronbach’s Alpha If Item Deleted.
- Nếu giá trị Corrected Item – Total Correlation 0.6 thì các bạn vẫn giữ nhân tố này phân tích bình thường cho các bước sau nhé.
5. Quy tắc loại biến khi phân tích hệ số 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
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.
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.
Trên đây là bài viết hướng dẫn chi tiết bạn cách chạy kiểm định độ tin cậy thang đo hệ số Cronbach’s Alpha. Nếu bạn còn bất kỳ thắc mắc và khó khăn nào trong quá trình nghiên cứu hệ số này, hay gọi đến Luận Văn Việt theo hotline 0915 686 999 hoặc qua email để được tư vấn và hỗ trợ.
Hiện tại tôi đang đảm nhiệm vị trí Content Leader tại Luận Văn Việt. Tất cả các nội dung đăng tải trên website của Luận Văn Việt đều được tôi kiểm duyệt và lên kế hoạch nội dung. Tôi rất yêu thích việc viết lách ngay từ khi còn ngồi trên ghế nhà trường. Và đến nay thì tôi đã có hơn 5 năm kinh nghiệm viết bài.
Hy vọng có thể mang đến cho bạn đọc thật nhiều thông tin bổ ích về tất cả các chuyên ngành, giúp bạn hoàn thành bài luận văn của mình một cách tốt nhất!
Video liên quan