Kiểm định cronbach alpha là gì

Tìm hiểu khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha?

Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha là gì và tại sao phải sử dụng đến nó? Trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn sẽ rất khó khăn và phức tạp, không thể chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi qua sát đo lường) mà phải sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn.

Kiểm định cronbach alpha là gì

Do vậy, khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5... là biến con của nhân tố A nhằm mục đích thay vì đi đo lường cả một nhân tố A tương đối trừu tượng và khó đưa ra kết quả chính xác thì chúng ta đi đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong rồi suy ra tính chất của nhân tố. Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5... chúng ta đưa ra để đo lường cho nhân tố A đều hợp lý, đều phản ánh được khái niệm, tính chất của A. Do vậy, cần phải có một công cụ giúp kiểm tra xem biến quan sát nào phù hợp, biến quan sát nào không phù hợp để đưa vào thang đo. 

Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha là công cụ chúng ta cần. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng 1 nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không.

2. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha

- Cronbach (1951) 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 ) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát (Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355).

- 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 (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 364).

3. Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha

- Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguồn: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill).

- Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24):

  • Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
  • Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt.
  • Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện. 

- Chúng ta cũng cần chú ý đến giá trị của cột Cronbach's Alpha if Item Deleted, cột này biểu diễn hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đang xem xét. Thông thường chúng ta sẽ đánh giá cùng với hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation, nếu giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha và Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 thì sẽ loại biến quan sát đang xem xét để tăng độ tin cậy của thang đo

** Lưu ý: Khi thực hiện phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, 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.

Trước khi đi vào câu hỏi “Độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha là gì?”, chúng ta cần hiểu được khái niệm tính nhất quán nội bộ của một thang đo. Tính nhất quán nội bộ nghĩa là các biến quan sát trong một thang đo phải có sự tương quan chặt chẽ nhau, cùng giải thích cho một khái niệm. Cronbach’ Alpha là một chỉ số đo lường tính nhất quán nội bộ này. Như vậy, nếu một thang đo mà các biến quan sát có sự tương quan càng chặt chẽ, thang đo đó càng có tính nhất quán cao, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ càng cao.

Kiểm định cronbach alpha là gì

Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Mức 0 nghĩa là các biến quan sát trong nhóm gần như không có một sự tương quan nào, mức 1 nghĩa là các biến quan sát tương quan hoàn hảo với nhau, hai mức 0 và 1 hiếm khi xảy ra trong phân tích dữ liệu. Một số trường hợp xuất hiện hệ số Cronbach’s Alpha âm vượt ngoài đoạn giới hạn [0,1], lúc này thang đo hoàn toàn không có độ tin cậy, không có tính đơn hướng, các biến quan sát trong thang đo đối lập, ngược chiều nhau.

Bên cạnh mức độ tương quan mạnh/yếu của các biến quan sát trong một thang đo có sự tác động lên độ lớn hệ số Cronbach’s Alpha thì số lượng biến quan sát trong một thang đo cũng đóng vai trò quan trọng ảnh hưởng đến hệ số này. Vậy: Bao nhiêu biến quan sát cho một thang đo là đủ? Câu trả lời là không có con số chính xác. Các tiêu chí được liệt kê không nên quá nhiều hoặc quá ít, quá nhiều sẽ dễ xảy ra tình trạng trùng lặp nội dung giữa các biến quan sát (các câu hỏi biểu diễn cho các biến quan sát gần như là giống nhau), nếu quá ít lại không phản ánh được hết các khía cạnh của vấn đề cần nghiên cứu, dẫn đến hệ số Cronbach’s Alpha quá thấp.

Tuy nhiên cũng cần phải đảm bảo số lượng tối thiểu hai biến quan sát cho một thang đo để có thể thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha. Thường trên thực tế, với những bảng câu hỏi khảo sát sử dụng thang đo Likert 5, 7, 9… mức độ, số biến quan sát mỗi thang đo nên dao động từ 3 – 7 quan sát sẽ thuận tiện hơn cho việc khảo sát và xử lý. Trong một số trường hợp, các nhà nghiên cứu chấp nhận thang đo chỉ có 1 biến quan sát, các trường hợp này áp dụng cho thang đo biến phụ thuộc.

Nếu bạn gặp khó khăn khi kết quả Cronbach Alpha bị âm, không đạt tiêu chuẩn kiểm định, số biến bị loại quá nhiều. Bạn có thể tham khảo dịch vụ xử lý SPSS của Xử Lý Định Lượng để team có thể hỗ trợ bạn xử lý nhanh và hiệu quả nhất.

Một thang đo có độ tin cậy cao khi tính đơn hướng của thang đo được đảm bảo. Tính đơn hướng nghĩa là các biến quan sát trong một nhóm có sự liên kết với nhau, cùng chiều và cùng thể hiện một khái niệm. Sự cùng chiều ở đây yêu cầu các biến quan sát phải cùng tích cực hoặc cùng tiêu cực. Để hiểu rõ hơn, các bạn vui lòng xem ví dụ bên dưới.

Đây là một thang đo với các biến quan sát có sự cùng chiều tích cực:

Kiểm định cronbach alpha là gì

Đây là một thang đo với các biến quan sát có sự cùng chiều tiêu cực:

Kiểm định cronbach alpha là gì

Cả hai trường hợp ở trên đều đảm bảo tính cùng chiều bởi các biến quan sát trong nhóm đều thể hiện tính tích cực hoặc đều thể hiện tính tiêu cực, đây là cách xây dựng thang đo đúng để thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha. Nếu thang đo xuất hiện các biến quan sát ngược chiều nhau, có câu tích cực, có câu tiêu cực, thang đo này không đảm bảo được tính đơn hướng và gần như không có được độ tin cậy. Do đó, khi phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số Cronbach’s Alpha thường bị âm hoặc rất thấp (tiến về 0).

Đây là một thang đo với các biến quan sát có sự ngược chiều:

Kiểm định cronbach alpha là gì

Post Views: 1,111