Cronbach's Alpha là một chỉ số thường được sử dụng trong SPSS để đánh giá độ tin cậy (reliability) của một thang đo (scale), đặc biệt là khi chúng ta có nhiều câu hỏi (biến quan sát) dùng để đo cùng một biến tiềm ẩn (construct).
1. Hiểu đúng khái niệm "thang đo" trong Cronbach's Alpha?
Các vấn đề kinh tế – xã hội như độ tin cậy của thương hiệu, chất lượng dịch vụ hay lòng trung thành của nhân viên đều là những khái niệm trừu tượng và phức tạp, không thể đo lường trực tiếp bằng các công cụ định lượng thông thường. Do đó, để đánh giá những yếu tố này, nhà nghiên cứu cần xây dựng một hệ thống các câu hỏi nhỏ nhằm làm rõ từng khía cạnh cụ thể của khái niệm. Tập hợp các câu hỏi có khả năng khảo sát trực tiếp và cụ thể được gọi là thang đo của yếu tố đó.
Một thang đo được xem là hiệu quả khi bao gồm các câu hỏi có khả năng phản ánh đầy đủ các mặt của khái niệm cần đo lường, đồng thời không bị trùng lặp về nội dung. Việc lặp lại nội dung giữa các câu hỏi không chỉ gây dư thừa mà còn ảnh hưởng đến độ chính xác và hiệu quả trong quá trình xử lý dữ liệu bằng các công cụ phân tích định lượng. Vì vậy, một thang đo tốt không nhất thiết phải có nhiều câu hỏi, mà quan trọng là mỗi câu hỏi đều thể hiện được một khía cạnh cụ thể và độc lập của khái niệm nghiên cứu.
Ví dụ, yếu tố “Tiền lương” của nhân viên tại một công ty là một yếu tố phức tạp được đo lường thông qua 5 tiêu chí/biến quan sát nhỏ dưới đây. Tập hợp 4 tiêu chí từ TL1 đến TL4 được gọi là một thang đo dùng để đo lường khái niệm Tiền lương.
Cần lưu ý không nhầm lẫn giữa khái niệm “thang đo” trong cụm từ “đo lường độ tin cậy của thang đo” với thước đo Likert. Trong ngữ cảnh sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha, “thang đo” được hiểu là tập hợp các biến quan sát dùng để đo lường một khái niệm trừu tượng cụ thể. Việc đo lường độ tin cậy của thang đo chính là đánh giá mức độ nhất quán và sự liên kết chặt chẽ giữa các biến quan sát này. Mục tiêu là xác định xem liệu các biến quan sát có phản ánh đáng tin cậy đặc điểm của nhân tố mà chúng đại diện hay không.
2. Đo lường độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
a. Hệ số Cronbach's Alpha và tính nhất quán nội bộ thang đo
Trước khi tiến hành kiểm định độ tin cậy, cần hiểu rõ khái niệm tính nhất quán nội bộ của một thang đo. Tính nhất quán nội bộ đề cập đến mức độ mà các biến quan sát trong cùng một thang đo có mối tương quan thuận chặt chẽ với nhau và cùng phản ánh một khái niệm hoặc nhân tố chung.
Hệ số Cronbach’s Alpha chính là chỉ số được sử dụng để đo lường mức độ nhất quán này. Một thang đo có tính nhất quán nội bộ cao khi các biến quan sát trong đó có xu hướng biến động cùng chiều và liên kết chặt chẽ với nhau. Khi đó, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ đạt giá trị cao, phản ánh rằng thang đo có độ tin cậy tốt trong việc đại diện cho khái niệm nghiên cứu.
b. Đánh giá độ tin cậy của từng biến quan sát trong thang đo
Khi thiết kế thang đo biến quan sát đo lường cho một yếu tố, không phải lúc nào các biến quan sát này cũng đều thực sự phù hợp và phản ánh đầy đủ bản chất của nhân tố cần đo lường. Chúng ta cần có một công cụ giúp xác định xem biến quan sát nào thực sự phù hợp để đưa vào thang đo và biến nào nên được loại bỏ.
Phép kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha trên SPSS là công cụ hỗ trợ hiệu quả trong trường hợp này. Kết quả Cronbach’s Alpha trên SPSS sẽ cho biết các biến quan sát nào đạt chất lượng và không đạt chất lượng trong đóng góp vào giải thích ý nghĩa nhân tố mẹ.
3. Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha trên SPSS
Để đánh giá thang đo có đạt yêu cầu hay không, các nhà nghiên cứu thường dựa vào các tiêu chuẩn dưới đây. Xét ví dụ kết quả phân tích Cronbach's Alpha trên SPSS như sau:
Tiêu chuẩn 1: Ngưỡng giá trị của Cronbach’s Alpha
Giá trị Cronbach’s Alpha dao động từ 0 đến 1 (một số trường hợp âm là do thang đo thiết không đảm bảo tính đơn hướng). Theo Nunnally (1978), một thang đo tốt nên có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên. Hair và cộng sự (2009) cũng cho rằng, một thang đo đảm bảo tính đơn hướng và đạt độ tin cậy nên đạt ngưỡng Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên, tuy nhiên, với tính chất là một nghiên cứu khám phá sơ bộ, ngưỡng Cronbach’s Alpha là 0.6 có thể chấp nhận được. Hệ số Cronbach's Alpha càng cao thể hiện độ tin cậy của thang đo càng cao.
Hệ số Cronbach's Alpha trong kết quả SPSS sẽ nằm ở bảng Reliability Statistics (đánh số là 1 ở ảnh ví dụ bên trên). Trong ví dụ, hệ số Cronbach's Alpha của thang đo TL là 0.795 > 0.7. Như vậy, thang đo này đảm bảo độ tin cậy phù hợp.
Lưu ý: Không có khái niệm độ tin cậy Cronbach's Alpha của từng biến quan sát. Một số bạn đang nhầm lẫn giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted ở cột số 3 là giá trị Cronbach's Alpha của từng biến quan sát nên so sánh với ngưỡng 0.7 và kết luận. Điều này là sai hoàn toàn.
Tiêu chuẩn 2: Tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation)
Một chỉ số quan trọng khác đó là Corrected Item – Total Correlation, đây có thể được coi là "chỉ số độ tin cậy của biến quan sát". Giá trị này biểu thị mối tương quan giữa từng biến quan sát với các biến còn lại trong thang đo. Nếu biến quan sát có sự tương quan thuận càng mạnh với các biến khác trong thang đo, giá trị Corrected Item – Total Correlation càng cao, biến quan sát đó càng tốt.
Cristobal và cộng sự (2007) cho rằng, một thang đo tốt khi các biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation từ 0.3 trở lên. Một số nghiên cứu khác lấy tiêu chuẩn từ 0.4 hoặc 0.5 trở lên. Như vậy, khi thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, biến quan sát có hệ số Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3, cần xem xét loại bỏ biến quan sát đó. Hệ số Corrected Item – Total Correlation càng cao, biến quan sát đó càng chất lượng.
Tóm lại khi đánh giá một kết quả Cronbach's Alpha chúng ta cần đánh giá 2 tiêu chí sau:
Tiêu chí 2: Hệ số Corrected Item – Total Correlation của từng biến quan sát trong thang đo nên từ 0.3 trở lên.
Lưu ý với cột: Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ biến (Alpha if Item Deleted)
SPSS cung cấp thêm thông tin về giá trị Cronbach’s Alpha nếu từng biến quan sát bị loại khỏi thang đo. Điều này giúp nhà nghiên cứu nhận diện:
- Biến nào đang làm giảm độ tin cậy chung → cần cân nhắc loại bỏ nếu nó làm tăng đáng kể giá trị Cronbach’s Alpha tổng thể.
- Biến nào đóng góp tích cực vào tính nhất quán nội bộ.
4. Hướng dẫn kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha trên SPSS
Bên dưới sẽ là bài hướng dẫn phân tích Cronbach Alpha bằng video và hình ảnh. Nếu bạn chỉ tập trung ngắn gọn vào thao tác, bạn vui lòng xem ở phần hướng dẫn hình ảnh ngay sau video. Nội dung trình bày trong video mình sẽ giải thích thêm các yếu tố khó diễn giải bằng câu chữ nên sẽ dài hơn một chút.
Xem thêm: Giáo trình xử lý SPSS toàn tập có dữ liệu thực hành
Để thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trong SPSS 20, chúng ta vào Analyze > Scale > Reliability Analysis…
Lần lượt phân tích Cronbach's Alpha cho từng thang đo, không được đưa tất cả các biến quan sát ở nhiều thang đo vào chạy một lần, lý do bạn xem chi tiết hơn ở bài viết này.
Dưới đây mình sẽ phân tích mẫu cho 4 thang đo đại diện cho 4 trường hợp phổ biến hay gặp khi thực hiện kiểm định Cronbach Alpha trên SPSS:
Trường hợp 1: Thang đo đạt độ tin cậy, biến quan sát có ý nghĩa
Thực hiện phân tích Cronbach's Alpha cho thang đo TN, đưa 5 biến quan sát TN1-TN5 vào mục Items bên phải. Tiếp theo chọn vào Statistics…
Trong tùy chọn Statistics, các bạn tích vào các mục giống như hình. Sau đó chọn Continue để cài đặt được áp dụng.
Sau khi nhấp Continue, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, các bạn nhấp chuột vào OK để xuất kết quả ra Output:
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của thang đo TN như sau:
→ Kết quả kiểm định cho thấy: (1) hệ số độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha của TN bằng 0.790 > 0.6 và (2) các biến quan sát đều có tương quan biến - tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0.3. Như vậy thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát đều có ý nghĩa giải thích tốt cho nhân tố TN.
- 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
- Scale Variance if Item Deleted: Phương sai thang đo nếu loại biến
- Corrected Item-Total Correlation: Tương quan biến tổng
- Cronbach's Alpha if Item Deleted: Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến
Trường hợp 2: Thang đo đạt độ tin cậy, có biến quan sát không có ý nghĩa
→ Kết quả kiểm định cho thấy: (1) hệ số độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha của DT bằng 0.684 > 0.6 và (2) biến quan sát DT1 có tương quan biến - tổng (Corrected Item – Total Correlation) bằng 0.283 < 0.3. Biến quan sát DT1 giải thích ý nghĩa rất yếu cho nhân tố DT nên sẽ được loại bỏ khỏi thang đo. Phân tích Cronbach's Alpha lần hai.
→ Kết quả kiểm định cho thấy: (1) hệ số độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha của DT bằng 0.790 > 0.6 và (2) các biến quan sát đều có tương quan biến - tổng (Corrected Item – Total Correlation) lớn hơn 0.3. Như vậy thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát đều có ý nghĩa giải thích tốt cho nhân tố TN.
Trường hợp 3: Thang đo đạt độ tin cậy, biến quan sát có ý nghĩa, có hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của thang đo
Thực hiện phân tích Cronbach's Alpha cho thang đo LD, kết quả có được như sau:
→ Biến quan sát LD3 có hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted bằng 0.768 lớn hơn hệ số Cronbach's Alpha của thang đo LD là 0.749. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến là 0.342 > 0.3 và Cronbach's Alpha của thang đo đã trên 0.6, thậm chí còn trên cả 0.7 rồi. Do vậy chúng ta không cần loại biến LD3 trong trường hợp này.
Trường hợp 4: Thang đo đạt độ tin cậy, biến quan sát có ý nghĩa, có hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của thang đo
Thực hiện phân tích Cronbach's Alpha cho thang đo DK, kết quả có được như sau:
→ Kết quả kiểm định cho thấy: (1) hệ số độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha của DK bằng 0.435 < 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 DK không đạt được độ tin cậy tối thiểu nên sẽ được loại bỏ khỏi các phân tích sau đó.
Trường hợp này chúng ta xét đến hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted bởi vì độ tin cậy của thang đo chỉ là 0.435, dưới mức 0.6. Chúng ta không vội kết luận là thang đo không đạt được độ tin cậy mà sẽ tiếp tục nhìn vào Cronbach's Alpha if Item Deleted. Bởi Cronbach's Alpha if Item Deleted là giá trị Cronbach's Alpha mới của thang đo nếu biến quan sát đó được loại bỏ đi. Giả sử trong tình huống này biến quan sát DK3 có Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6, chúng ta sẽ loại bỏ biến quan sát DK3 và phân tích lại Cronbach's Alpha lần hai. Khi đó, hệ số Cronbach's Alpha của thang đo DK ở lần hai sẽ nhận giá trị mới đúng bằng giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted của biến DK3 và đạt điều kiện trên 0.6, thang đo đảm bảo độ tin cậy. Nhưng trong ví dụ trên thì toàn bộ các biến quan sát đều có Cronbach's Alpha if Item Deleted nhỏ hơn 0.6 nên dù có loại biến quan sát đi thì thang đo vẫn không đảm bảo độ tin cậy.
** LƯU Ý:
- Nếu thang đo có hệ số Cronbach's Alpha dưới 0.6, chúng ta chưa vội kết luận thang đo không có độ tin cậy mà cần kiểm tra và loại hết biến quan sát có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted cao hơn mức 0.6. Đến khi loại hết rồi mà hệ số Cronbach's Alpha vẫn dưới 0.6 thì mới kết luận.
- Nếu hệ số Cronbach's Alpha của nhóm đã đủ tiêu chuẩn thì việc xuất hiện biến quan sát có Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm nhưng tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 thì chúng ta không cần loại biến quan sát đó đi.
- Nếu hệ số Cronbach's Alpha của nhóm chưa đủ tiêu chuẩn thì việc xuất hiện biến quan sát có Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm nhưng tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 thì chúng ta nên loại biến quan sát đó đi để cải thiện độ tin cậy thang đo cho tới khi hệ số Cronbach's Alpha của nhóm đạt tiêu chuẩn.
- Nếu hệ số Cronbach's Alpha của nhóm chưa đủ tiêu chuẩn, chúng ta đã loại các biến quan sát có Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm 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 biến quan sát là đáng kể từ 0.3 trở lên. Chúng ta sẽ loại biến quan sát đó để tăng thêm độ tin cậy của thang đo.
Nếu bạn gặp những vấn đề như thang đo không đảm bảo độ tin cậy, biến bị loại quá nhiều,... khi thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha,... bạn có thể tham khảo dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Phạm Lộc Blog hoặc liên hệ trực tiếp zalo/hotline 093 395 1549.