Trong nghiên cứu định lượng, kiểm định Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trước khi thực hiện các phân tích tiếp theo như EFA hay hồi quy. Tuy nhiên, nhiều người vẫn gặp khó khăn khi diễn giải các bảng kết quả sau khi chạy trên IBM SPSS Statistics. Vì vậy, việc hiểu rõ cách đọc kết quả Cronbach's Alpha trong SPSS sẽ giúp bạn xác định thang đo có đạt độ tin cậy hay không và biết được biến quan sát nào cần giữ lại hoặc loại bỏ.
1. Cronbach’s Alpha là gì?
Cronbach’s Alpha là một chỉ số dùng để đánh giá độ tin cậy (reliability) của thang đo trong nghiên cứu định lượng. Chỉ số này cho biết các biến quan sát trong cùng một thang đo có đo lường cùng một khái niệm hay không.
Nói đơn giản:
- Nếu các biến quan sát tương quan tốt với nhau → thang đo đáng tin cậy
- Nếu các biến không liên quan hoặc đo lường khác nhau → thang đo không đáng tin cậy
Cronbach’s Alpha thường được sử dụng trong các nghiên cứu sử dụng thang đo Likert (1–5 hoặc 1–7).
Chi tiết về Cronbach's Alpha mời bạn xem đầy đủ tại bài viết Phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha trong SPSS.
2. Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha trên SPSS
Khi đánh giá một kết quả Cronbach's Alpha chúng ta cần đánh giá 2 tiêu chí sau:
- Tiêu chí 1: Hệ số Cronbach's Alpha của toàn bộ thang đo (hiển thị trong bảng Reliability Statistics) nên đạt từ 0.7 trở lên. Trong trường hợp nghiên cứu mang tính khám phá, hệ số này có thể chấp nhận từ 0.6 trở lên (Hair và cộng sự, 2019).
- Tiêu chí 2: Hệ số Corrected Item – Total Correlation của từng biến quan sát trong thang đo nên lớn hơn hoặc bằng 0.3, nhằm đảm bảo các biến quan sát có tương quan đủ mạnh với tổng thang đo (Cristobal và cộng sự, 2007).
Xét ví dụ kết quả phân tích Cronbach's Alpha trên SPSS như sau:
Tiêu chuẩn 1: Ngưỡng giá trị của Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị dao động trong khoảng từ 0 đến 1 (trong một số trường hợp có thể xuất hiện giá trị âm do thang đo được thiết kế không đảm bảo tính đơn hướng). Theo Nunnally (1978), một thang đo được xem là có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.7 trở lên. Tương tự, Hair và cộng sự (2009) cũng cho rằng một thang đo đảm bảo độ tin cậy nên có Cronbach’s Alpha ≥ 0.7. Tuy nhiên, đối với các nghiên cứu mang tính khám phá ban đầu, ngưỡng 0.6 vẫn có thể được chấp nhận. Nhìn chung, giá trị Cronbach’s Alpha càng cao thì mức độ tin cậy của thang đo càng lớn.
Trong kết quả phân tích trên SPSS, hệ số Cronbach’s Alpha được trình bày trong bảng Reliability Statistics. Chẳng hạn, trong ví dụ minh họa, hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo TL đạt 0.880, lớn hơn 0.7, cho thấy thang đo này đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Cần lưu ý rằng không tồn tại khái niệm Cronbach’s Alpha của từng biến quan sát. Một số người thường nhầm lẫn giá trị “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” với hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến rồi so sánh với ngưỡng 0.7 để đưa ra kết luận. Cách hiểu này không chính xác, vì chỉ số này chỉ thể hiện giá trị Cronbach’s Alpha của toàn bộ thang đo nếu biến quan sát đó bị loại bỏ, chứ không phải độ tin cậy riêng của từng biến.
Tiêu chuẩn 2: Tương quan biến - tổng (Corrected Item-Total Correlation)
Bên cạnh hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo, một chỉ số quan trọng khác cần xem xét là Corrected Item – Total Correlation. Chỉ số này thể hiện mức độ tương quan giữa từng biến quan sát với tổng các biến còn lại trong cùng thang đo. Khi một biến quan sát có mối tương quan thuận càng mạnh với các biến khác, giá trị Corrected Item – Total Correlation sẽ càng cao, cho thấy biến quan sát đó đóng góp tốt cho thang đo.
Theo Cristobal và cộng sự (2007), một thang đo được xem là đạt yêu cầu khi các biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation từ 0.3 trở lên. Một số nghiên cứu khác thậm chí sử dụng ngưỡng 0.4 hoặc 0.5 để đánh giá chặt chẽ hơn. Vì vậy, trong quá trình kiểm định độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha, những biến quan sát có hệ số Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 cần được xem xét loại bỏ khỏi thang đo. Nhìn chung, giá trị Corrected Item – Total Correlation càng cao thì biến quan sát càng có chất lượng và phù hợp với cấu trúc của thang đo.
3. Đọc kết quả kiểm định Cronbach's Alpha
Tùy người dùng khi chạy kiểm định Cronbach's Alpha tích vào các tùy chọn xuất các bảng kết quả gì mà output sẽ cung cấp các bảng tương ứng. Tuy nhiên, trọng tâm chúng ta quan tâm tới hai bảng: Reliability Statistics và Item-Total Statistics.
2.1 Đọc kết quả Alpha bảng Reliability Statistics
Bảng Reliability Statistics cung cấp thông tin tổng quát về độ tin cậy của toàn bộ thang đo. Trong bảng này thường có hai thông tin chính là Cronbach's Alpha và N of Items.
Giá trị Cronbach's Alpha thể hiện mức độ nhất quán nội tại của các biến quan sát trong cùng một thang đo. Nói cách khác, chỉ số này phản ánh mức độ các biến quan sát cùng đo lường một khái niệm chung. Giá trị của Cronbach's Alpha dao động từ 0 đến 1. Trong nghiên cứu khoa học xã hội, một thang đo thường được xem là đạt độ tin cậy khi Cronbach's Alpha từ 0.7 trở lên. Đối với các nghiên cứu mang tính khám phá ban đầu, mức 0.6 trở lên vẫn có thể chấp nhận được.
Nếu hệ số Cronbach's Alpha càng cao, điều đó cho thấy các biến quan sát trong thang đo có sự nhất quán cao và thang đo có độ tin cậy tốt. Ngược lại, nếu giá trị Cronbach's Alpha thấp, điều đó cho thấy các biến quan sát có thể không phù hợp với nhau hoặc thang đo chưa đo lường tốt khái niệm nghiên cứu.
Chỉ số N of Items cho biết số lượng biến quan sát đang được sử dụng trong thang đo tại thời điểm chạy kiểm định. Thông tin này giúp người nghiên cứu xác định thang đo đang gồm bao nhiêu biến trước khi thực hiện các bước phân tích tiếp theo.
Tóm lại, bảng Reliability Statistics giúp trả lời câu hỏi quan trọng đầu tiên: thang đo tổng thể có đạt độ tin cậy hay không.
Trong bảng Reliability Statistics, ta thấy:
- Cronbach's Alpha = 0.788
- N of Items = 5
Điều này có nghĩa là thang đo gồm 5 biến quan sát (TN1–TN5).
Theo các tiêu chuẩn thường được sử dụng trong nghiên cứu khoa học xã hội:
- Cronbach's Alpha ≥ 0.7 → thang đo đạt độ tin cậy tốt
- Cronbach's Alpha ≥ 0.6 → có thể chấp nhận trong nghiên cứu khám phá
Với kết quả 0.788 > 0.7, có thể kết luận rằng thang đo TN đạt độ tin cậy tốt và có thể tiếp tục sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo như EFA hoặc hồi quy.
2.2 Đọc kết quả Alpha bảng Item-Total Statistics
Chúng ta sẽ quan tâm đến 3 cột như hình ở trên:
- Cột đầu tiên cho biến các biến quan sát được đưa vào để kiểm định độ tin cậy thang đo.
- Cột thứ hai Corrected Item-Total Correlation, tạm dịch là cột hệ số tương quan biến tổng, cột này các giá trị phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến quan sát mới đóng góp xây dựng độ tin cậy của thang đo, nếu biến quan sát nào có giá trị tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, bạn cần loại bỏ nó đi (xem lý do tại sao loại ở mục các tiêu chuẩn kiểm định Cronbach Alpha trong bài viết ở đây).
- Cột thứ ba Cronbach Alpha if Item Deleted, tạm dịch là giá trị Cronbach Alpha mới của thang đo trong trường hợp loại bỏ biến quan sát này đi. Vậy nghĩa là gì? Như các bạn thấy, hệ số này có giá trị là 0.736 tại hàng của biến TN1. Nghĩa là khi bỏ biến này khỏi nhóm và thực hiện kiểm định lại Cronbach Alpha với 4 biến TN2, TN3, TN4, TN5 hệ số Cronbach Alpha mới của nhóm sẽ là 0.736 chứ không phải 0.788 (bảng số 2: Reliability Statistics) như ban đầu nữa. Như đã đề cập ở mục số 2, giá trị Cronbach Alpha càng lớn thì thang đo càng có giá trị nên trường hợp xuất hiện một số biến quan sát có giá trị Cronbach Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo (hệ số Cronbach Alpha trong bảng Reliability Statistics), nghĩa là nếu bỏ biến quan sát đó, thang đo sẽ tăng độ tin cậy lên, lúc này các bạn cần xem xét kỹ có nên loại biến đó ra hay không. Nếu Corrected Item-Total Correlation của biến nhỏ hơn 0.3 thì các bạn nên bỏ biến đó, trường hợp Corrected Item-Total Correlation ≥ 0.3 nhưng Cronbach Alpha if Item Deleted > Cronbach Alpha của thang đo bạn cần phải đánh giá thật kỹ, và hỏi thêm ý kiến giảng viên, liên hệ thực tế về mức độ đóng góp của biến này đến thang đo để xem có nên loại hay không.
Trên đây là bài hướng dẫn cách đọc kết quả Cronbach Alpha trong SPSS. Các bạn cần chú ý 3 bảng kết quả quan trọng ở trên và trường hợp đặc biệt: hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 nhưng hệ số Cronbach Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha của thang đo để có thể đưa ra quyết định loại biến chính xác.
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 email xulydinhluong@gmail.com.