TRƯỜNG HỢP 1:
- Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.7.
- Có biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.
Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha:
- Loại lần lượt các biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3. Biến nào có Corrected Item – Total Correlation nhỏ nhất sẽ loại trước.
- Nếu đã loại hết các biến này nhưng hệ số Cronbach Alpha không tăng lên trên 0.7, thử tăng thêm cỡ mẫu để xem xét lại. Nếu không thể tăng thêm cỡ mẫu, kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy, loại bỏ thang đo khỏi nghiên cứu.
TRƯỜNG HỢP 2:
- Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.7.
- Không có biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.
- Có biến quan sát có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.
- Không có biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.
- Có biến quan sát có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.
Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha:
Loại biến quan sát có có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.
TRƯỜNG HỢP 3:
- Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.7.
- Không có biến quan sát có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.
- Có khá nhiều biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 hoặc không có biến quan sát nào có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.
- Không có biến quan sát có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.
- Có khá nhiều biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 hoặc không có biến quan sát nào có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.
Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha:
Thử tăng thêm cỡ mẫu để xem xét lại. Nếu không thể tăng thêm cỡ mẫu, kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy, loại bỏ thang đo khỏi nghiên cứu.
Tựu chung lại, hướng xử lý ở 3 trường hợp trên đây nhấn mạnh vào việc loại biến trong phân tích Cronbach Alpha để bỏ bớt đi các biến rác làm ảnh hưởng độ tin cậy thang đo. Nếu đã theo hướng xử lý của các trường hợp này nhưng hệ số Cronbach Alpha vẫn dưới ngưỡng chấp nhận, vấn đề đang đến từ dữ liệu đầu vào. Các biến quan sát trong 1 thang đo có sự tương quan quá thấp với nhau, hoặc các biến quan sát đa hướng, ngược chiều nhau.
Đánh giá lại các nguyên nhân dẫn đến tình trạng hệ số Cronbach Alpha thấp:
- Việc xây dựng bảng khảo sát không tốt, các câu hỏi không rõ ràng hoặc ngược chiều nhau.
- Đáp viên không hợp tác, điền đại khái, điền bao lô cho xong.
- Lỗi quá trình nhập liệu, dữ liệu nhập sai cột hoặc sai hàng, dữ liệu nhập nhầm quá nhiều các con số trong giới hạn thang đo lường. Ví dụ: thang đo Likert 1-5 nhưng nhập giá trị nhầm thành 11, 44, 55, 6,…
Nếu bạn đang gặp phải các vấn đề trong xử lý, phân tích dữ liệu Cronbach Alpha trên SPSS bởi dữ liệu thu thập không phù hợp, vi phạm kiểm định. Bạn có thể tham khảo dịch vụ chạy SPSS thuê của Phạm Lộc Blog để có được kết quả tốt nhất và tối ưu về thời gian nhất.
Xem thêm: Lý do và cách xử lý khi hệ số Cronbach Alpha bị âm
Xem thêm: Chạy Cronbach Alpha cho từng nhóm hay cho tất cả một lượt?
Trường hợp bảng khảo sát cũng đã tốt rồi, có thể vấn đề đến từ việc hợp tác của đáp viên hoặc do thực tế thang đo này hoàn toàn không có độ tin cậy, lúc này bạn có hai lựa chọn, hoặc là điều chỉnh lại thang đo, chọn lọc đối tượng khảo sát để tiến hành khảo sát lại hoặc sẽ kết luận thang đo không có độ tin cậy.


Trường hợp bảng khảo sát cũng đã tốt rồi, có thể vấn đề đến từ việc hợp tác của đáp viên hoặc do thực tế thang đo này hoàn toàn không có độ tin cậy, lúc này bạn có hai lựa chọn, hoặc là điều chỉnh lại thang đo, chọn lọc đối tượng khảo sát để tiến hành khảo sát lại hoặc sẽ kết luận thang đo không có độ tin cậy.