Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng hệ số độ tin cậy tổng hợp CR

Độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability - CR) là chỉ số được ưa thích sử dụng nhiều hơn so với Cronbach's Alpha trong phân tích mô hình SEM bởi Cronbach's Alpha tồn tại nhiều hạn chế như có xu hướng đánh giá thấp độ tin cậy của thang đo, đánh giá không đúng độ tin cậy nhất quán nội tại, nhạy cảm với số lượng biến quan sát thang đo.

1. Độ tin cậy nhất quán nội bộ (internal consistency reliabilty)

Độ tin cậy nhất quán nội bộ được hiểu là sự đồng nhất (homogeneity) về đo lường của các chỉ báo trong một thang đo (scale) (Devellis, 2016; Price và cộng sự, 2015). Cơ sở của độ tin cậy nhất quán nội bộ chính là các chỉ báo có mối tương quan thuận chặt chẽ với nhau (mô hình đo lường kết quả). Điều này dẫn tới một kết quả quan trọng là nếu mức độ tương quan thuận giữa các chỉ báo (inter-items) mà cao, chứng tỏ các chỉ báo này đang đo lường tốt cho một khái niệm.

2. Độ tin cậy tổng hợp (composite reliability)

Độ tin cậy tổng hợp là một hệ số dùng để đo lường cho tính nhất quán nội bộ của các chỉ báo trong một thang đo và được dùng thay thế cho hệ số Cronbach's Alpha (Netemeyer và cộng sự, 2003).

Hệ số độ tin cậy tổng hợp CR sử dụng các hệ số tải chuẩn hóa và sự biến thiên sai số của các biến quan sát thuộc một biến tiềm ẩn. McDonald (1970) đưa ra công thức tính toán hệ số độ tin cậy tổng hợp của một biến tiềm ẩn A gồm m biến quan sát như sau:

Trong đó:

• CR: độ tin cậy tổng hợp CR của biến tiềm ẩn A
• ld₁, ld₂, ld_m: hệ số tải chuẩn hóa của biến quan sát thuộc biến tiềm ẩn A
• m: số lượng biến quan sát của biến tiềm ẩn A
• σ₁², σ₂², σ_m²: phương sai sai số đo lường của biến quan sát thuộc biến tiềm ẩn A ( σ_m² = 1 - ld_m²)

Giống như Cronbach's Alpha, giá trị độ tin cậy tổng hợp nằm trong khoảng từ 0-1, với giá trị càng cao, gần với 1 cho thấy mức độ tin cậy càng cao. Đặc biệt, với nghiên cứu khám phá (exploratory research), giá trị độ tin cậy từ 0.6 - 0.7 được chấp nhận, tuy nhiên trong khi với nhiều nghiên cứu khác, giá trị này đòi hỏi phải nằm trong khoảng từ 0.7 - 0.9 để được chấp nhận (Nunally và Bernstein, 1994). Nếu giá trị này lớn hơn 0.95 được xem như có vấn đề vì có khả năng cao xảy ra tình trạng trùng lắp biến quan sát, nghĩa là các biến quan sát cùng một nội dung với nhau. Nếu độ tin cậy tổng hợp có giá trị nhỏ hơn 0.6, điều này cho thấy rằng thiếu độ tin cậy nhất quán nội tại và cần xem xét lại (Hair và cộng sự, A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling, 2014).