Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha trên SPSS

Một đo lường được coi là có giá trị nếu nó đo lường đúng được cái cần đo lường (theo Campbell & Fiske 1959). Hay nói cách khác, đo lường đó sẽ không có hiện tượng sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên.

• Sai số hệ thống: sử dụng thang đo không cân bằng, kỹ thuật phỏng vấn kém…
• Sai số ngẫu nhiên: người phỏng vấn ghi nhầm kết quả của người trả lời, người trả lời do những tác động nào đó mà thay đổi tính cách, suy nghĩ, thái độ một cách nhất thời so với trạng thái bình thường, từ đó làm ảnh hưởng đến câu trả lời của họ.

Trên thực tế nghiên cứu, chúng ta sẽ bỏ qua sai số hệ thống và quan tâm đến sai số ngẫu nhiên. Khi một đo lường không có các sai số ngẫu nhiên thì đo lường có độ tin cậy. Vì vậy, một đo lường có giá trị cao thì phải có độ tin cậy cao.

1. Khái niệm thang đo trong Cronbach’s Alpha

Các vấn đề kinh tế xã hội như sự hài lòng của khách hàng, chất lượng dịch vụ của một công ty, lòng trung thành của nhân viên,…tương đối phức tạp và chung chung, do vậy muốn đo lường các vấn đề này, buộc người nghiên cứu phải xây dựng một thang đo chất lượng, có độ tin cậy.

Thang đo được đề cập ở đây là một tập hợp các tiêu chí hoặc các câu hỏi thể hiện được những khía cạnh của một khái niệm. Một thang đo tốt là một thang đo tập hợp được các tiêu chí/câu hỏi/biến quan sát phản ánh đầy đủ mọi khía cạnh của khái niệm, vấn đề cần đo lường và các tiêu chí này không bị trùng lặp nhau về nội dung. Như vậy, xây dựng thang đo để đo lường một khái niệm nghĩa là xây dựng các câu hỏi/tiêu chí/biến quan sát thể hiện được các khía cạnh của khái niệm đó. Ví dụ, yếu tố lương thưởng phúc lợi của nhân viên tại một công ty là một yếu tố lớn được đo lường thông qua 5 tiêu chí/biến quan sát nhỏ dưới đây:

Tập hợp 5 tiêu chí từ TN1 đến TN5 được gọi là một thang đo dùng để đo lường khái niệm Lương, thưởng, phúc lợi.

Câu hỏi được đặt ra: Bao nhiêu tiêu chí là đủ để đo lường một khái niệm? 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 tiêu chí, quá ít lại không phản ánh được hết các khía cạnh của vấn đề cần nghiên cứu. Thường trên thực tế số biến quan sát mỗi nhân tố dao động từ 4 – 8 quan sát sẽ thuận tiện hơn cho việc khảo sát và xử lý.

Đối với các nghiên cứu mới, khái niệm của biến phụ thuộc rất khó mô tả hoặc quá nhỏ để xây dựng tập hợp biến quan sát bên trong. Một số nhà nghiên cứu chấp nhận chỉ sử dụng 1 biến quan sát cho biến phụ thuộc. Tuy nhiên, khả năng đi sâu vào phân tích biến phụ thuộc sẽ không cao do chỉ có 1 tiêu chí.

Tuyệt đối không được hiểu nhầm “thang đo” trong cụm “đo lường độ tin cậy thang đo” với thang đo Likert.

• “Thang đo” trong đo lường độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha đồng nghĩa với “tập hợp các biến quan sát”. Đo lường độ tin cậy của thang đo nghĩa là đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát, xem chúng có đáng tin cậy khi thể hiện tính chất của nhân tố mẹ hay không và giữa chúng có mối tương quan chặt chẽ với nhau hay không.
• Thang đo Likert là một thang đo ảo được mượn để làm thước đo cho các khái niệm trừu tượng, không có đơn vị. Nó cũng giống như thang đo Khối lượng (kilogam), thang đo Chiều cao (mét),… là các thang đo chuẩn được quy định bởi lý thuyết đo lường. Chúng ta không đi đo lường độ tin cậy gì với các thang đo này cả.

** Lưu ý 1: Thường trên thực tế số biến quan sát mỗi nhân tố dao động từ 4 – 8 quan sát sẽ thuận tiện hơn cho việc khảo sát và xử lý.

** Lưu ý 2: Đối với các nghiên cứu mới, khái niệm của biến phụ thuộc rất khó mô tả hoặc quá nhỏ để xây dựng tập hợp biến quan sát bên trong. Một số nhà nghiên cứu chấp nhận chỉ sử dụng 1 biến quan sát cho biến phụ thuộc. Tuy nhiên, khả năng đi sâu vào phân tích biến phụ thuộc sẽ không cao do chỉ có 1 tiêu chí.

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

– Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Hệ số Cronbach’s Alpha đo lường tốt nhất độ tin cậy của thang đo từ 3 biến quan sát trở lên[1]. Một số trường hợp thang đo chỉ gồm 2 biến quan sát, vẫn có thể đo lường được độ tin cậy. Tuy nhiên, điều này là không khuyến khích với việc xây dựng thang đo chỉ gồm 2 quan sát, sẽ có những vấn đề về chất lượng độ tin cậy khi hướng của 2 quan sát này là khác nhau.

– 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 bởi hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến quan sát trong thang đo không có khác biệt gì nhau, chúng gần như là giống nhau hoàn toàn về ý nghĩa, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo.[2]

** Lưu ý: Một số nhân tố rất khó để xây dựng biến quan sát nhỏ bên trong, nên nhiều nghiên cứu vẫn chấp nhận nhân tố chỉ gồm 2 biến quan sát. Khi đó, việc kiểm định Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS cho nhân tố chỉ gồm 2 quan sát sẽ không xuất hiện cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted.

3. Tính hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng SPSS

3.1 Các tiêu chuẩn kiểm định

– Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu[3]. Hệ số Corrected Item – Total Correlation biểu thị mối tương quan giữa biến quan sát đó với các biến còn lại trong thang đo, nếu biến quan sát này có sự tương càng mạnh với các biến trong nhóm, biến đó càng tốt. Như vậy, khi thực hiện kiểm đinh độ tin cậy Cronbach’s Alpha, biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, cần loại biến đó và chạy lại lần 2.

Trường hợp có từ 2 biến quan sát có hệ số Corrected Item – Total Correlation < 3, chúng ta sẽ loại lần lượt theo thứ tự từ biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ nhất.

– Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:

• 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.[4]

Đối với những nghiên cứu lặp lại (những nghiên cứu đã có tác giả trước thực hiện), giá trị Cronbach’s Alpha nên từ 0.7 trở lên. Với những nghiên cứu mới, giá trị Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là được chấp nhận.

Khi thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho một nhân tố, nếu hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.6 và không có biến nào trong nhóm có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6 thì cần xem xét loại bỏ cả nhân tố.

– 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 của một biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm và Corrected Item – Total Correlation biến đó nhỏ hơn 0.3 thì sẽ loại biến quan sát đang xem xét để tăng độ tin cậy của thang đo.[5]

– Trường hợp giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted một biến lớn hơn không quá nhiều so với hệ số Cronbach Alpha của nhóm (chênh lệch nhỏ hơn 0.1) nhưng Corrected Item – Total Correlation biến đó lớn hơn 0.3 thì xem xét giữ biến đó lại.

3.2 Thực hành trên SPSS 20

Để thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trong SPSS 20, chúng ta vào Analyze > Scale > Reliability Analysis…

Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát thuộc nhân tố Lương, thưởng, phúc lợi (TN). Đưa 5 biến quan sát thuộc nhân tố TN vào mục Items bên phải. Tiếp theo chọn vào Statistics…

Trong tùy chọn Statistics, chúng ta tích vào các mục giống như hình. Sau đó chọn Continue để cài đặt được áp dụng.

Sau khi click Continue, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, chúng ta nhấp chuột vào OK để xuất kết quả ra Ouput:

Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha của nhóm biến quan sát TN như sau:

Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3). Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.790 ≥ 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy.

Chú thích các khái niệm:

• 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

Nguồn trích dẫn:

[1] Cronbach’s Alpha chỉ thực hiện khi nhân tố có 3 biến quan sát trở lên trích nguồn từ: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355.

[2] Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) gây ra hiện tượng trùng lắp trong thang đo trích nguồn từ: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 364.

[3] Tương quan biến tổng ≥ 0.3 trích nguồn từ: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill.

[4] Mức giá trị hệ số số Cronbach’s Alpha trích nguồn từ: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24.