Độ tin cậy thang đo và các trường hợp

1. Đánh giá độ tin cậy thang đo

– Độ tin cậy của thang đo thường được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha.

– Chạy cho từng nhân tố (cả độc lập và phụ thuộc)

– Mục đích là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho 1 khái niệm cần đo hay không. Muốn biết cái nào đóng góp nhiều hay ít thì quan sát hệ số tương quan biến – tổng.

– Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các nhân tố giả khi phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). – Điều kiện khi chạy Cronbach’s alpha: – Hệ số cronbach’s alpha > 0.6

– Hệ số tương quan biến – tổng > 0.3 (thường khi loại 1 biến thì hệ số cronbach’s alpha phải tăng hơn trước)

2. Phân tích cronbach’s alpha với nhân tố chỉ có 2 items

Có một vấn đề các bạn cũng hay hỏi khi chạy Cronbach’s alpha là khi nhân tố chỉ có 2 biến (2 câu hỏi) thì khi chạy kết quả sẽ như trong hình. Cột hệ số cronbach khi loại biến ko có số liệu. Đó là do khi chạy cronbach’s alpha SPSS đòi hỏi phải đưa ít nhất 2 biến vào chạy, trong TH này bạn ko thể loại biến nào nữa trong 2 biến này. Kí hiệu .a theo mình nghĩ là dạng “không xác định” nếu loại thêm biến. Gặp TH này nếu hệ số alpha tổng vẫn >0.6 thì các bạn vẫn giữ nhân tố này phân tích bình thường cho các bước sau nhé.

3. Trường hợp hệ số cronbach’s alpha tổng quá lớn (>0.95)

Các thang đo trong nghiên cứu thường được đánh giá thông qua phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha. Tiêu chuẩn để đánh giá một thang đo đạt tiêu chuẩn là: trong phân tích Cronbach’s Alpha: α > 0.6, hệ số tương quan biến tổng > 0.3 (Nunnally & Burnstein, 1994).

Tuy nhiên cũng cần lưu ý rằng nếu Cronbach Alpha quá cao (>0.95) thì có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo. Biến quan sát thừa là biến đo lường một khái niệm hầu như trùng với biến đo lường khác, tương tự như trường hợp đa cộng tuyến trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được loại bỏ.

4. Phân tích Cronbach’s Alpha – Hệ số tương quan biến tổng & hệ số Cronbach’s Alpha khi delete biến

Đây là 1 vấn đề tương đối đơn giản khi phân tích độ tin cậy thang đo sử dụng phương pháp Cronbach’s alpha. Tuy nhiên nhiều bạn vẫn “loay hoay” và tương đối mất thời gian cho vấn đề này. Vì vậy hôm nay Ad post bài viết này hỗ trợ các bạn hiểu rõ hơn về các giá trị: hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item-Total Correlation) và Hệ số Cronbach’s alpha khi delete biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted)

Như các bạn đã biết người ta thường dùng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các nhân tố giả khi phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Điều kiện khi chạy Cronbach’s alpha như sau:

– Hệ số cronbach’s alpha tổng (chung) > 0.6 – Hệ số tương quan biến – tổng > 0.3 (có nghĩa là loại các item có hệ số tương quan biến tống <0.3) Cột hệ số tương quan biến tổng (cột gần cuối) (Corrected Item-Total Correlation) thì chắc các bạn đã biết rõ. Cột này cho biết item hiện tại có đóng góp nhiều hay ít cho thang đo chung hay không. Item nào không đóng góp nhiều thì hệ số tương quan biến – tổng thấp, nếu nhỏ hơn 0.3 thì phải loại ra vì có khả năng item này sẽ tạo thành những “biến rác” nếu đưa vào phân tích ở các bước sau. Cột cuối cùng Cronbach’s Alpha if Item Deleted, thể hiện giá trị của hệ số cronbach’s alpha tổng (chung) khi item tương ứng bị loại. Các bạn lưu ý là các items “xấu”, không đóng góp nhiều cho thang đo chung thì khi delete đi sẽ làm tăng hệ số alpha tổng.

Ví dụ như trong Hình 1, item INN1có hệ số tương quan biến – tổng 0.281 < 0.3 nên items này không đóng góp nhiều cho thang đo, quan sát cột cuối Cronbach’s Alpha if Item Deleted thấy rằng khi loại item này thì hệ số alpha tổng sẽ tăng từ 0.801 lên 0.893 (một con số đáng kể), do đó việc loại item này là hoàn toàn hợp lý, vì item này khá “xấu”. Có 1 tình huống phát sinh cũng hay làm các bạn “bối rối” khi phân tích ở bước này được Ad mô tả như trong Hình 2.

Đó là item CON2 có hệ số tương quan khá lớn 0.553 (>0.3) nhưng khi delete item này thì hệ số alpha tổng tăng từ 0.797 lên 0.811. Lúc này các bạn có 2 option: loại hay không loại item CON2? Các bạn có thể loại item này nếu muốn, vì đúng là item này đang làm “xấu” thang đo chung. Nhưng trong 1 số tình huống các bạn vẫn muốn giữ lại item này để phân tích ở các bước sau thì có thể lý luận như sau: hệ số tương quan biến – tổng của item CON2 khá lớn (thỏa điều kiện hệ số tương quan biến – tổng >0.3); đồng ý là khi delete item này thì hệ số alpha tổng tăng lên nhưng tăng không đáng kể; hơn nữa các items (câu hỏi) trong mô hình phải trải qua một quá trình tìm tòi, nghiên cứu… chứ không dễ dàng có được => Vì những lý do trên nên “tác giả” vẫn giữ lại item này để phân tích ở các bước sau.

Độ tin cậy thang đo và các trường hợp