Kiểm định Cronbach Alpha là gì? Thực hành phân tích Cronbach Alpha

Kiểm định Cronbach Alpha là gì và tại sao phải sử dụng đến nó trong nghiên cứu định lượng? Cách phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha trong SPSS như thế nào? Tất cả những băn khoăn của bạn sẽ được giải đáp trong bài viết này của Luận Văn 24 chuyên dịch vụ xử lý số liệu SPSS

>>>Xem thêm bài viết có nội dung liên quan:

+ Hướng dẫn cách tạo bộ dữ liệu đẹp trong phân tích định lượng

+ Tổng quan về phân tích nhân tố khám phá EFA trong SPSS

Kiểm định Cronbach Alpha - Thực hành phân tích Cronbach Alpha

Kiểm định Cronbach Alpha – Thực hành phân tích Cronbach Alpha

1. Khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Kiểm định Cronbach Alpha là gì? Tại sao phải sử dụng đến nó?

Trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn sẽ rất khó khăn và phức tạp, nếu bạn chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi quan sát đo lường). Do đó việc sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn là vô cùng cần thiết. Khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát z1, z2, z3, z4, z5… là biến con của nhân tố A nhằm mục đích thay vì đi đo lường cả một nhân tố A tương đối trừu tượng và khó đưa ra kết quả chính xác thì chúng ta đi đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong rồi suy ra tính chất của nhân tố.

Như vậy, khái niệm “thang đo” trong cụm kiểm định độ tin cậy thang đo ý muốn nói đến một tập hợp các biến quan sát con có khả năng đo được, thể hiện được tính chất của nhân tố mẹ. Các bạn không được hiểu lầm kiểm định thang đo ở đây là thang đo Likert nhé.

Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát z1, z2, z3, z4, z5… chúng ta đưa ra để đo lường cho nhân tố A đều hợp lý, đều phản ánh được khái niệm, tính chất của A. Do vậy, cần phải có một công cụ giúp kiểm tra xem biến quan sát nào phù hợp và không phù hợp để đưa vào thang đo. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha là công cụ chúng ta cần. Công cụ này sẽ giúp kiểm tra xem các biến quan sát của nhân tố mẹ (nhân tố A) có đáng tin cậy hay không, có tốt không. Phép kiểm định này phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố. Nó cho biết trong các biến quan sát của một nhân tố, biến nào đã đóng góp vào việc đo lường khái niệm nhân tố, biến nào không. Kết quả Cronbach Alpha của nhân tố tốt thể hiện rằng các biến quan sát chúng ta liệt kê là rất tốt, thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ, chúng ta đã có được một thang đo tốt cho nhân tố mẹ này.

2. Các tiêu chuẩn trong kiểm định Cronbach Alpha

– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nunally & Burnstein 1994; dẫn theo Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

– Các mức giá trị của Alpha: Lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Nunally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; dẫn theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

– Các biến quan sát có tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,4) được xem là biến rác thì sẽ được loại ra và thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Alpha đạt yêu cầu (lớn hơn 0,7).

Dựa theo thông tin trên, nghiên cứu thực hiện đánh giá thang đo dựa theo tiêu chí:

– Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,4 (đây là những biến không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo và nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng tiêu chí này).

– Chọn thang đo có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (các khái niệm trong nghiên cứu này là tương đối mới đối với đối tượng nghiên cứu khi tham gia trả lời).

3. Thực hành phân tích Cronbach Alpha

Để thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach Alpha, bạn vào Analyze > Scale > Reliability Analysis…

Ảnh 1: Các bước chạy Cronbach Alpha

Ảnh 1: Các bước chạy Cronbach Alpha

Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát bằng cách đưa các biến quan sát vào mục Items bên phải. Tiếp đó chọn Statistics

Ảnh 2 - Đưa biến quan sát vào mục items

Ảnh 2 – Đưa biến quan sát vào mục items

Sau khi chọn Statistics, một bảng sau sẽ hiện ra

Ảnh 3 - Các bước chạy Cronbach Alpha

Ảnh 3 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Lúc này, bạn tích vào các mục như hình bên dưới, và chọn Continue

Ảnh 4 - Các bước chạy Cronbach Alpha

Ảnh 4 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Lúc này, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, các bạn nhấp chuột vào OK để xuất kết quả ra Output.

Thống kê SPSS sẽ cho ra nhiều bảng khác nhau. Bảng quan trọng đầu tiên là Reliability Statistics

Ảnh 5 - Các bước chạy Cronbach Alpha

Ảnh 5 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Từ ví dụ trên, ta thấy hệ số Cronbach Alpha là 0.805. Điều này cho thấy các biến quan sát có độ tin cậy cao (>= 0.6)

Ảnh 6 - Các bước chạy Cronbach Alpha

Ảnh 6 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Bảng này trình bày giá trị mà Cronbach’s alpha sẽ có nếu mục cụ thể đó bị xóa khỏi thang đo. Chúng ta có thể thấy rằng việc loại bỏ bất kỳ câu hỏi nào, ngoại trừ câu hỏi 8, sẽ dẫn đến kết quả alpha của Cronbach thấp hơn. Do đó, chúng ta sẽ không loại bỏ những câu hỏi này.

* Chú thích một số 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

4. Một số lỗi thường gặp khi phân tích Cronbach Alpha và cách khắc phục

4.1. Hệ số Cronbach Alpha âm

Đây là một trong những lỗi xảy ra khá thường gặp trong quá trình các bạn thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha. Khi gặp trường hợp này thì bạn sẽ thấy dòng chữ này xuất hiện: The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings.

Tạm dịch: Giá trị này bị âm là do xảy ra hiện tượng trung bình hiệp phương sai âm giữa các biến quan sát. Giả định độ tin cậy thang đo đang bị vi phạm. Bạn cần kiểm tra lại các biến quan sát.

Ảnh 7 - Các bước chạy Cronbach Alpha

Ảnh 7 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Nó cho biết dữ liệu của bạn không thể được sử dụng cho bất kỳ kết luận khoa học nào vì một số biến của bạn được mã hóa không chính xác.

Bỏ qua thuật ngữ toán thống kê “Hiệp phương sai”, các bạn chỉ cần hiểu cơ bản thế này: các biến quan sát của nhân tố được đưa vào đo lường kiểm định độ tin cậy đang bị lộn xộn nặng nề.

Cách xử lý

– Cần kiểm tra lại bảng câu hỏi, việc giá trị các biến quan sát thu thập được gần như không có mối tương quan với nhau dẫn đến Cronbach Alpha bị âm lý do chính xuất phát từ việc thiết kế các biến quan sát bên trong nhân tố không hợp lý. Đối chiếu với các cơ sở lý luận, các bảng câu hỏi cùng đề tài, tham khảo ý kiến giảng viên hướng dẫn để điều chỉnh lại bảng câu hỏi khảo sát cho hợp lý.

– Nếu bảng câu hỏi đã OK rồi nhưng kết quả thực hiện kiểm định Cronbach Alpha lại ra như vậy nghĩa là đối tượng khảo sát của bạn đang có vấn đề. Phần lớn người được khảo sát họ không hợp tác nghiêm túc trong lúc trả lời bảng khảo sát nên dẫn đến kết quả thu được không như mong muốn. Đây là lý do đến từ yếu tố bên ngoài nên rất khó kiểm soát. Các bạn khi lập bảng câu hỏi, phần mở đầu cần nêu bật lên được lợi ích mà người được khảo sát sẽ có được khi họ giúp bạn hoàn thành phần khảo sát, cùng với đó là phần giới thiệu của các bạn cũng khá quan trọng để thuyết phục “đối tượng” có thể nghiêm túc giúp bạn hoàn thành bảng câu hỏi.

– Cần đưa câu hỏi gạn lọc vào bảng câu hỏi để loại bỏ đi các phiếu khảo sát kém chất lượng ở bước tiền xử lý SPSS. Việc này giúp bạn giảm được một lượng số liệu thu thập không có giá trị, gây ảnh hưởng đến kết quả số liệu chung.

4.2. Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted không hiển thị

Lỗi không hiển thị cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted hay Cronbach’s Alpha if Item Deleted không có giá trị cũng là một lỗi khá phổ biến thường gặp khi phân tích Cronbach Alpha.

Đây không phải là lỗi dữ liệu hay lỗi do bạn thực hiện sai thao tác kiểm định Cronbach Alpha mà là nội tại của nó là như vậy. Nhưng trước hết, bạn đảm bảo rằng cách chạy kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha đúng trước đã.

Lỗi cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted không có giá trị là do nhân tố này chỉ gồm 2 biến quan sát. Khi các bạn chỉ đưa 2 biến quan sát vào thực hiện kiểm định độ tin cậy trên SPSS, SPSS mặc định không hiển thị giá trị trong cột này.

Ảnh 8 - Các bước chạy Cronbach Alpha

Ảnh 8 – Các bước chạy Cronbach Alpha

Nguyên nhân: Nhân tố chỉ gồm 2 biến quan sát, nếu trong trường hợp 1 biến quan sát có giá trị tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, biến đó sẽ bị loại bỏ đi và khi đó nhân tố chỉ còn 1 biến quan sát (nếu bạn chưa rõ lý do tại sao tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì biến quan sát đó bị loại

Trong nghiên cứu marketing về các vấn đề kinh tế, xã hội phức tạp, nhân tố mẹ khá phức tạp và khó đo lường nên các nhà nghiên cứu sẽ đo lường nhân tố mẹ đó bằng các câu hỏi, biến quan sát con bên trong. Nên nếu nhân tố chỉ gồm một biến quan sát thì biến quan sát đó chính là nhân tố luôn rồi các bạn. Ban đầu bạn đi xây dựng nhiều câu hỏi trên nhiều mặt để làm rõ tính chất nhân tố, nhưng kết quả cuối cùng nhân tố đó chỉ có một câu hỏi, nghĩa là công việc chúng ta đã làm là hoàn toàn vô nghĩa.

Do đó, nếu trường hợp nhân tố chỉ gồm 2 biến quan sát, bạn thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha và có một biến quan sát có tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 hoặc hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố nhỏ hơn 0.6, bạn sẽ loại bỏ cả nhân tố này đi chứ không loại bỏ biến quan sát nữa.

Tóm lại, việc không xuất hiện giá trị trong cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted không phải do số liệu khảo sát xấu hay do các bạn thao tác sai, mà là do SPSS mặc định như vậy khi nhân tố chỉ có 2 biến quan sát. Một điểm đáng lưu ý khi làm nghiên cứu marketing, việc xây dựng số lượng câu hỏi (biến quan sát) cho một nhân tố tương đối quan trọng: Bao nhiêu là đảm bảo các kiểm định, liệu nhân tố gồm 2 câu hỏi như trường hợp ở trên đã đúng chưa hay cần nhiều hơn.

Nguồn: luanvan24.com

Từ khóa: spss ibm, xử lý số liệu spss, hướng dẫn sử dụng stata, học spss, kiểm định là gì

Kiểm định Cronbach Alpha là gì? Thực hành phân tích Cronbach Alpha
5 (100%) 11 vote[s]
avatar
1 Chủ đề bình luận
1 Trả lời chủ đề
0 Người theo dõi
 
Phản ứng nhiều nhất
Chủ đề bình luận nóng nhất
2 Tác giả bình luận
Đặng Thu TràMai Anh Tác giả bình luận gần đây
  Theo dõi  
Thông báo về
Mai Anh
Khách
Mai Anh

khi còn 02 biến quan sát thì mình có lấy hai biến này để chạy EFA không ạ?