- Tham gia
- 22/8/20
- Bài viết
- 16
- Thích
- 0
- Điểm
- 1
Độ tin cậy Cronbach's Alpha là gì? cách phân tích ra sao? Đọc bài viết sau đây sẽ giúp cho bạn biết được cách phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha trên SPSS chi tiết và đầy đủ nhất.
Để hiểu nội dung bài viết này, các bạn cần phải nắm được khái niệm Cronbach's Alpha là gì và các điều kiện cần thỏa trong phân tích Cronbach's Alpha.
Tìm hiểu ngay: dịch vụ chạy spss
1. Khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha?
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha là gì và 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, không thể chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi qua sát đo lường) mà phải 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.
Do vậy, khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5... 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. Chi tiết hơn, mời bạn xem ở video bên dưới:
Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5... 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, biến quan sát nào 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 1 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. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
- Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên ) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát (Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355).
- 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. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 364).
3. Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha
- Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguồn: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill).
- Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24):
4. Hướng dẫn kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha trên SPSS
Bên dưới sẽ là bài hướng dẫn phân tích Cronbach Alpha bằng video và hình anh. Nếu bạn chỉ tập trung ngắn gọn vào thao tác, bạn vui lòng xem ở phần hướng dẫn hình ảnh ngay sau video. Nội dung trình bày trong video mình sẽ giải thích thêm các yếu tố khó diễn giải bằng câu chữ nên sẽ dài hơn một chút.
Để thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trong SPSS 20, chúng ta vào Analyze > Scale > Reliability Analysis…
Lần lượt phân tích với từng thang đo, TUYỆT ĐỐI không được đưa tất cả các biến quan sát vào chạy một lần, lý do vì sao mời bạn xem chi tiết hơn ở bài viết này.
Dưới đây mình sẽ phân tích mẫu cho 3 thang đo đại diện cho 3 trường hợp phổ biến hay gặp khi các bạn thực hiện kiểm định Cronbach Alpha trên SPSS:
Đưa 5 biến quan sát thuộc nhân tố TN vào mục Items bên phải. Tiếp theo chọn vào Statistics…
Trong tùy chọn Statistics, các bạn 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, các bạn 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.
Để hiểu nội dung bài viết này, các bạn cần phải nắm được khái niệm Cronbach's Alpha là gì và các điều kiện cần thỏa trong phân tích Cronbach's Alpha.
Tìm hiểu ngay: dịch vụ chạy spss
1. Khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha?
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha là gì và 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, không thể chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi qua sát đo lường) mà phải 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.
Do vậy, khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5... 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. Chi tiết hơn, mời bạn xem ở video bên dưới:
Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5... 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, biến quan sát nào 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 1 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. Đo lường độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha
- Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên ) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát (Nguồn: Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 355).
- 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. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, Phương pháp nghiên cứu khoa học trong kinh doanh, NXB Tài chính, Tái bản lần 2, Trang 364).
3. Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha
- Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nguồn: Nunnally, J. (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill).
- Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha (Nguồn: Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS Tập 2, NXB Hồng Đức, Trang 24):
- 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. Hướng dẫn kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha trên SPSS
Bên dưới sẽ là bài hướng dẫn phân tích Cronbach Alpha bằng video và hình anh. Nếu bạn chỉ tập trung ngắn gọn vào thao tác, bạn vui lòng xem ở phần hướng dẫn hình ảnh ngay sau video. Nội dung trình bày trong video mình sẽ giải thích thêm các yếu tố khó diễn giải bằng câu chữ nên sẽ dài hơn một chút.
Để thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha trong SPSS 20, chúng ta vào Analyze > Scale > Reliability Analysis…
Lần lượt phân tích với từng thang đo, TUYỆT ĐỐI không được đưa tất cả các biến quan sát vào chạy một lần, lý do vì sao mời bạn xem chi tiết hơn ở bài viết này.
Dưới đây mình sẽ phân tích mẫu cho 3 thang đo đại diện cho 3 trường hợp phổ biến hay gặp khi các bạn thực hiện kiểm định Cronbach Alpha trên SPSS:
- TN (Lương, thưởng, phúc lợi) gồm các biến quan sát TN1 - TN5
- DT (Đào tạo) gồm 4 biến quán sát DT1 - DT4
- LD (Lãnh đạo) gồm 5 biến quan sát LD1 - LD4
Đưa 5 biến quan sát thuộc nhân tố TN vào mục Items bên phải. Tiếp theo chọn vào Statistics…
Trong tùy chọn Statistics, các bạn 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, các bạn 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.