Hướng dẫn Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS

Trong quá trình thực hiện luận văn, luận án, các nhà nghiên cứu cần chú trọng xây dựng thang đo chi tiết với các chỉ báo rõ ràng. Để đảm bảo thang đo này có tính nhất quán và độ tin cậy cao, việc kiểm định là một bước không thể thiếu, đặc biệt khi sử dụng phương pháp định lượng. Hệ số Cronbach’s Alpha trên SPSS là một công cụ được sử dụng rộng rãi để thực hiện kiểm định này. Bài viết sau đây sẽ đi vào chi tiết hướng dẫn Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS

1. Khái niệm “thang đo” trong Cronbach’s Alpha

Trong nghiên cứu định lượng, các khái niệm phức tạp như lòng trung thành của khách hàng hoặc sự hài lòng của nhân viên không thể được đo lường trực tiếp. Để khắc phục hạn chế này, các nhà nghiên cứu xây dựng thang đo, bao gồm một chuỗi các câu hỏi khảo sát nhằm định nghĩa và đo lường khái niệm đó. Tuy nhiên, việc thiết kế thang đo đòi hỏi sự cẩn trọng. Một thang đo hiệu quả phải đảm bảo các câu hỏi phản ánh toàn diện các khía cạnh của khái niệm, đồng thời phải tránh sự trùng lặp nội dung. Sự trùng lặp không chỉ gây lãng phí mà còn làm phức tạp hóa quá trình phân tích dữ liệu. Do đó, mục tiêu của việc xây dựng thang đo là tạo ra một bộ câu hỏi tối ưu, mỗi câu hỏi có vai trò riêng biệt, giúp làm rõ bản chất của vấn đề một cách hiệu quả nhất.

Ví dụ, yếu tố “Hiệu quả mong đợi” của nhân viên trong một công ty là một khái niệm phức tạp, được đo lường thông qua 5 tiêu chí/biến quan sát dưới đây. Tập hợp 5  tiêu chí từ HQ1 đến HQ5 được coi là một thang đo dùng để đo lường khái niệm “Hiệu quả mong đợi”.

Cần tránh nhầm lẫn giữa thuật ngữ ‘thang đo’ trong việc ‘đo lường độ tin cậy của thang đo’ với thước đo Likert. Trong phân tích độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, ‘thang đo’ được định nghĩa là tập hợp các biến quan sát được xây dựng để đo lường một khái niệm tiềm ẩn. Mục đích của việc kiểm định độ tin cậy là nhằm đánh giá mức độ nhất quán nội tại và sự liên kết chặt chẽ giữa các biến, đảm bảo rằng chúng phản ánh một cách đáng tin cậy đặc điểm của nhân tố được đo lường.

2. Khái niệm Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha là một công cụ thống kê được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua việc đo lường mức độ tương quan nội tại giữa các biến quan sát. Chỉ số này phản ánh mức độ nhất quán và chặt chẽ của các biến khi chúng cùng đo lường một khái niệm tiềm ẩn. Một hệ số Cronbach’s Alpha cao chứng tỏ các biến quan sát trong thang đo có sự đồng nhất, đảm bảo rằng thang đo này phản ánh một cách đáng tin cậy đặc điểm của nhân tố tổng thể.

3. Các tiêu chuẩn trong kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha (α) được Cronbach giới thiệu năm 1951 nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo. Chỉ số này đặc biệt phù hợp cho các thang đo có từ ba biến quan sát trở lên. Mặc dù có thể ước tính độ tin cậy cho thang đo hai biến, các nhà nghiên cứu không nên cố tình xây dựng thang đo chỉ với hai mục, do có thể làm giảm chất lượng độ tin cậy, đặc biệt khi nội dung đo lường của hai biến này không đồng nhất.

Về mặt lý thuyết, giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha dao động từ 0 đến 1; giá trị càng cao càng phản ánh độ tin cậy tốt hơn. Tuy nhiên, giá trị quá cao (thường từ 0.95 trở lên) lại là dấu hiệu của sự dư thừa thông tin hoặc trùng lặp giữa các biến. Dưới đây là các ngưỡng đánh giá được Hair và cộng sự (2009) đề xuất trong Multivariate Data Analysis:

• α ≥ 0.9: Rất tốt (Excellent)
• 0.8 ≤ α < 0.9: Tốt (Good)
• 0.7 ≤ α < 0.8: Chấp nhận được (Acceptable)
• 0.6 ≤ α < 0.7: Khá (Tạm chấp nhận, nhất là trong nghiên cứu khám phá)
• α < 0.6: Không chấp nhận được

Trong quá trình kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, chúng ta cần chú ý đến chỉ số Corrected Item – Total Correlation, phản ánh mối tương quan của từng biến quan sát với tổng điểm của thang đo. Một biến quan sát được đánh giá là tốt khi chỉ số này có giá trị cao, thể hiện sự nhất quán nội tại với các biến còn lại. Dựa trên nghiên cứu của Cristobal và cộng sự (2007), để thang đo có độ tin cậy tốt, các biến quan sát cần có giá trị Corrected Item – Total Correlation từ 0.3 trở lên. Vì vậy, bước tiếp theo sau khi tính toán là rà soát và loại bỏ những biến có hệ số nhỏ hơn ngưỡng này, giúp cải thiện tổng thể độ tin cậy của thang đo.

Kết luận: Có 2 tiêu chuẩn cần xem xét khi kiểm định Cronbach’s Alpha trên SPSS:

• Tiêu chuẩn 1: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo từ 0.7 trở lên, riêng với các nghiên cứu khám phá sơ bộ hệ số này từ 0.6 trở lên.
• Tiêu chuẩn 2: Giá trị Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát từ 0.3 trở lên

4. Hướng dẫn phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS

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

Thực hiện kiểm định cho nhóm biến quan sát thuộc nhân tố Nêu gương sáng (GS). Đưa 3 biến quan sát thuộc nhân tố GS 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 GS như sau:

Kết quả cho thấy Cronbach’s Alpha của thang đo là 0. 893> 0,6 đạt yêu cầu

Tất cả các biến đều đạt vì tương quan biến – tổng (Corrected Item-Total Correlation)  đều lớn hơn 0,3

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

Nếu phần hướng dẫn Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS trong bài viết chưa giúp bạn thực hiện các thao tác  trong SPSS trở nên dễ dàng hơn, hãy xem xét việc sử dụng dịch vụ chạy SPSS tại XulysolieuAZ – đơn vị có hơn 10 năm kinh nghiệm trong ngành và đội ngũ chuyên gia trình độ từ thạc sĩ trở lên.

Trong bài viết này, chúng tôi đã hướng dẫn Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS một cách hiệu quả nhất. Hy vọng những thông tin này sẽ hữu ích cho bạn trong quá trình các bài nghiên cứu.

Hoàng Long

Tôi là Hoàng Long, hiện tại tôi là Quản lý nội dung của Xử lý số liệu AZ– Cung cấp dịch vụ xử lý số liệu: SPSS, Stata, Eviews, Amos,…

Cam kết  uy tín chất lượng. Chúng tôi đặt lợi ích của khách hàng là ưu tiên hàng đầu.  Website: https://xulysolieuaz.com/– Hotline: 0911.070.546