Tác giả: ThS. Khánh, giáo viên hướng dẫn phân tích SPSS cho sinh viên đại học và sau đại học bàn về loại biến kiểm định Cronbach
Cronbach’s Alpha là gì?
Trong nghiên cứu định lượng, khi các học viên thường sử dụng thang đo như thang Likert để đo lường một khái niệm,(và khái niệm này thường có nhiều câu hỏi nhỏ trong đó) và ta cần đánh giá tính đồng nhất nội tại (internal consistency) của thang đo đó.
Ví dụ Thang đo Niềm tin khi mua rau an toàn gồm 3 câu sau
- Tôi nghĩ rau an toàn là đáng tin cậy
- Tôi nghĩ chất lượng của rau an toàn là đáng tin cậy
- Tôi tin rau an toàn không gây hại cho sức khỏe
Chỉ số Cronbach’s Alpha là chỉ số thông dụng nhất để đánh giá mức độ đáng tin cậy của thang đo. Nó cho biết các biến quan sát trong thang đo có đồng nhất với nhau trong việc đo lường khái niệm hay không.
Sự đồng nhất của thang đo được hiểu như thế nào?
Sự đồng nhất ở đây được hiểu là Khi nói “thang đo có đồng nhất với nhau”, ta đang nói đến mức độ các biến quan sát (câu hỏi, chỉ báo) trong thang đo cùng đo lường một khái niệm tiềm ẩn nào đó và liên kết chặt chẽ với nhau.
Cụ thể: trong nghiên cứu định lượng, một khái niệm trừu tượng (ví dụ: sự hài lòng, động lực, lòng trung thành) thường không thể đo trực tiếp bằng một câu hỏi.
Vì vậy, ta tạo ra nhiều câu hỏi (biến quan sát) để đo cùng một khái niệm đó.
Khi các câu hỏi này liên hệ chặt chẽ với nhau (tức là người trả lời mà đồng ý với câu này thì thường cũng đồng ý với câu kia), ta nói thang đo có tính đồng nhất.
Nếu các câu hỏi trong một thang đo đang hỏi “về cùng một chuyện”, thì người trả lời sẽ có xu hướng trả lời nhất quán — đó là dấu hiệu của sự đồng nhất.
Ví dụ Sự đồng nhất
Giả sử bạn xây dựng thang đo cho “sự hài lòng với dịch vụ”, gồm 3 câu hỏi:
- Tôi hài lòng với tốc độ phục vụ.
- Tôi hài lòng với thái độ nhân viên.
- Tôi hài lòng với chất lượng dịch vụ.
Nếu khách hàng nào đánh giá cao câu (1) thì thường cũng đánh giá cao (2) và (3). Khi đó, các biến này có tính đồng nhất nội tại cao — tức là cùng phản ánh đúng một khái niệm “sự hài lòng”.
Cách chạy Cronbach’s Alpha trong SPSS
Bước 1: Nhập dữ liệu các câu hỏi trong thang đo vào SPSS. Mỗi biến đại diện cho một câu hỏi. Bước này add đã làm và có file spss sẵn ở đây, bạn tải về nhé: https://phantichspss.com/filefordownload/cron.sav
Bước 2: Vào menu Analyze > Scale > Reliability Analysis.
Bước 3: Chuyển các biến cần kiểm định vào hộp Items, chọn Model: Alpha.
Bước 4: Nhấn Statistics, đánh dấu Item, Scale, Scale if item deleted để theo dõi chi tiết.
Bước 5: Nhấn OK để chạy.
Cách đọc kết quả Cronbach’s Alpha
SPSS sẽ trả về một số kết quả, trong đó quan trọng nhất là:
Cronbach’s Alpha: Tính từ 0 đến 1, giá trị càng cao càng tốt.(số 1 trong ảnh)
Corrected Item-Total Correlation: Tương quan giữa mỗi biến với tổng thang đo.(số 2 trong ảnh)
Cronbach’s Alpha if Item Deleted: Cronbach’s Alpha của thang đo nếu loại biến đó.(số 3 trong ảnh)
Khi nào nên loại biến kiểm định Cronbach?
-Tiêu chí 1: Corrected Item-Total Correlation < 0.3
Các biến có hệ số tương quan biến tổng tổng < 0.3 là những biến không đồng nhất với thang đo và nên xem xét loại.
-Tiêu chí 2: Cronbach’s Alpha if Item Deleted cao hơn Alpha ban đầu
Nếu sau khi loại một biến, chỉ số Alpha tăng lên, thì biến đó đang ảnh hưởng xấu đến độ đồng nhất nội tại.
Lưu ý khi loại biến kiểm định Cronbach
Loại biến phải có lý do và không ảnh hưởng tới tính toàn vẹn nội dung.
Nên kết hợp Cronbach’s Alpha với EFA (để kiểm định cấu trúc thang đo).
Bạn gặp khó khăn khi phân tích dữ liệu? Dịch vụ Phân tích SPSS sẵn sàng hỗ trợ bạn từ làm sạch dữ liệu đến kiểm định thống kê! Gặp khó khăn khi phân tích SPSS, hãy liên hệ nhóm MBA
– SMS, Zalo, Viber:
– Chat Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
