Nhóm MBA Bách Khoa giới thiệu bài viết về phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trong SPSS.
Bài viết này sẽ tập trung vào hai phần chính:
Lý thuyết: Giới thiệu cơ bản về Cronbach’s Alpha, ý nghĩa và cách sử dụng trong việc đo lường độ tin cậy của thang đo.
Thực hành: Hướng dẫn chi tiết từng bước thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha trong SPSS, bao gồm cách nhập dữ liệu, chạy lệnh, và diễn giải kết quả.
Hy vọng bài viết sẽ giúp bạn đọc hiểu rõ và ứng dụng hiệu quả phương pháp này trong các nghiên cứu của mình!
Lý thuyết phân tích cronbach’s alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. 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 yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).
Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation)
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến-tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:
– 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 0,3) 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).
Thực hành phân tích cronbach’s alpha
Cách phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha
Vào menu Analyze->Scale->Reliability Analysis
Chọn các câu hỏi trong cùng một nhân tố qua cột bên phải, sau đó nhấn vào Statistic, check vào ô Scale if item deleted. Sau đó bấm Continue, sau đó bấm OK
Kết quả chạy cronbach’s alpha sẽ ra như sau:
Kết luận: Cronbach’s Alpha của thang đo là 0.869, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 và không có trường hợp loại bỏ biến quan sát nào có thể làm cho Cronbach’s Alpha của thang đo này lớn hơn 0.869. Vì vậy, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.
Trường hợp có biến xấu, bị loại thì nguyên tắc loại biến nằm ở đây: https://phantichspss.com/quy-tac-loai-bien-khi-phan-tich-cronbachs-alpha.html
Video thực hành phân tích cronbach’s alpha
Liên hệ Nhóm Thạc Sĩ QTKD:
– SMS, Zalo, Viber:
– Facebook: http://facebook.com/hoidapSPSS/
- Tải SPSS 27 link nhanh và hướng dẫn cài đặt sử dụng
- Cách kết luận giả thiết biến trung gian bằng phần mềm Process Macro
- Cần làm gì khi “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” lớn hơn Cronbach’s Alpha hiện tại
- Quy tắc loại biến xấu khi phân tích nhân tố EFA
- Hướng dẫn thực hành phân tích hồi quy nhị phân binary logistic