Phân tích độ tin cậy Cronbach Alpha trên SPSS

Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên SPSS là một bước quan trọng trong việc đánh giá độ tin cậy nhất quán nội tại (internal consistency reliability) của thang đo – tức là mức độ các biến quan sát (items) cùng đo lường một khái niệm tiềm ẩn (construct).

1. Thuật ngữ “thang đo” trong Cronbach’s Alpha

Các vấn đề kinh tế – xã hội như độ tin cậy của thương hiệu, chất lượng dịch vụ, hay lòng trung thành của nhân viên đều là những khái niệm trừu tượng và phức tạp, không thể đo lường trực tiếp bằng các chỉ số định lượng đơn giản. Do đó, để đánh giá được những khái niệm này, các nhà nghiên cứu cần xây dựng hệ thống các câu hỏi nhỏ nhằm làm rõ từng khía cạnh cụ thể của chúng. Tập hợp các câu hỏi có thể khảo sát trực tiếp, được thiết kế để phản ánh một khái niệm trừu tượng nhất định, được gọi là thang đo của khái niệm đó.

2. Tiêu chí đánh giá Cronbach’s Alpha

Năm 1951, Cronbach giới thiệu hệ số tin cậy Alpha ($\alpha$) để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Hệ số Cronbach’s Alpha được xem là một chỉ số tốt để đo lường độ tin cậy của thang đo khi có từ ba biến quan sát trở lên. Mặc dù độ tin cậy vẫn có thể được ước tính cho thang đo chỉ với hai biến quan sát, việc cố tình xây dựng thang đo chỉ gồm hai mục quan sát không được khuyến khích. Điều này có thể dẫn đến các vấn đề về chất lượng độ tin cậy, đặc biệt khi hướng đo lường của hai biến này khác nhau.

Hệ số Cronbach’s Alpha dao động trong khoảng từ 0 đến 1. Về mặt lý thuyết, giá trị càng cao thường biểu thị độ tin cậy của thang đo càng tốt. Tuy nhiên, một giá trị Cronbach’s Alpha quá cao (thường từ 0.95 trở lên) có thể là dấu hiệu cho thấy sự trùng lặp giữa các biến quan sát trong thang đo. Điều này ngụ ý rằng nhiều biến quan sát có nội dung rất giống nhau, không mang lại thêm thông tin đáng kể. Dưới đây là ngưỡng đánh giá được đề xuất bởi Hair và cộng sự, Multivariate Data Analysis, Pearson, New Jersey, 2009:

• 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

Một chỉ số quan trọng khác là Corrected Item – Total Correlation. Chỉ số này thể hiện mức độ tương quan giữa từng biến quan sát với tổng điểm của các biến còn lại trong thang đo. Nếu một biến quan sát có sự tương quan mạnh mẽ và thuận với các biến khác trong thang đo, giá trị Corrected Item – Total Correlation sẽ cao, đồng nghĩa với việc biến quan sát đó có chất lượng tốt. Theo Cristobal và các cộng sự (2007), một thang đo được coi là tốt khi các biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation từ 0.3 trở lên. Vì vậy, trong quá trình kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, nếu một biến quan sát có hệ số Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3, thì cần xem xét loại bỏ biến quan sát đó.

Trong một số trường hợp, việc xây dựng một nhân tố với số lượng biến quan sát nhỏ là khó tránh khỏi. Do đó, nhiều nghiên cứu vẫn chấp nhận các nhân tố chỉ có hai biến quan sát. Khi phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên SPSS cho một nhân tố chỉ gồm hai biến quan sát, cột “Cronbach’s Alpha if Item Deleted” sẽ không hiển thị.

Tổng kết lại, có 2 tiêu chuẩn cần xem xét khi kiểm định Cronbach’s Alpha trên SPSS:

3. Thực hành 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 Lương, thưởng, phúc lợi (TN). Đưa 5 biến quan sát thuộc nhân tố TN 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 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.

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