Việc lựa chọn trình tự phân tích EFA (Phân tích nhân tố khám phá) và Cronbach’s Alpha phụ thuộc hoàn toàn vào mục tiêu nghiên cứu cụ thể và đặc điểm của dữ liệu thu thập. Bài viết này sẽ cung cấp một phân tích chi tiết, làm sáng tỏ các yếu tố cần cân nhắc để bạn có thể đưa ra quyết định phù hợp nhất cho nghiên cứu của mình
1. Khác biệt giữa Cronbach’s Alpha và EFA
Cronbach’s Alpha và EFA (Exploratory Factor Analysis – Phân tích nhân tố khám phá) đều là các phương pháp kiểm tra độ tin cậy và giá trị của thang đo trong nghiên cứu định lượng, nhưng chúng có mục đích và cách tiếp cận khác nhau:
a. Cronbach’s Alpha
– Mục đích: Đánh giá độ tin cậy (reliability) của thang đo bằng cách đo lường mức độ tương quan giữa các biến quan sát.
– Bản chất: Kiểm tra tính nhất quán nội tại (internal consistency) giữa các biến quan sát trong cùng một thang đo.
– Kết quả chính: Hệ số Cronbach’s Alpha (từ 0 đến 1), phản ánh mức độ tin cậy của thang đo.
– Ý nghĩa: Nếu Cronbach’s Alpha cao (≥ 0.7), thang đo được coi là có độ tin cậy tốt.
– Ứng dụng: Dùng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo trước khi phân tích sâu hơn. Xác định các biến quan sát trong thang đo có đo lường cùng một khái niệm hay không. Nếu Cronbach’s Alpha thấp, có thể cần xem xét lại các biến quan sát hoặc loại bỏ những biến quan sát không phù hợp.
b. EFA (Exploratory Factor Analysis)
– Mục đích:Xác định và khám phá cấu trúc nhân tố tiềm ẩn trong bộ dữ liệu.
– Bản chất: Giúp rút gọn số lượng biến quan sát bằng cách nhóm các biến có mối quan hệ với nhau thành các nhân tố.
– Kết quả chính:Các nhân tố chính được trích xuất, giúp xác định cấu trúc của bộ dữ liệu.
– Ý nghĩa:Nếu EFA xác định các nhân tố rõ ràng, thang đo có tính giá trị hội tụ và phân biệt.
– Ứng dụng: Dùng để kiểm tra và khám phá cấu trúc nhân tố của bộ câu hỏi khảo sát.
Tóm lại, Cronbach’s Alpha giúp kiểm tra xem các biến quan sát trong cùng một thang đo có đáng tin cậy không. EFA giúp xác định và khám phá cấu trúc nhân tố của bộ dữ liệu. Hai phương pháp này thường được sử dụng cùng nhau để đảm bảo thang đo có cả độ tin cậy và tính giá trị trước khi phân tích tiếp theo.
2. Phân tích Cronbach’s Alpha trước EFA
Khi nào thực hiện?
– Khi bạn có một bộ câu hỏi đo lường đã được thiết kế trước và muốn kiểm tra độ tin cậy của từng nhóm biến trước khi phân tích nhân tố.
– Khi cần loại bỏ biến yếu trước để giúp EFA hoạt động tốt hơn.
Quy trình:
Bước 1: Chạy Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của từng nhóm biến đo lường.
Bước 2: Loại bỏ biến có “Corrected Item-Total Correlation” < 0.3 và chạy lại đến khi tất cả các biến quan sát đạt Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên. Nếu loại dần mà thang đo chỉ còn 2 biến quan sát nhưng độ tin cậy vẫn không đạt ngưỡng từ 0.6 trở lên, nhân tố này bị loại bỏ vì không đủ độ tin cậy và không dùng nhân tố đó cho bước EFA.
Bước 3: Thực hiện EFA để khám phá cấu trúc nhân tố.
Ưu điểm:
– Giảm số lượng biến yếu trước khi chạy EFA, giúp mô hình rõ ràng hơn.
– Tránh hiện tượng nhân tố yếu hoặc không có ý nghĩa khi phân tích nhân tố.
– Được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu khoa học.
3. Phân tích EFA trước Cronbach’s Alpha
Khi nào thực hiện?
– Khi bạn không chắc chắn về cấu trúc nhân tố của bộ câu hỏi, tức là chưa có nhóm biến cụ thể. Thường bạn sẽ liệt kê ra một danh sách các câu hỏi (biến quan sát) nhưng không biết được mà chưa biết các câu hỏi đó phải phân thành bao nhiêu nhân tố, tên nhân tố đó là gì, bạn sẽ phân tích EFA trước để phân nhóm các câu hỏi này.
– Khi bạn sử dụng bộ câu hỏi mới hoặc tự xây dựng, cần kiểm tra xem các câu hỏi có tạo thành nhóm nhân tố hợp lý không.
Quy trình:
Bước 1: Chạy EFA để xác định nhóm nhân tố tiềm ẩn.
Bước 2: Sau khi có các nhân tố rõ ràng, tiến hành kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho từng nhóm nhân tố.
Ưu điểm:
– Giúp khám phá cấu trúc nhân tố mới nếu chưa có mô hình rõ ràng.
– Phù hợp với nghiên cứu khám phá hoặc khi phát triển thang đo mới.
