Cách tăng hệ số Cronbach’s Alpha trên SPSS

Theo Nunnally (1978), một thang đo tốt nên có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên. Hair và cộng sự (2014) cũng cho rằng, một thang đo đảm bảo tính đơn hướng và đạt độ tin cậy nên đạt ngưỡng Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên, tuy nhiên, với tính chất là một nghiên cứu khám phá sơ bộ, ngưỡng Cronbach’s Alpha là 0.6 có thể chấp nhận được. Do đó, khi thực hiện phân tích Cronbach Alpha trên SPSS, nếu xảy ra tình trạng chỉ số này dưới mức 0.7 thì chúng ta cần tìm cách tăng hệ số Cronbach Alpha lên.

Dưới đây là các trường hợp và hướng xử lý với từng trường hợp hệ số Cronbach Alpha không đạt ngưỡng.

CRONBACH ALPHA KHÔNG ĐẠT NGƯỠNG: TRƯỜNG HỢP 1

– Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.7.

– Có biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.

Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha:

– Loại lần lượt các biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3. Biến nào có Corrected Item – Total Correlation nhỏ nhất sẽ loại trước.

– Nếu đã loại hết các biến này nhưng hệ số Cronbach Alpha không tăng lên trên 0.7, thử tăng thêm cỡ mẫu để xem xét lại. Nếu không thể tăng thêm cỡ mẫu, kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy, loại bỏ thang đo khỏi nghiên cứu.

CRONBACH ALPHA KHÔNG ĐẠT NGƯỠNG: TRƯỜNG HỢP 2

– Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.7.

– Không có biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.

– Có biến quan sát có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.

Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha:

Loại biến quan sát có có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.

CRONBACH ALPHA KHÔNG ĐẠT NGƯỠNG: TRƯỜNG HỢP 3

– Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.7.

– Không có biến quan sát có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7.

– Có khá nhiều biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 hoặc không có biến quan sát nào có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3.

Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha:

Thử tăng thêm cỡ mẫu để xem xét lại. Nếu không thể tăng thêm cỡ mẫu, kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy, loại bỏ thang đo khỏi nghiên cứu.

Tựu chung lại, hướng xử lý ở 3 trường hợp trên đây nhấn mạnh vào việc loại biến trong phân tích Cronbach Alpha để bỏ bớt đi các biến rác làm ảnh hưởng độ tin cậy thang đo. Nếu đã theo hướng xử lý của các trường hợp này nhưng hệ số Cronbach Alpha vẫn dưới ngưỡng chấp nhận, vấn đề đang đến từ dữ liệu đầu vào. Các biến quan sát trong 1 thang đo có sự tương quan quá thấp với nhau, hoặc các biến quan sát đa hướng, ngược chiều nhau.

Đánh giá lại các nguyên nhân dẫn đến tình trạng hệ số Cronbach Alpha thấp:

• Việc xây dựng bảng khảo sát không tốt, các câu hỏi không rõ ràng hoặc ngược chiều nhau.
• Đáp viên không hợp tác, điền đại khái, điền bao lô cho xong.
• Lỗi quá trình nhập liệu, dữ liệu nhập sai cột hoặc sai hàng, dữ liệu nhập nhầm quá nhiều các con số trong giới hạn thang đo lường. Ví dụ: thang đo Likert 1-5 nhưng nhập giá trị nhầm thành 11, 44, 55, 6,…

Bắt đầu ra sót lại dữ liệu được nhập có chính xác chưa, có bị lỗi nhầm giá trị, có bị lỗi nhập sai cột, sai hàng không. Nếu thực sự có sai sót, hãy điều chỉnh lại các giá trị cho hợp lý, việc này sẽ giúp tăng hệ số Cronbach Alpha lên. Ngược lại, nếu kết quả không có sai sót, hãy thử xem lại bảng câu hỏi xem có hiện tượng ngược chiều thang đo không. Nếu có, bắt buộc phải điều chỉnh bảng câu hỏi và khảo sát lại. 

Dùng bảng thống kê kết hợp Custom Table và các kỹ thuật Indentifying Outliers để nhận diện và loại bỏ đi các điểm dị biệt. Các điểm dị biệt nằm ngoài xu hướng chung của dữ liệu thường là nguyên nhân quan trọng khiến cho các kiểm định không đạt ngưỡng. Tham khảo kỹ thuật xác định và xử lý điểm dị biệt trong Tài liệu Ebook SPSS 26.

Trường hợp bảng khảo sát cũng đã tốt rồi, có thể vấn đề đến từ việc hợp tác của đáp viên hoặc do thực tế thang đo này hoàn toàn không có độ tin cậy, lúc này bạn có hai lựa chọn, hoặc là điều chỉnh lại thang đo, chọn lọc đối tượng khảo sát để tiến hành khảo sát lại hoặc sẽ kết luận thang đo không có độ tin cậy.