Trước khi đi vào câu hỏi “Độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha là gì?”, chúng ta cần hiểu được khái niệm tính nhất quán nội bộ của một thang đo. Tính nhất quán nội bộ nghĩa là các biến quan sát trong một thang đo phải có sự tương quan chặt chẽ nhau, cùng giải thích cho một khái niệm. Cronbach’ Alpha là một chỉ số đo lường tính nhất quán nội bộ này. Như vậy, nếu một thang đo mà các biến quan sát có sự tương quan càng chặt chẽ, thang đo đó càng có tính nhất quán cao, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ càng cao.
Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Mức 0 nghĩa là các biến quan sát trong nhóm gần như không có một sự tương quan nào, mức 1 nghĩa là các biến quan sát tương quan hoàn hảo với nhau, hai mức 0 và 1 hiếm khi xảy ra trong phân tích dữ liệu. Một số trường hợp xuất hiện hệ số Cronbach’s Alpha âm vượt ngoài đoạn giới hạn [0,1], lúc này thang đo hoàn toàn không có độ tin cậy, không có tính đơn hướng, các biến quan sát trong thang đo đối lập, ngược chiều nhau.
Bên cạnh mức độ tương quan mạnh/yếu của các biến quan sát trong một thang đo có sự tác động lên độ lớn hệ số Cronbach’s Alpha thì số lượng biến quan sát trong một thang đo cũng đóng vai trò quan trọng ảnh hưởng đến hệ số này. Vậy: Bao nhiêu biến quan sát cho một thang đo là đủ? Câu trả lời là không có con số chính xác. Các tiêu chí được liệt kê không nên quá nhiều hoặc quá ít, quá nhiều sẽ dễ xảy ra tình trạng trùng lặp nội dung giữa các biến quan sát (các câu hỏi biểu diễn cho các biến quan sát gần như là giống nhau), nếu quá ít lại không phản ánh được hết các khía cạnh của vấn đề cần nghiên cứu, dẫn đến hệ số Cronbach’s Alpha quá thấp.
Tuy nhiên cũng cần phải đảm bảo số lượng tối thiểu hai biến quan sát cho một thang đo để có thể thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha. Thường trên thực tế, với những bảng câu hỏi khảo sát sử dụng thang đo Likert 5, 7, 9… mức độ, số biến quan sát mỗi thang đo nên dao động từ 3 – 7 quan sát sẽ thuận tiện hơn cho việc khảo sát và xử lý. Trong một số trường hợp, các nhà nghiên cứu chấp nhận thang đo chỉ có 1 biến quan sát, các trường hợp này áp dụng cho thang đo biến phụ thuộc.
Nếu bạn gặp khó khăn khi kết quả Cronbach Alpha bị âm, không đạt tiêu chuẩn kiểm định, số biến bị loại quá nhiều. Bạn có thể tham khảo dịch vụ xử lý SPSS của Xử Lý Định Lượng để team có thể hỗ trợ bạn xử lý nhanh và hiệu quả nhất.
Một thang đo có độ tin cậy cao khi tính đơn hướng của thang đo được đảm bảo. Tính đơn hướng nghĩa là các biến quan sát trong một nhóm có sự liên kết với nhau, cùng chiều và cùng thể hiện một khái niệm. Sự cùng chiều ở đây yêu cầu các biến quan sát phải cùng tích cực hoặc cùng tiêu cực. Để hiểu rõ hơn, các bạn vui lòng xem ví dụ bên dưới.
Đây là một thang đo với các biến quan sát có sự cùng chiều tích cực:
Đây là một thang đo với các biến quan sát có sự cùng chiều tiêu cực:
Cả hai trường hợp ở trên đều đảm bảo tính cùng chiều bởi các biến quan sát trong nhóm đều thể hiện tính tích cực hoặc đều thể hiện tính tiêu cực, đây là cách xây dựng thang đo đúng để thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha. Nếu thang đo xuất hiện các biến quan sát ngược chiều nhau, có câu tích cực, có câu tiêu cực, thang đo này không đảm bảo được tính đơn hướng và gần như không có được độ tin cậy. Do đó, khi phân tích Cronbach’s Alpha, hệ số Cronbach’s Alpha thường bị âm hoặc rất thấp (tiến về 0).
Đây là một thang đo với các biến quan sát có sự ngược chiều:
