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).

Mục lục

1. Hiểu đúng “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.

Một thang đo tốt là thang đo có thể tập hợp đầy đủ các câu hỏi phản ánh các khía cạnh khác nhau của khái niệm hay vấn đề cần đo lường, và các câu hỏi này không bị trùng lặp nội dung. Việc trùng lặp câu hỏi gây ra sự dư thừa không cần thiết, làm khó khăn quá trình phân tích định lượng khi sử dụng các công cụ và phần mềm nghiên cứu. Do đó, một thang đo tốt không nhất thiết phải có nhiều câu hỏi, mà là phải có số lượng câu hỏi hợp lý, mỗi câu hỏi phản ánh một tính chất hoặc đặc điểm cụ thể của vấn đề nghiên cứu.

Ví dụ, yếu tố “Tiền lương” của nhân viên trong một công ty là một khái niệm phức tạp, được đo lường thông qua 5 tiêu chí/biến quan sát dưới đây. Tập hợp 4 tiêu chí từ TL1 đến TL4 được coi là một thang đo dùng để đo lường khái niệm Tiền lương.

cronbach alpha spss

Không nên nhầm lẫn giữa “thang đo” trong cụm “đo lường độ tin cậy thang đo” và thước đo Likert.

“Thang đo” trong ngữ cảnh đo lường độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha là tập hợp các biến quan sát. Khi nói đến “đo lường độ tin cậy của thang đo,” thực chất là đo lường độ tin cậy của các biến quan sát trong thang đo, để xem chúng có đáng tin cậy trong việc phản ánh tính chất của nhân tố mẹ hay không, và liệu chúng có mối tương quan chặt chẽ với nhau hay không.
Thước đo Likert (hay thang đo Likert) là một công cụ dùng để đo lường các khái niệm trừu tượng, không có đơn vị cụ thể. Nó giống như các thang đo chuẩn như Khối lượng (kg), Chiều cao (m), hay Nhiệt độ (°C), vốn được quy định bởi lý thuyết đo lường. Chúng ta không đo lường độ tin cậy với các thang đo này.

2. Tiêu chí đánh giá Cronbach’s Alpha

Xét ví dụ kết quả phân tích Cronbach’s Alpha trên SPSS như sau:

Tiêu chuẩn 1: Ngưỡng hệ số Cronbach’s Alpha

Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0 đến 1 (trường hợp âm thường xuất hiện khi thang đo không đảm bảo tính đơn hướng). Theo Nunnally (1978), một thang đo tốt cần đạt Cronbach’s Alpha ≥ 0.7. Hair và cộng sự (2009) cũng khuyến nghị ngưỡng 0.7 cho các nghiên cứu chính thức; riêng với nghiên cứu mang tính khám phá sơ bộ, ngưỡng 0.6 có thể chấp nhận được. Hệ số Cronbach’s Alpha càng cao thì độ tin cậy thang đo càng lớn.

Trong SPSS, hệ số này nằm ở bảng Reliability Statistics. Ví dụ, thang đo TL đạt Cronbach’s Alpha = 0.880 > 0.7, cho thấy thang đo hoàn toàn đạt độ tin cậy.

Lưu ý quan trọng: Không tồn tại khái niệm “Cronbach’s Alpha của từng biến quan sát”. Nhiều người nhầm cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted là độ tin cậy riêng của từng biến và so sánh với ngưỡng 0.7 để kết luận — điều này sai hoàn toàn. Đây chỉ là hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nếu loại biến đó, không phải Alpha của chính biến.

Tiêu chuẩn 2: Tương quan biến – tổng (Corrected Item–Total Correlation)

Corrected Item–Total Correlation phản ánh mức độ tương quan của từng biến quan sát với toàn bộ thang đo (ngoại trừ chính biến đó). Đây có thể xem như “độ tin cậy của từng biến quan sát”. Biến quan sát càng tương quan mạnh với các biến còn lại thì giá trị này càng cao, và biến được xem là chất lượng.

Cristobal và cộng sự (2007) đề xuất ngưỡng ≥ 0.3; một số nghiên cứu khác dùng ngưỡng 0.4 hoặc 0.5. Do đó, khi kiểm định Cronbach’s Alpha, các biến có Corrected Item–Total Correlation < 0.3 thường được xem xét loại bỏ. Giá trị càng cao chứng tỏ biến quan sát càng tốt và đóng góp tích cực vào thang đo.

Tóm lại, khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha trên SPSS, cần dựa vào hai tiêu chuẩn sau:

Tiêu chuẩn 1: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo ≥ 0.7; đối với nghiên cứu khám phá sơ bộ, ngưỡng ≥ 0.6 có thể chấp nhận.
Tiêu chuẩn 2: Các biến quan sát phải có Corrected Item–Total Correlation ≥ 0.3.

Lưu ý về cột “Cronbach’s Alpha if Item Deleted”

Trước hết, Cronbach’s Alpha if Item Deleted không phải là tiêu chuẩn dùng để kết luận thang đo đạt hay không đạt độ tin cậy. Chỉ số này do SPSS cung cấp nhằm cho biết giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo trong trường hợp loại bỏ từng biến quan sát. Thông tin này giúp nhà nghiên cứu:

Nhận diện các biến quan sát có khả năng làm giảm độ tin cậy chung của thang đo và cân nhắc loại bỏ nếu việc loại biến giúp Cronbach’s Alpha tổng thể tăng lên đáng kể.
Xác định các biến quan sát có đóng góp tích cực vào tính nhất quán nội bộ của thang đo.

Mặc dù không được sử dụng như một tiêu chuẩn đánh giá độ tin cậy, nhưng trong thực hành, nếu giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha chung của thang đo, nhà nghiên cứu nên cân nhắc xem xét biến quan sát tương ứng, tùy thuộc vào bối cảnh nghiên cứu và ý nghĩa nội dung của biến. Ngược lại, giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted càng nhỏ thì biến quan sát càng có chất lượng, vì biến đó góp phần duy trì hoặc nâng cao độ tin cậy chung của thang đo.

Ví dụ, với thang đo DT, ở lần phân tích thứ nhất khi có 5 biến quan sát, hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.851. Trong đó, biến DT5 có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted bằng 0.815. Sau khi loại bỏ biến DT5 và thực hiện phân tích lại lần hai, hệ số Cronbach’s Alpha mới của thang đo DT đúng bằng giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted của biến DT5 ở lần chạy trước.

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…

Tiến hành kiểm định độ tin cậy cho thang đo Tiền lương (TL) bằng cách đưa 4 biến quan sát của nhân tố TL vào ô Items. Sau đó, nhấp chọn Statistics… để thiết lập các tùy chọn phân tích.

Trong cửa sổ Statistics, tích chọn các mục giống như minh họa, rồi nhấn Continue để lưu thiết lập.

SPSS sẽ quay lại giao diện chính. Tiếp theo, nhấp OK để chạy phân tích và xuất kết quả ra cửa sổ Output. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo TL được trình bày như sau.

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha = 0.795 > 0.7, các biến quan sát đều có hệ số Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0.3, do đó, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy.

4. Một số trường hợp hay gặp khi phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Trường hợp 1: Thang đo đạt độ tin cậy nhưng có biến quan sát không đạt yêu cầu

Tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo DT, thu được kết quả như sau.

Kết quả kiểm định cho thấy: (1) hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo DT đạt 0.684 > 0.6, đáp ứng yêu cầu tối thiểu về độ tin cậy; tuy nhiên, (2) biến quan sát DT1 có hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item–Total Correlation) bằng 0.283 < 0.3. Điều này cho thấy biến DT1 đóng góp rất yếu vào việc giải thích nhân tố DT, do đó cần được loại bỏ khỏi thang đo.

Sau khi loại biến DT1 và thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha lần hai, kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo DT tăng lên 0.790 > 0.6, đồng thời toàn bộ các biến quan sát còn lại đều có Corrected Item–Total Correlation lớn hơn 0.3. Như vậy, thang đo DT đạt độ tin cậy và các biến quan sát đều có ý nghĩa giải thích tốt cho nhân tố nghiên cứu.

Trường hợp 2: Thang đo đạt độ tin cậy, biến quan sát đạt yêu cầu nhưng có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Alpha chung

Thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo LD, kết quả cho thấy biến quan sát LD3 có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted bằng 0.768, lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo LD là 0.749.

Tuy nhiên, biến LD3 vẫn có hệ số tương quan biến – tổng bằng 0.342 > 0.3, đồng thời Cronbach’s Alpha của thang đo LD đã vượt ngưỡng tối thiểu (trên 0.6, thậm chí trên 0.7). Do đó, trong trường hợp này không cần loại bỏ biến LD3, vì thang đo đã đảm bảo độ tin cậy và biến quan sát vẫn đạt yêu cầu về mặt thống kê và nội dung.

Trường hợp 3: Thang đo không đạt độ tin cậy, nhiều biến quan sát không đạt yêu cầu

Tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo DK, kết quả cho thấy: (1) hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo chỉ đạt 0.435 < 0.6, không đáp ứng ngưỡng độ tin cậy tối thiểu; và (2) toàn bộ các biến quan sát đều có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted nhỏ hơn 0.6.

Trong trường hợp này, mặc dù thang đo không đạt độ tin cậy ở lần phân tích đầu tiên, nhà nghiên cứu vẫn cần xem xét thêm chỉ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted. Lý do là chỉ số này phản ánh giá trị Cronbach’s Alpha mới của thang đo nếu một biến quan sát được loại bỏ.

Giả sử nếu tồn tại một biến quan sát (ví dụ DK3) có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6, thì biến đó sẽ được loại bỏ và tiến hành phân tích lại Cronbach’s Alpha lần hai. Khi đó, hệ số Cronbach’s Alpha mới của thang đo DK sẽ bằng đúng giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted của biến DK3 và thang đo có thể đạt yêu cầu về độ tin cậy.

Tuy nhiên, trong ví dụ này, tất cả các biến quan sát đều có Cronbach’s Alpha if Item Deleted nhỏ hơn 0.6. Do đó, dù loại bỏ bất kỳ biến nào thì thang đo DK vẫn không đạt độ tin cậy tối thiểu và cần được loại bỏ hoàn toàn khỏi các phân tích tiếp theo.

Lưu ý khi xử lý Cronbach’s Alpha:

Trường hợp Cronbach’s Alpha < 0.6:
Chưa vội kết luận thang đo không đạt độ tin cậy. Cần tiếp tục xem xét và lần lượt loại bỏ các biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted > 0.6. Chỉ khi đã loại bỏ các biến này mà hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo vẫn nhỏ hơn 0.6 thì mới kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy.
Trường hợp Cronbach’s Alpha của thang đo đã đạt chuẩn:
Nếu xuất hiện biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha chung, nhưng Corrected Item–Total Correlation ≥ 0.3, thì không cần loại bỏ biến quan sát đó, vì thang đo đã đạt độ tin cậy và biến vẫn có ý nghĩa đo lường.
Trường hợp Cronbach’s Alpha của thang đo chưa đạt chuẩn:
Nếu biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha chung, dù Corrected Item–Total Correlation ≥ 0.3, thì nên cân nhắc loại bỏ biến quan sát để cải thiện độ tin cậy tổng thể, cho đến khi Cronbach’s Alpha của thang đo đạt ngưỡng yêu cầu.
Trường hợp đã loại biến nhưng thang đo vẫn không đạt chuẩn:
Nếu sau khi loại bỏ các biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted > Cronbach’s Alpha chung mà hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo vẫn chưa đạt ngưỡng tối thiểu, thì thang đo không đảm bảo độ tin cậy và cần loại bỏ toàn bộ thang đo khỏi nghiên cứu.
Trường hợp chênh lệch lớn giữa hai hệ số:
Khi mức chênh lệch giữa Cronbach’s Alpha if Item Deleted và Cronbach’s Alpha chung từ 0.3 trở lên, biến quan sát tương ứng nên được loại bỏ, vì việc loại biến này giúp cải thiện đáng kể độ tin cậy của thang đo.