Kiểm định độ tin cậy thang đo trên SPSS thường dùng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá các biến quan sát trong cùng một khái niệm có nhất quán với nhau hay không. Ngưỡng tham khảo phổ biến là Alpha từ 0,7 trở lên và tương quan biến tổng hiệu chỉnh từ 0,3. Tuy vậy, con số đạt ngưỡng chưa đủ; bạn còn cần hiểu chỉ số này nói gì và không nói gì.
Bài viết đi qua điều kiện áp dụng, cách chuẩn bị biến, thao tác Reliability Analysis, cách đọc hai bảng output quan trọng và mẫu câu báo cáo. Phần cuối giải đáp các tình huống hay gặp như Alpha âm hay thang đo chỉ có hai biến quan sát.
Tóm tắt nhanh: chạy riêng cho từng thang đo, sau khi đã đảo chiều các câu phủ định.
Đọc Cronbach’s Alpha tổng, cột Corrected Item-Total Correlation và cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted.
Không loại biến quan sát chỉ để tăng Alpha nếu điều đó làm mất nội dung của khái niệm.
Mục đích và điều kiện kiểm định độ tin cậy thang đo
Độ tin cậy theo nghĩa nhất quán nội tại (internal consistency) cho biết các câu hỏi có cùng phản ánh một khái niệm hay không. Một thang đo đáng tin cậy là điều kiện cần trước khi bàn đến giá trị. Nói cách khác, Alpha cao không chứng minh bạn đã đo đúng khái niệm, mà chỉ cho thấy các câu trả lời biến thiên cùng nhau.
Cronbach’s Alpha đo điều gì và không đo điều gì
Alpha tăng khi các biến quan sát tương quan mạnh với nhau và khi số biến nhiều hơn. Vì vậy, một thang đo mười câu có thể đạt Alpha cao dù vài câu không thật sự liên quan. Alpha cũng không kiểm tra tính đơn hướng; việc xem các biến có tách thành nhiều nhân tố hay không thuộc về phân tích nhân tố.
Điều kiện áp dụng
Phương pháp này phù hợp với thang đo kết quả (reflective), trong đó các biến quan sát là biểu hiện của cùng một khái niệm. Mỗi thang đo nên có từ ba biến quan sát trở lên, đo bằng thang khoảng hoặc Likert, và cùng chiều ý nghĩa. Với thang đo cấu tạo (formative), Cronbach’s Alpha không phải công cụ thích hợp.
Chuẩn bị biến quan sát trước khi chạy
Trước khi mở hộp thoại, hãy rà lại ba việc. Thứ nhất, các câu phủ định đã được mã hóa ngược thành biến mới. Thứ hai, dữ liệu đã được kiểm tra giá trị ngoài miền và giá trị thiếu, như hướng dẫn trong bài quy trình làm sạch dữ liệu khảo sát bằng SPSS. Thứ ba, bạn có danh sách biến theo từng thang đo, khớp với bảng hỏi gốc.
Thao tác Reliability Analysis trên SPSS
Các bước thực hiện cho một thang đo như sau:
- Vào Analyze > Scale > Reliability Analysis.
- Đưa các biến quan sát của một thang đo, ví dụ TC1 đến TC5, vào ô Items.
- Ở mục Model, giữ lựa chọn Alpha.
- Bấm Statistics, tích Item, Scale và Scale if item deleted; có thể tích thêm Correlations trong nhóm Inter-Item.
- Bấm Continue, sau đó bấm Paste để lưu lệnh vào Syntax rồi chạy.
Lặp lại cho từng thang đo, không đưa toàn bộ biến của mô hình vào một lần chạy. Tài liệu chính thức về các tùy chọn của thủ tục này có trong hướng dẫn IBM SPSS Statistics.
Đọc kết quả Cronbach’s Alpha
Output gồm nhiều bảng, nhưng hai bảng quyết định là Reliability Statistics và Item-Total Statistics. Bảng dưới đây tổng hợp ngưỡng tham khảo thường được trích dẫn; hãy đối chiếu thêm yêu cầu của giảng viên hoặc tạp chí.
| Chỉ số | Ngưỡng tham khảo | Nguồn thường trích dẫn | Cách hiểu |
|---|---|---|---|
| Cronbach’s Alpha | Từ 0,7 | Nunnally (1978) | Nhất quán nội tại chấp nhận được |
| Cronbach’s Alpha trong nghiên cứu khám phá | Từ 0,6 | Hair và cộng sự | Có thể chấp nhận khi thang đo mới |
| Cronbach’s Alpha rất cao | Trên 0,95 | Hair và cộng sự | Cảnh báo các câu hỏi trùng ý |
| Corrected Item-Total Correlation | Từ 0,3 | Nunnally và Bernstein (1994) | Biến quan sát đóng góp tốt cho thang đo |
Bảng Reliability Statistics
Bảng này cho giá trị Alpha tổng của thang đo và số biến quan sát (N of Items). Hãy kiểm tra N of Items có đúng số câu bạn định đưa vào không, vì đưa nhầm một biến là lỗi khá phổ biến. Nếu Alpha thấp bất thường, quay lại kiểm tra mã hóa ngược trước khi nghĩ đến chuyện loại biến.
Bảng Item-Total Statistics
Cột Corrected Item-Total Correlation cho biết tương quan giữa từng biến với tổng các biến còn lại. Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted cho biết Alpha sẽ thay đổi thế nào nếu bỏ biến đó. Một biến có tương quan biến tổng dưới 0,3 và làm Alpha tăng rõ khi bị bỏ là ứng viên để xem xét.
Khi nào cân nhắc loại biến quan sát
Quyết định loại biến cần dựa trên cả số liệu lẫn nội dung. Nếu biến đó đại diện cho một khía cạnh quan trọng của khái niệm, loại đi có thể làm hẹp ý nghĩa thang đo. Hãy chạy lại sau mỗi lần loại, chỉ loại từng biến một, ghi lý do vào nhật ký và báo cáo cả kết quả trước và sau.
Kinh nghiệm từ Luận Văn 360: trường hợp Alpha thấp chúng tôi gặp nhiều nhất không phải do thang đo kém mà do quên đảo chiều câu phủ định.
Dấu hiệu nhận biết là một biến có tương quan biến tổng âm. Sửa mã hóa xong, kết quả thường thay đổi đáng kể mà không cần loại bất kỳ biến nào.
Nếu bạn muốn có người đối chiếu output với bảng hỏi và kế hoạch phân tích, dịch vụ hỗ trợ phân tích SPSS của Luận Văn 360 có thể giúp rà soát. Bạn nhận góp ý cụ thể để tự quyết định và chịu trách nhiệm về kết quả của mình.
Báo cáo kết quả và lưu ý học thuật
Khi viết phần kiểm định độ tin cậy thang đo trong luận văn, nên trình bày một bảng tổng hợp gồm tên thang đo, số biến quan sát, Alpha và khoảng tương quan biến tổng nhỏ nhất. Mẫu câu tham khảo, ví dụ minh họa: “Thang đo Sự tin cậy gồm năm biến quan sát đạt Cronbach’s Alpha bằng 0,84; tương quan biến tổng hiệu chỉnh của các biến dao động từ 0,52 đến 0,71, đều lớn hơn 0,3 (Nunnally và Bernstein, 1994).”
Một số lưu ý để phần báo cáo trung thực và thuyết phục:
- Báo cáo biến đã loại: nêu tên biến, lý do và Alpha trước, sau khi loại.
- Không làm tròn để vượt ngưỡng: Alpha 0,695 không nên ghi thành 0,70 để “đạt”.
- Nêu giới hạn: Cronbach’s Alpha là chỉ số giới hạn dưới; nhiều tạp chí yêu cầu thêm độ tin cậy tổng hợp, như trong quy trình đánh giá mô hình đo lường PLS-SEM.
Câu hỏi thường gặp
Vì sao Cronbach’s Alpha bị âm?
Alpha âm cho thấy hiệp phương sai trung bình giữa các biến là âm, thường do có biến chưa được đảo chiều hoặc nhập sai thang đo. Hãy xem ma trận tương quan giữa các biến để tìm biến có tương quan âm với phần còn lại, rồi kiểm tra lại bảng hỏi.
Thang đo chỉ có hai biến quan sát thì sao?
Với hai biến, Cronbach’s Alpha kém ổn định và nhiều tác giả khuyến nghị báo cáo thêm hệ số tương quan giữa hai biến. Tốt nhất nên khắc phục từ giai đoạn thiết kế bảng hỏi bằng cách dùng thang đo có ít nhất ba biến quan sát.
Nên chạy Cronbach’s Alpha trước hay sau EFA?
Trong nhiều luận văn ứng dụng, Cronbach’s Alpha được chạy trước để sàng lọc, sau đó mới đến EFA. Nếu EFA làm thay đổi cấu trúc thang đo, bạn cần chạy lại Alpha cho các nhân tố mới. Hãy theo trình tự mà người hướng dẫn chấp nhận và giải thích rõ trong chương phương pháp.
Kết luận
Kiểm định độ tin cậy thang đo không chỉ là đọc một con số Alpha. Bạn cần chuẩn bị biến đúng chiều, chạy riêng từng thang đo, đọc kỹ bảng Item-Total Statistics và cân nhắc nội dung trước khi loại biến. Báo cáo trung thực cả những biến bị loại sẽ giúp kết quả đứng vững trước hội đồng.
Bước tiếp theo, bạn có thể đọc bài phân tích EFA bằng SPSS và các bước cần nắm để kiểm tra cấu trúc nhân tố. Khi cần góp ý độc lập cho toàn bộ chương kết quả, hãy tìm hiểu dịch vụ phân tích dữ liệu bằng SPSS của Luận Văn 360.
