CRONBACH’S ALPHA LÀ GÌ?

 

CRONBACH’S ALPHA LÀ GÌ?

Trong nghiên cứu định lượng, các bạn đã nghe nhiều đến khái niệm Cronbach’s Alpha, vậy về bản chất Cronbach’s Alpha là gì? Vai trò và cách kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha như thế nào?... Tất cả sẽ được giải đáp ở bài viết sau đây

Khái niệm kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn sẽ rất khó khăn và phức tạp không thể chỉ sử dụng những thang đo đơn giản (chỉ dùng 1 câu hỏi qua sát đo lường) mà phải sử dụng các thang đo chi tiết hơn (dùng nhiều câu hỏi quan sát để đo lường nhân tố) để hiểu rõ được tính chất của nhân tố lớn.

Do vậy, khi lập bảng câu hỏi nghiên cứu, chúng ta thường tạo các biến quan sát x1,x2,x3,x4,.. là biến con của nhân tố A nhằm mục đích thay vì đi đo lường cả một nhân tố A tương đối trừu tượng và khó đưa ra kết quả chính xác thì chúng ta đi đo lường các biến quan sát nhỏ bên trong rồi suy ra tính chất của nhân tố.

Tuy nhiên, không phải lúc nào tất cả các biến quan sát mà chúng ta đưa ra để đo lường cho nhân tố A đều hợp lý. Do đó, vào năm 1951, Lee Cronbach đã phát triển công cụ mang tên kiểm định Cronbach's alpha, α (hoặc hệ số alpha ) có chức năng phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố, kiểm tra biến quan sát nào phù hợp và không phù hợp để đưa vào thang đo. Thang đo trong cụm “kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s Alpha đồng nghĩa với đo lường độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát và khác với thang đo Likert – một thang đo ảo được mượn để làm thước đo các khái niệm trừu tượng, không có đơn vị.

Trong nghiên cứu định lượng, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp kiểm định Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến quan sát không phù hợp trong một nhân tố.

Các tiêu chuẩn trong kiểm định Cronbach’s Alpha

Theo Nunnally (1978), một thang đo tốt nên có độ tin cậy Cronbach’s Alpha (α ) từ 0.7 trở lên. Hair và cộng sự (2009) 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. Hệ số Cronbach's Alpha càng cao thể hiện độ tin cậy của thang đo càng cao.

Một chỉ số quan trọng khác đó là Corrected Item – Total Correlation. Giá trị này biểu thị mối tương quan giữa từng biến quan sát với các biến còn lại trong thang đo. Nếu biến quan sát có sự tương quan thuận càng mạnh với các biến khác trong thang đo, giá trị Corrected Item – Total Correlation càng cao, biến quan sát đó càng tốt. Cristobal và cộng sự (2007) cho rằng, một thang đo tốt khi các biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation từ 0.3 trở lên. Như vậy, khi thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, biến quan sát có hệ số Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3, cần xem xét loại bỏ biến quan sát đó. Hệ số Corrected Item – Total Correlation càng cao, biến quan sát đó càng chất lượng.

Chúng ta cũng cần chú ý đến giá trị của cột Cronbach's Alpha if Item Deleted, cột này biểu diễn hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến đang xem xét. Mặc dù đây không phải là một tiêu chuẩn phổ biến để đánh giá độ tin cậy thang đo, tuy nhiên, nếu giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha của nhóm thì chúng ta nên cân nhắc xem xét biến quan sát này tùy vào từng trường hợp. Trường hợp xử lý Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm sẽ được nêu cụ thể hơn ở bài viết sau. Hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted càng nhỏ, biến quan sát càng chất lượng.

Không có khái niệm Cronbach's Alpha của từng biến quan sát. Các bạn cần đọc kỹ lý thuyết ở trên để tránh hiểu sai lệch khái niệm. Một số bạn đang nhầm lẫn giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted là giá trị Cronbach's Alpha của từng biến quan sát nên so sánh với ngưỡng 0.6 và kết luận. Điều này là sai hoàn toàn.

Tóm lại khi đánh giá một kết quả Cronbach's Alpha chúng ta cần đánh giá 2 tiêu chí sau:

TÓM LẠI

·       Tiêu chuẩn 1: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo từ 0.7 trở lên, riêng với các nghiên cứu khám phá sơ bộ hệ số này từ 0.6 trở lên o   α >= 0.9: Thang đo nhân tố rất tốt o   0.9 > α >= 0.8: Thang đo nhân tố tốt o   0.8 > α >= 0.7: Thang đo nhân tố chấp nhận được o   0.7 >α >= 0.6: Thang đo nhân tố chấp nhận được với các nghiên cứu sơ bộ o   0.6 > α >= 0.5: Thang đo nhân tố là không phù hợp o   0.5 > α: Thang đo nhân tố là không phù hợp   ·       Tiêu chuẩn 2: Giá trị Corrected Item – Total Correlation của các biến quan sát từ 0.3 trở lên là chấp nhận

 

Hệ số Cronbach’s Alpha âm

Khi xuất hiện giá trị Cronbach’s Alpha âm, giao diện output của SPSS sẽ hiển thị dòng chữ sau bảng Reliability Statistic với nội dung: The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings. Tạm dịch là: Giá trị này bị âm là do xảy ra hiện tượng trung bình hiệp phương sai âm giữa các biến quan sát. Giả định độ tin cậy thang đo đang bị vi phạm. Bạn cần kiểm tra lại các biến quan sát.

Hiểu đơn giản là thang đo hoàn toàn không có độ tin cậy, các biến quan sát trong nhóm không có tương quan với nhau, hoặc các biến quan sát đa hướng, ngược chiều nhau.

Các nguyên nhân có thể dẫn đến như:

o   Xây dựng bảng khảo sát không tốt, các câu hỏi không rõ ràng hoặc ngược chiều nhau

o   Chất lượng câu trả lời không được tốt, điền đại khái

o   Lỗi trong quá trình nhập liệu, nhập sai cột hoặc sai hàng, dữ liệu nhập nhầm quá nhiều các con số trong giới hạn đo lường. Ví dụ thang đo Likert-5 nhưng nhập giá trị thành 11,44,555,7,…

    Do đó nếu kết quả kiểm định gặp trường hợp này, đầu tiên cần kiểm tra dữ liệu đã được nhập chính xác chưa; nếu không có gì sai sót hãy xem lại các câu trả lời của bảng hỏi có đáp ứng tính khách quan, logic hay chưa để chọn lọc lại hoặc khảo sát lại và cuối cùng là kiểm tra lại bảng hỏi khảo sát cho phù hợp.

Lưu ý:

Một thang đó 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.

Đây là thang đo có biến quan sát cùng chiều tích cực

	Sức khoẻ	Ý kiến đánh giá
TL1	Anh/Chị được công ty cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khoẻ tốt	1	2	3	4	5
TL2	Chính sách an toàn lao động của công ty hợp lý	1	2	3	4	5
TL3	Có sự công bằng trong việc tiếp cận các gói hỗ trợ sức khoẻ từ công ty	1	2	3	4	5
TL4	Anh/chị được cũng cấp bảo hiểm y tế đầy đủ	1	2	3	4	5

Đây là thang đo có biến quan sát cùng chiều tiêu cực

	Sức khoẻ	Ý kiến đánh giá
TL1	Anh/Chị không được công ty cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khoẻ tốt	1	2	3	4	5
TL2	Chính sách an toàn lao động của công ty không hợp lý	1	2	3	4	5
TL3	Có sự không công bằng trong việc tiếp cận các gói hỗ trợ sức khoẻ từ công ty	1	2	3	4	5
TL4	Anh/chị được cũng cấp bảo hiểm y tế không đầy đủ	1	2	3	4	5

 Ở bài sau, chúng ta sẽ đi vào các bước thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha trong SPSS