1. Độ tin cậy nhất quán nội bộ (internal consistency reliability)
Độ tin cậy nhất quán nội bộ được hiểu là mức độ đồng nhất trong đo lường của các chỉ báo thuộc cùng một thang đo (Devellis, 2016; Price và cộng sự, 2015).
Nền tảng của độ tin cậy nhất quán nội bộ là mối tương quan thuận và chặt chẽ giữa các chỉ báo trong mô hình đo lường. Khi các chỉ báo có mức độ tương quan thuận cao, điều này cho thấy chúng đang phản ánh tốt cùng một khái niệm nghiên cứu, từ đó khẳng định khả năng đo lường ổn định và nhất quán của thang đo.
2. Độ tin cậy tổng hợp (composite reliability)
2.1 Khái niệm và công thức
Độ tin cậy tổng hợp là một hệ số được sử dụng để đánh giá độ tin cậy nhất quán nội bộ của các chỉ báo trong một thang đo và được xem là phương án thay thế phù hợp cho hệ số Cronbach’s Alpha (Netemeyer và cộng sự, 2003).
Hệ số độ tin cậy tổng hợp CR được xác định dựa trên các hệ số tải chuẩn hóa và phương sai sai số của các biến quan sát thuộc một biến tiềm ẩn. McDonald (1970) đã đề xuất công thức tính hệ số độ tin cậy tổng hợp cho một biến tiềm ẩn A gồm m biến quan sát như sau:
Trong đó:
- CR là hệ số độ tin cậy tổng hợp của biến tiềm ẩn A
- ld1, ld2, …, ldm là các hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát thuộc biến tiềm ẩn A
- m là số lượng biến quan sát của biến tiềm ẩn A
- σ12, σ22, …, σm2 là phương sai sai số đo lường của các biến quan sát thuộc biến tiềm ẩn A, trong đó σm2 = 1 − ldm2
2.2 Ngưỡng chấp nhận của Composite Reliability
Tương tự như hệ số Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR) có giá trị dao động trong khoảng từ 0 đến 1, trong đó giá trị càng tiến gần đến 1 phản ánh mức độ tin cậy của thang đo càng cao. Chỉ số này được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá mức độ nhất quán nội tại của các biến quan sát trong cùng một khái niệm.
Theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2022), các ngưỡng đánh giá độ tin cậy tổng hợp được phân loại như sau:
- Giá trị CR lớn hơn hoặc bằng 0.7 cho thấy thang đo đạt độ tin cậy tốt;
- Trong khi đó, các giá trị CR nằm trong khoảng từ 0.6 đến dưới 0.7 có thể được chấp nhận trong một số nghiên cứu mang tính khám phá;
- Ngược lại, nếu CR nhỏ hơn 0.6 thì thang đo không đạt yêu cầu và cần được xem xét, điều chỉnh lại.
Nunnally và Bernstein (1994) cho rằng mức độ chấp nhận phù hợp của CR thường nằm trong khoảng từ 0.7 đến 0.9. Trường hợp CR vượt quá 0.95 có thể phản ánh vấn đề về tính dư thừa, do khả năng cao tồn tại sự trùng lắp giữa các biến quan sát, tức là các biến đo lường cùng phản ánh một nội dung tương tự nhau. Đối với các nghiên cứu khám phá, giá trị CR trong khoảng từ 0.6 đến 0.7 vẫn được xem là có thể chấp nhận. Tuy nhiên, nếu độ tin cậy tổng hợp nhỏ hơn 0.6, điều này cho thấy thang đo thiếu tính nhất quán nội tại và cần được đánh giá, điều chỉnh lại cho phù hợp.
3. Cách đánh giá độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability) trên SMARTPLS và AMOS
3.1 Composite Reliability trên SMARTPLS 3 và SMARTPLS 4
Trong phần mềm SMARTPLS, chỉ số độ tin cậy tổng hợp được sử dụng để đánh giá mức độ nhất quán nội tại của thang đo trong mô hình đo lường. Ở phiên bản SMARTPLS 3, chỉ số này được ký hiệu là Composite Reliability, trong khi ở phiên bản SMARTPLS 4, chỉ số tương ứng được đặt tên là Composite Reliability rho_c.
Giá trị độ tin cậy tổng hợp được trình bày trong bảng Construct Reliability and Validity, thuộc kết quả phân tích PLS-Algorithm.
Đối với giao diện SMARTPLS 3
Bảng kết quả cho thấy chỉ số Composite Reliability của từng khái niệm nghiên cứu. Trong ví dụ minh họa, thang đo HL có Composite Reliability bằng 1 do thang đo này chỉ bao gồm một biến quan sát. Trong SMARTPLS 3, các thang đo đơn biến được mặc định có giá trị Composite Reliability bằng 1, phản ánh đặc điểm kỹ thuật của phần mềm trong việc xử lý thang đo chỉ có một chỉ báo.
Ở giao diện SMARTPLS 4
Cách hiển thị và cách gọi tên các chỉ số độ tin cậy có sự điều chỉnh. Cụ thể, chỉ số rho_a trước đây được đổi tên thành Composite Reliability rho_a, còn chỉ số Composite Reliability truyền thống được gọi là Composite Reliability rho_c. Sự khác biệt giữa hai chỉ số này liên quan đến cách ước lượng độ tin cậy và được trình bày chi tiết trong các tài liệu chuyên sâu về mô hình PLS-SEM tại đây. Đối với các thang đo chỉ có một biến quan sát, SMARTPLS 4 không hiển thị các chỉ số độ tin cậy trong bảng kết quả.
3.2. Composite Reliability trên AMOS
Phần mềm AMOS không hỗ trợ xuất trực tiếp chỉ số độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR). Do đó, để tính toán chỉ số này, người nghiên cứu thường sử dụng plugin mở rộng “Reliability and Validity” được tích hợp bổ sung cho AMOS.
Hướng dẫn chi tiết cách thao tác và trích xuất chỉ số Composite Reliability trong AMOS có thể tham khảo tại bài viết:
Đánh giá tính hội tụ, tính phân biệt trong phân tích CFA AMOS.
—
Nguồn tham khảo:
Hair và cộng sự (2022), A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), 3rd ed., Thousand Oaks, CA: Sage.