Cách loại biến trong kiểm định Cronbach’s Alpha trên SPSS

Loại biến trong kiểm định Cronbach Alpha mang ý nghĩa rất quan trọng giúp chúng ta định hình lại các thang đo. Những biến quan sát khồng phù hợp tồn tại trong thang đo khiến độ tin cậy thang đo bị giảm đi. Chúng ta cần loại những biến này để thang đo tốt hơn, các biến quan sát có ý nghĩa mới không bị ảnh hưởng. Vậy khi nào chúng ta loại biến, tiêu chuẩn nào quyết định một biến quan sát có ý nghĩa trong phân tích Cronbach’s Alpha?

Một thang đo trong thống kê là một tập hợp nhiều biến quan sát và giữa các biến quan sát này có sự tương quan với nhau. Nếu sự tương quan giữa các biến quan sát này càng cao, thang đo càng có độ tin cậy cao. Nhưng không phải lúc nào chúng ta cũng đều xây dựng một thang đo hoàn hảo khi các biến quan sát đều tốt. Có thể sẽ xuất hiện những biến quan sát không tốt, thiếu sự tương quan với các biến quan sát còn lại, những biến này thường làm cho độ tin cậy thang đo bị giảm.

Kiểm định Cronbach’s Alpha là một công cụ phổ biến dùng để phát hiện biến quan sát xấu, giúp đánh giá thang đo có đảm bảo độ tin cậy tiêu chuẩn hay không. Chúng ta có thể sử dụng công cụ này trên phần mềm SPSS.

2. Tiêu chuẩn kiểm định Cronbach’s Alpha

Theo Nunnally (1978)[1], một thang đo tốt nên có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.7 trở lên. Hair và cộng sự (2009)[2] 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.

Một chỉ số quan trọng khác đó là Corrected Item – Total Correlation, giá trị này biểu thị mối tương quan giữa biến quan sát với các biến còn lại trong thang đo, nếu biến quan sát này có sự tương quan càng mạnh với các biến trong nhóm, giá trị Corrected Item – Total Correlation càng cao, biến quan sát đó càng tốt. Cristobal và cộng sự (2007)[3] 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.

Một chỉ số khác dù không phải là một tiêu chuẩn để đánh giá nhưng có mối liên hệ với hai tiêu chuẩn ở trên là giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted. Ngược lại với Corrected Item – Total Correlation càng cao càng tốt, giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted càng nhỏ càng cho thấy biến quan sát chất lượng. Chỉ số này biểu hiện giá trị Cronbach’s Alpha mới của thang đo khi biến quan sát đó bị loại khỏi nhóm. Ví dụ bên dưới, Cronbach’s Alpha của thang đo TL ban đầu là 0.802, giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted của TL4 là 0.758. Loại bỏ biến TL4 và thực hiện kiểm định lại, giá trị Cronbach’s Alpha mới của thang đo lúc này sẽ là 0.758 bằng với giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted của TL4 ban đầu.

Tóm lại, có 2 tiêu chuẩn cần xem xét khi kiểm định Cronbach’s Alpha trên SPSS:

Ví dụ trong kết quả ở trên, hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo TL bằng 0.802 > 0.7 (thỏa tiêu chuẩn 1), các biến quan sát đều có hệ số Corrected Item-Total Correlation lớn hơn 0.3 (thỏa tiêu chuẩn 2), do đó, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy và các biến quan sát đều tốt.

[1] Nunnally, Psychometric Theory, McGraw-Hill, NewYork, 1978.

[2] Hair và cộng sự, Multivariate Data Analysis, Pearson, New Jersey, 2009.

[3] Cristobal và cộng sự, Perceived e-service quality (PeSQ): Measurement validation and effects on consumer satisfaction and web site loyalty, 2007.

3. Loại biến trong phân tích Cronbach’s Alpha trên SPSS