Chắc hẳn đối với những ai làm công tác nghiên cứu học thuật thì không còn xa lạ với các thao tác chạy SPSS. Một trong số đó chính là cách chạy Cronbach Alpha sao cho chính xác nhất. Để giúp các bạn có nguồn tài liệu tham khảo chính xác nhất, mời quý bạn đọc tham khảo bài viết chia sẻ hướng dẫn chi tiết ngay trong bài viết dưới đây.
1. Hệ số cronbach alpha là gì?
Hệ số Cronbach alpha là một thông số để đo tính nhất quán giữa các biến đo, nó thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến với nhau. Trong thống kê phân tích, hệ số Cronbach’s alpha còn được gọi là độ tin cậy của thang đo.
Tác dụng: Hệ số Cronbach’s Alpha giúp đo mức độ tin cậy xem thang đo đang được sử dụng có đáng tin và thực sự phù hợp với các giá trị dữ liệu mà bạn sử dụng hay không.
Quy tắc: Nếu hệ số Cronbach alpha của biến tổng trong nhóm được đánh giá:
- Từ 0.7 – 0.8: Thang đo tốt
- Từ 0.8 – 0.9: Thang đo rất tốt
- Trên 0.9: Thang đo hoàn toàn tốt
2. Cách chạy cronbach alpha trong SPSS
Sau đây là hướng dẫn chi tiết cách chạy Cronbach alpha trong SPSS
2.1. 4 bước chạy cronbach alpha
Bước 1: Tại thanh công cụ phía trên, chọn Analyze → Scale → Reliability → Analysis
Bước 2: Một hộp thoại Reliability Analysis sẽ được hiện ra. Tại đây, bạn kéo toàn bộ các biến cần phân tích tại cột bên trái, trong ví dụ dưới đây là Qu1 đến Qu9, sang cột Item bằng mũi tên ở giữa
Bước 3: Bấm chọn Statistic… và lựa chọn theo ảnh hướng dẫn dưới đây:
Bước 4: Bấm chọn Continue để quay lại hộp thoại chính và nhấn OK để cho ra kết quả
2.2. Kết quả phân tích cronbach alpha
Sau khi hoàn thành 4 bước trên, phần mềm SPSS sẽ phân tích và cho ra số liệu cuối cùng. Có thể phần mềm sẽ cho ra nhiều bảng kết quả, nhưng bạn cần chú ý chính đến 2 bảng sau:
- Reliability Statistics
Theo kết quả trên, hệ số Cronbach’s alpha được phân tích là 0.805, điều này chứng tỏ độ nhất quán của các dữ liệu trong thang đo rất cao.
- Item-Total Statistics
Trong bảng kết quả này, chúng ta có thể chú ý đến cột cuối biểu thị giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted. Nhìn vào kết quả cho thấy, nếu biến Qu8 bị loại bỏ thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ được cải thiện lên 0.823. Tuy nhiên nếu không loại bỏ biến này thì hệ số Cronbach’s Alpha cũng đã đủ tốt, việc loại bỏ biến Qu8 chỉ nên xem xét.
3. Tại sao nên đo lường độ tin cậy bằng hệ số cronbach alpha
Chức năng chính của hệ số Cronbach’s Alpha là giúp loại bỏ các “biến rác” trong hệ thống thang đo được lựa chọn trước khi thực hiện các phân tích chuyên sâu hơn. Do đó để đánh giá mức độ nhất quán của các biến xem có thích hợp để tạo nên một thang đo tốt, Cronbach’s alpha là kiểm định được lựa chọn.
Tuy nhiên cũng cần lưu ý, chỉ số Cronbach’s Alpha chỉ đơn giản cung cấp cho bạn một hệ số tin cậy tổng thể cho một tập hợp các biến. Nhưng nếu các biến của bạn phản ánh những phẩm chất cá nhân cơ bản khác nhau (ví dụ động lực làm việc cua nhân viên, cam kết làm việc…) thì Cronbach’s Alpha sẽ không thể phân biệt để cho ra được kết quả chính xác nhất.
4. Ý nghĩa các tiêu chuẩn kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Bản chất của cách tính giá trị Cronbach’s Alpha là:
- Đánh giá độ tin cậy bằng cách so sánh phương sai hoặc hiệp phương sai trong các biến với phương sai tổng thể của thang đo.
- Cronbach’s Alpha tương đương với việc lấy giá trị trung bình của tất cả các độ tin cậy của mỗi biến, do đó mang tính chất chung nhất và đại diện cho toàn thang đo.
Thông thường, sẽ rất hữu ích khi kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha sẽ như thế nào sau khi một biến cụ thể bị xóa. Nếu Cronbach’s Alpha tăng lên đáng kể khi xóa một biến, thì biến đó có thể không phù hợp trong thang đo, như ví dụ ở trên đã nêu.
Bởi vậy, hệ số Cronbach’s Alpha thường được các nhà khoa học sử dụng Cronbach’s Alpha khi thử nghiệm một công cụ khảo sát hoặc đánh giá mới. Thống kê này giúp học đánh giá chất lượng của công cụ đó trước khi triển khai thực tế. Nó là thước đo độ tin cậy.
5. 3 lỗi hay mắc và cách xử lý
Để nắm trong tay cách chạy cronbach alpha trong SPSS hay và chính xác nhất, bạn cần “nằm lòng” 5 bí kíp sau khi thực hiện chạy phân tích hệ số này.
5.1. Hệ số Cronbach’s Alpha âm
Giải thích: Hiện tượng hệ số Cronbach’s Alpha âm chứng tỏ thang do bạn lựa chọn phân tích không nhất quán với nhau, hoặc trong thang đo tồn tại các kích thước mẫu khác nhau dẫn đến tính nhất quán giữa các biến là âm.
Cách xử lý:
- Loại bỏ các biến làm cho thang đo có giá trị tin cậy âm
- Thu thập dữ liệu từ một mẫu mới
5.2. Hệ số Cronbach’s Alpha nhỏ hơn 0.7
Giải thích: Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0.7 trở nên là có thể chấp nhận được cho thang đo. Tuy nhiên, nếu gần giá trị 0.7 thì vẫn được xem xét. Trong trường hợp giá trị này quá thấp dưới 0.3 thì bị đánh giá là thang đo không hiệu quả.
Cách xử lý:
- Tăng số lượng kích thước mẫu, điều này sẽ làm phương sai giảm và hệ số Cronbach’s Alpha sẽ được cải thiện hơn
- Thêm một biến trong thang đo để kiểm tra lại độ trung thực khi làm khảo sát, từ đó có thể dễ dàng loại bỏ các kết quả khảo sát vô giá trị
- Loại bỏ một số biến nhất định trong thang đo ban đầu để cải thiện tốt hơn hệ số Cronbach’s Alpha
5.3. Hệ số Cronbach’s Alpha biến tổng thấp hơn biến thành phần
Giải thích: Một thang đo nghiên cứu tốt là khi có giá trị của biến đo độ tin cậy Cronbach’s Alpha biến tổng cao hơn hệ số của biến thành phần, hay được ghi là giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted. Ngược lại sẽ được đánh giá là thang đo chưa hiệu quả.
Cách xử lý:
- Tăng kích thước mẫu để điều chỉnh lại độ chênh lệch của giá trị Cronbach’s Alpha trong thang đo
- Loại bỏ những biến làm cho hệ số Cronbach’s Alpha cao hơn nếu như nó được xóa bỏ
Như vậy, trong bài viết này đội ngũ Best4team đã chia sẻ đến bạn đầy đủ các thông tin về ý nghĩa, hướng dẫn và một số lỗi về chạy cronbach alpha. Hy vọng đây là nguồn tham khảo hữu ích để bạn chinh phục thành công bài luận của mình. Nếu như còn bất cứ thắc mắc nào, đừng ngần ngại liên hệ ngay Best4team để được hỗ trợ tư vấn và giải đáp thắc mắc sớm nhất.
