Việc xem xét và loại bỏ biến trong kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha có vai trò quan trọng trong nghiên cứu định lượng, bởi quá trình này giúp nhận diện và loại trừ các biến quan sát không phù hợp, vốn có thể làm suy giảm mức độ tin cậy chung của thang đo. Do đó, câu hỏi đặt ra là trong những trường hợp nào cần loại biến và những tiêu chí nào được sử dụng để xác định một biến quan sát có ý nghĩa trong phân tích Cronbach’s Alpha. Nội dung dưới đây sẽ làm rõ các vấn đề này.
1. Bản chất của việc loại biến trong kiểm định Cronbach’s Alpha
Một thang đo đại diện cho một nhân tố thường được cấu thành từ nhiều biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau và cùng phản ánh một đặc tính tiềm ẩn chung. Độ tin cậy của thang đo được đánh giá là cao khi các biến quan sát có mức độ tương quan lớn và cùng chiều, thể hiện sự nhất quán trong việc đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu. Tuy nhiên, trong thực tiễn nghiên cứu, không phải lúc nào thang đo được xây dựng cũng đạt mức độ hoàn hảo. Có thể tồn tại những biến quan sát kém chất lượng, không thể hiện sự tương quan phù hợp với các biến còn lại trong cùng thang đo. Sự hiện diện của các biến này thường làm giảm hệ số độ tin cậy của thang đo.
Kiểm định Cronbach’s Alpha là một công cụ thống kê được sử dụng rộng rãi nhằm phát hiện các biến quan sát không phù hợp và đánh giá mức độ đáp ứng tiêu chuẩn độ tin cậy của thang đo. Phân tích này thường được thực hiện thông qua phần mềm SPSS trong các nghiên cứu định lượng.
Như vậy, việc một biến quan sát bị loại bỏ trong quá trình phân tích Cronbach’s Alpha xuất phát từ nguyên nhân biến đó không có mối tương quan đủ chặt chẽ với các biến quan sát khác trong cùng một nhóm đo lường, hay nói cách khác, không phản ánh nhất quán khái niệm mà thang đo hướng tới.
2. Tiêu chí trong phân tích Cronbach’s Alpha trên SPSS
Theo Nunnally (1978), một thang đo được xem là có độ tin cậy khi hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.7 trở lên. Quan điểm này cũng được Hair và cộng sự (2009) chia sẻ khi cho rằng các thang đo đảm bảo tính đơn hướng và độ tin cậy cần đạt ngưỡng Cronbach’s Alpha tối thiểu là 0.7. Tuy nhiên, trong bối cảnh các nghiên cứu mang tính khám phá ban đầu, mức Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên vẫn được chấp nhận. Nhìn chung, giá trị Cronbach’s Alpha càng lớn thì độ tin cậy của thang đo càng cao.
Bên cạnh đó, Corrected Item – Total Correlation là một chỉ số quan trọng khác trong đánh giá độ tin cậy thang đo. Chỉ số này phản ánh mức độ tương quan giữa từng biến quan sát với tổng các biến còn lại trong cùng thang đo. Biến quan sát có mức tương quan thuận càng mạnh với các biến khác thì giá trị Corrected Item – Total Correlation càng lớn, đồng thời chất lượng của biến quan sát đó càng cao. Theo Cristobal và cộng sự (2007), một thang đo được xem là đạt yêu cầu khi các biến quan sát có hệ số Corrected Item – Total Correlation từ 0.3 trở lên. Do đó, trong quá trình kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, các biến quan sát có hệ số Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 cần được cân nhắc loại bỏ. Giá trị Corrected Item – Total Correlation càng cao cho thấy biến quan sát càng phù hợp và có đóng góp tốt cho thang đo.
Ngoài ra, cần lưu ý đến cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted, thể hiện giá trị hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo trong trường hợp loại bỏ biến quan sát đang được xem xét. Mặc dù đây không phải là tiêu chí phổ biến để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nhưng nếu giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo thì nhà nghiên cứu cần cân nhắc vai trò của biến quan sát này tùy theo từng bối cảnh cụ thể. Về nguyên tắc, hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted càng nhỏ thì biến quan sát đó càng thể hiện chất lượng tốt.
Cần nhấn mạnh rằng không tồn tại khái niệm hệ số Cronbach’s Alpha cho từng biến quan sát riêng lẻ. Việc hiểu sai giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted như là hệ số Cronbach’s Alpha của từng biến và đem so sánh trực tiếp với ngưỡng 0.6 để kết luận là không phù hợp về mặt lý thuyết và phương pháp nghiên cứu.
Tóm lại, khi đánh giá kết quả phân tích Cronbach’s Alpha, cần tập trung vào hai tiêu chí chính sau:
-
Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo phải đạt tối thiểu 0.6, hoặc 0.7 trong trường hợp áp dụng tiêu chuẩn đánh giá nghiêm ngặt hơn.
-
Hệ số Corrected Item – Total Correlation của từng biến quan sát cần đạt từ 0.3 trở lên và giá trị càng cao càng cho thấy chất lượng biến quan sát càng tốt.
3. Loại biến trong phân tích Cronbach’s Alpha trên SPSS
Phần này trình bày phân tích minh họa cho bốn thang đo đại diện cho bốn tình huống thường gặp khi thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS.
Trường hợp 1: Thang đo đạt độ tin cậy và các biến quan sát đều có ý nghĩa
Tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo TN bằng cách đưa năm biến quan sát TN1 đến TN5 vào mục Items. Sau đó lựa chọn Statistics để thiết lập các tùy chọn phân tích cần thiết và xác nhận cài đặt.
Trong tùy chọn Statistics, đánh dấu vào các mục như hình. Sau đó tiếp tục click chọn Continue để cài đặt được áp dụng.
Sau đó, SPSS sẽ quay về giao diện ban đầu, tích vào OK để xuất kết quả ra Output:
Sau khi hoàn tất thao tác và xuất kết quả, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo TN cho thấy:
→ Hệ số Cronbach’s Alpha đạt giá trị 0.790, lớn hơn ngưỡng chấp nhận 0.6. Đồng thời, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh lớn hơn 0.3. Điều này cho thấy thang đo TN đạt độ tin cậy và các biến quan sát có khả năng giải thích tốt cho nhân tố nghiên cứu.
Một số khái niệm trong kết quả phân tích được hiểu như sau:
- Cronbach’s Alpha là hệ số phản ánh mức độ tin cậy của thang đo;
- N of Items là số lượng biến quan sát trong thang đo;
- Scale Mean if Item Deleted là giá trị trung bình của thang đo khi loại bỏ một biến quan sát;
- Scale Variance if Item Deleted là phương sai của thang đo khi loại bỏ biến;
- Corrected Item – Total Correlation là hệ số tương quan giữa biến quan sát và tổng thang đo sau khi hiệu chỉnh;
- Cronbach’s Alpha if Item Deleted là hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo trong trường hợp loại bỏ biến quan sát đó.
Trường hợp 2: Thang đo đạt độ tin cậy nhưng tồn tại biến quan sát không có ý nghĩa
Thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo DT tương tự như thang đo TN.
→ Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo DT đạt 0.684, lớn hơn 0.6. Tuy nhiên, biến quan sát DT1 có hệ số tương quan biến – tổng hiệu chỉnh bằng 0.283, nhỏ hơn ngưỡng 0.3. Điều này cho thấy biến DT1 có mức độ đóng góp rất thấp trong việc giải thích nhân tố DT và cần được loại bỏ khỏi thang đo.
Sau khi loại bỏ biến DT1 và tiến hành phân tích Cronbach’s Alpha lần hai,
→ Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo DT tăng lên 0.790 và tất cả các biến quan sát còn lại đều có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Như vậy, sau khi điều chỉnh, thang đo DT đạt độ tin cậy và các biến quan sát còn lại có ý nghĩa giải thích tốt cho nhân tố nghiên cứu.
Trường hợp 3: Thang đo đạt độ tin cậy, biến quan sát có ý nghĩa nhưng Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha của thang đo
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo LD cho thấy:
→ Biến quan sát LD3 có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted bằng 0.768, lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo là 0.749. Tuy nhiên, hệ số tương quan biến – tổng của LD3 đạt 0.342, lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha của toàn thang đo đã vượt ngưỡng 0.6, thậm chí đạt trên 0.7. Trong trường hợp này, biến LD3 vẫn được giữ lại vì thang đo đã đảm bảo độ tin cậy và biến quan sát vẫn có ý nghĩa thống kê chấp nhận được.
Trường hợp 4: Thang đo không đạt độ tin cậy
Phân tích Cronbach’s Alpha cho thang đo DK cho thấy
→ Hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đạt 0.435, thấp hơn ngưỡng tối thiểu 0.6. Bên cạnh đó, hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted của tất cả các biến quan sát đều nhỏ hơn 0.6. Điều này cho thấy thang đo DK không đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy và không đủ điều kiện để tiếp tục sử dụng trong các phân tích tiếp theo.
Trong trường hợp này, việc xem xét hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted là cần thiết do hệ số Cronbach’s Alpha ban đầu của thang đo chưa đạt yêu cầu. Cronbach’s Alpha if Item Deleted phản ánh mức độ tin cậy mới của thang đo nếu loại bỏ một biến quan sát cụ thể. Nếu tồn tại biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6, nhà nghiên cứu có thể loại biến đó và thực hiện phân tích lại. Khi đó, hệ số Cronbach’s Alpha mới của thang đo sẽ bằng với giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted tương ứng và thang đo có thể đạt độ tin cậy. Tuy nhiên, trong ví dụ này, tất cả các biến quan sát đều có Cronbach’s Alpha if Item Deleted nhỏ hơn 0.6 nên dù loại bỏ bất kỳ biến nào thì thang đo vẫn không đạt độ tin cậy cần thiết.
**Lưu ý trong phân tích Cronbach’s Alpha:
- Khi hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nhỏ hơn 0.6, chưa nên kết luận ngay rằng thang đo không có độ tin cậy mà cần xem xét và loại bỏ các biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6. Chỉ khi đã loại bỏ các biến này mà hệ số Cronbach’s Alpha vẫn không đạt ngưỡng thì mới kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy.
- Trong trường hợp hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo đã đạt yêu cầu, nếu xuất hiện biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha chung nhưng hệ số tương quan biến – tổng vẫn lớn hơn 0.3 thì không nhất thiết phải loại bỏ biến đó.
- Ngược lại, nếu hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo chưa đạt yêu cầu và tồn tại biến quan sát có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach’s Alpha chung, nhà nghiên cứu nên cân nhắc loại biến này để cải thiện độ tin cậy của thang đo.
- Nếu sau khi loại các biến cần thiết mà thang đo vẫn không đạt chuẩn, thang đo đó cần được loại bỏ hoàn toàn khỏi nghiên cứu. Ngoài ra, khi mức chênh lệch giữa Cronbach’s Alpha chung và Cronbach’s Alpha if Item Deleted của một biến quan sát từ 0.3 trở lên, việc loại bỏ biến quan sát đó thường được khuyến nghị nhằm nâng cao độ tin cậy của thang đo.
