Độ tin cậy thể hiện mức độ tin cậy của một thang đo. Thang đo có đáng tin hay không, các biến trong thang đo có thể hiện đúng nội dung cần kiểm định hay không, làm sao để cải thiện được thang đo? Những nội dung này đều được thể hiện thông qua kiểm định Cronbach's Alpha!
Xem thêm: Thang đo là gì?Ví dụ:
Đối với thang đo CHẤT LƯỢNG của kem Baskin Robbins
a. Các loại kem và nước uống ở Baskin Robbins hợp với khẩu vị của tôi.
b. Các loại kem ở Baskin Robbins đa dạng về mùi vị.
c. Nhân viên của Baskin Robbins mặc đồng phục gọn gàng
Có thể dễ dàng thấy câu c có vẻ không liên quan gì về chất lượng của kem Baskin Robbins. Như vậy việc đánh giá độ tin cậy giúp cho chúng ta kiểm định thang đo đã đạt yêu cầu hay chưa? Nếu chưa thì kiểm định này sẽ giúp cho chúng ta loại bỏ đi những biến không đạt yêu cầu từ đó có thể cải thiện thang đo tốt hơn.
Để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 2 biến đo lường. Về lý thuyết, Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt [thang đo càng có độ tin cậy cao]. Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn [>0.95] cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau [nghĩa là cùng đo lường một nội dung nào đó]. Hiện tượng này gọi là hiện tượng trùng lặp trong đo lường [redundancy].
- Nếu một biến trong đo lường có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh [corrected item total correlation] >=0.3 thì biến đó đạt yêu cầu [Nunnally & Bernstein, 1994].
- Nếu Cronbach’s Alpha >=0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy [Nunnally Bernstein, 1994].
- Thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7;0.9].
Để kiểm định Cronbach’s Alpha bằng SPSS, chúng ta thực hiện như sau:
Analyze -> Scale -> Reliability Analysis
Chúng ta tiến hành phân tích độ tin cậy của nhóm nhân tố A bao gồm 4 biến là A1, A2, A3, A4 bằng cách chọn cả 4 biến như trong hình sau đó nhấn phím mũi tên và chọn Statistics.
Hộp thoại mới sẽ xuất hiện, chúng ta chọn "Scale if item deleted" rồi bấm Continue. Sau cùng bấm OK để SPSS tiến hành kiểm tra độ tin cậy của nhân tố A.
Nếu muốn biết thêm một số tham số thống kê của thang đo, có thể chọn các mục trong ô Summaries như means, variances, covariances, correlations. Sau đó, chúng ta có kết quả sau khi chạy Reliability test như sau:
Xem thêm: Tiêu chuẩn nào cho Cronbach's Alpha
Giá trị đầu tiên cần chú ý không phải là Cronbach's Alpha trong mục Reliability Statistics mà là bảng Item-Total Statistics.
- Trong bảng Item-Total Statistics có hai giá trị cần quan tâm, đó là Corrected Item - Total Correlation và Cronbach's Alpha If Item Deleted.
- Nếu giá trị Corrected Item - Total Correlation 0.3, nhưng hệ số Cronbach's alpha if items deleted lại lớn hơn cronbach's alpha hiện tại. Ta vẫn phải loại biến trong trường hợp này.
Lưu ý ý nghĩa của hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ biến TINCAY3 là 0.881[ tô màu đỏ ]. Đó là giá trị cronbach's alpha nếu chạy lại cho 3 biến TINCAY1,2,4 [ như bảng bên dưới] . Do giá trị cronbach's alpha càng cao càng tốt, do đó nếu loại bỏ TINCAY3 mà cronbach tăng lên thì tại sao lại không loại :]
Reliability Statistics
.881
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item-Total Correlation
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Cách tăng giá trị cronbach's alpha cũng áp dụng hai quy tắc này để xử lý, đôi khi một số bài luận văn cần phải cải thiện hệ số cronbach's alpha thì cần phải loại một số items như trên đã đề cập
Như vậy, các bạn đã biết được
Quy tắc loại biến khi phân tích cronbach's alpha , chúc các bạn làm bài tốt[ Nhóm MBA Bách Khoa tháng 12/2016]
Liên hệ Facebook hoặc Viber/Zalo để được hỗ trợ,trả lời ngay: //facebook.com/hoidapspss Viber/Zalo:
Video liên quan