1. Sử dụng khi nào?
Cronbach’s alpha là thước đo tính nhất quán nội bộ được sử dụng phổ biến nhất. Nó được sử dụng phổ biến nhất khi bạn có nhiều câu hỏi Likert trong một cuộc khảo sát/bảng câu hỏi tạo thành một thang đo và bạn muốn xác định xem thang đo đó có đáng tin cậy hay không.
Đầu tiên, độ tin cậy là gì? Giả sử một người tham gia một cuộc khảo sát về mức độ hạnh phúc. Nếu cùng một người đưa ra kết quả giống hoặc tương tự khi thực hiện lại cuộc khảo sát của bạn trong cùng điều kiện, thì điểm số hạnh phúc của bạn sẽ có độ tin cậy cao (nhất quán). Tuy nhiên, giả sử rằng một người có cùng mức độ hạnh phúc thực sự, thực hiện cuộc khảo sát về mức độ hạnh phúc này hai lần liên tiếp, với một điểm cho thấy mức độ hạnh phúc cao và điểm còn lại cho thấy mức độ hạnh phúc cao. Thấp – Chỉ báo không đáng tin cậy trong tất cả các trường hợp sau.
Cronbach’s alpha giúp chúng ta dễ dàng đo lường độ tin cậy của điểm số. Nó được sử dụng với giả định rằng bạn có nhiều mục đo lường cùng một cấu trúc cơ bản: vì vậy, đối với một cuộc khảo sát về mức độ hạnh phúc, bạn có thể có tất cả năm câu hỏi, x1, x2, … x5, hỏi những điều khác nhau, nhưng kết hợp lại, bạn có thể nghĩ về tổng thể thước đo hạnh phúc.
Cronbach’s alpha có một số hạn chế: điểm số có ít mục được liên kết với chúng có xu hướng có độ tin cậy thấp hơn và quy mô mẫu có thể ảnh hưởng đến kết quả của bạn tốt hơn hoặc xấu hơn. Tuy nhiên, nó vẫn là một số liệu được sử dụng rộng rãi, vì vậy nếu bảng của bạn yêu cầu bằng chứng rằng công cụ của bạn nhất quán nội bộ hoặc đáng tin cậy, thì cronbach’s alpha là một cách tuyệt vời để làm điều đó. Kết thúc!
2. Tiêu chuẩn và diễn giải cronbach’s alpha
Về lý thuyết, cronbach’s alpha sẽ cho bạn một số từ 0 đến 1, nhưng bạn cũng có thể nhận được số âm. Số âm cho biết có điều gì đó không ổn với dữ liệu của bạn—có lẽ bạn đã quên xếp hạng một số mục. Theo nguyên tắc thông thường, cronbach alpha từ 0,70 trở lên là tốt, 0,80 trở lên là tốt hơn và 0,90 trở lên là tốt nhất. Một thang đo được coi là đáng tin cậy nếu đáp ứng 2 tiêu chí chính sau (có thể xem xét thêm 1 tiêu chí):
– Theo cortina, hệ số “cronbach’s alpha” tổng thể cao hơn ‘0,7‘ đối với nhóm này thực sự phản ánh tính nhất quán bên trong, bất kể số lượng phản hồi [1].
-Nếu hệ số tương quan khả biến của một mặt hàng (mặt hàng)-tổng’mặt hàng đã hiệu chỉnh-tổng tương quan’≥0,3 thì mặt hàng đó đáp ứng yêu cầu và được giữ lại. Nếu chúng tôi phát hiện bất kỳ mục nào nhỏ hơn 0,3, thì chúng tôi sẽ xóa mục đó và chạy lại cronbach’s alpha.
– Tiêu chí phụ nếu bỏ biến thì giá trị cronbach’s alpha của cột cho biết hệ số cronbach’s alpha mới của nhóm nếu bỏ biến đang xét. Nếu giá trị của cronbach’s alpha để xóa mục nhỏ hơn cronbach alpha tổng thể của nhóm, thì chúng tôi chấp nhận và giữ mục đó trong nhóm. Ngược lại, nếu hệ số cronbach’s alpha của một mục sau khi loại bỏ (mục 3) lớn hơn hệ số cronbach’s alpha chung của cả nhóm thì chúng ta nên xem xét mục này trong từng trường hợp cụ thể.
+ Nếu nhóm có cronbach’s alpha ≥ 0.7 và hệ số tương quan – tổng ‘số hạng đã hiệu chỉnh – tổng tương quan’ ≥ 0.3 thì ta giữ nguyên ‘số hạng 3’ bất kể giá trị cronbach’s alpha tương ứng và việc xóa nó như thế nào.
+ nếu cronbach’s alpha của nhóm < 0.7, hệ số tương quan biến – tổng “mục hiệu chỉnh – tương quan tổng” ≥ 0.3 và giá trị cronbach’s alpha mới, nếu xóa “mục 3” lớn hơn 0.7 thì bắt đầu từ thang đo Bỏ mục 3 và chạy lại cronbach’s alpha cho tin cậy.
+ Nếu bỏ ‘mục 3’ mà cân vẫn không đạt. Khi đó, thang đo này không đảm bảo độ tin cậy của nghiên cứu, cần phải loại bỏ thang đo này.
+ Nếu chênh lệch giữa cronbach’s alpha của nhóm và cronbach’s alpha nếu xóa biến của biến quan sát có ý nghĩa từ 0,3 trở lên. Chúng tôi sẽ loại bỏ quan sát này để tăng độ tin cậy của thang đo.
3. Phân tích độ tin cậy cronbach’s alpha trong spss
Một nhà nghiên cứu đã đưa ra một bảng câu hỏi gồm 6 câu hỏi để đo lường mức độ hài lòng của sinh viên đối với khóa học trải nghiệm thực tế. Mỗi câu hỏi được gán một thang đo Likert 5 điểm từ “rất không đồng ý” đến “rất đồng ý”. Để xem liệu các câu hỏi trong bảng câu hỏi này có đo lường cùng một biến tiềm ẩn (sự hài lòng) một cách đáng tin cậy hay không, cronbach’s alpha đã được chạy trên spss với cỡ mẫu là 15 sinh viên.
– Bước 1. Nhấp vào Analyze>;Scale>Reliability Analysis…
– Bước 2. Trong hộp thoại Phân tích độ tin cậy, hãy chuyển các biến từ item1 đến item7 thành in > BoxingItem mạnh >.
– Bước 3. Nhấp vào nút Thống kê để mở hộp thoại Phân tích độ tin cậy: Thống kê. Nếu biến đã bị xóa, hãy chọn tỷ lệ nếu mục đã bị xóa để kiểm tra tỷ lệ. Sau đó nhấp vào Tiếp tục.
– Bước 4, nhấp vào ok để chạy kết quả.
Kết quả phân tích:
spss sẽ chạy nhiều bảng kết quả nhưng chúng ta chỉ cần tập trung vào 2 bảng quan trọng sau:
– Bảng Thống kê độ tin cậy cung cấp các giá trị thực cho cronbach alpha. Trong ví dụ này ta thấy cronbach’s alpha = 0,841 (> 0,7) chứng tỏ thang đo có độ tin cậy nội tại cao.
– Bảng Thống kê tổng mặt hàng cung cấp thông tin quan trọng về hệ số tương quan của các biến – tổng ‘Các mặt hàng đã sửa – tổng tương quan’ và cronbach’s alpha nếu biến bị xóa ‘cronbach’s alpha nếu mặt hàng bị xóa’. Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số biến thiên và tương quan phù hợp (≥0,3). Vì hệ số cronbach’s alpha ≥ 0,7 và giá trị hệ số tương quan biến-tổng ≥ 0,3 nên chúng ta không cần xem xét giá trị của cột ‘cronbach’s alpha nếu mục bị xóa’.
Báo cáo kết quả dưới dạng báo cáo khoa học: Thử nghiệm cronbach’s alpha được thực hiện để kiểm tra độ tin cậy bên trong của thang đo mức độ hài lòng của sinh viên trong một khóa học trải nghiệm thực tế. Kết quả kiểm định cronbach’s alpha cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng phù hợp (≥0,3), hệ số cronbach’s alpha = 0,841 (>0,7), thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy nội tại.
Tài liệu tham khảo
[1] Cortina, J. Mét. (1993). Hệ số alpha là gì? Phần thi lý thuyết và ứng dụng. Tạp chí Tâm lý học Ứng dụng, 78(1), 98-104. https://doi.org/10.1037/0021-9010.78.1.98