Hệ Số CRONBACH'S ALPHA là gì? Phân Tích Cronbach's Alpha Trong Nghiên Cứu

Tất cả các biến quan sát để đo lường một nhân tố không phản ánh được khái niệm và tính chất của nhân tố đó mọi trường hợp. Vì vậy, nó cần có một công cụ kiểm tra mức độ phù hợp của các biến quan sát để đưa chúng vào thang đo và kiểm định độ tin cậy của Cronbach’s Alpha sẽ giải quyết vấn đề này hiệu quả. Vậy, cronbach alpha là gì, có nhiều định nghĩa xoay quanh hệ số này khiến nhiều bạn hoang mang chưa hiểu rõ. Vậy để nắm kỹ hơn về khái niệm cronbach alpha trong spss, cùng Luận văn 1080i xem ngay bài viết dưới đây nhé!

1. Bản chất cronbach alpha

Hệ số cronbach alpha là gì? Hệ số cronbach alpha bao nhiêu? Đây là những thắc mắc phổ biến trong các bài nghiên cứu. Để hiểu rõ hơn về Cronbach alpha, hãy cùng nghiên cứu qua các thông tin dưới đây nhé!

1.1. Định nghĩa

• Cronbach alpha spss là một công cụ đo độ tin cậy trong phân tích đa chiều, được sử dụng để đánh giá mức độ đồng nhất của các mục trong một bộ câu hỏi. Nó thường được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất của các câu hỏi trong các bảng điều tra, cuộc khảo sát hoặc bài kiểm tra vì vậy cronbach’s alpha là gì được nhiều bạn quan tâm.
• Cronbach alpha spss được tính bằng cách so sánh phương sai của điểm số thực tế của mỗi mục với phương sai của điểm số dự đoán của mỗi mục dựa trên các mục khác trong bộ câu hỏi. Độ tin cậy của bộ câu hỏi tăng khi giá trị của Cronbach alpha gần với 1.
• Vậy nhiệm vụ của cronbach's alpha là gì? Nó cũng được sử dụng để kiểm tra tính đồng nhất của các mục trong một thang đo đánh giá hoặc một chỉ tiêu đo lường. 
• Khi các mục trong một thang đo có mức độ đồng nhất cao, ta có thể tin tưởng vào độ chính xác của kết quả đo lường của thang đo đó.
• Cronbach's alpha có thể được viết dưới dạng một hàm của số lượng mục kiểm tra và mối tương quan trung bình giữa các mục. Công thức để tính hệ số cronbach alpha:

• Trong đó: 
• N là số lượng mặt hàng.
• c̅ là hiệp phương sai trung bình giữa các cặp vật phẩm.
• v̄ là phương sai trung bình.

1.2. Mục đích

• Kiểm định cronbach’s alpha là gì? Kiểm định này để nhằm phân tích và đánh giá được độ tin cậy của thang đó. Mục đích của việc này là tìm hiểu xem các biến quan sát có cùng đo lường cho khái niệm cần đo hay không. 
• Thông qua hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation ta có thể biết được giá trị đóng góp nhiều hay ít. 
• Qua đó, cho phép ta lược bỏ bớt những biến không phù hợp trong đề tài nghiên cứu của mình.

1.3. Tính chất và giá trị 

• Ở phần trên ta đã biết được hệ số cronbach alpha là gì. Vậy tính chất và giá trị của hệ số cronbach alpha được hiểu như thế nào? 
• Hệ số Cronbach alpha đo lường tính nhất quán bên trong hoặc độ tin cậy của một tập hợp các mục khảo sát. 
• Sử dụng thống kê này để giúp xác định xem một tập hợp các mục có đo lường cùng một đặc điểm hay không. 
• Tính chất cronbach’s alpha là gì? Cronbach alpha định lượng mức độ đồng ý trên thang điểm từ 0 đến 1 được chuẩn hóa. Giá trị cao hơn cho thấy thỏa thuận cao hơn giữa các mục.
• Giá trị Cronbach’s alpha là gì sẽ đánh giá mức độ phản hồi, trường hợp giá trị cao cho biết rằng các giá trị phản hồi cho từng người tham gia trong một bộ câu hỏi là nhất quán. 
• Ví dụ: khi những người tham gia đưa ra phản hồi cao cho một trong các mục, họ cũng có khả năng đưa ra phản hồi cao cho các mục khác. Tính nhất quán này chỉ ra rằng các phép đo là đáng tin cậy và các mục có thể đo cùng một đặc tính.
• Tại sao hệ số cronbach alpha thấp? 
• Giá trị thấp cho biết tập hợp các mục không đo lường cùng một cấu trúc một cách đáng tin cậy. 
• Câu trả lời cao cho một câu hỏi không có nghĩa là người tham gia đánh giá cao các mục khác. 
• Do đó, các câu hỏi như là tại sao hệ số cronbach alpha thấp không có khả năng đo lường cùng một thuộc tính vì các phép đo không đáng tin cậy.

1.4. Điều kiện sử dụng

Để có thể sử dụng được Cronbach alpha yêu cầu một số điều kiện phải được đáp ứng trước. Yêu cầu tố then chốt bao gồm: 

• Tuyến tính và phương sai đồng nhất của sai số.
• Một lượng nhỏ lỗi đo lường và hiệu chỉnh cho sự suy giảm của cả phương sai và hiệp phương sai.
• Phân phối giống nhau giữa các mặt hàng.
• Tính một chiều.
• Không có nguồn lỗi hệ thống.
• Tính độc lập của các khoản mục về mặt nội dung. 

1.5. Cách tính Cronbach’s alpha

Cách tính Cronbach’s alpha là gì? Dưới đây là các bước cơ bản giúp bạn  tính toán Cronbach alpha cực dễ dàng

• Tổng hợp dữ liệu: Thu thập tất cả dữ liệu của bộ câu hỏi và tính tổng điểm cho mỗi mục trong bộ câu hỏi. 
• Ví dụ: Bộ câu hỏi bao gồm 10 mục, mỗi mục có điểm từ 1 đến 5. Tổng điểm của mỗi mục sẽ là tổng tất cả các điểm được trả lời cho mục đó.
• Tính tổng điểm cho toàn bộ bộ câu hỏi: Tính tổng điểm của tất cả các mục trong bộ câu hỏi cho từng người được khảo sát.
• Tính tổng số mục: Đếm số lượng mục trong bộ câu hỏi.
• Tính Cronbach's alpha: Cronbach's alpha được tính bằng cách sử dụng công thức sau:

α = [n / (n - 1)] * [1 - (Σσ²ᵢ / σ²)]

• Trong đó:
• α là giá trị Cronbach's alpha.
• n là số lượng mục trong bộ câu hỏi.
• Σσ²ᵢ là tổng phương sai của tất cả các mục.
• σ² là phương sai của tổng điểm của toàn bộ bộ câu hỏi.
• Đánh giá giá trị Cronbach's alpha: Giá trị Cronbach's alpha nằm trong khoảng từ 0 đến 1: 
• Nếu giá trị Cronbach alpha spss steps từ 0,7 đến 0,9: tức là các mục trong bộ câu hỏi có mức độ đồng nhất cao. 
• Nếu giá trị Cronbach alpha spss steps thấp hơn 0,7, cần kiểm tra lại tính đồng nhất của các mục trong bộ câu hỏi.
• Cronbach's alpha và EFA đóng vai trò quan trọng trong đánh giá tính tin cậy và tính hợp lý của bộ câu hỏi. Vì thế, sẽ thật đáng tiếc nếu bạn không tìm hiểu và nắm vững nội dung này ngay hôm nay. Xem bài viết phân tích nhân tố khám phá EFA tại website Luận văn 1080 giúp bạn bổ sung kiến thức tuyệt vời này ngay nào.

1.6. Hạn chế của Cronbach’s alpha

Cronbach's alpha là một phép đo rất phổ biến và hữu ích để đo độ đồng nhất của các mục trong một bộ câu hỏi. Tuy nhiên, phương pháp này cũng có một số hạn chế cần được lưu ý:

• Giới hạn về tính khả đoán: Giá trị Cronbach's alpha chỉ đo được tính đồng nhất trong bộ câu hỏi, không thể đo được sự chính xác hay tính khả đoán của bộ câu hỏi.
• Giới hạn về tính ổn định: Cronbach's alpha được tính toán dựa trên một lần lấy mẫu, do đó, giá trị có thể thay đổi nếu lấy mẫu khác nhau.
• Giới hạn về cách phân tích: Phương pháp tính toán Cronbach alpha giả sử rằng các mục trong bộ câu hỏi đóng góp như nhau vào tính đồng nhất của bộ câu hỏi. Tuy nhiên, nếu một số mục ảnh hưởng nhiều hơn đến độ đồng nhất của bộ câu hỏi thì phương pháp này có thể không chính xác.
• Giới hạn về tính phân tích: Giá trị Cronbach's alpha không giúp phân tích được những nguyên nhân cụ thể của sự bất đồng nhất giữa các mục trong bộ câu hỏi.
• Giới hạn về tính mô tả: Cronbach alpha chỉ cho biết độ đồng nhất của bộ câu hỏi, không đánh giá được tính mô tả của bộ câu hỏi.
• Giới hạn về tính đa dạng: Cronbach's alpha không phù hợp cho các bộ câu hỏi có tính đa dạng về nội dung hoặc định lượng khác nhau.

=> Vì vậy, trong khi Cronbach's alpha là một công cụ hữu ích trong việc đánh giá tính đồng nhất của bộ câu hỏi, người sử dụng cần hiểu rõ các giới hạn và hạn chế của phương pháp này để sử dụng một cách hiệu quả và chính xác.

• Thông thường, trong quá trình thực hiện nghiên cứu, bạn sẽ rất nhiều câu trả lời trong một câu hỏi. Lúc này, một biến đơn không thể chứa hết được thông tin mà người trả lời cung cấp trong câu hỏi này.
• Và đây chính là lúc bạn buộc phải tạo nhiều biến cho 1 ý hỏi. Các bước xử lý trong trường hợp này, chúng ta cần làm gì? Cùng đi tìm câu trả lời trong bài viết xử lý câu hỏi nhiều lựa chọn trong SPSS tại Luận văn 1080 ngay nào!

2. 7 bước chạy Cronbach’s Alpha chi tiết

Để chạy Cronbach's alpha, bạn cần có các dữ liệu về các câu hỏi hoặc biến đo lường trong bài kiểm tra hoặc scale đo lường của bạn. Nếu bạn sử dụng phần mềm thống kê như SPSS, R hoặc Stata, bạn có thể sử dụng các lệnh hoặc chức năng được tích hợp sẵn để tính toán Cronbach alpha. Dưới đây là cách chạy cronbach alpha trong spss: 

• Bước 1: Tại thanh công cụ ở trên, chọn Analyze, tiếp đến chọn Scale, sau đó chọn Reliability Analysis...

• Bước 2: Xuất hiện một hộp thoại Reliability Analysis. Tại đây, kéo toàn bộ các biến cần phân tích vào cột bên trái. 

• Bước 3: Ở ô model, bạn chọn alpha.

• Bước 4: Chọn Statistic và bạn sẽ thấy hộp thoại Reliability Analysis: Statistics.

• Bước 5: Ấn chọn item, scale, scale if item deleted ở ô Descriptives for và correlations ở ô Inter-item.

• Bước 6: Nhấp vào nút Continue. Điều này sẽ đưa bạn trở lại hộp thoại Reliability Analysis. Cuối cùng, bạn hãy nhấn vào nút OK để tạo đầu ra.

3. Hướng dẫn cách đọc kết quả

Để có thể đọc được kết quả sau làm theo các bước trong cách chạy cronbach alpha trong spss, bạn cần phải tìm hiểu và trả lời một số câu sau đây:

• Giá trị cronbach’s alpha là gì khi nằm trong khoảng từ 0 đến 1? Giá trị càng gần 1 thì độ đồng nhất của bộ câu hỏi càng cao.
• Nếu giá trị Cronbach's alpha lớn hơn hoặc bằng 0,7, bộ câu hỏi được xem là có độ đồng nhất cao.
• Nếu giá trị Cronbach's alpha thấp hơn 0,7, có thể có sự bất đồng nhất giữa các mục trong bộ câu hỏi và cần kiểm tra lại tính đồng nhất của bộ câu hỏi.
• Giá trị Cronbach's alpha càng thấp, thì bộ câu hỏi càng không đồng nhất.
• Giá trị Cronbach's alpha không thể vượt quá 1, vì không có sự đồng nhất tuyệt đối giữa các mục trong bộ câu hỏi.
• Nếu giá trị Cronbach's alpha quá cao (trên 0,9), có thể cho thấy rằng một số mục trong bộ câu hỏi là trùng lặp hoặc không cần thiết.

4. 4 vấn đề cần lưu ý khi sử dụng Cronbach's alpha

4.1. Đảm bảo tính đồng nhất của các mục

• Nó có thể cho biết liệu các câu trả lời có nhất quán giữa các mục hay không (độ tin cậy), nhưng nó không thể xác định liệu các mục có đo lường khái niệm chính xác (giá trị) hay không.

4.2. Xác định số lượng mục cần thiết cho bộ câu hỏi

• Cronbach alpha là thước đo phổ biến của tính nhất quán bên trong. Nó thường được sử dụng trong bài khảo sát hoặc bảng câu hỏi để tạo thành một thang đo và xác định xem thang đo đó có tin cậy không vì vậy cronbach’s alpha là gì được quan tâm đông đảo. 
• Tùy theo mục đích nghiên cứu của từng đề tài, chúng ta có thể sử dụng số lượng câu hỏi khác nhau nhằm thu thập thêm thông tin của đối tượng mà ta khảo sát.

4.3. Phân tích hệ số tương quan giữa các mục

• Hệ số Cronbach’s alpha là gì? Là hệ số cho phép đánh giá nếu các biến quan sát thuộc về một nghiên cứu thì nó có phù hợp không. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biết mức độ liên kết giữa một biến quan sát nhân tố với các biến còn lại. 
• Nó phản ánh mức độ đóng góp khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể khi xét cronbach’s alpha là gì. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá.

4.4.  Kiểm tra tính đồng nhất của một mục

Cronbach Alpha không chỉ đo lường được sự phù hợp của các biến mà nó còn được sử dụng để kiểm định tính nhất quán của từng biến so với thang đo. 

Ngoài ra, hệ số cronbach alpha là gì được sử dụng để kiểm tra độ tin cậy của từng biến, từ đó mới đưa ra đánh giá cho toàn bộ thang đo.

Cronbach alpha công cụ để xác định tính nhất quán của các biến trong nghiên cứu. Thông qua hệ số Cronbach alpha, ta có thể kiểm định sự liên kết chặt chẽ giữa các biến. Với 7 bước đơn giản, ta có thể kiểm định được mối quan hệ của các biến với đề tài nghiên cứu và loại bỏ những biến số không phù hợp. Mong rằng bài viết giải thích chi tiết cronbach alpha là gì này của Luận văn 1080 hữu ích đến bạn!