Alpha bắt buộc phải có là giá trị gì năm 2024
|
Ngưỡng chấp nhận Cronbach Alpha phổ biến hiện nay để đảm bảo một thang đo đạt độ tin cậy là 0.7, và trong một số trường hợp với dạng nghiên cứu khám phá thì ngưỡng chấp nhận là 0.6. Do đó, khi thực hiện phân tích Cronbach Alpha trên SPSS, nếu xảy ra tình trạng chỉ số này dưới mức 0.6 thì chúng ta cần tìm cách tăng hệ số Cronbach Alpha lên. Show Dưới đây là các trường hợp và hướng xử lý với từng trường hợp hệ số Cronbach Alpha không đạt ngưỡng. TRƯỜNG HỢP 1: - Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.6. - Có biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3. Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha: - Loại lần lượt các biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3. Biến nào có Corrected Item – Total Correlation nhỏ nhất sẽ loại trước. - Nếu đã loại hết các biến này nhưng hệ số Cronbach Alpha không tăng lên trên 0.6, thử tăng thêm cỡ mẫu để xem xét lại. Nếu không thể tăng thêm cỡ mẫu, kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy, loại bỏ thang đo khỏi nghiên cứu. TRƯỜNG HỢP 2: - Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.6. - Không có biến quan sát có giá trị Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3. - Có biến quan sát có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.7. Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha: Loại biến quan sát có có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6. TRƯỜNG HỢP 3: - Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.6. - Không có biến quan sát có giá trị Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn 0.6. - Có khá nhiều biến quan sát có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3 hoặc không có biến quan sát nào có Corrected Item – Total Correlation nhỏ hơn 0.3. Hướng xử lý để tăng Cronbach Alpha: Thử tăng thêm cỡ mẫu để xem xét lại. Nếu không thể tăng thêm cỡ mẫu, kết luận thang đo không đảm bảo độ tin cậy, loại bỏ thang đo khỏi nghiên cứu. Tựu chung lại, hướng xử lý ở 3 trường hợp trên đây nhấn mạnh vào việc loại biến trong phân tích Cronbach Alpha để bỏ bớt đi các biến quan sát kém chất lượng làm ảnh hưởng độ tin cậy thang đo. Nếu đã theo hướng xử lý của các trường hợp này nhưng hệ số Cronbach Alpha vẫn dưới ngưỡng chấp nhận, vấn đề đang đến từ dữ liệu đầu vào. Các biến quan sát trong một thang đo có sự tương quan quá thấp với nhau, hoặc các biến quan sát đa hướng, ngược chiều nhau. Đánh giá lại các nguyên nhân dẫn đến tình trạng hệ số Cronbach Alpha thấp:
Bắt đầu ra sót lại dữ liệu được nhập có chính xác chưa, có bị lỗi nhầm giá trị, có bị lỗi nhập sai cột, sai hàng không. Nếu thực sự có sai sót, hãy điều chỉnh lại các giá trị cho hợp lý, việc này sẽ giúp tăng hệ số Cronbach Alpha lên. Ngược lại, nếu kết quả không có sai sót, hãy thử xem lại bảng câu hỏi xem có hiện tượng ngược chiều thang đo không. Nếu có, bắt buộc phải điều chỉnh bảng câu hỏi và khảo sát lại. Nếu bạn đang gặp phải các vấn đề trong xử lý, phân tích dữ liệu Cronbach Alpha trên SPSS bởi dữ liệu thu thập không phù hợp, vi phạm kiểm định. Bạn có thể tham khảo dịch vụ chạy SPSS thuê của Phạm Lộc Blog để có được kết quả tốt nhất và tối ưu về thời gian nhất. Trường hợp bảng khảo sát cũng đã tốt rồi, có thể vấn đề đến từ việc hợp tác của đáp viên hoặc do thực tế thang đo này hoàn toàn không có độ tin cậy, lúc này bạn có hai lựa chọn, hoặc là điều chỉnh lại thang đo, chọn lọc đối tượng khảo sát để tiến hành khảo sát lại hoặc sẽ kết luận thang đo không có độ tin cậy. Trong bài viết này, Luận Văn Việt sẽ chia sẻ với bạn cách chạy Cronbach’s Alpha một cách chi tiết nhất với ví dụ cụ thể để minh họa. Bài viết nằm trong loạt bài tin tức của nhóm dịch vụ spss. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha 1. Kiểm định sự tin cậy thang đoVề mặt lý thuyết nhà nghiên cứu có thể được xây dựng từ một nhóm câu hỏi khác nhau. Tuy nhiên đó là lý thuyết, về mặt thực tế có thể trong những câu hỏi có những câu hỏi không cần thiết. Để kiểm tra việc này thông thường người ta sử dụng hai chỉ số thống kê là (1) Hệ số Cronbach Alpha và (2) hệ số tương quan biến tổng. Hệ số Cronbach Alpha là hệ số cho phép đánh giá xem nếu đưa các biến quan sát nào đó thuộc về một biến nghiên cứu (biến tiềm ẩn, nhân tố) thì nó có phù hợp không. Hair et al (2006) đưa ra quy tắc đánh giá như sau: < 0.6. Thang đo nhân tố là không phù hợp (có thể trong môi trường nghiên cứu đối tượng không có cảm nhận về nhân tố đó) 0.6 – 07: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới 0.7 – 0.8: Chấp nhận được 0.8 – 0.95: tốt \>= 0.95: Chấp nhận được nhưng không tốt, nên xét xét các biến quan sát có thể có hiện tượng “trùng biến”. Tức là có khả năng xuất hiện biến quan sát thừa ở trong thang đo. Nó tương tự như trường hợp đa cộng tuyến trong hồi quy, khi đó biến thừa nên được loại bỏ. Hệ số tương quan biến tổng là hệ số cho biến mức độ “liên kết” giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại. Nó phản ánh mức độ đóng góp vào giá trị khái niệm của nhân tố của một biến quan sát cụ thể. Tiêu chuẩn để đánh giá một biến có thực sự đóng góp giá trị vào nhân tố hay không là hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3. Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì phải loại nó ra khỏi nhân tố đánh giá. 2. Độ tin cậy (Reliability) là gì?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
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. 3. Cách tính Cronbach’s AlphaĐể 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).
Để kiểm định Cronbach’s Alpha bằng SPSS, chúng ta thực hiện như sau: Ảnh 1 – Kiểm định Cronbach_s Alpha 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. Ảnh 2 – Chọn biến 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. Ảnh 3 – 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: Ảnh 4 – một số tham số thống kê của thang đo Ảnh 5 – Item-Total Statistics Giá trị đầu tiên cần chú ý không phải là Cronbach’s Alpha trong mục Reliability Statistics mà là bảng Item-Total Statistics.
Như vậy, kết quả trong hình cho thấy biến A4 có giá trị Corrected Item – Total Correlation là 0.042. Do giá trị này <0.3, vì thế biến A4 bị loại và tiến hành kiểm định lại độ tin cậy của nhân tố A với 3 biến còn lại là A1, A2, A3, A4. Ảnh 6 – Kiểm định lại độ tin cậy của nhân tố A Ảnh 7 – Item-Total Statistics Sau khi kiểm định ở bảng Item-Total Statistics các tiêu chí đã đạt yêu cầu thì chúng ta mới xem xét tới giá trị Cronbach’s Alpha. Giá trị Cronbach’s Alpha có giá trị là 0.828. Như vậy giá trị này >0.6 thỏa mãn với yêu cầu độ tin cậy của thang đo. Cronbach’s Alpha trong ví dụ trên có giá trị nằm trong khoảng [0.7;0.9] có nghĩa độ tin cậy của thang đo được đánh giá tốt. Việc loại đi một biến trong thang đo không chỉ đơn thuần là nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm. Nếu sau khi loại biến, các biến còn lại vẫn đo lường đầy đủ nội dung của khái niệm nghiên cứu thì chúng ta nên loại. Nếu biến bị loại đóng vai trò quan trọng và giá trị không quá nhỏ thì có thể xem xét giữ lại trong thang đo. Nếu bạn muốn thay đổi kết quả Cronbach’s Alpha theo yêu cầu, hãy tham khảo dịch vụ xử lý số liệu SPSS của Luận văn Việt. Với kinh nghiệm hơn 10 năm hoạt động trong lĩnh vực này, chúng tôi cam kết mang đến cho bạn sự hài lòng không chỉ về chất lượng mà còn về giá cả. 4. Phân tích Cronbach’s Alpha với nhân tố chỉ có 2 itemsCó một vấn đề mà nhiều bạn khiến nhiều bạn khá là lúng túng đó là khi nhân tố chỉ có 2 biến (2 câu hỏi) thì cột hệ số cronbach khi loại biến không có số liệu. Đó là do khi chạy Cronbach’s Alpha SPSS đòi hỏi phải đưa ít nhất 2 biến vào chạy. Tuy nhiên trong trường hợp này bạn không thể loại biến nào nữa trong 2 biến này. Gặp trường hợp này, nếu hệ số alpha tổng vẫn > 0.6 thì các bạn vẫn giữ nhân tố này phân tích bình thường cho các bước sau nhé. 5. Quy tắc loại biến khi phân tích Cronbach’s AlphaCó hai quy tắc loại biến trong Cronbach’s Alpha, chỉ cần thỏa mãn 1 trong 2 quy tắc là bắt buộc phải loại biến: – Hệ số tương quan biến tổng bé hơn 0.3 hoặc 0.4 ( tùy trích dẫn của tác giả nào) – Hệ số cronbach’s alpha if item deleted lớn hơn hệ số cronbach hiện tại Cũng có một số trường hợp hệ số tương quan biến tổng > 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. 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 luan_van_viet ,luận_văn_việt ,làm_đồ_án_thuê_xây_dựng,làm_chuyên_đề_tốt_nghiệp_thuê ,viết_thuê_luận_án_tiến_sĩ ,LVV |
