Đối với những đề tài kinh tế xã hội có sử dụng mô hình nghiên cứu và sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, 7 mức độ, 9 mức độ,... để thu thập ý kiến đáp viên. Dữ liệu có được từ khảo sát được thường được thực hiện kiểm tra độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha để loại bỏ đi những biến quan sát không đóng góp vào ý nghĩa của nhân tố mẹ, khiến thang đo giảm độ tin cậy.
Các vấn đề thường xảy ra khi thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo bằng phần mềm SPSS:
- Giá trị Cronbach's Alpha của nhóm bị âm. Nguyên nhân và cách xử lý, mời bạn xem tại đây.
- Cronbach's Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.6. Tình trạng này giống với việc giá trị Cronbach's Alpha bị âm.
- Giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted của biến quan sát lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm. Vấn đề này sẽ gồm 2 vấn đề nhỏ, sẽ được trình bày tại bài viết này.
- Cronbach's Alpha của nhóm nhỏ hơn 0.6. Tình trạng này giống với việc giá trị Cronbach's Alpha bị âm.
- Giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted của biến quan sát lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm. Vấn đề này sẽ gồm 2 vấn đề nhỏ, sẽ được trình bày tại bài viết này.
Trước khi đi vào nội dung chính, mình muốn bạn thực sự hiểu rõ ràng 2 khái niệm hoàn toàn khác biệt: từ "thang đo" trong Độ tin cậy thang đo và từ "thang đo" trong thang đo Likert qua bài viết này.
Đọc một số tài liệu hoặc nghe loáng thoáng từ bạn bè, có thể bạn sẽ biết rằng: Nếu giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm thì cần loại biến quan sát đó đi để nâng độ tin cậy thang đo lên. Hình ảnh bên dưới là một ví dụ khi biến LD3 có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm LD. Chúng ta sẽ loại LD3 để nâng Cronbach’s Alpha từ 0.756 lên 0.768 bởi lý thuyết viết rằng độ tin cậy thang đo càng cao càng tốt có phải không?
Việc xem xét một biến quan sát bị loại ngoài dựa vào các chỉ số tính toán còn phải căn cứ trên tính thực tế đóng góp của biến quan sát đó trong nhân tố. Đặc biệt, với những biến quan sát đã có ý nghĩa ở nhiều nghiên cứu lớn tương tự nhưng ở nghiên cứu của bạn lại gặp trình trạng Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm và biến này bị đưa vào xem xét loại.
Không có nhiều sách, tài liệu nổi tiếng và được công nhận trên Thế giới đề cập đến vấn đề này. Tuy nhiên, tại trang Research Gate - một trang lớn cộng đồng người nghiên cứu đã có topic thảo luận về vấn đề này. Đây là một topic điển hình:
Đa phần ý kiến đều đánh giá rằng (chọn lọc ý kiến từ các chuyên gia, những nhà nghiên cứu có kinh nghiệm) nếu sự chênh lệch giá trị Cronbach Alpha là không nhiều thì nên giữ biến đó lại và xem tính phân biệt/hội tụ của biến ở bước EFA sau đó để đánh giá chất lượng biến, khi đó hãy quyết định loại biến hay giữ lại.
Vậy chênh lệch thế nào là "không nhiều"? Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng, nếu giá trị tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến lớn hơn 0.3 thì khi đó sự chênh lệch giữa 2 hệ số Cronbach Alpha thường không nhiều (xem thêm tiêu chuẩn tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 trong kiểm định Cronbach Alpha tại bài viết này).
Do vậy, khi thực hiện phân tích Cronbach Alpha, nếu biến quan sát có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 thì dù biến có Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm cũng nên giữ lại và xem xét tiếp ở kiểm định EFA về sau.
Tóm lại, khi thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha và có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm:
Tóm lại, khi thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha và có giá trị Cronbach’s Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm:
- Nếu tương quan biến tổng Corrected Item-Total Correlation của biến nhỏ hơn 0.3, hãy loại biến quan sát đó và chạy lại lần 2.
- Nếu tương quan biến tổng của biến từ 0.3 trở lên, hãy giữ lại biến quan sát đó cho những kiểm định tiếp theo.
