Cronbach alpha là gì? Cách dùng cronbach alpha trong SPSS

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!

Mục lục

1. Bản chất của Cronbach’s Alpha

1.1. Định nghĩa

Cronbach’s Alpha trong SPSS là một công cụ đo lường độ tin cậy nội tại trong phân tích đa chiều, được sử dụng để đánh giá mức độ đồng nhất của các mục hỏi trong cùng một bộ câu hỏi hoặc thang đo.

Cronbach’s Alpha được tính dựa trên mối tương quan giữa các biến trong cùng thang đo và thường được sử dụng trong các nghiên cứu xã hội, giáo dục, marketing hay tâm lý học để kiểm tra tính ổn định và tin cậy của bộ câu hỏi khảo sát.

1.2. Mục đích

Kiểm định Cronbach’s Alpha nhằm phân tích và đánh giá độ tin cậy của thang đo, giúp xác định xem các biến quan sát có cùng đo lường một khái niệm hay không.

Thông qua hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item–Total Correlation), người nghiên cứu có thể nhận biết mức độ đóng góp của từng biến đối với tổng thể thang đo.

Nhiệm vụ chính của Cronbach’s Alpha là kiểm tra mức độ phù hợp của các mục trong thang đo, từ đó loại bỏ những biến không đáng tin cậy hoặc không phản ánh đúng khái niệm cần đo. Khi các mục trong thang đo đạt mức độ đồng nhất cao, ta có thể tin tưởng vào độ chính xác của kết quả đo lường.

Việc đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha giúp người nghiên cứu đảm bảo rằng thang đo được sử dụng thực sự phản ánh đúng khái niệm cần đo lường, trước khi tiến hành các phân tích chuyên sâu như EFA hoặc CFA.

1.3. Công thức tính Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha có thể được biểu diễn bằng hai công thức tương đương, phản ánh cùng một bản chất thống kê nhưng ở hai cách nhìn khác nhau:

Cách thứ nhất dựa trên phương sai tổng thể của thang đo.
Cách thứ hai dựa trên hiệp phương sai và phương sai trung bình giữa các mục hỏi.

1.3.1. Công thức (1): Theo hiệp phương sai và phương sai trung bình

Trong đó:

N: số lượng biến (mục hỏi) trong thang đo.
C̅: hiệp phương sai trung bình giữa các cặp biến.
v̄ là phương sai trung bình.

Công thức này cho thấy: giá trị Cronbach’s Alpha sẽ tăng khi số lượng biến nhiều hơn hoặc khi mức độ tương quan giữa các biến cao hơn.

1.3.2. Công thức (2): Theo phương sai tổng thể

Cronbach’s alpha được tính theo phương sai tổng thể bằng cách sử dụng công thức sau:

Công thức tính Cronbach’s Alpha theo phương sai tổng thể

Trong đó:

α là giá trị Cronbach’s alpha.
n là số lượng biến(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 thang đo(tổng điểm)

Công thức này so sánh tỷ lệ phương sai của từng biến với phương sai tổng, qua đó phản ánh mức độ đồng nhất giữa các biến quan sát.

1.3.3. Mối liên hệ giữa hai công thức và lý do SPSS sử dụng công thức (2)

Hai công thức của Cronbach’s Alpha tuy khác nhau về biểu thức, nhưng hoàn toàn tương đương về mặt toán học. Cụ thể:

Khi thay biểu thức này vào công thức (2), ta thu được dạng (1).

Điều đó chứng minh rằng hai công thức thực chất chỉ là hai cách biểu diễn khác nhau của cùng một khái niệm thống kê.
Công thức (2) dễ áp dụng trực tiếp trên dữ liệu gốc và giảm sai số khi xử lý tự động. Ngoài ra, chúng thể hiện rõ tỷ lệ giữa phương sai riêng và phương sai tổng, phù hợp với logic “độ tin cậy nội tại” mà Cronbach’s Alpha muốn đo lường.

>> Đọc thêm: Cẩm Nang Về Mô Hình SEM Chi Tiết Từ A – Z

1.4. Điều kiện và phạm vi sử dụng

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

Tính tuyến tính và phương sai tương đồng: Các biến quan sát có mối quan hệ tuyến tính và mức độ biến thiên tương đối đồng đều.
Lỗi đo lường ngẫu nhiên: Không có sai lệch hệ thống trong quá trình thu thập dữ liệu.
Tính một chiều (Unidimensionality): Các mục phải cùng đo lường một khái niệm tiềm ẩn.
Tính độc lập nội dung: Các câu hỏi không trùng lặp hoặc diễn đạt quá giống nhau.

Phạm vi sử dụng: Cronbach’s Alpha được áp dụng để đánh giá độ tin cậy nội tại của thang đo gồm nhiều biến quan sát, đặc biệt trong các nghiên cứu sử dụng bảng hỏi (survey) theo thang Likert. Chỉ nên sử dụng khi thang đo phản ánh một khái niệm đơn hướng, không phù hợp với các cấu trúc đa chiều hoặc dữ liệu nhị phân không tương quan.

2. Quy trình chạy Cronbach’s Alpha trong SPSS

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:

2.1. Bước 1: Mở công cụ Reliability Analysis

Trên thanh menu chính của SPSS, chọn Analyze → Scale → Reliability Analysis… Thao tác này giúp bạn truy cập vào công cụ dùng để tính toán hệ số Cronbach’s Alpha.

Chọn thẻ Analysis rồi nhấn vào Reliability Analysis...

2.2. Bước 2: Chọn các biến cần phân tích

Trong hộp thoại Reliability Analysis của SPSS:

Cột bên trái (Items) là nơi chứa tất cả các biến gốc (chưa chọn).
Cột bên phải (Variables) là nơi chứa các biến được chọn để phân tích Cronbach’s Alpha.

Trong hộp thoại Reliability Analysis, chọn các biến quan sát thuộc cùng một thang đo (các câu hỏi đo lường cùng một khái niệm) và kéo sang cột bên phải (Variables). Đây là những biến sẽ được dùng để tính hệ số Cronbach’s Alpha.

Ở ô Model, bạn chọn loại hệ số đo độ tin cậy Alpha để SPSS tính hệ số Cronbach’s Alpha dựa trên phương sai tổng thể và phương sai của từng biến.

2.3. Bước 3: Cài đặt các tùy chọn thống kê chi tiết

Nhấn vào nút Statistics bên phải hộp Reliability Analysis để mở hộp thoại. Tùy chọn

Trong mục Descriptives for, tích chọn: Item, Scale, Scale if item deleted.
Trong mục Inter-item, tích chọn: Correlations.

Các lựa chọn này giúp hiển thị thêm các bảng thống kê phục vụ việc đánh giá và loại biến không phù hợp. Sau khi chọn xong, nhấn Continue để quay lại cửa sổ chính.

2.4. Bước 4: Đọc và diễn giải kết quả

Nhấp vào nút Continue. Điều này sẽ đưa bạn trở lại hộp thoại Reliability Analysis. Cuối cùng, bạn hãy nhấn vào nút OK để SPSS tiến hành tính toán hệ số Cronbach’s Alpha.

Phần mềm sẽ tạo bảng kết quả (Output) hiển thị thông tin chi tiết về độ tin cậy của thang đo.

3. Hướng dẫn cách đọc kết quả Cronbach’s Alpha trong SPSS

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:

3.1. Ý nghĩa giá trị Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1:

Giá trị càng gần 1 → các biến quan sát càng đồng nhất và thang đo càng đáng tin cậy.
Giá trị không thể vượt quá 1, vì không tồn tại sự đồng nhất tuyệt đối giữa các biến.
Nếu Alpha quá cao (trên 0,9) → có thể một số biến bị trùng lặp nội dung, nên cần xem xét loại bớt.

3.2. Tiêu chuẩn đánh giá độ tin cậy của thang đo

Trong bảng Reliability Statistics, xem giá trị Cronbach’s Alpha để đánh giá mức độ tin cậy:

Alpha ≥ 0,7: Thang đo có độ tin cậy tốt, sử dụng được trong nghiên cứu.
0,6 ≤ Alpha < 0,7: Có thể chấp nhận được trong nghiên cứu mang tính khám phá.
Alpha < 0,6: Thang đo chưa đảm bảo độ tin cậy, cần xem xét lại hoặc điều chỉnh các biến.

3.3. Phân tích chi tiết trong bảng Item–Total Statistics

Cột Corrected Item–Total Correlation: Nếu < 0,3, biến đó có tương quan yếu với tổng thể thang đo → nên xem xét loại bỏ.
Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted: Cho biết nếu loại bỏ biến đó thì hệ số Alpha tổng thể có tăng lên hay không. Nếu Alpha tăng đáng kể → nên loại biến đó để nâng cao độ tin cậy chung.

3.4. Nguyên nhân hệ số Cronbach’s Alpha thấp

Hệ số Cronbach’s Alpha thấp cho thấy tập hợp các mục trong thang đo không đo lường cùng một cấu trúc một cách đáng tin cậy.

Điều này thường xảy ra do một hoặc nhiều nguyên nhân sau:

Các câu hỏi trong thang đo có thể chưa thể hiện đúng hoặc chưa đồng nhất với khái niệm cần đo. Một số mục có nội dung không rõ ràng, mơ hồ, hoặc mang ý nghĩa khác biệt so với các mục còn lại sẽ làm giảm mối tương quan giữa các biến và kéo hệ số Alpha xuống.
Người tham gia hiểu khác nhau về nội dung câu hỏi, dẫn đến phản hồi không ổn định.
Số lượng câu hỏi quá ít hoặc sự tương quan giữa các mục quá thấp, khiến hệ số bị giảm.

Cronbach’s Alpha càng cao, thang đo càng ổn định và nhất quán.

Ngược lại, hệ số thấp phản ánh vấn đề trong thiết kế hoặc nội dung của thang đo, và cần được kiểm tra lại bằng tương quan biến–tổng hoặc phân tích EFA để loại bỏ các biến không phù hợp.

4. 4 vấn đề cần lưu ý khi sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha

4.1. Đảm bảo tính đồng nhất của các mục

Cronbach’s Alpha dùng để đánh giá mức độ nhất quán nội tại giữa các biến quan sát trong cùng một thang đo. Tuy nhiên, chỉ số này không phản ánh tính giá trị (validity) của thang đo, nghĩa là không cho biết các biến có thực sự đo đúng khái niệm cần đo hay không.

4.2. Ảnh hưởng của số lượng mục đến hệ số Alpha

Số lượng câu hỏi trong thang đo có thể ảnh hưởng đến giá trị Alpha. Thang đo có quá ít biến thường cho hệ số Alpha thấp, trong khi có quá nhiều biến trùng lặp có thể làm Alpha tăng giả tạo. Do đó, cần lựa chọn số lượng mục phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.

4.3. Phân tích hệ số tương quan giữa các mục

Chỉ số Corrected Item–Total Correlation cho biết mức độ tương quan giữa từng biến quan sát với tổng thể thang đo.

Nếu hệ số < 0,3, biến đó tương quan yếu và nên xem xét loại bỏ.
Cột Cronbach’s Alpha if Item Deleted cho biết nếu loại biến đó đi, độ tin cậy tổng thể có tăng lên hay không.

4.4. Kiểm tra mức độ đóng góp của từng mục

Thông qua bảng Item–Total Statistics, người nghiên cứu có thể xác định biến nào góp phần tăng tính nhất quán cho thang đo. Việc đánh giá này giúp tinh chỉnh thang đo để đạt được độ tin cậy cao nhất.

5. Một số hạn chế của hệ số 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: Cronbach’s Alpha chỉ đo được mức độ đồng nhất nội tại giữa các mục trong thang đo, không phản ánh độ chính xác hay khả năng dự đoán thực tế của câu hỏi.
Giới hạn về tính ổn định: Hệ số Cronbach’s Alpha phụ thuộc vào mẫu dữ liệu được khảo sát, do đó có thể thay đổi nếu thực hiện trên mẫu khác.
Giới hạn về giả định phân tích: Cronbach’s Alpha giả định rằng tất cả các mục hỏi đóng góp như nhau vào độ tin cậy của thang đo.
Giới hạn về khả năng chẩn đoán: Cronbach’s Alpha chỉ cho biết mức độ đồng nhất tổng thể, không xác định được nguyên nhân cụ thể của sự bất đồng nhất giữa các mục.
Giới hạn về tính mô tả: Hệ số này không phản ánh được mức độ bao quát hoặc tính đại diện nội dung của thang đo, mà chỉ cho biết các mục có phản ứng tương đồng nhau về mặt thống kê hay không.
Giới hạn khi áp dụng cho thang đo đa chiều: Cronbach’s Alpha không phù hợp cho thang đo có nhiều nhân tố tiềm ẩn hoặc nội dung đa dạng, khi các mục hỏi không cùng đo một khái niệm duy nhất.

Tóm lại: Mặc dù Cronbach’s Alpha là công cụ kiểm định độ tin cậy phổ biến và dễ sử dụng, nhưng người nghiên cứu cần nhận thức rõ giới hạn của nó để sử dụng một cách chính xác và có chọn lọc. Đối với các thang đo phức tạp hoặc đa chiều, nên kết hợp Cronbach’s Alpha với các phương pháp như EFA, CFA hoặc Omega để có đánh giá toàn diện hơn về độ tin cậy và tính hợp lệ.

>> Sau khi đã xem hết nội dung về cronbach’s alpha, nếu bạn vẫn còn nhiều thắc mắc và chưa tự tin nắm vững, áp dụng nội dung kiến thức này vào nghiên cứu của mình. Hãy liên hệ với dịch vụ xử lý số liệu spss tại Luận văn 1080 để tư vấn và hỗ trợ giải đáp tận tình. Chúng tôi tin rằng với những kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn của mình sẽ giúp bạn giải quyết được mọi vấn đề khó khăn.

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 4 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!

Bài đăng này hữu ích như thế nào?

Bấm vào một ngôi sao để đánh giá nó!