Không có một con số duy nhất để kết luận «đạt» cho mọi khóa luận, nhưng thực hành phổ biến là coi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,70 trở lên là chấp nhận được, và nên xem lại khi giá trị vượt khoảng 0,90. Một bài tổng quan về hệ số alpha trên International Journal of Medical Education ghi nhận các báo cáo về mức chấp nhận được dao động từ 0,70 đến 0,95, đồng thời nêu mức tối đa được khuyến nghị là 0,90. Nghĩa là «càng cao càng tốt» là hiểu sai, và hội đồng thường hỏi chính điểm này.
Hệ số Cronbach’s Alpha đo cái gì?
Cronbach’s Alpha là chỉ số đo độ tin cậy nhất quán nội tại của một thang đo: các mục (câu hỏi) cùng đo một khái niệm có tương quan với nhau đến mức nào. Hệ số do Lee J. Cronbach công bố năm 1951 trên tạp chí Psychometrika (tập 16, số 3, trang 297-334). Trong khóa luận khảo sát bằng bảng hỏi Likert, bạn tính alpha riêng cho từng thang đo (từng khái niệm), không tính một con số cho cả bảng hỏi.
Ví dụ trong một khóa luận về sự hài lòng trong công việc: bảng hỏi có ba khái niệm là «sự hài lòng», «điều kiện làm việc» và «thu nhập», mỗi khái niệm đo bằng bốn đến sáu mục. Bạn sẽ có ba hệ số alpha, mỗi hệ số tính trên các mục của đúng khái niệm đó. Nếu bạn chưa phân biệt được khái niệm, biến và mục, hãy đọc trước bài về các loại biến và bài xây dựng bảng hỏi và thang đo Likert.
Cronbach’s Alpha bao nhiêu thì đạt và vì sao 0,90 là một mốc cần để ý?
Bảng dưới là cách đọc thận trọng, dựa trên khoảng giá trị được bài tổng quan trên nêu. Hãy dùng nó để tham khảo, còn ngưỡng bạn ghi vào khóa luận phải theo giáo trình thống kê mà khoa hoặc người hướng dẫn quy định.
| Hệ số alpha | Cách đọc thận trọng | Việc nên làm |
|---|---|---|
| Dưới 0,70 | Thấp hơn khoảng được nêu là chấp nhận được | Kiểm tra mục bị đảo điểm sai, mục lạc đề, rồi xem bảng tương quan biến-tổng |
| Từ 0,70 đến 0,90 | Vùng thường được xem là chấp nhận được | Báo cáo bình thường, ghi rõ số mục và cỡ mẫu |
| Trên 0,90 | Có thể có mục trùng lặp, hỏi cùng một điều theo hai cách | Xem lại nội dung mục, cân nhắc rút gọn thang đo |
Lý do cần cẩn trọng với giá trị rất cao: theo cùng bài tổng quan, alpha phụ thuộc vào số mục. Thang đo càng dài thì alpha càng dễ tăng, dù các mục có đồng nhất hay không. Vì thế alpha 0,95 trên một thang đo 20 mục chưa chắc tốt hơn alpha 0,82 trên thang đo năm mục, và nó cũng không chứng minh thang đo chỉ đo một khái niệm. Việc kiểm tra cấu trúc đó thuộc về phân tích nhân tố, một bước riêng biệt.
Còn mốc 0,70 thường được gắn với Nunnally (1978). Nếu bạn muốn trích mốc này theo tên tác giả, hãy mở trực tiếp giáo trình gốc để lấy đúng trang, đừng trích qua khóa luận khác.
Cách chạy Cronbach’s Alpha trong SPSS từng bước
- Nhập liệu và làm sạch. Mỗi hàng là một người trả lời, mỗi cột là một mục. Loại phiếu thiếu quá nhiều câu hoặc trả lời một mức cho toàn bộ bảng hỏi.
- Đảo điểm các mục viết theo chiều ngược trước khi tính. Nếu quên bước này, tương quan của mục đó với tổng sẽ âm và alpha bị kéo xuống mà bạn không hiểu vì sao.
- Chọn đúng nhóm mục. Vào Analyze, chọn Scale, rồi Reliability Analysis. Đưa vào ô Items chỉ các mục của một khái niệm. Mô hình chọn Alpha.
- Bật các thống kê cần đọc. Ở mục Statistics, tích «Scale if item deleted» để có bảng Item-Total Statistics, có cột tương quan biến-tổng hiệu chỉnh và cột alpha nếu loại mục.
- Lặp lại cho từng khái niệm rồi ghi vào một bảng tổng hợp duy nhất.
Phần mềm bạn dùng không bắt buộc là SPSS. Các công cụ khác cũng tính được hệ số này; bài so sánh phần mềm thống kê cho luận văn giúp bạn chọn công cụ phù hợp ngân sách.
Cách đọc hai bảng kết quả quan trọng nhất
SPSS trả ra nhiều bảng, nhưng với độ tin cậy bạn cần đọc hai bảng. Dữ liệu bên dưới là số liệu giả định để minh họa, không phải kết quả của một nghiên cứu thật.
Bảng Reliability Statistics
Bảng này cho hai con số: Cronbach’s Alpha và số mục (N of Items). Giả sử thang đo «sự hài lòng» có năm mục và alpha là 0,78. Theo cách đọc ở trên, đây là giá trị chấp nhận được.
Bảng Item-Total Statistics
Bảng này cho từng mục hai thông tin. Thứ nhất là tương quan biến-tổng hiệu chỉnh, tức mục đó tương quan thế nào với tổng các mục còn lại. Thứ hai là alpha nếu loại mục, tức hệ số sẽ là bao nhiêu nếu bỏ mục đó.
| Mục (giả định) | Tương quan biến-tổng hiệu chỉnh | Alpha nếu loại mục |
|---|---|---|
| HL1 | 0,62 | 0,71 |
| HL2 | 0,58 | 0,72 |
| HL3 | 0,55 | 0,73 |
| HL4 | 0,12 | 0,84 |
| HL5 | 0,50 | 0,75 |
Cách đọc: mục HL4 có tương quan rất thấp với phần còn lại và nếu loại nó, alpha tăng từ 0,78 lên 0,84. Đây là tín hiệu để xem lại nội dung câu hỏi HL4 (có bị đảo điểm sai, khó hiểu hoặc lạc đề không), không phải lý do để xóa ngay. Nhiều giáo trình nêu một ngưỡng cụ thể cho tương quan biến-tổng; bạn ghi ngưỡng theo giáo trình của khoa và nói rõ nguồn.
Khi alpha thấp, nên xử lý theo thứ tự nào?
Đừng vội xóa mục. Hãy đi theo bốn bước, vì phần lớn alpha thấp xuất phát từ lỗi kỹ thuật chứ không phải từ thang đo.
- Kiểm tra dữ liệu. Có mục nào chưa được đảo điểm không? Có phiếu trả lời một mức duy nhất cho mọi câu không? Có lỗi nhập liệu như giá trị 6 trên thang 5 mức không?
- Kiểm tra nhóm mục. Có mục nào bị đưa nhầm sang thang đo khác không? Alpha thấp thường do trộn mục của hai khái niệm vào một nhóm.
- Đọc lại nội dung mục có tương quan thấp. Câu hỏi có dài, hai ý trong một câu hay dùng từ mà người trả lời hiểu khác nhau không?
- Quyết định và ghi lại. Nếu loại mục, ghi lý do nội dung. Nếu giữ lại, ghi rõ alpha thấp như một hạn chế của nghiên cứu và giải thích vì sao vẫn dùng thang đo.
Với thang đo kế thừa từ nghiên cứu trước, hãy so sánh kết quả của bạn với bài gốc: nếu bài gốc có alpha cao mà mẫu của bạn thấp, nguyên nhân thường nằm ở bản dịch hoặc ở sự khác biệt về đối tượng trả lời.
Alpha cho thang đo có nhiều khía cạnh được tính thế nào?
Một số thang đo có nhiều khía cạnh, ví dụ thang đo hài lòng công việc theo từng khía cạnh như lương, đồng nghiệp, giám sát. Cách làm đúng là tính alpha cho từng khía cạnh, vì mỗi khía cạnh là một nhóm mục cùng đo một điều. Nếu bạn còn muốn một điểm tổng, hãy nói rõ cách tính điểm tổng và kiểm tra cấu trúc bằng phân tích nhân tố trước khi báo cáo alpha cho điểm tổng đó. Khi khía cạnh chỉ có hai hoặc ba mục, hãy nêu rõ số mục để người đọc không so sánh trực tiếp với khía cạnh có mười mục.
Một lưu ý nữa về cỡ mẫu: alpha tính trên mẫu quá nhỏ sẽ dao động nhiều. Với khảo sát thử, mẫu nhỏ chỉ dùng để phát hiện mục khó hiểu; con số báo cáo chính thức nên đến từ mẫu khảo sát chính. Cách tính cỡ mẫu khảo sát có trong bài chọn mẫu và cỡ mẫu: Slovin, thuận tiện, phân tầng.
Năm lỗi về Cronbach’s Alpha mà hội đồng hay hỏi
- Tính một alpha cho cả bảng hỏi. Alpha chỉ có nghĩa trên các mục cùng đo một khái niệm.
- Quên đảo điểm mục ngược. Kết quả là alpha thấp bất thường.
- Loại mục chỉ để alpha đẹp. Mỗi mục bị loại phải có lý do nội dung, và phải ghi rõ trong khóa luận mục nào bị loại, vì sao, alpha trước và sau.
- Dùng alpha như bằng chứng cho giá trị của thang đo. Alpha là độ tin cậy, chưa phải giá trị. Bước kế tiếp thường là phân tích nhân tố khám phá.
- Không báo cáo cỡ mẫu và số mục cạnh hệ số alpha, trong khi hai thông tin này ảnh hưởng đến cách đọc.
Ở bước kiểm định tiếp theo, bạn sẽ cần quy trình EFA: KMO, Bartlett, phương sai trích. Các phép kiểm định thường dùng trong khóa luận khảo sát và thứ tự chạy chúng được tóm tắt trong bài chạy kiểm định nào cho khóa luận Marketing.
Nên viết kết quả độ tin cậy vào khóa luận như thế nào?
Đoạn viết mẫu (số liệu giả định): «Độ tin cậy của thang đo sự hài lòng được kiểm tra bằng hệ số Cronbach’s Alpha trên mẫu 210 phiếu hợp lệ. Thang đo gồm năm mục, hệ số alpha là 0,78. Mục HL4 có tương quan biến-tổng thấp; sau khi xem lại, nội dung mục này bị hiểu theo nghĩa khác với ý định đo nên được loại, alpha của thang đo còn bốn mục là 0,84.» Đoạn này nêu đủ: số mẫu, số mục, giá trị, lý do loại và kết quả sau khi loại.
Bảng tổng hợp độ tin cậy thường đặt ở chương phương pháp hoặc đầu chương kết quả, tùy quy định của khoa. Khi bạn muốn sắp xếp các chương này cho nhất quán và điền số liệu thật của mình, Tesify giúp bạn sắp xếp và cấu trúc khóa luận của mình: 9,000+ sinh viên đã viết 15,000+ chương với Tesify, và nội dung khóa luận vẫn do chính bạn viết 100%.
Hỏi đáp về Cronbach’s Alpha trong khóa luận
Cronbach’s Alpha bao nhiêu là đạt?
Thực hành phổ biến coi từ 0,70 trở lên là chấp nhận được. Bài tổng quan trên International Journal of Medical Education ghi nhận các báo cáo về mức chấp nhận dao động từ 0,70 đến 0,95 và nêu mức tối đa được khuyến nghị là 0,90. Bạn nên ghi ngưỡng theo giáo trình khoa quy định.
Alpha cao hơn 0,90 có phải là rất tốt không?
Không nhất thiết. Giá trị rất cao có thể cho thấy các mục trùng lặp, và alpha còn tăng khi thang đo dài hơn. Hãy xem lại nội dung từng mục.
Tính alpha cho cả bảng hỏi hay từng thang đo?
Từng thang đo, tức từng khái niệm. Mỗi khái niệm một hệ số, tính trên các mục của đúng khái niệm đó.
Thang đo chỉ có hai hoặc ba mục thì sao?
Với ít mục, alpha thường thấp hơn mà thang đo vẫn có thể ổn. Bạn nên nêu rõ số mục và cân nhắc bổ sung mục ở khảo sát sau nếu có điều kiện, thay vì xóa thang đo.
Có phải loại mục nào làm alpha tăng thì loại không?
Không. Chỉ loại khi có lý do nội dung rõ ràng. Mục bị loại phải được ghi lại cùng alpha trước và sau khi loại.
Alpha có chứng minh thang đo đúng không?
Không. Alpha cho biết các mục nhất quán với nhau, chưa cho biết chúng đo đúng khái niệm. Cấu trúc thang đo được kiểm tra bằng phân tích nhân tố.
Có cần tính alpha ở khảo sát thử không?
Nên có. Khảo sát thử giúp phát hiện mục khó hiểu trước khi phát đại trà, và bạn tính lại alpha trên mẫu chính để báo cáo kết quả cuối.
Dùng thang đo đã có hệ số alpha trong bài báo gốc có cần tính lại không?
Có. Hệ số trong bài gốc tính trên mẫu của tác giả đó. Khóa luận của bạn dùng mẫu khác nên phải tính lại và báo cáo hệ số của mình.
Cronbach’s Alpha khác gì tương quan biến-tổng?
Alpha đánh giá cả thang đo, còn tương quan biến-tổng đánh giá từng mục so với phần còn lại. Hai chỉ số được đọc cùng nhau để quyết định giữ hay xem lại mục.
Nên trích dẫn nguồn nào cho ngưỡng 0,70?
Trích theo giáo trình mà khoa hoặc người hướng dẫn chỉ định, ví dụ tác giả thường được nhắc là Nunnally (1978). Hãy mở nguồn gốc để ghi đúng trang, và ghi rõ ngưỡng bạn áp dụng cho toàn khóa luận.