tin c y đ c đnh ngh a là ph n bi n đ ng c a k t qu tr l i do khách hàng cĩ quan đi m khác nhau trong tr l i câu h i. H s tin c y đo l ng m c đ t ng quan l n nhau c a các k t qu tr l i đ i v i các m c trong thang đo. tin c y c a thang đo càng l n cho th y s nh t quán trong phép ki m đnh.
H s tin c y (Cronbach’s Alpha đ c tính theo cơng th c sau:
51% 44%
5% 25 40 tu i
40 55 tu i > 55 tu i
47
Trong đĩ k là h s bi n quan sát trong thang đo. là ph ng sai c a bi n quan sát th i và là ph ng sai c a t ng thang đo.Tuy nhiên trong ph n phân tích đ tin c y trong bài này, ta s s d ng ph n m m th ng kê SPSS đ tìm ra h s tin c y. Các thang đo đ u đ c đánh giá đ tin c y (thơng qua h s tin c y Cronbach’s Alpha thơng qua ph n m m th ng kê SPSS 18.0.1 for Windows). M c đích là tìm ra nh ng m c c n h i c n gi l i và nh ng m c h i c n b đi trong r t nhi u m c b n đ a vào ki m tra (Hồng Tr ng và Chu Nguy n M ng Ng c, 2005, 249). Sau khi phân tích, k t qu cho th y h s Cronbach alpha c a các thang đo đ u đ t t 0,7 tr lên. Nhi u nhà nghiên c u đ ng ý r ng khi Cronbach alpha t 0,8 đ n g n 1 thì thang đo l ng t t, t 0,7 đ n g n b ng 0,8 là s d ng đ c. C ng cĩ nhà nghiên c u đ ngh r ng Cronbach alpha t 0,6 tr lên là cĩ th s d ng đ c trong tr ng h p khái ni m đang nghiên c u là m i ho c m i đ i v i ng i tr l i trong b i c nh nghiên c u (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995).
Bên c nh đĩ, các bi n quan sát đ u cĩ h s t ng quan gi a bi n và t ng (item-total correlation) trên 0,4 (xem ph l c). i u này cho th y các thang đo đ m b o s tin c y c n thi t, th hi n c th qua b ng t ng k t sau đây:
B ng 3.4: B ng t ng k t h s Cronbach’s Alpha c a các thang đo nh sau:
Thang đo S l ng bi n quan sát H s alpha
Ch t l ng TBCD 4 0,7 59 Giá c TBCD 4 0,7 00 Ch ng lo i TBCD 4 0,6 98 Thái đ ph c v 4 0,7 28 Kênh phân ph i 4 0,7 54 Ph ng th c thanh tốn 3 0,7 46 Ch ng trình khuy n mãi 3 0,7 60
48
(B ng t ng k t k t qu Cronbach’s Alpha t SPSS 18.0.1 )
Thơng qua b ng t ng k t trên ta th y các h s Cronbach’s Alpha c a các bi n đ u > 0,698 (>0,6). Hay nĩi cách khác m c đ gi i thích c a các bi n đang quan sát là khá t t và c ng nĩi lên đ tin c y c a các thang đo đang s d ng khá t t. Tuy nhiên thơng qua vi c phân tích nhân t b c ti p theo s giúp chúng ta th y đ c c th h n các thang đo trên cĩ tách thành nh ng nhân t m i hay khơng, đi u này s giúp chúng ta đánh giá chính xác h n các thang đo, đ ng th i chúng ta cĩ th lo i b b t các bi n đo l ng khơng đ t yêu c u và làm cho các thang đo đ m b o tính đ ng nh t.
L u ý r ng t t c các phép tính tốn đ u th c hi n b ng ph n m m th ng kê đ đ m k t qu khách quan và th ng nh t.