1. 6.2.2 Phương pháp phân tích số liệu
4.2.1.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha)
Kiểm định độ tin cậy thang đo là phương pháp cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp, hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số thông qua hệ số Cronbach’s Alpha.
Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 được cho là ổn. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
Kiểm định độ tin cậy thang đo được tiến hành 6 lần cho 6 nhóm nhân tố độc lập. Sau khi lần lượt chạy SPSS 6 lần cho 6 nhóm biến độc lập, không có biến nào bị loại.
Hệ số Cronbach’s Alpha của mỗi nhóm biến ở mức cao, cho thấy mức độ phù hợp cao của mỗi biến trong nhóm biến. Hệ số Cronbach’s Alpha của các nhóm biến như sau:
Bảng 6: Hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố Mức độ tin cậy 95%
Nhân tố Hệsố Cronbach’s
Alpha
Sự thuận tiện 0.851
Phương tiện hữu hình 0.937
Năng lực phục vụ của
nhân viên 0.887
Danh mục dịch vụ 0.952
Học viên: Lê Tiến Sĩ Page 49 Hệ số Cronbach's Alpha của tất cả các nhân tố sau khi rút trích từ các biến quan sát bằng phương pháp phân tích nhân tố EFA đều lớn hơn 0.75. Trong khi đó, hệ số này lớn hơn 0.7 là đáp ứng yêu cầu của các nghiên cứu thuộc lĩnh vực kinh tế. Cá biệt, nhân tố “ Danh mục sản phẩm” có hệ số Cronbach's Alpha rất cao(Cronbach's Alpha =0.952).
Ngoài ra, trong mỗi nhómbiến thì hệ số tương quan tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3. Điều này khẳng định thang đo các nhân tố như ban đầu là phù hợp và đáng tin cậy, không cần loại bất cứ biến quan sát nào. Bảng kết quả cụ thể của mỗi nhóm biến sau khi chạy Cronbach’s Alpha được trình bày ở phụ lục 5.
Vậy ta có thể sử dụng 6 nhóm biến độc lập này trong các bước phân tích tiếp theo.