Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Một phần của tài liệu Khóa luận Sử dụng phần mềm xử lý số liệu SPSS và R trong nghiên cứu về khoa học giảng dạy Vật lý (Trang 43 - 46)

2. Các chức năng cơ bản của SPSS

2.6. Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Đầu tiên để đánh giá được độ tin cậy của thang đo dựa trên đánh giá hệ số

Cronbach’s Alpha. Vậy hệ số Cronbach’s Alpha là gì? Và kiểm định độ tin cậy Reliability như thế nào?

Trong nghiên cứu định lượng, việc đo lường các nhân tố lớn đôi khi sẽ rất khó khăn và phức tạp, hoặc nếu chỉ khảo sát mỗi nhân tố đó sẽ không khách quan. VD: Để đánh giá độ hiệu quả của phương pháp dạy học tích cực đối với học sinh, không thể chỉ đặt câu hỏi là: em có cảm thấy phương pháp dạy học tích cực có hiệu quả không? Như thế kết quả thu được sẽ không khách quan. Thay vào đó, chúng ta cần một số biến quan sát để cùng làm rõ biến tổng là độ hiệu quả của phương pháp dạy học tích cực. Giả sử có thể đặt thêm các khảo sát như: Điểm số của em sau khi học bằng phương pháp mới? Khả năng thuyết trình của em sau khi học phương pháp mới được cải thiện? Khả năng sáng tạo của em sau khi học phương pháp mới được cải thiện? Khả năng làm việc nhóm được cải thiện?....

Như vậy với các biến quan sát trên cùng với một câu hỏi cho biến tổng ta sẽ được một thang đo có thể đánh giá khách quan được biến tổng. Vậy câu hỏi đặt ra là thang đo như vậy đã hợp lý chưa và kết quả sau khi khảo sát có tin cậy được không? Để đánh giá được Reliability (Độ tin cậy) với ý nghĩa là độ ổn định của thang đo chúng ta sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha.

Hệ số Cronbach’s Alpha sẽ giao động trong khoảng từ 0 – 1, kết hợp với hệ số tương quan biến tổng để đánh giá xem các biến quan sát của biến tổng có tin cậy hay không? Có tốt không? Phép kiểm định này phản ánh mức độ liên quan chặt chẽ giữa các biến quan sát không? Biến nào có đóng góp trong việc đo lường biến tổng, biến nào không? Từ đó có thể kết luận Reliability (Độ tin cậy) của thang đo.

Như vậy nếu thang đo không tin cậy tức là các biến quan sát không có mối tương quan với nhau, và không thể hiện được thuộc tính chung của biến tổng. Khi này hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng sẽ có giá trị rất thấp và ngược lại. Với thang đo không đủ độ tin cậy cần phải xây dựng lại hệ thống câu hỏi khảo sát hoặc loại bỏ những câu hỏi không liên quan, không có đóng góp trong việc đo lường biến tổng.

Cronbach (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo. Chú ý, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát.[16]

Hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên điều này không hoàn toàn chính xác. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (khoảng từ 0.95 trở lên) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì với nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo.[16]

Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng Corrected Item – Total Correlation 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.[22]

Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha:[8]

+ Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.

+ Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt. + Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.

+ Dưới 0.6: thang đo chưa tin cậy, cần xem xét lại mô hình khảo sát.

Để kiểm định độ tin cậy của thang đo, SPSS cũng cấp công cụ phân tích hệ số

Cronbach’s Alpha trong Menu Analyze Scale. Cụ thể là chức năng:

* Reliability Analysis: Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng để đánh giá độ tin cậy của thang đo nghiên cứu.

Để thực hiện đánh giá độ tin cậy ta chọn Scale Reliability Analysis →Chuyển các biến cần đánh giá vào ô items →chọn Statistics →tích chọn Scale if item deleted

để đánh giá luôn hệ số Cronbach’s Alpha của biến tổng thay đổi như thế nào nếu loại bỏ biến quan sát đó → Continue OK.

Lưu ý nếu mẫu khảo sát có nhiều thang đo để đánh giá nhiều biến tổng chẳng hạn biến giáo dục gồm các biến quan sát GD1, GD2, GD3; biến y tế gồm các biến quan sát YT1, YT2, YT3;… Thì ta phải kiểm định Reliability Analysis cho từng nhóm biến tổng một chứ không đưa tất cả biến quan sát vào một lúc.

VD: Đánh giá độ tin của cơ sở dữ liệu mức tiêu thụ xăng bằng hệ số Cronbach’s Alpha. Với biến tổng là ttxang và độ tin cậy 95%.

Kết quả: Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,156 5 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted

muc tieu thu xang (km/lit) 1326,10012 95918,748 -,867 ,190

cong suat dong co (HP) 1247,81860 81067,073 ,785 -,007a

khoi luong xe (kg) 110,89860 711,884 ,775 -,090a

so may (cylinder) 1333,71860 93265,939 ,813 ,158

dung tich dong co (lit) 1336,09848 93289,643 ,910 ,158

a. The value is negative due to a negative average covariance among items. This violates reliability model assumptions. You may want to check item codings.

Bảng 10. Đánh giá hệ số Cronbach’s Alpha

Từ kết quả quan sát được hệ số Cronbach's Alpha = 0.156 < 0.6 nên độ tin cậy của thang đo này không cao. Đồng thời quan sát cột Cronbach's Alpha if Item Deleted

với ý nghĩa là hệ số Cronbach's Alpha nếu bỏ đi biến quan sát đó. Nếu giá trị này lớn chúng ta tiến hành bỏ đi biến quan sát để tăng độ tin cậy cho thang đo. Trong trường hợp này các giá trị ở cột này đều nhỏ nên có thể kết luận thang đó này không tin cậy.

Một phần của tài liệu Khóa luận Sử dụng phần mềm xử lý số liệu SPSS và R trong nghiên cứu về khoa học giảng dạy Vật lý (Trang 43 - 46)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(109 trang)