Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu tiến hành phân tích Cronbach‘s Alpha cho từng nhóm biến. Cronbach‘s Alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ hay khả năng giải thích cho một khái niệm nghiên cứu của một tập hợp các biến quan sát trong thang đo. Phương pháp này dùng để loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế biến rác trong mô hình nghiên cứu. Hệ số Cronbach‘s Alpha có giá trị biến thiên trong đoạn [0,1]. Về lý thuyết, hệ số này càng cao thang đo càng có độ tin cậy cao. Tuy nhiên khi 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 nhau, hiện tượng này gọi là trùng lắp trong thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2014). Để xem xét tính phù hợp và cân nhắc loại các quan sát, nghiên cứu dựa trên ba hệ số chính:
Thứ nhất, hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu (Nunnally, 1978).
Thứ hai, hệ số Cronbach‘s Alpha: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005), hệ số Cronbach‘s Alpha nếu từ 0.8 đến gần bằng 1 thì 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. Trong đề tài, nghiên cứu xác định yêu cầu đối với hệ số Cronbach‘s Alpha > 0.7.
Thứ ba, hệ số Cronbach‘s Alpha If Item Deleted (hệ số Cronbach‘s Alpha của biến nếu loại bỏ một quan sát): khi giá trị Cronbach‘s Alpha If Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach‘s Alpha của nhóm thì cần xem xét loại biến quan sát này.