Để đánh giá thang đo các khái niệm trong mô hình nghiên cứu ta dựa trên các hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến - tổng (Item-to-total
correlation) giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp vào việc mô tả khái niệm cần đo, hệ số Cronbach Alpha if Item Deleted giúp đánh giá, loại bỏ bớt biến quan sát nhằm nâng cao hệ số tin cậy Cronbach Alpha cho khái niệm cần đo và phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm kiểm tra độ giá trị của thang đo của mô hình nghiên cứu.
Phân tích Cronbach’s Alpha thực chất là phép kiểm định mức độ tương quan lẫn nhau của các biến quan sát (mục hỏi) trong thang đo qua việc đánh giá sự tương quan giữa bản thân và tương quan của các điểm số trong từng biến quan sát với điểm số toàn bộ thang đo. Hệ số Cronbach’s Alpha > 0,8 là thang đo lường tốt, từ 0,7 đến 0,8 là thang đo được sử dụng, từ 0,6 trở lên là sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong hoàn cảnh nghiên cứu.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) việc sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA nhằm loại ra các biến không phù hợp vì các biến này có thể tạo ra các yếu tố giả.
Hệ số tin cậy Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không, nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và cái nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biến tổng (Item-to-total correlation) sẽ giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp nhiều cho sự mô tả của thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng < 0,3 sẽ bị loại ra khỏi thang đo do có tương quan kém với các biến quan sát khác.