đó, có hai con đường cần được giải quyết: kiểm tra tính hợp lệ và độ tin cậy. Ngược lại với kiểm tra tính hợp lệ liên quan đến những gì cần được đo lường, kiểm tra độ tin cậy liên quan nhiều hơn đến tính nhất quán của cách một tập hợp các biến được đo lường. Nếu chúng ta đã đảm bảo rằng công cụ đã đạt đến mức hợp lệ, chúng ta vẫn phải xem xét độ tin cậy. Độ tin cậy liên quan đến các ước tính về mức độ mà phép đo không có sai số ngẫu nhiên hoặc không ổn định (Cooper & Schindler, 2008). Độ tin cậy là sự đánh giá mức độ nhất quán giữa nhiều phép đo của một cấu trúc hoặc biến số (Hair Jr. và cộng sự, 2006, trang 137). Một cấu trúc có thể được cho là đáng tin cậy nếu câu trả lời của người trả lời đối với câu hỏi là nhất quán hoặc ổn định theo thời gian. Trước hết, mục đích sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha (được sử dụng phổ biến nhất trong các nghiên cứu khoa học) để tìm và cho phép loại bỏ các biến quan sát, những thang đo không phù hợp trong mô hình nghiên cứu, vì các tiêu chí không phù hợp này có thể tạo ra các yếu tố giả (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ý tưởng đằng sau cách tiếp cận này là hệ số Cronbach’s alpha càng cao thì mức độ tương quan giữa các mục trong thang đo càng cao, dẫn đến cấu trúc càng đáng tin cậy
Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại (Hair et al., 2010) và nếu hệ số hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha có giá trị nhỏ hơn 0,6 thì nhân tố sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ 2011). Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được, và Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên lên cũng có thể cân nhắc sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu mới (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).