Phân tích Cronbach’s Alpha nhằm tìm ra những mục câu hỏi cần giữ lại và những mục câu hỏi cần bỏ đi trong các mục đưa vào kiểm tra (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) hay nói cách khác là giúp loại đi những biến quan sát và thang đo
không phù hợp. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha
từ 0,6 trở lên (Nunnally & Bernsteri, 1994; Slater,1995).
Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi hệ số 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. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Về lý thuyết hệ số Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao). Tuy nhiên, điều này không thực sự như vậy. Hệ số Cronbach’s Alpha quá lớn (α > 0,95) cho thấy có nhiều biến trong thang đo không có khác biệt gì nhau (nghĩa là chúng cùng đo lường một nội dung nào đó của khái niệm nghiên cứu). Hiện tượng này được gọi là hiện tượng trùng lắp trong đo lường (redundancy). Do đó, khi kiểm tra từng biến đo lường ta sử dụng thêm hệ số tương quan biến tổng.
Như vậy, trong phân tích Cronbach’s Alpha thì ta sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số nhỏ (α < 0,6) và cũng loại những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh nhỏ (< 0,3) ra khỏi mô hình vì những biến quan sát này không phù hợp hoặc không có ý nghĩa đối với thang đo. Tuy nhiên, các biến không đạt yêu cầu nên loại hay không không chỉ đơn thuần nhìn vào con số thống kê mà còn phải xem xét giá trị nội dung của khái niệm (Nguyễn Đình Thọ, 2013).