- Phân tích nhân tố khám phá (EFA) (Nhằm rút trích nhân tố dựa trên hệ số KMO và hệ số Eigenvalues…)
3.3.6.2. Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Kiểm tra độ tin cậy của các thang đo đo lường chất lượng dịch vụ và sự hài lòng, nghiên cứu sử dụng hai công cụ là: xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA.
Cronbach’s Alpha (1951) đưa ra hệ số tin cậy cho thang đo, để tính Cronbach’s Alpha cho một thang đo thì thang đo phải có tối thiểu là 3 biến đo lường. Hệ số Cronbach’s Alpha biến thiên trong khoảng [0,1]. Về lý thuyết Cronbach’s Alpha càng cao càng tốt (thang đo càng có độ tin cậy cao).
“Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.7-0.8]” (Nguyễn Đình Thọ, 2013). “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” (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, dẫn theo Hoàng
Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008); “Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về mặt độ tin cậy” (Nunnally & Bernstein 1994).
Do đó, đối với nghiên cứu này Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể chấp nhận được. Tính tốn Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến không phù hợp, không đảm bảo độ tin cậy, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Nếu biến nào mà sự tồn tại của nó làm giảm độ lớn của Cronbach’s Alpha thì biến đó sẽ bị loại bỏ.
Các biến đo lường dùng để đo lường cùng một khái niệm nghiên cứu nên chúng phải có tương quan chặt chẽ với nhau. Vì vậy, khi kiểm tra từng biến đo lường chúng ta sử dụng hệ số tương quan biến tổng. Trong SPSS sử dụng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (Corrected Item – Total Correlation). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu, các biến có hệ số tương quan với biến tổng < 0.3 được xem là biến rác và sẽ bị loại khỏi thang đo.