Với các nghiên cứu khoa học xã hội, độ tin cậy (reliability) thường phản ánh mức độ nhất quán của các biến quan sát trong cùng một khái niệm. Trong đó, hai chỉ số được sử dụng phổ biến để đánh giá độ tin cậy là Cronbach's Alpha và Composite Reliability. Bạn hãy cùng với Marketing Du Ký tìm ra sự khác biệt giữa Cronbach's Alpha và Composite Reliability nhé.
1. Cronbach's Alpha
1.1. Định nghĩa
Cronbach's Alpha là một chỉ số thống kê được phát triển bởi Lee Cronbach - một nhà tâm lý học hàng đầu tại Hoa Kỳ vào năm 1951. Chỉ số này được dùng để đánh giá độ tin cậy nội tại (internal consistency) của một thang đo dựa trên sự tương quan giữa các biến quan sát (items) trong thang đo đó.
Thông thường, việc kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha sẽ được thực hiện liền kề với phân tích nhân tố khám phá EFA. Tuy nhiên, việc tiến hành trước hay sau còn tùy thuộc vào quan điểm của các nhà nghiên cứu.
1.2. Khoảng giá trị
Chỉ số Cronbach's Alpha thường nằm trong khoảng giá trị từ 0 đến 1. Giá trị càng cao chứng tỏ độ tin cậy của thang đo càng tốt. Dưới đây là khoảng giá trị để kết luận về độ tin cậy của thang đo dựa trên chỉ số Cornbach's Alpha.
1.3. Ứng dụng
Kiểm định Cronbach's Alpha sẽ phù hợp hơn với các nghiên cứu khám phá hoặc nghiên cứu sơ bộ khi các thang đo chưa được trải qua kiểm định.
Trên thực tế, Cronbach's Alpha giả định rằng tất cả các biến quan sát đều có trọng số như nhau và độ tương quan giữa chúng là đồng nhất. Chính vì thế, kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo từ phép kiểm định này có thể chưa chính xác.
2. Composite Reliability (CR)
2.1. Định nghĩa
Tương tự với Cronbach's Alpha, Composite Reliability (CR) hay độ tin cậy tổng hợp cũng là một chỉ số được dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Composite Reliability được sử dụng chủ yếu trong phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM).
2.2. Khoảng giá trị
Trên thực tế, khoảng giá trị của Composite Reliability cũng dao động từ 0 đến 1. Theo Giao và Vương (2019), các mức giá trị tương ứng của CR như sau:
- CR ≥ 0.6: Thang đo có độ tin cậy chấp nhận được với nghiên cứu khám phá (Chin, 1998; Höck & Ringle, 2010)
- CR ≥ 0.7: Thang đo có độ tin cậy chấp nhận được với nghiên cứu nhân quả (Henseler & Sarstedt, 2013)
- CR ≥ 0.8: Thang đo có độ tin cậy tốt với nghiên cứu nhân quả (Daskalakis & Mantas, 2008)
2.3. Ứng dụng
Composite Reliability đòi hỏi dữ liệu phải có chất lượng cao và mô hình nghiên cứu đã được kiểm định từ trước nên thường được sử dụng ở các nghiên cứu có phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM).
Khác với Cronbach's Alpha, CR không giả định rằng các trọng số của các biến quan sát là như nhau. Nó cho phép mỗi biến quan sát có mức độ đóng góp khác nhau vào thang đo, dựa trên kết quả thực tế.
Chính vì thế, Composite Reliability là chỉ số được các nhà nghiên cứu đánh giá cao và ngày càng được ưa chuộng hơn nhiều so với Cronbach's Alpha.
3. Sự khác nhau giữa Cronbach's Alpha và Composite Reliability
Dù cùng là các chỉ số để đánh giá độ tin cậy của thang đo nhưng giữa Cronbach's Alpha và Composite Reliability cũng tiềm ẩn nhiều sự khác biệt đáng kể. Dưới đây là sự khác nhau giữa hai chỉ số này.
Như vậy, cả Cronbach's Alpha và Composite Reliability đều là các công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Việc chọn chỉ số nào phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu, loại hình phân tích và đặc điểm của bộ dữ liệu. Marketing Du Ký hy vọng rằng bạn đã có thể phân biệt được sự khác nhau giữa Cronbach's Alpha và Composite Reliability.
