Alpha của Cronbach là gì, và không phải là gì

Cronbach's alpha là một hệ số đo độ nhất quán nội tại: mức độ mà các câu hỏi trong một thang đo tương quan với nhau. Được công bố năm 1951, đây là chỉ số thống kê tâm trắc được báo cáo nhiều nhất, và sự phổ biến của nó đã vượt xa tính hữu ích thực sự.

Alpha chạy từ 0 đến 1 và chịu ảnh hưởng bởi hai yếu tố: tương quan trung bình giữa các câu hỏi, và số lượng câu hỏi. Sự phụ thuộc thứ hai đó chính là nguồn gốc của phần lớn sự hiểu lầm.

Alpha cao không có nghĩa là gì

Không có nghĩa là thang đo đo lường một thứ duy nhất. Đây là lỗi phổ biến nhất. Alpha có thể cao đối với một thang đo có hai hoặc ba nhân tố khác biệt, miễn là các câu hỏi tương quan đủ mạnh nói chung. Tính đơn chiều phải được xác lập bằng phân tích nhân tố; alpha không thể xác lập điều đó và chưa bao giờ được thiết kế để làm việc đó.

Không có nghĩa là thang đo có độ hiệu lực. Alpha không nói lên điều gì về việc các câu hỏi đo lường cái gì. Hai mươi câu hỏi về cỡ giày sẽ có độ nhất quán nội tại xuất sắc và độ hiệu lực bằng không với tư cách là một thước đo cho bất kỳ điều gì thuộc về tâm lý.

Không có nghĩa là thang đo tốt. Vì alpha tăng theo số lượng câu hỏi, một thang đo dài với các câu hỏi tầm thường sẽ có điểm cao hơn một thang đo ngắn với các câu hỏi xuất sắc. Một thang đo bốn mươi câu hỏi với tương quan trung bình giữa các câu hỏi là 0.2 sẽ đạt trên 0.90.

Một alpha rất cao thường là một dấu hiệu cảnh báo. Trên khoảng 0.95, các câu hỏi thường gần như là những cách diễn đạt lại của nhau. Điều đó mang lại tính nhất quán nhưng phải trả giá bằng phạm vi bao phủ của cấu trúc: thang đo đo lường một khía cạnh hẹp một cách rất chính xác nhưng bỏ sót phần còn lại của cấu trúc. Điều này được gọi là nghịch lý suy giảm, và đó là lý do tại sao tính nhất quán cao hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn.

Những giả định của nó

Alpha là một cận dưới của độ tin cậy dưới một giả định cụ thể, đó là tương đương tau, nghĩa là mọi câu hỏi đều đóng góp như nhau vào đặc điểm nền tảng. Các thang đo thực tế hầu như không bao giờ thỏa mãn điều này. Các câu hỏi khác nhau về mức độ chúng tải lên nhân tố, và khi điều đó xảy ra, alpha sẽ đánh giá thấp độ tin cậy thực sự.

Omega của McDonald bỏ qua giả định đóng góp bằng nhau và ước tính độ tin cậy từ các hệ số tải nhân tố thực tế. Các nhà phương pháp học đã khuyến nghị sử dụng nó thay cho alpha trong suốt hai thập kỷ qua. Tuy nhiên, thực tiễn báo cáo đã chậm thay đổi, phần lớn là vì alpha chỉ là một dòng lệnh đơn giản trong mọi phần mềm thống kê còn omega thì không.

Đọc hiểu alpha trong thực tế

Các quy ước tương đối: 0.70 trở lên là chấp nhận được đối với nghiên cứu so sánh giữa các nhóm, 0.80 trở lên đối với ứng dụng thực tiễn, 0.90 trở lên khi điểm số ảnh hưởng đến một quyết định cá nhân. Hãy coi đây là những định hướng, không phải ngưỡng cố định; mức độ yêu cầu phụ thuộc vào mức độ rủi ro của quyết định mà điểm số đó thông tin.

Các con số thông tin hơn thường nằm ở những phần khác trong cùng bài báo. Tương quan trung bình giữa các câu hỏi (0.15 đến 0.50 là khoảng lành mạnh) cho bạn biết liệu alpha cao đến từ chất lượng câu hỏi hay số lượng câu hỏi. Số lượng câu hỏi cho bạn biết điều tương tự từ hướng ngược lại. Độ tin cậy kiểm tra tái kiểm tra cho bạn biết một điều mà alpha về mặt cấu trúc không thể: liệu điểm số có ổn định ở cùng một người theo thời gian hay không.

Một thang đo chỉ báo cáo alpha đã báo cáo con số dễ thu thập nhất trong các chỉ số độ tin cậy, và cũng là con số ít đòi hỏi nhất để đạt được.