Việc quyết định phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis - Phân tích nhân tố khám phá) trước hay sau Cronbach's Alpha phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu và đặc điểm của dữ liệu. Bài viết này sẽ đi vào giải thích chi tiết để bạn có thể đưa ra lựa chọn phù hợp.
1. So sánh giữa Cronbach's Alpha và EFA
Cronbach's Alpha và EFA (Exploratory Factor Analysis - Phân tích nhân tố khám phá) là hai phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá chất lượng của thang đo trong nghiên cứu. Mặc dù cả hai đều liên quan đến việc phân tích các biến quan sát, nhưng chúng có mục đích và cách thức thực hiện khác nhau.
a. Cronbach's Alpha
- Mục đích: Đánh giá độ tin cậy nội tại (internal consistency) của thang đo. Cronbach Alpha đo lường mức độ nhất quán giữa các biến quan sát trong cùng một thang đo (một nhân tố).
- Cách thức: Tính toán hệ số Cronbach Alpha, một giá trị dao động từ 0 đến 1. Giá trị càng cao (thường trên 0.7) cho thấy độ tin cậy càng tốt.
- Ứng dụng: Thường được sử dụng để kiểm tra xem các biến quan sát trong thang đo có đo lường cùng một khái niệm hay không. Nếu Cronbach's Alpha thấp, có thể cần xem xét lại các biến quan sát hoặc loại bỏ những biến quan sát không phù hợp.
b. EFA (Exploratory Factor Analysis)
- Mục đích: Khám phá cấu trúc tiềm ẩn của dữ liệu và xác định các nhân tố (factors) ẩn tồn tại giữa biến quan sát. EFA giúp tìm ra các nhóm biến có tương quan với nhau, tạo thành các nhân tố đại diện cho các khía cạnh khác nhau của hiện tượng nghiên cứu.
- Cách thức: Sử dụng các thuật toán thống kê để phân tích ma trận tương quan giữa các biến quan sát. Kết quả cho thấy các nhân tố được hình thành từ các biến nào và mức độ ảnh hưởng của chúng.
- Ứng dụng: Thường được sử dụng khi chưa có một thang đo cụ thể hoặc muốn khám phá các nhân tố mới từ dữ liệu. EFA giúp hiểu rõ hơn về cấu trúc của dữ liệu và xác định các biến quan trọng.
2. Phân tích Cronbach's Alpha trước EFA
Khi nào thực hiện?
- Khi bạn có một bộ câu hỏi đo lường đã được thiết kế trước và muốn kiểm tra độ tin cậy của từng nhóm biến trước khi phân tích nhân tố.
- Khi cần loại bỏ biến yếu trước để giúp EFA hoạt động tốt hơn.
Quy trình:
Bước 1: Chạy Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của từng nhóm biến đo lường.
Bước 2: Loại bỏ biến có "Corrected Item-Total Correlation" < 0.3 và chạy lại đến khi tất cả các biến quan sát đạt Corrected Item-Total Correlation từ 0.3 trở lên. Nếu loại dần mà thang đo chỉ còn 2 biến quan sát nhưng độ tin cậy vẫn không đạt ngưỡng từ 0.6 trở lên, nhân tố này bị loại bỏ vì không đủ độ tin cậy và không dùng nhân tố đó cho bước EFA.
Bước 3: Thực hiện EFA để khám phá cấu trúc nhân tố.
Ưu điểm:
- Giảm số lượng biến yếu trước khi chạy EFA, giúp mô hình rõ ràng hơn.
- Tránh hiện tượng nhân tố yếu hoặc không có ý nghĩa khi phân tích nhân tố.
- Được sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu khoa học.
3. Phân tích EFA trước Cronbach’s Alpha
Khi nào thực hiện?
- Khi bạn không chắc chắn về cấu trúc nhân tố của bộ câu hỏi, tức là chưa có nhóm biến cụ thể. Thường bạn sẽ liệt kê ra một danh sách các câu hỏi (biến quan sát) nhưng không biết được mà chưa biết các câu hỏi đó phải phân thành bao nhiêu nhân tố, tên nhân tố đó là gì, bạn sẽ phân tích EFA trước để phân nhóm các câu hỏi này.
- Khi bạn sử dụng bộ câu hỏi mới hoặc tự xây dựng, cần kiểm tra xem các câu hỏi có tạo thành nhóm nhân tố hợp lý không.
Quy trình:
Bước 1: Chạy EFA để xác định nhóm nhân tố tiềm ẩn.
Bước 2: Sau khi có các nhân tố rõ ràng, tiến hành kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho từng nhóm nhân tố.
Ưu điểm:
- Giúp khám phá cấu trúc nhân tố mới nếu chưa có mô hình rõ ràng.
- Phù hợp với nghiên cứu khám phá hoặc khi phát triển thang đo mới.