Trong phần mềm SMARTPLS, cả hai chỉ số độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability rho_c và Composite Reliability rho_a đều được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo bên cạnh chỉ số Cronbach's Alpha. Vậy sự khác biệt giữa Composite Reliability rho_c và Composite Reliability rho_a là gì?
1. Độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability rho_c
1.1 Định nghĩa
Độ tin cậy tổng hợp rho_c được gọi phổ biến với tên là Composite Reliability được đề xuất bởi Karl Jöreskog vào năm 1971 trong bối cảnh phân tích mô hình phương trình cấu trúc (SEM).
Hệ số rho_c là một thước đo độ tin cậy nội tại của một thang đo. Nó cho biết mức độ nhất quán của các biến quan sát (items) trong việc đo lường một khái niệm tiềm ẩn (construct). Mục đích chính của rho_c là đánh giá xem các biến quan sát có thực sự đo lường cùng một khái niệm hay không.
Hiện nay, rho_c vẫn là một trong những chỉ số quan trọng dùng để đánh giá độ tin cậy thang đo trong các nghiên cứu sử dụng mô hình SEM, đặc biệt trong SMARTPLS và AMOS.
1.2 Công thức tính rho_c
Công thức tính rho_c dựa trên hệ số tải trọng (loadings) của từng biến quan sát trong mô hình:
Trong đó:
- λ𝑖: là hệ số tải trọng (factor loading) của biến quan sát 𝑖.
- 𝜃𝑖: là phương sai của phần dư (error variance) của biến quan sát 𝑖.
1.3 Ngưỡng chấp nhận
Không chỉ rho_c mà cả Cronbach's Alpha hay rho_a sẽ đề cập ở phần sau đều là các chỉ số đánh giá tính nhất quán nội tại của các biến quan sát trong một thang đo. Các chỉ số này đều sử dụng ngưỡng chấp nhận tối thiểu là 0.7 (Nunally và Bernstein, 1994; Hair và cộng sự, 2022) và 0.6 ở các nghiên cứu khám phá.
2. Độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability rho_a
2.1. Định nghĩa
Độ tin cậy tổng hợp rho_a (Dijkstra-Henseler’s rho) là chỉ số đo lường độ tin cậy tổng hợp của một tập hợp các biến quan sát trong mô hình PLS-SEM. Nó được phát triển để cải thiện độ chính xác của các chỉ số truyền thống như Cronbach’s Alpha và rho_c (Jöreskog’s rho).
Tên ban đầu chỉ số này chỉ gọi là rho_a nhưng về sau một số tài liệu về PLS-SEM bổ sung thêm phần Composite Reliability, gọi là Composite Reliability rho_a nhằm phân biệt với Composite Reliability rho_c. Trên phiên bản SMARTPLS 3, phần mềm này chỉ ký hiệu là rho_a nhưng trên phiên bản SMARTPLS 4 phần mềm này đổi sang ký hiệu Composite Reliability rho_a.
2. Công thức tính rho_a
Dijkstra và Henseler (2015) đề xuất tính rho_a dựa trên ma trận hiệp phương sai giữa các chỉ báo. Công thức gốc của rho_a thực sự phức tạp, dưới đây là công thức tổng quát của chỉ số này.
Trong đó:
- λ𝑖: là hệ số tải trọng (factor loading) của biến quan sát 𝑖.
- 𝜃𝑖: là phương sai của phần dư (error variance) của biến quan sát 𝑖.
Công thức trên trông giống rho_c, nhưng có sự khác biệt trong cách tính - hệ số tải trọng (factor loading) so với công thức của rho_c.
3. Khác biệt Composite Reliability rho_c và rho_a là gì?
3.1 So sánh Cronbach's Alpha, Composite Reliability rho_c và rho_a
SMARTPLS cung cấp ba chỉ số đánh giá độ tin cậy thang đo hay độ tin cậy nhất quán nội bộ là Cronbach's alpha, Composite reliability rho_a và Composite reliability rho_c.
Theo Hair và cộng sự (2022), Cronbach's Alpha đánh giá quá thấp độ tin cậy, ở mặt ngược lại, Composite Reliability rho_c lại đánh giá cao quá mức độ tin cậy. Độ tin cậy thực sự của cấu trúc thường được xem là nằm giữa hai giá trị Cronbach's Alpha và Composite Reliability rho_c.
Chỉ số độ tin cậy rho_a thường nằm giữa Cronbach's Alpha và Composite Reliability rho_c, do đó được coi là chỉ số đánh giá độ tin cậy chính xác hơn (Hair và cộng sự, 2022). Đây cũng chính là sự khác biệt chính giữa Composite Reliability rho_c và Composite Reliability rho_a khi rho_a là chỉ số phản ánh chính xác hơn độ tin cậy tổng hợp.
3.2 Các chỉ số độ tin cậy trên SMARTPLS 3, SMARTPLS 4
Trên phiên bản SMARTPLS 3 và SMARTPLS 4, giá trị Cronbach's Alpha, Composite Reliability rho_c, Composite Reliability rho_a sẽ nằm trong bảng Construct Reliability and Validity thuộc phân tích PLS-Algorithm.
Chúng ta sẽ nhận xét và trình bày kết quả hai hệ số này trong phần đánh giá mô hình đo lường trên SMARTPLS.
Giao diện trên phiên bản SMARTPLS 3:
Thang đo HL trong kết quả trên có Cronbach's Alpha, Composite Reliability rho_c, Composite Reliability rho_a đều bằng 1 vì đây là thang đo chỉ có một biến quan sát. Thang đo chỉ có một biến quan sát mặc định sẽ có Cronbach's Alpha, Composite Reliability rho_c, Composite Reliability rho_a luôn bằng 1 trong SMARTPLS 3.
Giao diện trên phiên bản SMARTPLS 4:
Trên phiên bản SMARTPLS 4, cấu trúc chỉ có một biến quan sát sẽ không hiển thị các chỉ số độ tin cậy.
Ở kết quả ví dụ minh họa phía trên có thể thấy rho_a luôn có giá trị cao hơn Cronbach's Alpha và thấp hơn rho_c.
---
Nguồn tham khảo:
Nunally và Bernstein (1994), The Assessment of Reliability. Psychometric Theory, 3, 248-292.
Hair và cộng sự (2022), A primer on partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), 3rd ed., Thousand Oaks, CA: Sage.