Hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation có ý nghĩa quan trọng gì ?

Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) có ý nghĩa quan trọng trong phân tích độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha, giúp nhà nghiên cứu xác định được biến quan sát nào ít đóng góp cho thang đo và từ đó, cân nhắc việc loại bỏ biến quan sát để tăng độ tin cậy cho thang đo.

>>Xem ngay: xử lý số liệu bằng spss

​

Trong 2 tiêu chuẩn để đánh giá về độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha đã được đề cập trong bài viết Phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha trong SPSS, chỉ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation nếu nhỏ hơn 0.3, thì biến quan sát cần được loại bỏ. Vậy ý nghĩa của hệ số này là gì và tại sao khi nó nhỏ hơn 0.3 thì cần được loại bỏ?

​

Tương quan biến tổng Corrected Item - Total Correlation là chỉ số của từng biến quan sát chứ không phải là chỉ số của cả 1 thang đo. Khi trình bày trong bảng kết quả Item-Total Statistics, chỉ số này sẽ hiện ở từng hàng tương ứng với từng biến quan sát DK1 - DK4 ở ví dụ bên trên.
Một thang đo có độ tin cậy cao (hệ số Cronbach Alpha cao) khi các biến quan sát của nó có sự tương quan chặt chẽ với nhau. Sự tương quan này càng lớn cho thấy rằng các biến quan sát biểu hiện rất tốt cho đặc điểm, tính chất của biến mẹ, trừ một số trường hợp vi phạm trùng lặp thang đo.
Corrected Item - Total Correlation thể hiện mối quan hệ giữa biến quan sát đó với tất cả các biến quan sát còn lại trong cùng 1 thang đo (cùng 1 nhóm). Chỉ số này càng cao, nghĩa là biến quan sát tương quan càng mạnh với các biến còn lại, biến này càng tốt và ngược lại, chỉ số này càng thấp, tương quan với các biến còn lại càng thấp, biến này càng không tốt.
Nhà nghiên cứu luôn kỳ vọng các thang đo của mình đều đạt được Cronbach's Alpha cao để nghiên cứu có độ tin cậy cao. Điều này đồng nghĩa, các biến quan sát của một thang đo cần phải tương quan chặt chẽ với nhau. Trường hợp có biến quan sát tương quan yếu với các biến còn lại, Corrected Item - Total Correlation thấp, biến đó cần được loại bỏ. Vậy thì mức thấp là bao nhiêu thì nên loại biến quan sát đó? Dưới đây là một số ngưỡng được đề xuất bởi các nhà nghiên cứu:

• 0.30 by Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994)
• 0.30 by Cristobal et al. (2007)
• 0.40 by Loiacono et al. (2002)
• 0.50 by Francis and White (2002) and Kim and Stoel (2004)

Trong các ngưỡng này mức 0.3 được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Việc chọn các ngưỡng 0.4 hay 0.5 là những mức cao hơn, giúp cho nhà nghiên cứu chọn lọc ra những biến quan sát tốt nhất của thang đo. Từ đây, chúng ta có thể hình dung được, khi chúng ta có rất nhiều biến quan sát cho một thang đo, tầm trên 7 quan sát thì có thể chúng ta cân nhắc việc chọn ngưỡng 0.4 hoặc 0.5 để chọn ra được các biến quan sát tốt nhất. Nếu thang đo của bạn ít biến quan sát thì nên chọn mức 0.3 để giữ lại nhiều biến quan sát nhất có thể và các biến quan sát này cũng phản ánh ở mức khá đặc điểm của nhân tố mẹ.
Website: https://www.phamlocblog.com/