Đầu trangBỏ qua đến nội dung chính

CÔNG CỤ THANG ĐO • TÍNH TẠI THIẾT BỊ

Độ tin cậy thang đo

Tính Cronbach's Alpha từ dữ liệu thô và tính omega, CR, AVE từ tải nhân tố chuẩn hóa. Kết quả là bằng chứng chẩn đoán, không phải lệnh tự động giữ hoặc loại item.

Dữ liệu không rời thiết bị.Trang không tải dữ liệu lên máy chủ, không gọi API và không dùng mô hình AI.

01 • DỮ LIỆU THÔ

Alpha và hồ sơ từng item

Listwise deletion

Chọn Excel, CSV, TSV hoặc dán dữ liệu có hàng đầu là tên biến. Công cụ chỉ đưa các cột số vào danh sách lựa chọn. Dữ liệu Likert được xử lý bằng tương quan Pearson trong phiên bản này.

02 • MÔ HÌNH ĐO LƯỜNG

Omega, CR và AVE

Một nhân tố

Dán tên item và tải chuẩn hóa. Cột error là tùy chọn. Khi để trống, công cụ dùng θ = 1 - λ². Công thức này giả định sai số không tương quan và không có tải chéo.

03 • CÁCH DIỄN GIẢI

Đọc bằng chứng theo mô hình đo lường

Alpha phụ thuộc giả định

Alpha phản ánh hiệp phương sai giữa các item. Hệ số cao không xác nhận đơn hướng và không chứng minh giá trị nội dung.

Omega cần một mô hình

Omega dựa trên tải và sai số của mô hình nhân tố. Nếu mô hình có tải chéo hoặc sai số tương quan, cần tính từ mô hình đã đặc tả.

AVE không thay thế giá trị phân biệt

AVE mô tả lượng phương sai chỉ báo được nhân tố giải thích. Kết luận giá trị phân biệt cần thêm bằng chứng về quan hệ giữa các cấu trúc.

Mẫu báo cáo

“Bốn item được rà trên các trường hợp hoàn chỉnh. Cronbach's Alpha và omega được báo cáo cùng tương quan biến tổng, tải chuẩn hóa và AVE. Quyết định giữ item dựa trên nội dung khái niệm, cấu trúc nhân tố và độ nhạy của kết quả.”

NGUỒN PHƯƠNG PHÁP

Tài liệu dùng cho công thức và giới hạn diễn giải

  1. Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16, 297-334. https://doi.org/10.1007/BF02310555
  2. Dunn, T. J., Baguley, T., & Brunsden, V. (2014). From alpha to omega: A practical solution to the pervasive problem of internal consistency estimation. British Journal of Psychology, 105(3), 399-412. https://doi.org/10.1111/bjop.12046
  3. Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research, 18(1), 39-50. https://doi.org/10.2307/3151312
  4. McDonald, R. P. (1999). Test theory: A unified treatment. Lawrence Erlbaum Associates.
  5. Raykov, T. (1997). Estimation of composite reliability for congeneric measures. Applied Psychological Measurement, 21(2), 173-184. https://doi.org/10.1177/01466216970212006