Hai trụ cột của đo lường: Validity & Reliability
| Khái niệm | Định nghĩa | Chỉ số đo | Ngưỡng chấp nhận |
|---|---|---|---|
| Reliability (Độ tin cậy) | Tính nhất quán và ổn định của phép đo | Cronbach's α, ICC test-retest | α ≥ 0.70; ICC ≥ 0.75 |
| Validity (Giá trị) | Mức độ đo đúng cái cần đo | • Content validity: S-CVI ≥ 0.80 • Criterion validity: r ≥ 0.50 • Construct validity: EFA, CFA |
S-CVI ≥ 0.80; r ≥ 0.50 |
🔍 Phân biệt Validity & Reliability
Ví dụ dễ hiểu: Một cái cân luôn chỉ 70 kg dù bạn cân 10 lần — đó là reliable (tin cậy). Nhưng nếu thực tế bạn nặng 60 kg — cái cân không valid (không có giá trị). Ngược lại, một cái cân valid phải vừa chính xác (đúng 60 kg) vừa ổn định (lần nào cũng 60 kg). Một bộ câu hỏi tốt cần cả hai!
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
EFA giúp xác định các câu hỏi có nhóm lại thành các nhân tố (yếu tố) như thiết kế ban đầu hay không. Các chỉ số quan trọng:
- KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.60: dữ liệu đủ để phân tích nhân tố.
- Bartlett's test p < 0.05: ma trận tương quan không phải ma trận đơn vị.
- Eigenvalue ≥ 1: tiêu chí Kaiser để giữ lại nhân tố.
- Factor loading ≥ 0.40: biến có đóng góp vào nhân tố.
- % phương sai trích ≥ 50%: mô hình nhân tố giải thích được hơn 50% phương sai dữ liệu.
