ĐỘ TIN CẬY TỔNG HỢP CR VÀ PHƯƠNG SAI TRÍCH AVE

Tính CR và AVE từ hệ số tải chuẩn hóa, lấy kết quả bằng JASP hoặc AMOS và xử lý khi AVE thấp

Bài nên đọc trước

• Phân tích nhân tố khẳng định CFA với JASP và AMOS

Bài phân tích nhân tố khẳng định (CFA) đã có hệ số tải chuẩn hóa của 20 câu hỏi, bài chỉ số độ phù hợp của mô hình đã cho thấy mô hình đo lường phù hợp với dữ liệu. Hai câu hỏi còn lại trước khi kết luận thang đo đạt yêu cầu là: mỗi thang đo có tin cậy không và các câu hỏi có hội tụ vào khái niệm chung không. Hai chỉ số trả lời là độ tin cậy tổng hợp (composite reliability, CR) và phương sai trích trung bình (average variance extracted, AVE) (Fornell & Larcker, 1981).

Kết quả trên dữ liệu mẫu có một điểm cần bàn: AVE của thang Ý định mua lại là 0,477, dưới ngưỡng 0,5 thường dùng. Bài giữ nguyên kết quả này và hướng dẫn cách xử lý và báo cáo trung thực.

Ảnh được chụp từ JASP 0.99.0 (JASP Team, 2026), mở tiếp phân tích CFA của bài phân tích nhân tố khẳng định (CFA). Các con số được đối chiếu bằng R với gói lavaan (Rosseel, 2012) và semTools (Jorgensen và cộng sự, 2022), file cr_ave.R và bằng file Excel cr_ave_mau.xlsx đi kèm. Hình về AMOS là sơ đồ tự vẽ, không phải ảnh chụp màn hình; tên menu và mục kết quả ghi đúng giao diện tiếng Anh của AMOS (IBM Corp., 2026).

Dữ liệu mẫu. Dữ liệu và script dùng trong bài nằm ở thư mục 24-cr-ave-do-tin-cay-tong-hop của kho dữ liệu mẫu trên GitHub. Muốn tải cả kho, bấm Code > Download ZIP rồi giải nén và giữ nguyên cấu trúc thư mục.

1. CR khác Cronbach's Alpha thế nào?

Bài Cronbach's Alpha đã dùng Cronbach's Alpha (Cronbach, 1951) để đo độ tin cậy. Alpha giả định mọi câu hỏi đóng góp như nhau vào thang đo (hệ số tải bằng nhau, gọi là tau tương đương). Khi hệ số tải chênh lệch nhiều, Alpha thường đánh giá thấp độ tin cậy thật (McNeish, 2018).

CR (còn gọi là hệ số omega khi tính cho mô hình một nhân tố) dùng chính hệ số tải ước lượng từ CFA, nên cho phép mỗi câu đóng góp khác nhau (Raykov, 1997). Vì vậy, khi đã chạy CFA, CR là chỉ số độ tin cậy phù hợp hơn để báo cáo.

2. Công thức

Với một thang đo có k câu hỏi, gọi L là hệ số tải chuẩn hóa của từng câu (Fornell & Larcker, 1981):

• CR = (Tổng L)² / [(Tổng L)² + Tổng (1 − L²)]
• AVE = Tổng L² / k

Trong đó 1 − L² là phương sai sai số chuẩn hóa của câu hỏi và L² là R² của câu hỏi (bài phân tích nhân tố khẳng định (CFA)). AVE là trung bình R² của các câu: tỷ lệ phương sai trung bình của câu hỏi do khái niệm giải thích, so với phần do sai số đo lường.

Chỉ dùng hệ số tải chuẩn hóa toàn phần (bảng Standardized Regression Weights trong AMOS, cột Std. estimate khi chọn Standardization = All trong JASP). Dùng nhầm hệ số chưa chuẩn hóa sẽ cho CR và AVE sai, có khi vượt 1.

Tính tay cho thang đo Ý định mua lại

Thang đo Ý định mua lại được dùng làm ví dụ tính tay từ bốn hệ số tải chuẩn hóa (Hình 1).

Hình 1. Tính CR và AVE của thang đo Ý định mua lại từ bốn hệ số tải chuẩn hóa.

1. Cộng bốn hệ số tải: 0,730 + 0,688 + 0,668 + 0,677 = 2,762; bình phương được 7,630.
2. Cộng bốn phương sai sai số (1 − L²): 2,090.
3. Tính CR = 7,630 / (7,630 + 2,090) = 0,785.
4. Tính AVE = (0,532 + 0,473 + 0,446 + 0,458) / 4 = 1,910 / 4 = 0,477.

3. Lấy CR và AVE trong JASP

JASP tính sẵn cả hai chỉ số trong mô-đun CFA:

1. Mở phân tích CFA của bài phân tích nhân tố khẳng định (CFA) (file bai-24-cr-ave.jasp đi kèm).
2. Đánh dấu Average variance extracted (AVE) và Reliability trong mục Additional Output (Hình 2, Hình 3).

Hình 2. (1) Phương sai trích AVE, (2) độ tin cậy.

Hình 3. (1) AVE của năm nhân tố, (2) hệ số omega (chính là CR), (3) Cronbach's Alpha.

Ba lưu ý khi đọc:

• Cột Coefficient omega là CR. Giá trị của JASP (ví dụ 0,7848 với YDINH) trùng với CR tính tay (0,785).
• Cột Coefficient alpha được tính từ ma trận hiệp phương sai ước lượng bằng FIML trên 267 người, nên có thể chênh ở chữ số thứ ba so với Alpha trong PSPP ở bài Cronbach's Alpha (tính trên người trả lời đủ). Ví dụ XACNHAN: 0,822 trong JASP và 0,824 trong PSPP.
• Dòng total là độ tin cậy khi coi cả 20 câu là một thang đo. Dòng này không dùng cho mô hình nhiều nhân tố.

Muốn kiểm tra lại hoặc trình bày cách tính trong luận văn, dùng file Excel cr_ave_mau.xlsx đi kèm: dán cột Std. estimate của bảng Factor loadings vào cột C.

Làm trong AMOS

Nếu bạn dùng AMOS thay cho JASP, CR và AVE phải tính ngoài phần mềm, vì AMOS không báo hai chỉ số này.

AMOS không in CR và AVE. Cách làm nhanh và kiểm tra được là chép hệ số tải sang Excel (Hình 4):

Hình 4. Năm bước tính CR và AVE cho kết quả AMOS.

1. Mở View > Text Output (F10) sau khi chạy CFA với Standardized estimates (bài phân tích nhân tố khẳng định (CFA)).
2. Chọn mục Estimates > Scalars > Standardized Regression Weights ở cây mục bên trái.
3. Bấm chuột phải vào bảng, chọn Copy (hoặc chọn bảng rồi nhấn Ctrl+C).
4. Dán cột Estimate vào cột C của sheet CR_AVE trong file cr_ave_mau.xlsx đi kèm, đúng thứ tự câu hỏi của từng nhân tố (ô màu vàng).
5. Đọc bảng tổng hợp bên dưới: CR, AVE, căn bậc hai AVE và cột đánh dấu đạt hay chưa đạt đều tự tính bằng công thức.

File Excel đã điền sẵn hệ số tải của dữ liệu mẫu, nên bạn có thể đối chiếu kết quả của mình. Một số plugin của bên thứ ba cho AMOS cũng tính CR và AVE; nếu dùng, hãy đối chiếu với cách tính tay ở trên ít nhất một lần, vì các plugin khác nhau về việc dùng hệ số chuẩn hóa hay chưa chuẩn hóa.

4. Kết quả của năm thang đo

Kết quả CR, AVE và Alpha của năm thang đo được trình bày ở Hình 5 và Bảng 1.

Hình 5. CR, Cronbach's Alpha và AVE của năm thang đo. Đường đứt đoạn là ngưỡng tham khảo.

Bảng 1. CR, AVE và Alpha của năm thang đo.

CFA với ML và FIML, N = 267. Căn bậc hai AVE dùng ở bài giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.

Đọc CR

Ngưỡng thường dùng là CR từ 0,7 (Hair và cộng sự, 2019); từ 0,6 có thể chấp nhận trong nghiên cứu khám phá. CR quá cao (trên 0,95) lại là dấu hiệu các câu hỏi gần như lặp lại nhau. Cả năm thang đo có CR từ 0,785 đến 0,844: đạt.

CR và Alpha gần như trùng nhau ở cả năm thang đo. Lý do là trong mỗi thang đo, các hệ số tải khá đều nhau (chênh lệch tối đa khoảng 0,2), nên giả định tau tương đương của Alpha gần đúng. Khi hệ số tải chênh lệch nhiều hơn, CR sẽ cao hơn Alpha rõ rệt.

Đọc AVE

Ngưỡng thường dùng là AVE từ 0,5 (Fornell & Larcker, 1981): khái niệm giải thích ít nhất một nửa phương sai của các câu hỏi, phần còn lại do sai số đo lường. Bốn thang đo đạt (0,538 đến 0,575). Thang Ý định mua lại có AVE = 0,477, chưa đạt.

5. Xử lý khi AVE dưới 0,5

Thang đo Ý định mua lại có AVE dưới 0,5, nên cần xem nguyên nhân trước khi quyết định có sửa thang đo hay không.

Kiểm tra nguyên nhân

AVE là trung bình R² của các câu. Với YDINH, cả bốn hệ số tải đều nằm trong khoảng 0,67 đến 0,73: không có câu nào "kéo" AVE xuống mạnh, mà cả bốn câu đều chỉ ở mức trung bình. R² của từng câu từ 0,45 đến 0,53.

Thử loại câu tải thấp nhất

Loại câu tải thấp nhất là cách hay được dùng để nâng AVE. Với dữ liệu mẫu, file cr_ave.R cho thấy (Bảng 2):

Bảng 2. CR và AVE trước và sau khi loại câu tải thấp nhất.

Loại YD3 chỉ nâng AVE lên 0,488, vẫn dưới 0,5, trong khi CR giảm và thang đo mất câu "Tôi có khả năng mua lại trong 3 tháng tới", một khía cạnh nội dung (khung thời gian cụ thể) mà các câu khác không có. Loại thêm một câu nữa sẽ còn hai câu, không đủ để định danh thang đo đứng riêng (bài vẽ mô hình đầu tiên). Vì vậy không nên loại câu nào.

Lựa chọn hợp lý: giữ thang đo và báo cáo trung thực

Ba căn cứ để giữ thang Ý định mua lại:

1. CR đạt (0,785 > 0,7) và mọi hệ số tải có ý nghĩa, đều trên 0,6.
2. Fornell và Larcker (1981) nêu rằng AVE là thước đo thận trọng hơn CR và chỉ dựa vào CR, nhà nghiên cứu có thể kết luận giá trị hội tụ là chấp nhận được dù hơn 50% phương sai là sai số. Nhiều nghiên cứu dựa vào nhận xét này để chấp nhận AVE dưới 0,5 khi CR từ 0,6 trở lên. Đây là một lập luận được dùng rộng rãi nhưng không phải mọi hội đồng hay tạp chí đều chấp nhận, nên cần trình bày rõ.
3. Thang đo có cơ sở lý thuyết và được dùng trong các nghiên cứu trước (bài các loại thang đo).

Điều không nên làm: chỉ báo cáo CR, giấu AVE; hoặc loại câu liên tục cho đến khi AVE vượt 0,5 mà không xét nội dung.

Ngoài ra, AVE còn được dùng để đánh giá giá trị phân biệt (bài giá trị hội tụ và giá trị phân biệt): căn bậc hai AVE của YDINH (0,691) vẫn lớn hơn tương quan cao nhất của nó với các nhân tố khác (0,53 với HAILONG, bài phân tích nhân tố khẳng định (CFA)).

6. Trình bày kết quả

Độ tin cậy tổng hợp của năm thang đo nằm trong khoảng 0,785 đến 0,844, vượt ngưỡng 0,7 (Hair và cộng sự, 2019) và gần với Cronbach's Alpha (0,786 đến 0,841). Phương sai trích trung bình của bốn thang đo nằm trong khoảng 0,538 đến 0,575, đạt ngưỡng 0,5 (Fornell & Larcker, 1981). Riêng thang đo Ý định mua lại có AVE bằng 0,477, thấp hơn ngưỡng; tuy nhiên CR của thang đo đạt 0,785 và mọi hệ số tải chuẩn hóa nằm trong khoảng 0,67 đến 0,73 (p < 0,001). Việc loại câu có hệ số tải thấp nhất (YD3) chỉ nâng AVE lên 0,488 và làm mất một khía cạnh nội dung, nên thang đo được giữ nguyên bốn câu. Đây là một hạn chế về giá trị hội tụ của thang đo Ý định mua lại.

Bảng nên gộp hệ số tải, CR, AVE và Alpha của từng thang đo, như bảng ở mục 4.

Năm lỗi thường gặp

Các lỗi dưới đây hay gặp khi tính và báo cáo CR, AVE.

1. Dùng hệ số tải chưa chuẩn hóa để tính CR và AVE.
2. Tính AVE bằng tổng hệ số tải thay vì tổng bình phương hệ số tải.
3. Chỉ báo cáo chỉ số đạt ngưỡng và bỏ qua chỉ số không đạt.
4. Loại câu chỉ để nâng AVE mà không xét nội dung và mức cải thiện thực tế.
5. Dùng CR của toàn bộ 20 câu (dòng total trong JASP) làm độ tin cậy cho mô hình nhiều nhân tố.

Tài liệu tham khảo

Cronbach, L. J. (1951). Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334. https://doi.org/10.1007/BF02310555

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

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2019). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning. https://www.cengage.co.in/book-list/print/multivariate-data-analysis-8e-2t

IBM Corp. (2026). IBM SPSS Amos (Version 32) [Computer software]. IBM Corp. https://www.ibm.com/products/structural-equation-modeling-sem

JASP Team. (2026). JASP (Version 0.99.0) [Computer software]. https://jasp-stats.org/

Jorgensen, T. D., Pornprasertmanit, S., Schoemann, A. M., & Rosseel, Y. (2022). semTools: Useful tools for structural equation modeling (Version 0.5-6) [Computer software]. https://CRAN.R-project.org/package=semTools

McNeish, D. (2018). Thanks coefficient alpha, we'll take it from here. Psychological Methods, 23(3), 412–433. https://doi.org/10.1037/met0000144

Raykov, T. (1997). Estimation of composite reliability for congeneric measures. Applied Psychological Measurement, 21(2), 173–184. https://doi.org/10.1177/01466216970212006

Rosseel, Y. (2012). lavaan: An R package for structural equation modeling. Journal of Statistical Software, 48(2), 1–36. https://doi.org/10.18637/jss.v048.i02