Cứu hộ SPSS: bảng tra ngưỡng & cách xử lý khi số chưa đạt

Chạy SPSS xong, câu hỏi khó nhất không phải "bấm vào đâu" mà là: số này đã đạt chưa, chưa đạt thì sửa gì trước? Trang này là bảng tra ngưỡng nhanh cho các phân tích phổ biến nhất trong tiểu luận, khóa luận (độ tin cậy Cronbach's Alpha, EFA, tương quan, hồi quy, trung gian PROCESS), kèm thứ tự xử lý khi kết quả chưa đạt.

Bảng tra ngưỡng nhanh

Chỉ số	Đạt khi	Ghi chú
Cronbach's Alpha	≥ 0,6 (tốt ≥ 0,7)	Dưới 0,6: xem tương quan biến – tổng từng item
Tương quan biến – tổng (Corrected Item-Total)	≥ 0,3	Item dưới 0,3 là ứng viên loại — loại từng item một, chạy lại
KMO	≥ 0,5 (đẹp ≥ 0,8)	Kèm MSA trên đường chéo ma trận Anti-image ≥ 0,5
Bartlett's Test	Sig. < 0,05	Nếu Sig. ≥ 0,05, dữ liệu chưa phù hợp EFA
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading)	≥ 0,5; chênh tải chéo ≥ 0,3	Item tải hai nhân tố gần bằng nhau → cân nhắc loại
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained)	≥ 50%	Thấp hơn: xem lại số nhân tố trích
VIF (đa cộng tuyến)	< 5 (Tolerance > 0,2)	VIF cao: hai biến độc lập chồng nhau
Durbin–Watson	1 – 3	Ghi nhận là chính; hiếm khi phải xử lý ở dữ liệu cắt ngang
Tương quan Pearson |r| (quy ước Cohen)	~0,1 yếu · ~0,3 trung bình · ~0,5 mạnh	Tương quan không phải nhân quả — đừng kết luận "ảnh hưởng" từ Pearson

Alpha thấp: xử lý theo thứ tự này

1. Kiểm tra câu đảo (reverse item) đã mã hóa ngược chưa — đây là nguyên nhân số một làm Alpha tụt và tương quan biến – tổng ra số âm. Đảo xong chạy lại trước khi nghĩ đến việc loại item.
2. Xem cột Corrected Item-Total Correlation: item nào < 0,3, đối chiếu thêm cột "Cronbach's Alpha if Item Deleted" — chỉ loại khi việc loại làm Alpha tăng và nội dung thang đo vẫn đủ ý.
3. Loại từng item một, chạy lại sau mỗi lần. Không loại hàng loạt.

KMO thấp / EFA lộn xộn

1. Mở ma trận Anti-image: item có MSA đường chéo < 0,5 → loại từng item, chạy lại.
2. Hệ số tải < 0,5 hoặc tải chéo hai nhân tố chênh nhau < 0,3 → loại item gây nhiễu, chạy lại từ đầu.
3. Nhớ bật Varimax khi trích xuất — chạy NOROTATE sẽ không có bảng Rotated Component Matrix để đọc.

Hồi quy: VIF cao thì sao?

VIF ≥ 5 báo hai biến độc lập đang đo gần như cùng một thứ. Cách xử lý đúng: kiểm tra tương quan giữa các biến độc lập, cân nhắc gộp biến hoặc bỏ biến trùng lặp về mặt lý thuyết. Không "xử lý" bằng cách sửa số liệu.

PROCESS: hiệu ứng gián tiếp không có ý nghĩa

Với mô hình trung gian (PROCESS Model 4), kết luận nằm ở khoảng tin cậy bootstrap của hiệu ứng gián tiếp: CI chứa 0 nghĩa là chưa đủ bằng chứng về hiệu ứng gián tiếp — đó là một kết quả bình thường để báo cáo trung thực, không phải lỗi cần "sửa số". Việc cần làm là kiểm tra lại các đường trực tiếp, cỡ mẫu và cách mã hóa biến trước khi kết luận.