Phân tích nhân tố khẳng địn CFA thích hợp cho bài nghiên cứu này của tác giả, do tác giả đã có sẵn một số kiến thức về cấu trúc và biến tiềm tàng cơ sở của mô hình Lý thuyết Hành vi hoạch định TPB.
Trong đó mối quan hệ hay giả thuyết giữa các biến quan sát và nhân tố cơ sở thì được các nhà nghiên cứu mặc nhiên thừa nhận trước khi tiến hành kiểm định thống kê. Như vậy CFA là bước tiếp theo của EFA nhằm kiểm định xem có mộ mô hình lý thuyết nào có trước làm nền tảng cho một tập hợp các quan sát không. CFA cũng là một dạng của SEM. Khi xây dựng CFA, các biến quan sát cũng là các biến chỉ báo trong mô hình do lường, bởi vì chúng cùng “tải” lên một khái niệm lý thuyết cơ sở.
Theo nghiên cứu của Thọ và Trang năm (2008) cho rằng mô hình nhận được các giá trị TLI, CFI > 0.9, CMIN/df <=2, RMSEA <= 0.08 thì phù hợp với dữ liệu thị trường. Trong đó CMIN/df là chi – square điều chỉnh theo bậc tự do; CFI (Comparative Fix Index) là chỉ số thích hợp so sánh. TLI (Tucker & Lewis Index) là chỉ số (Tucker & Lewis) và chỉ số RMSEA (Root Mean Square Error Approximation).
Tính đơn hướng/ đơn nguyên dựa theo Steenkamp & Van trijp (1991) mức độ phù hợp với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng trừ trường hợp ác sái số của các biến quan sát có tương quan với nhau.
Giá trị hội tụ dựa theo Gerbring & Anderson (1998) thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các hệ số chuẩn hóa của thang đo điều lớn hơn 0.5 có có ý nghĩa thống kê (P < 0.5)
Giá trị phân biệt có thể kiểm định giá trị phân biệt của các khái niệm trong mô hình tới hạn, mô hình mà các khái niệm nghiên cứu được tự do quan hệ với nhau. Có thể thực hiện kiểm định hệ số tương quan xét trên phạm vi tổng thể giữa các khái niệm có thực sự khác biệt so với một hay không nếu thực sự khác biệt thì các thang đo đạt giá trị phân biệt. Cách dễ dàng nhất để xác định giá trị phân biệt là hệ số tương quan giữa các khái niệm thành phần của một khái niệm phải nhỏ 0.9 thì mới đạt giá trị phân biệt.