Sau khi đánh giá đ tin c y c a thang đo b ng h s Cronbach’s Alpha và lo i
đi các bi n không đ m b o đ tin c y. Phân tích nhân t khám phá là m t k thu t phân tích đ c s d ng nh m thu nh và tóm t t các d li u. Ph ng pháp này r t có ích cho vi c xác đ nh các t p h p bi n c n thi t cho v n đ nghiên c u và đ c s d ng đ tìm m i quan h gi a các bi n v i nhau. Quan h gi a các nhóm bi n có liên h qua l i l n nhau đ c xem xét d i d ng m t s các nhân t c b n. M i m t bi n quan sát s đ c tính m t t s g i là H s t i nhân t (factor loading). Toàn b các bi n quan sát đ c đ a vào phân tích nhân t khám phá (EFA), đ gi m b t hay tóm t t d li u và tính đ tin c y (Sig) c a các bi n quan sát có quan h ch t ch v i nhau hay không.
Trong phân tích nhân t khám phá, tr s KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là ch s dùng đ xem xét s thích h p c a phân tích nhân t . Tr s KMO ph i có giá tr trong kho ng t 0,5 đ n 1 thì phân tích này m i thích h p, còn n u nh tr s này nh
h n 0,5 thì phân tích nhân t có kh n ng không thích h p v i các d li u.
Ngoài ra, phân tích nhân t còn d a vào eigenvalue đ xác đnh s l ng nhân t . Ch nh ng nhân t có eigenvalue l n h n 1 thì m i đ c gi l i trong mô hình. i l ng
eigenvalue đ i di n cho l ng bi n thiên đ c gi i thích b i nhân t . Nh ng nhân t có eigenvalue nh h n 1 s không có tác d ng tóm t t thông tin t t h n m t bi n g c. M t s tiêu chu n c n quan tâm trong phân tích nhân t khám phá (EFA):
(1)H s KMO ( Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0,5 và m c Ủ ngh a c a ki m đ nh Barlett
≤ 0,05
(2)H s t i nhân t (Factor loading ) >0,4 , n u bi n nào có H s t i nhân t (Factor loading ) < 0,4 s b lo i
(3)Thang đo đ c ch p nh n khi t ng ph ng sai trích ≥ 50%
(5)Khác bi t h s t i nhân t c a m t bi n quan sát gi a các nhân t ≥ 0,3 đ t o giá tr phân bi t gi a các nhân t (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003)