Phân tích nhân tố khám phá được thực hiện với các mục tiêu như sau:
- Đánh giá mức độ hội tụ (độ giá trị) của các biến quan sát đo lường cho khái niệm
nghiên cứu.
- Đánh giá độ phân biệt giữa các khái niệm nghiên cứu của biến độc lập, nhằm xem
xét mức độ độc lập của từng khái niệm trong mối liên hệ với các khái niệm nghiên cứu cùng cấp.
- Hình thành các nhân tố đại diện cho từng khái niệm phục vụ cho phân tích hồi qui đa biến kiểm định giả thuyết nghiên cứu (bước tiếp theo).
Phương pháp phân tích EFA:
- Phương pháp rút trích nhân tố “Principal Componant Analysis” cho phép xoay vuông góc “Varimax” phù hợp cho mục tiêu rút gọn dữ liệu (hạn chế tối đa sự tương quan – đa cộng tuyến giữa các nhân tố mới hình thành, và tối đa khả năng rút trích phương sai của các biến quan sát ban đầu) (Hair & ctg, 2010).
- Trích xuất nhân tố theo hệ số eigenvalue >1.0 nhằm đảm bảo mỗi nhân tố trích xuất đều đảm bảo khả năng giải thích phương sai của ít nhất 1 biến quan sát (Hair & ctg, 2010).
Tiêu chuẩn áp dụng:
- Kiểm định “KMO and Bartlett's Test”: nhằm kiểm định sự phù hợp của dữ liệu (mẫu và các biến quan sát đầu vào có tương quan phù hợp) cho phân tích nhân tố (KMO >0.50, và Sig.<0.05).
- Hệ số tải lên nhân tố chính |>0.50| được xem là có ý nghĩa thực tiễn và đảm bảo độ hội tụ của biến quan sát lên nhân tố đo lường. (Hair & ctg, 2010)
- Tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố/ hiện tượng đa hướng của biến quan sát (khoảng cách độ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố <0.3) (Nguyễn Đình Thọ, 2010).
Tuy nhiên, việc xác định biến loại bỏ hay không còn phụ thuộc vào mức ý nghĩa của biến quan sát đó trong mô hình, số biến trong cùng một nhân tố (>=3 biến quan sát) đảm bảo tính toàn diện của cấu trúc biến tiềm ẩn sau khi hình thành có ý nghĩa về mặt thực tiễn và khái niệm lý thuyết (Hair và ctg, 2010).