Mục đích chính của bước này là đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm định lý thuyết khoa học của mô hình nghiên cứu. Nó đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong cùng một thang đo đểđo lường cùng một khái niệm. Qua việc đánh giá độ tin cậy của thang đo, ta có thể loại một số biến đo lường với tương quan biến-tổng thấp (< 0.3) và hệ số Cronbach’s alpha của thang đo > 0.6 là thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994). Trong phân tích nhân tố, nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s alpha từ 0.8 trở lên gần đến 1 thì thang đo là tốt (Nunnally và Bernstein, 1994). Từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được (Peterson, 1994). Có nhà nghiên cứu đề nghị Cronbach’s alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Slater, 1995).
Sau đó, thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) để xác định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo.
Phương pháp đánh giá giá trị thang đo bằng EFA
Trước khi thực hiện EFA, ta cần kiểm định điều kiện thực hiện phân tích này. Thông thường, người ta dùng kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) để kiểm định điều kiện thực hiện EFA. Để đánh giá giá trị thang đo, cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả EFA: (1) số lượng nhân tố trích được; (2) trọng số nhân tố; và (3) tổng phương sai trích.
Số lượng nhân tố trích: tiêu chí Eigen-value được dùng để xác định số lượng nhân tố trích. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố dừng có Eigen-value tối thiểu bằng 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Trọng số nhân tố: trong phân tích nhân tố, trọng số nhân tố của một biến trên nhân tố mà nó là một biến đo lường sau khi quay nhân tố phải cao và các trọng số trên nhân tố mà nó không đo lường phải thấp. Đạt được điều kiện này, thang đo đạt được giá trị hội tụ (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Theo đó, khi kiểm định trọng số nhân tố cần tuân thủ một số tiêu chí sau:
Một là, trọng số nhân tố của một biến Xi là λi >= 0.5 là chấp nhận được. Trong trường hợp λi < 0.5 chúng ta có thể xóa biến Xi vì nó thực sự không đo lường khái niệm chúng ta cần đo. Tuy vậy, nếu λi không quá nhỏ, ví dụ = 0.4, chúng ta không nên loại bỏ biến nếu nội dung của biến xét thấy có ý nghĩa trong việc thể hiện thang đo (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Hai là, chênh lệch trọng số: λiA - λiB >= 0.3 là giá trị thường được các nhà nghiên cứu chấp nhận (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Nếu hai biến này tương đương nhau thì cần phải loại bỏ biến này đi. Tuy nhiên cũng cần phải xem xét đến nội dung của biến trước khi loại bỏ.
Tổng phương sai trích: khi đánh giá kết quả EFA ta cần xem xét phần tổng phương sai trích. Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Nếu tổng này đạt từ 50% trở lên là được (tức là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số) còn từ 60% trở lên là tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Thỏa được điều kiện này, ta kết luận mô hình EFA là phù hợp.
Sau EFA, sẽ thực hiện tính lại hệ số Cronbach’s alpha cho từng khái niệm của mô hình lý thuyết để kiểm định lại một lần nữa độ tin cậy của các thang đo sau khi một số biến nào đó đã bị loại khỏi thang đo từ kết quả của EFA. Những thang đo sau khi đãđược kiểm định lại này sẽ đưa vào Bảng câu hỏi cho nghiên cứu chính thức của bước tiếp theo.