Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo thì ta có mỗi biến quan sát IB2 bị loại, ta đưa toàn bộ 19 biến còn lại của các biến độc lập vào phân tích nhân tố EFA, đây là phương pháp thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến quan sát và tập hợp biến cần thiết, phù hợp cho vấn đề nghiên cứu. Theo Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì:
- Bartlett’s test of sphericity: đại lượng Bartlett là một đại lượng để kiểm tra tính tương quan giữa các biến trong tổng thể. Điều kiện áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải tương quan với nhau. Mỗi biến sẽ tương quan với chính nó (r =1) và không tương quan với biến khác (r = 0). Do đó, nếu với mức ý nghĩa là 95%, tức là sig nhỏ hơn 0.05 thì kiểm định mới có ý nghĩa thống kê và được tiếp tục phân tích nhân tố.
-Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, trị số KMO có giá trị từ giữa 0.5 và 1 là điều kiện đủ để phân tích nhân tố, nếu KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với dữ liệu.
-Các biến có hệ số truyền tải (factors loading) nhỏ hơn 0.5 hoặc khác biệt giữa hai nhân tố nhỏ hơn 0.4 sẽ bị loại.
-Điểm dừng Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sum of Squared Loadings) lớn hơn 0.5.
-Phương pháp trích “Principal Component Analysis” với phép quay “Varimax” được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần nhằm tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố nhằm tăng cường khả năng giải thích các nhân tố.