Sau khi loại các biến không đảm bảo độ tin cậy, độ giá trị (validity) được xem xét đến thông qua phân tích EFA, kiểm định KMO và Bartlett. Phân tích nhân tố được sử dụng để thu gọn các tham số ước lượng, nhận diện các nhân tố và chuNn bị cho các phân tích tiếp theo.
Các tham số trong phân tích nhân tố:
- Barlett' test of sphericity: Đại lượng Bartlett là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thiết các biến không có tương quan trong tổng thể. Nói cách khác, ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đồng nhất, mỗi biến tương quan hoàn toàn với chính nó nhưng không tương quan với các biến khác.
- Correlation matrix: Cho biết hệ số tương quan giữa tất cả các cặp biến trong phân tích.
- Communality: Là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích.
- Eigenvalue: Đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố .Những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
- Factorloading: Là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
- Factor matrix: Chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các biến đối với các nhân tố được rút ra.
- Kaiser- Meyer-Olkin (KMO): Trong phân tích nhân tố, trị số KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
- Percentage of variance: phần trăm phương sai toàn bộ được giải thích bởi từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị trị này cho biết phân tích nhân tố cô đọng được bao nhiêu phần trăm.