Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố được sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu, giúp chúng ta rút gọn nhiều biến số. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chuẩn sau :
Thứ nhất : Trị số KMO 0,5 và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett căn cứ trên giá trị Sig. 0,05.
- Bartlett’s 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. Điều kiện cần để áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau (các biến đo lường phản ánh những khía cạnh khác nhau của cùng một yếu tố chung). Do đó, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho các biến đang xem xét.
- Hệ số (Kaiser – Meyer – Olkin) KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là 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.
Thứ hai là đại lượng Eigenvalue : Chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. 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, vì sau khi chuẩn hóa mỗi biến gốc có phương sai là 1.
Thứ ba là hệ số tải nhân tố Factor loadings : là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố. Các biến có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).
Thứ tư là Phép trích Principal Component với phép quay Varimax sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập.
Sau khi qua giai đoạn phân tích nhân tố, các nhân tố được lựa chọn sẽ được đưa vào kiểm định mô hình. Giá trị nhân tố là trung bình của các biến quan sát thành phần thuộc nhân tố đó. Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để xem xét sự phù hợp khi đưa các thành phần vào mô hình hồi quy.