Một trong những mực tiêu của đề tài cần xây dựng và kiểm định độ tin cậy của các thang đo từng nhân tố và xác định hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố sẽ giúp cho ta thực hiện mục đích này. Cronbach’s Alpha sẽ kiểm tra, khảo sát độ tin cậy của các biến được dùng để đo lường từng nhân tố. Các biến không đảm bảo độ tin cậy “Cronbach’s Alpha < 0,6 và hệ số tương quan biến tổng <0,3” sẽ bị loại khỏi thang đo, rồi sẽ không sử dụng để phân tích những nhân tố đó.
Sau khi phân tích kết quả Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành để đánh giá thang đo hay rút gọn một tập biến. Khi sử dụng EFA để đánh giá thang đo, cần lấy tổng (hoặc trung bình) để tính giá trị cho các nhân tố (biến tiềm ẩn) cho phân tích tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA được tiến hành để nhóm các thang đo thành các nhân tố mới theo phương pháp trích nhân tố Principal Components với phép xoay Varimax. Điều kiện cần để bảng kết quả ma trận xoay có ý nghĩa thống kê là: Hệ số KMO (là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố) phải nằm trong đoạn từ 0,5 đến 1; kiểm định Barlett (là một đại lượng thống kê dùng để xem xét giả thuyết các biến quan sát có tương quan trong tổng thể không) có sig phải nhỏ hơn 0,05; giá trị Eigenvalue (là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA) lớn hơn hoặc bằng 1; tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%.
Cần loại biến trong phân tích nhân tố khám phá EFA: Từ bảng Component Matrix lấy những biến có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 để đảm bảo ý nghĩa của EFA, nếu biến quan sát có từ 2 hệ số tải nhân tố thì chọn hệ số tải nhân tố cao hơn và hệ số sau nó phải cách 0,3, nếu không thỏa cách 0,3 thì loại biến quan sát không đạt.