Kích thước mẫu tối ưu phụ thuộc vào kỳ vọng về độ tin cậy, phương pháp phân tích dữ liệu, phương pháp ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu, các tham số cần ước lượng. Hair và cộng sự, (1998) cho rằng, nếu sử dụng phương pháp hồi quy thì kích thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 quan sát. Hoelter (1983) lại cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải là 200 và cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần hồi quy (Bollen, 1989).
Để tiến hành phân tích hồi quy tốt nhất, theo Tabachnick và Fidell (1996), công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho hồi quy bội như sau: n ≥
50 + 8m, trong đó, n là kích thước mẫu tối thiểu cần thiết và m là số lượng biến độc lập trong mô hình. Theo đó, số mẫu nghiên cứu cần phải có là: n = 50 + 8 x 6 = 98 quan sát.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), để sử dụng phân tích nhân tố EFA, chúng ta cần kích thước mẫu đủ lớn. Trong EFA, kích thước mẫu thường xác định dựa vào kích thước tối thiểu và số lượng biến đo lường đưa vào phân tích. Hair và cộng sự (2006) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỷ lệ quan sát /biến đo lường là 5:1, nghĩa là 1 biến đo lường cần tối thiểu là 5 quan
sát, tốt nhất là 10:1 trở lên. Theo đề tài, với 23 biến quan sát (20 biến thuộc các yếu tố biến độc lập và 3 biến thuộc yếu tố biến phụ thuộc) thì mẫu nghiên cứu của đề tài này cần có là: n = 5 x 23 = 115 quan sát.
Như vậy, kết hợp hai phương pháp xác định cỡ mẫu, cỡ mẫu tối thiểu cần thu thập để thực hiện nghiên cứu này phải là 115 quan sát. Để đảm bảo độ tin cậy của khảo sát, mặc dù yêu cầu về kích cỡ mẫu chỉ là 115, tác giả sử dụng 206 phiếu khảo sát trực tiếp trên thực tế. Tác giả tiến hành kiểm soát mẫu xuyên suốt quá trình điều tra để đảm bảo tính đại diện của mẫu.