Các thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ được sử dụng phân tích nhân tố để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một tập biến (gọi là nhân tố) ít hơn; các nhân tố được rút gọn này sẽ có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến quan sát ban đầu. Phương pháp phân tích nhân tố EFA được dùng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Các tiêu chí trong phân tích EFA:
- Kiểm định Bartlett‟s test of sphericity có ý nghĩa thống kê (sig <0.05), chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
- Hệ số KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích. Xem xé trị số KMO: 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO ≤ 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2007). [16]
- Thông số Eigenvalues (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong EFA. Với tiêu chí này thì Eigenvalues có giá trị ≥ 1
- Tổng phương sai trích (yêu cầu là ≥ 50%): cho biết các nhân tố được trích giải thích được % sự biến thiên của các biến quan sát. Coi biến thiên là 100% thì trị số này thể hiện các nhân tố được trích cô động được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu % của các biến quan sát.
- Tiêu chuẩn đối với hệ số tải nhân tố là phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các mức giá trị của hệ số tải nhân tố: lớn hơn
0.3 là đạt được mức tối thiểu; lớn hơn 0.4 là quan trọng; lớn hơn 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn.
Tuy nhiên tiêu chuẩn chọn mức giá trị hệ số tải nhân tố cần phải phụ thuộc kích cỡ mẫu: nếu cỡ mẫu khoảng 100 đến 350 thì chọn hệ số tải nhân tố 0.5, cỡ mẫu từ 350 trở lên thì có thể chọn hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3.