Trên cơ sở lƣợc khảo lý thuyết và nghiên cứu định tính, các thang đo đƣợc xây dựng đã đảm bảo giá trị nội dung, nhƣng để đảm bảo độ tin cậy trƣớc khi thực hiện nghiên cứu chính thức, cần đánh giá sơ bộ các thang đo này (Creswell 2009). Việc đánh giá đƣợc thực hiện dựa trên dữ liệu nghiên cứu 120 giám đốc, phó giám đốc các chi nhánh NHTM tại thành phố Hồ Chí Minh đƣợc thực hiện theo phƣơng pháp phân tầng phi xác suất (theo chi nhánh của NHTM). Mục tiêu của bƣớc này là sàng lọc các biến nghiên cứu quan sát dùng để đo lƣờng các khái niệm nghiên cứu đã đề cập trong khung phân tích của đề tài. Các biến quan sát đạt yêu cầu sẽ dùng để đƣa vào bảng câu hỏi sử dụng cho nghiên cứu trƣờng hợp điển hình.
Hệ số tin cậy (Cronbach‟s alpha) và phân tích nhân tố khám phá (EFA) là hai công cụ đƣợc sử dụng trong nghiên cứu định lƣợng sơ bộ. Hệ số tin cậy Cronbach‟s alpha đƣợc sử dụng để loại các biến không phù hợp khi chúng có hệ số tƣơng quan biến - tổng (Item – total correlation) nhỏ hơn 0,35. Theo Hair & các tác giả (1998) tiêu chuẩn chọn thang đo khi nó có hệ số tin cậy (Cronbach‟s alpha) lớn hơn 0,6. Tuy nhiên, nếu hệ số tin cậy >0,95 thì cũng không tốt vì các biến đo lƣờng hầu nhƣ là một (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang 2008).
Tiếp theo, phƣơng pháp EFA đƣợc sử dụng để loại đi các biến quan sát có trọng số tải (factor loading) nhỏ hơn 0,5. Thang đo đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích bằng hoặc lớn hơn 50% và trọng số nhân tố lớn nhất từ 0,5 trở lên (Gerbing & Anderson 1988). Hệ số KMO nằm trong khoảng 0,5≤KMO≤1 thì có thể xem phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa nhỏ hơn
0,05 thì có thể xem các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể (Gerbing & Anderson 1988).