Sau khi kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha đối với từng nhân tố, các biến đủ điều kiện sẽ tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để xác định lại thang đo. Điều này sẽ giúp thang đo đảm bảo được tính đồng nhất sau khi loại bỏ những biến không đạt yêu cầu.
Sau khi kiểm định độ tin cậy của các biến bằng hệ số Cronbach’s alpha và loại bỏ các biến trùng lặp, biến không phù hợp, các biến sẽ tiếp tục bằng việc phân tích nhân tố khám phá EFA để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo. Phương pháp phân tích này dựa trên mối tương quan giữa các biến với nhau với mục đích cuối cùng là rút gọn các biến có ý nghĩa hơn nữa. Nếu hệ số Cronbach’s alpha phân tích quan hệ giữa các biến trong cùng một nhân tố thì EFA phân tích được nhiều biến của các nhân tố khác nhau, qua đó phát hiện được biến nào được đưa vào nhiều trong các biến hoặc biến nào được đặt sai vị trí nhân tố.
Các tiêu chí quan trọng cần được chú ý trong phân tích nhân tố khám phá EFA là hệ số KMO, kiểm định Bartlett, tổng phương sai trích và hệ số tải nhân tố. Cụ thể, hệ số KMO để xem xét sự thích hợp của nhân tố và đạt từ 0,5 trở lên và mức ý nghĩa quan sát nhỏ (sig < 0,05) thì nhân tố đó đủ điều kiện phân tích còn kiểm định Bartlett cho biết các biến có sự tương quan nhất định với nhau. Tổng phương sai nếu lớn hơn 50% thì mô hình phân tích EFA là phù hợp và hệ số tải nhân tố càng lớn thì mối quan hệ giữa biến quan
sát với nhân tố càng cao. Từ đó có thể thấy đây là kiểm định rất cần thiết để rút gọn, hoàn chỉnh mô hình.