Sau khi phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo được đánh giá tiếp theo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để thu nhỏ và gom các biến lại thành các nhân tố, xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Nhằm phân tích giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng, các nhân tố thiết kế ban đầu được đưa vào phân tích EFA (exploratory factor analysis) và sử dụng phép xoay ma trận để xác định số lượng nhân tố trích để từ đó tìm ra nhân tố mới. Theo Meyers (2006) phương pháp trích Pricipal Components Analysis kết hợp với phép xoay Varimax là phương thức được dùng phổ biến nhất. Vì vậy, luận văn sử dụng phương pháp này để phân tích EFA.
Tiêu chuẩn rút trích là Eigenvalues > 1 nhằm đảm bảo mỗi nhân tố hình thành có thể giải thích tối thiểu biến thiên trọn vẹn của một biến quan sát (Hair và cộng sự, 2010).
Tiêu chuẩn chọn biến cho nhân tố đảm bảo một số điều kiện sau:
- Đảm bảo hệ số trích phương sai trong tổng thể các biến (Communality) >0.50,
- Hệ số tải lên nhân tố chính |>0.50| được xem là có ý nghĩa thực tiễn,
- Tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố (khoảng cách độ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố <0.30) (Nguyễn Đình Thọ, 2010).
Tuy nhiên, việc xác định biến loại bỏ hay không còn phụ thuộc vào mức ý nghĩa của biến quan sát đó trong mô hình, số biến trong cùng một cấu trúc tiềm ẩn nhằm
đảm bảo các cấu trúc biến tiềm ẩn sau khi hình thành có ý nghĩa về mặt thực tiễn và khái niệm lý thuyết (Hair và cộng sự, 2010).