Khi tiến hành phân tích nhân tố EFA cần phải quan tâm đến phương pháp sau: Phương pháp trích Principal comperment với phép xoay varimax.
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s Test of Sphericity): “Đại lượng Bartlett’s được sử dụng để xem xét giải thuyết H0 các biến không có tương quan trong tổng thể. Kiểm
định Bartlett’s có ý nghĩa tại mức sig thấp hơn 0,05; tức là giả thiết H0 cho rằng ma trận tương quan giữa các biến trong tổng thể là một ma trận đơn vị sẽ bị bác bỏ”.
Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Tiêu chuẩn về hệ số tải nhân tố Factor loading, theo Hair & ctg (1998), “hệ số tải nhân tố Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng và Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn”.
Tổng phương sai trích: “Để có thể phân tích nhân tố khẳng định, thì tổng phương sai trích 50%”. (Anderson & Gerbing 1988)
Hệ số KMO (Kaisor Meyer Olkin):
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaisor Meyer Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Đơn vị KMO là tỷ lệ giữa bình phương tương quan của các biến với bình phương tương quan một phần của các biến. Khi trị số của KMO lớn (từ 0,5 đến 1) có ý nghĩa phân tích nhân tố thích hợp, và nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có nhiều khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Trị số đặc trưng (Eigenvalue): Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào chỉ số Eigenvalue để xác định số lượng các nhân tố. Chỉ những nhân tố nào có chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Những nhân tố có chỉ số Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn biến gốc.