- Kết quả từ bảng KMO and Barllet’s Tets: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, kết quả phân tích KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của các nhân tố EFA với điều kiện KMO có giá trị nằm trong khoảng [0,5;1] thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barttlet dùng xem xét giả thuyết H0: “Độtương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể”. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (sig < 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Lê Thị Thủy, 2009).
- Kết quả từ bảng Total Variance Explained: Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, kết quả trích lọc nhân tố sẽ cho biết những nhân tố nào còn được giữ lại trong mô hình bằng cách sử dụng phương pháp dựa vào giá trị Eigenvalue và chỉ những nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Đại lượng Eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố (Lê Thị Thủy, 2009).
- Kết quả từ bảng Rotated Component Matrix: Kết quả xoay nhân tố sẽ giúp chúng ta có thể biết được liệu các thang đo có bị tách ra thành các thành phần mới hay không?. Để làm được điều đó, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), ta sử dụng phương pháp Varimax procedure để xoay nhân tố với nguyên tắc: xoay nguyên gốc các nhân tốđể tối thiểu hóa sốlượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố vì vậy sẽtăng cường khảnăng giải thích các nhân tố. Còn theo Nguyễn Trọng Hoài và Nguyễn Khánh Duy (2008), những biến nào có Factor loading lớn nhất mà không đạt yêu cầu sẽ bị loại trước (Lê Thị Thủy, 2009).