Phân tích nhân tố khám phá để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng cĩ ý nghĩa hơn nhƣng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thơng tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998).
Phƣơng pháp phân tích nhân tố (EFA) đƣợc thực hiện sau phƣơng pháp phân tích độ tin cậy với phép quay Varimax. Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích nhân tố là ma trận nhân tố (Component matrix) hay ma trận nhân tố đƣợc xoay (Rotated component matrix). Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hĩa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Hệ số này cho biết nhân tố và biến cĩ liên quan chặt chẽ với nhau.
Tiêu chuẩn áp dụng và chọn biến đối với phân tích EFA bao gồm:
Tiêu chuẩn Bartlett và hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của EFA. Theo đĩ, giả thuyết H0 (các biến khơng cĩ tƣơng quan với nhau trong tổng thể) bị bác bỏ và do đĩ EFA đƣợc gọi là thích hợp khi: 0,5 KMO 1 và mức ý nghĩa sig < 0,05. Trƣờng hợp nếu chỉ số KMO < 0,5 thì phân tích nhân tố cĩ khả năng khơng thích hợp với dữ liệu.
Tiêu chuẩn rút trích nhân tố gồm chỉ số Eigenvalue (đại diện cho lƣợng biến thiên đƣợc giải thích bởi các nhân tố) và chỉ số Cumulative (tổng phƣơng sai trích cho biết phân tích nhân tố giải thích đƣợc bao nhiêu % và bao nhiêu % bị thất thốt). Điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue (tổng phƣơng sai đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố hay nĩi cách khác là phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1. Theo Gerbing và Anderson (1988), các nhân tố cĩ Eigenvalue < 1 sẽ khơng cĩ tác dụng tĩm tắt thơng tin tốt hơn biến gốc (biến tiềm ẩn trong các thang đo trƣớc khi EFA). Vì thế, các nhân tố chỉ đƣợc rút trích tại Eigenvalue > 1 và đƣợc chấp nhận khi tổng phƣơng sai trích ≥ 50%.
Tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố (Factor loadings) biểu thị tƣơng quan đơn giữa các biến với các nhân tố, dùng để đánh giá mức ý nghĩa của EFA. Các biến cĩ hệ số chuyển tải Factor loading (là những hệ số tƣơng quan đơn giữa các biến và nhân tố) nhỏ hơn 0,5 sẽ tiếp tục bị loại. Tuy nhiên cĩ một số biến cĩ thể bị loại bỏ mặc dù Factor loading > 0,5 vì cũng phải quan tâm đến tiêu chuẩn khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003). Tức là trọng số mà khoảng cách giữa 2 nhân tố cao nhất khơng đƣợc vƣợt quá 0,3. Sau khi phân tích nhân tố khám phá (EFA), nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm định các giả thuyết đƣợc đƣa ra thơng qua kiểm định tƣơng quan và hồi quy bội.