Toàn bộ các biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) nhằm xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố, đồng thời kiểm tra độ tin cậy (sig) về sự tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể với nhau. Trong phân tích nhân tố khám phá cần phải kiểm định các hệ số sau:
Chỉ số KMO (Kaiser-Mayer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05. KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, phân tích nhân tố khám phá được xem là thích hợp khi 0.5 ≤ KMO ≤ 1.
Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết về sự tương quan giữa các biến quan sát bằng 0 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 (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Hệ số tải nhân tố (Factor loading) của các biến quan sát phải ≥ 0.5, nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố < 0.5 thì sẽ bị loại. Hệ số tải nhân tố là chỉ số để bảo đảm mức ý nghĩa thiết thực của phân tích nhân tố (Hair & ctg, 1998). Hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là đạt mức tối thiểu, hệ số tải nhân tố > 0.4 được xem là quan trọng và ≥ 0.5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố > 0.3 thì cỡ mẫu nghiên cứu phải ít nhất là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì hệ số tải nhân tố > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì hệ số tải nhân tố phải > 0.75.
Tổng phương sai trích ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Hệ số Eigenvalue > 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2011).