Phân tích nhân tố EFA trên SPSS

Hệ số (Kaiser – Meyer – Olkin) KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu. (Trọng & Ngọc, 2005).

Các biến có hệ số truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).

Phép trích Principal axis factoring với phép quay Promax sẽ  được sử dụng trong phân tích nhân tố thang đo các thành phần độc lập. Dùng phương pháp trích nhân tố Principal axis factoring với phép quay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn dùng phương pháp Principal component với phép quay Varimax (Gerbing & Anderson, 1988).