2.1.6. Date d'envoi et date limite de retour
Après que la Directrice adjointe au service R&D ait
informé l'ensemble des managers de la réalisation de
l'étude le vendredi 27 mai 2016, j'ai diffusé mon enquête
auprès de l'ensemble des personnes du service R&D, soit 217
personnes. La date limite de réponse était le vendredi 10 juin
2016, soit 2 semaines après sa diffusion.
2.1.7. Réponses au questionnaire
Entre le 27 mai et le 10 juin 2016, sur 217 personnes (dont 42
managers, adjoint, chefs de projets, ou managers de proximité)
auxquelles le questionnaire a été envoyé, 90 ont
répondu, soit un pourcentage de retour de 41%, alors qu'en
général, le pourcentage de retour est de l'ordre de
25%101. Ce taux de retour peut s'expliquer non seulement par la
communication de la Direction à tous les managers le 26 mai, mais
également par un rappel formulé une semaine après la
diffusion du questionnaire (donc en milieu de période de recueil de
réponses).
101
http://www.esen.education.fr/conseils/recueil-de-donnees/operations/construction-des-outils-de-recueil/questionnaire/
59
IMPACTS DU CHANGEMENT ORGANISATIONNEL
Cas du projet ``Industrialisation» au sein de Sopra
Banking Software
Le nombre de répondants entre les managers et adjoints et
les opérationnels se répartit comme ceci :
|
Poste
|
Nb. Cités
|
Fréquence
|
|
Manager ou adjoint
|
21
|
23,3%
|
|
Opérationnel
|
69
|
76,6%
|
|
Total observé
|
90
|
100,0%
|
Figure 23 : répartition des répondants à
l'enquête selon leur poste 2.1.8. Représentativité de
l'échantillon
Nous venons de voir précédemment que notre
échantillon est composé de 90 personnes dont 23,3 % de managers,
adjoints, managers de proximités ou chefs de projets. Au niveau de la
population de la R&D, le nombre de ces supérieurs
hiérarchiques est de 42 pour un total de 217 personnes, soit 19,3%. Nous
constatons ainsi que la proportion de managers ayant répondus dans notre
échantillon est un peu supérieure à la proportion de la
population. Cependant, nous devons nous interroger sur la
représentativité de notre échantillon par rapport à
la population. En effet, un échantillon est dit "représentatif"
lorsqu'il possède les mêmes caractéristiques que la
population étudiée.
Plus le nombre de personnes ayant répondu à un
questionnaire est élevé, plus la marge d'erreur sera faible.
Cette marge d'erreur (exprimée en pourcentage) correspond à
l'écart entre le résultat d'un sondage sur un échantillon
et le résultat réel sur la population toute entière dont
est issu cet échantillon.
Il existe une formule permettant de calculer le nombre minimum de
répondants à une enquête :
N = z2 x p (1 - p) /
m2
N = taille de l'échantillon
z = niveau de confiance selon la loi normale
centrée réduite : correspond à la probabilité
que
l'échantillon influence les résultats obtenus.
p = proportion estimée de la population
qui présente la caractéristique
m = marge d'erreur tolérée
Il est à remarquer que cette formule ne prend pas en
compte la taille de la population : cette formule ne peut s'appliquer que pour
une population infinie (population de grande taille dont le dénombrement
exact n'est pas connu). Dans le cas d'une population de faible taille, la
taille de l'échantillon doit alors être corrigée.
60
IMPACTS DU CHANGEMENT ORGANISATIONNEL
Cas du projet ``Industrialisation» au sein de Sopra
Banking Software
Marien et Beaud102 nous indiquent que pour une
petite population, la taille de l'échantillon requis pour une marge
d'erreur E de 5% est :
N = 1 / E2 ; soit N = 1/0,0025 ; soit N =
400
Afin de savoir si une population P est de faible taille, il
faut multiplier la taille N de l'échantillon requis par 7 : si le
résultat obtenu est supérieur à la taille de la
population, alors la population est considérée comme "petite", et
un facteur de correction sera appliqué à la taille de
l'échantillon requis.
La taille de l'échantillon corrigée est alors
obtenue par :
N' = (P x N) / (P + N)
Notre population (le service R&D) est constituée de
217 personnes.
La taille corrigée de l'échantillon requis pour une
marge d'erreur E de 5% est donc :
N' = (217 x 400) / (217 +
400) ; soit N' = 141
Nous avons eu 90 réponses à notre enquête au
lieu des 141 requis : quel est notre marge d'erreur ?
N' = (P x N) / (P + N) ; soit 90 = (217 x N) / (217 +
N)
La résolution de cette équation nous donne :
N = 154
Or la marge d'erreur E est calculée par :
N = 1/ E2
Donc, avec n = 154, notre marge d'erreur est
E = I (1/ N), soit 0,08 c'est-à-dire de
8%.
Ainsi, nous pouvons considérer que l'écart entre
les résultats de notre enquête et le résultat réel
sur la population toute entière dont est issu cet échantillon est
au maximum de 8%. Les réponses de notre échantillon
reflètent donc à 8% près l'opinion de la population
considérée.
Avant de passer à l'analyse des résultats
obtenus et à leur confrontation aux théories
précédemment exposées à propos des concepts de
changement organisationnel et de performance, il me semble essentiel de
présenter le projet "Industrialisation" qui est à l'origine du
changement organisationnel au sein du service R&D de Sopra Banking
Software. Cette présentation permettra ainsi de mieux comprendre les
réponses obtenues par rapport au contexte dans lequel s'est
réalisé l'étude.
102 Marien B. et Beaud J.-P. (2003), Guide pratique pour
l'utilisation de la statistique en recherche : le cas des petits
échantillons, Agence universitaire de la francophonie,
Québec, p. 10
61
IMPACTS DU CHANGEMENT ORGANISATIONNEL
Cas du projet ``Industrialisation» au sein de Sopra
Banking Software
| 
