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Couverture des attentes du contrat psychologique et socialisation organisationnelle des salariés.


par Guidkaya ZAMBA
Université de Ngaoundéré - Thèse de Doctorat en Sciences de Gestion 2019
  

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II.2.5. L'analyse de régression multiple

La régression linéaire est une technique statistique permettant de construire un lien entre une variable explicative (indépendante) et une variable expliquée (dépendante). Le but est soit de prédire la variable expliquée lorsqu'on connait la variable explicative ou d'établir une relation s'il y a un effet d'une des variables sur l'autre. A cet effet, dans le cadre de notre recherche, pour tester nos hypothèses, c'est le modèle linéaire multiple que nous avons utilisé.En général, les modèles de régression sont construits dans le but d'expliquer (ou prédire, selon la perspective de l'analyse) la variance d'un phénomène (variable dépendante) à l'aide d'une combinaison de facteurs explicatifs (variables indépendantes). Dans le cas de la régression linéaire multiple, la variable dépendante est toujours une variable continue tandis que les variables indépendantes peuvent être continues ou catégorielles. La régression linéaire est appelée multiple lorsque le modèle est composé d'au moins deux variables indépendantes.

Ainsi pour variables indépendantes, le modèle s'écrit :

représentent les coefficients de régression partielle, la valeur prise par la variable dépendante lorsque les coefficients des variables indépendantes sont nuls, les variables indépendantes et le terme d'erreur. Nous notons déjà que tous les calculs seront faits à l'aide du logiciel SPSS.Quel que soit la méthode utilisée pour une analyse statistique, c'est de la pertinence de l'interprétation des résultats que découle la pertinence de la méthode choisie. Dans le cadre de l'analyse de régression, l'interprétation des résultats se fait à trois niveaux :

Le coefficient de détermination : Ce coefficient sert à mesurer la qualité de l'ajustement entre les variables de l'analyse. En effet, plus les variables expliquées sont « proches » de la variabilité totale, meilleure est l'ajustement global du modèle. La définition de ce coefficient se fonde sur la forme de décomposition de variabilité. Elle s'exprime par le rapport variabilité expliquée/variabilité totale. R2 mesure la proportion de la variance de Y expliquée par la régression de Y sur X et est donné par la relation suivante :

Interprétation du F de Fisher : le test F de Fisher permet de tester si le modèle linéaire rend compte de manière significative le comportement de la variable dépendante. Plus la probabilité de dépassement de la valeur est faible, plus la signification est grande. Dans ce test, les degrés de liberté correspondent au nombre de valeurs que nous pouvons choisir arbitrairement. La statistique de F est le rapport de la somme des carrés expliqués par sur la somme des carrés des résidus, chacune de ces sommes étant divisée par son degré de liberté respectif. Ainsi, si la variance expliquée est significativement supérieure à la variance résiduelle, la variable est considérée comme étant une variable réellement explicative. Dans la plupart des cas, on accepte l'hypothèse de la significativité du modèle si la probabilité de F est inférieure ou égale à 0,05.

Interprétation du t de Student : la statistique t de Student est utilisée pour tester les coefficients des variables explicatives du modèle de régression. On dira que ces variables sont significatives si et seulement si les t de Student calculés par le modèle sont significatifs, c'est-à-dire que les coefficients ont des t Student supérieur ou égale 2 avec des probabilités inférieures à 0,05.

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"En amour, en art, en politique, il faut nous arranger pour que notre légèreté pèse lourd dans la balance."   Sacha Guitry