Chapitre IV : Présentation et discussion des
résultats
INTRODUCTION
Dans le cadre de ce chapitre nous allons procéder : En
premier lieu, à la présentation de la dimensionnalité et
la fiabilité des différentes échelles de mesure des
variables constituant notre modèle de recherche. En second lieu, nous
allons présenter la vérification statistique des
différentes hypothèses postulées dans les deux premiers
chapitres de notre travail. Enfin, nous présenterons une
interprétation des différents résultats obtenus par nos
analyses.
SECTION 4.1. La dimensionnalité et la
fiabilité des échelles de mesure
Introduction :
Pour s'assurer de la validité des échelles de
mesure employées dans notre recherche, nous avons procédé
en deux étapes. Tout d'abord, nous avons vérifié la
dimensionnalité de l'échelle. Ensuite, nous avons calculé
l'alpha de Cronbach pour vérifier la fiabilité des dimensions.
Toutefois, il faut s'assurer que les données sont factorisables.
Dans ce but, nous effectuons le test de Kaiser-Meyer-Oklin
(KMO). Sa mesure devra être acceptable et avoir une valeur
supérieure à 0.60, traduisant ainsi l'intercorrélation des
variables. Dans un second temps, nous effectuons le test de
sphéricité de Bartlett qui fournit la probabilité
statistique (seuil de 5%) que la corrélation entre les items de
l'échelle est différente de zéro. Ce test doit être
significatif pour que les données soient factorisable. Ainsi une analyse
factorielle en composante principale avec rotation orthogonale (Varimax) a
été conduite. Ceci nous permettra de considérer la
dimensionnalité de chaque variable. Nous suivons la démarche
psychométrique qui consiste à éliminer de l'analyse
factorielle les items jugés inacceptables, et à procéder
de manière itérative jusqu'à l'obtention d'une structure
factorielle stable.
En fin, pour s'assurer de la fiabilité interne de
l'échelle de mesure ainsi obtenue, nous avons eu recours à
l'alpha de Cronbach qui est un indicateur permettant de mesurer la
fiabilité des différents items censés contribuer à
mesurer un phénomène. Le facteur est fiable si l'alpha de
cronbach >0.6. Tous ces critères cités et d'autres
complémentaires sont synthétisés dans le tableau suivant
:
|
Examen
|
Critère
|
Résultat
|
|
Matrice des corrélations anti-image
|
Indice du KMO supérieur à 0.60
MSA individuel supérieur à 0.60
|
Données factorisables/maintien de l'ensemble des items
|
|
Corrélation non nulle au seuil de 5% (test de Bartlett)
|
|
Valeur propre
|
Supérieur à 1
|
Nombre final des facteurs à retenir
|
|
Graphique des valeurs propres
|
Examen complémentaire : présence d'un coude (point
d'inflexion)
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|
Quantité d'information récupérée
|
Pourcentages de variance expliquée
|
|
Contribution factorielle
|
Supérieur à 0.50
|
Maintien de l'item
|
|
Alpha de Cronbach
|
Supérieur ou égale à 0.60
|
Acceptation de l'échelle finale
|
Tableau.5. Synthèse de la méthode de
validation des échelles de mesure
Ainsi, cette démarche sera appliquée pour
l'ensemble des échelles de mesure continues de notre recherche. Les
variables discrètes de notre modèle ne sont pas incluses dans
cette analyse.
4.1.1. Dimensionnalité et fiabilité de la
mesure de la confiance envers le prestataire
Nous rappelons que l'échelle de mesure de la confiance
envers le prestataire est mesurée par onze items relatifs à trois
dimensions, à savoir : la compétence, la bienveillance et
l'intégrité. L'indice KMO et le test de Bartlett montrent que les
données sont factorisables (l'indice KMO = 0.806 et le test de Bartlett
affiche une valeur de Khi-deux de 614.373 et p=0.000). Ainsi, nous avons
procédé à l'extraction des composantes qui ont une valeur
propre supérieure à 1. L'application du critère de Kaiser
fait apparaître 3 axes, avec une restitution de la variance de plus de
66%. Seul le quatrième item relatif à la dimension
compétence (Notre prestataire en systèmes d'information est bien
informé concernant son domaine d'activité) a une faible
communalité (0,387). Après avoir éliminé cet item,
l'analyse factorielle a été reconduite. La matrice des
composantes après rotation indique que l'item concernant
l'honnêteté du prestataire dans ses interactions avec l'entreprise
figure dans le facteur de bienveillance. Ceci est déjà expliquer
dans la conceptualisation du concept où on a signalé le
chevauchement entre les dimensions de la confiance (Vachon, 2007 ;
Seppänen et al, 2007).
Finalement, nous pouvons retenir les trois facteurs
apparaissant sur la matrice des composantes après rotation et qui
saisissent conjointement 69.275% de l'information totale. L'analyse factorielle
de cette échelle de mesure est représentée dans le tableau
suivant :
|
Composantes
|
|
Bienveillance
|
Intégrité
|
Compétence
|
|
Notre prestataire est intéressé par le
bien-être de notre entreprise et non seulement par son
intérêt.
|
0.823
|
0.272
|
0.088
|
|
Notre prestataire agirait dans notre meilleur
intérêt
|
0.761
|
0.185
|
0.134
|
|
Notre prestataire agirait dans notre meilleur
intérêt
|
0.755
|
0.324
|
0.061
|
|
Notre prestataire ferait son meilleur pour nous fournir
l'assistance en cas de besoin.
|
0.640
|
-0.137
|
0.457
|
|
Notre prestataire est sincère et sérieux
|
0.042
|
0.793
|
0.297
|
|
Notre prestataire respecte ses engagements
|
0.277
|
0.793
|
-0.013
|
|
Notre entreprise considère ce prestataire comme
étant intègre
|
0.238
|
0.735
|
0.167
|
|
Notre prestataire en systèmes d'information accomplit
très bien tous ses rôles
|
0.021
|
0.065
|
0.928
|
|
Notre prestataire en systèmes d'information est
compétant et efficace dans ses interactions avec notre entreprise
|
0.261
|
0.398
|
0.687
|
|
Notre prestataire en systèmes d'information est capable
et expérimenté
|
0.392
|
0.386
|
0.552
|
|
Alpha de cronbach
|
0.796
|
0.773
|
0.772
|
|
Valeurs propres
|
4.409
|
1.274
|
1.244
|
|
Quantité d'information
récupérée
|
44.092
|
12.740
|
12.244
|
Tableau.6. La matrice des composantes après
rotation de l'échelle de mesure de la confiance envers le
prestataire
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