4.2. Analyse inférentielle : le test des
hypothèses
Nous présenterons ici une analyse de l'influence des
pratiques managériales sur la satisfaction des étudiants
étrangers de l'ISMA.
4.2.1. Analyse de l'influence des pratiques gestion
administrative sur la satisfaction des étudiants étrangers
à l'ISMA
Les différents aspects de la Gestion administrative
retenus dans cette analyse sont celles dont le coefficient de fiabilité
est très intéressant (á ? 0,8) et qui contribuent à
obtenir une variance totale supérieure à 58% pour la variable.
L'hypothèse HS1 concernant cette partie est la
suivante : « Les pratiques gestion administrative influencent la
satisfaction des étudiants étrangers à l'ISMA ».
La figure ci-dessous schématise le modèle
testé
Figure5: Modèle de régression linéaire
de la gestion administrative sur la satisfaction
|
Gestion administrative des
étudiants
étrangers
|
(HS1)
|
Satisfaction
|
|
4.2.1.1. Les conditions préalables à cette
régression
La première condition à la réalisation de
cette analyse de régression est l'existence d'une corrélation
forte entre la gestion administrative et la satisfaction. Le tableau 18 nous
montre que la corrélation est moyenne positive (0,43) et très
significatives au seuil de 0,00 entre les deux variables. Aussi, il n'existe
aucune multi colinéarité entre elles puisque la VIF (Variance
inflation factor) est égale à 1. Ces deux conditions
réunies sont suffisantes pour nous permettre de poursuivre notre analyse
de régression.
Tableau 18: Tableau de corrélation entre la gestion
administrative et la satisfaction
Corrélations
|
Satisfaction des
étudiants
étrangers
|
Gestion
administrative
des
étudiants
étrangers
|
|
Satisfaction des étudiants Corrélation de
Pearson
étrangers Sig. (bilatérale)
N
|
1
45
|
,435**
,003
45
|
|
Gestion administrative des Corrélation de Pearson
étudiants étrangers Sig. (bilatérale)
N
|
,435**
,003
45
|
1
45
|
**. La corrélation est significative au niveau 0,01
(bilatéral).
4.2.1.2. L'évaluation de l'ajustement du
modèle de régression aux données et de la
variabilité expliquée
Le Tableau 19 indique un coefficient de corrélation R
de 0,43, ce qui signifie que les deux variables sont significativement en
relation. Cela est confirmé par le tableau de corrélation
observé précédemment. Le coefficient de
détermination R2 qui permet de mesurer la prédiction
de la régression linéaire est de 0,18 soit une contribution
à l'explication de la variabilité de 18%. Ce pouvoir de
prédiction semble assez faible même si la variation de F est
significative avec p-value < 0,05 semble conforter cette prédiction.
Il est cependant utile d'analyser les coefficients de régression pour
confirmer la qualité de cette régression.
Tableau19: Récapitulatif des modèles de
régression du de la gestion administrative sur la satisfaction
|
Modèle
|
R
|
R-deux
|
Erreur
standard de
l'estimation
|
Modifier les statistiques
|
|
|
Variation de R-deux
|
Variation de
F
|
ddl1
|
ddl2
|
Sig.
Variation
de F
|
Durbin-Watson
|
|
1
|
,435a
|
,189
|
,55670
|
,189
|
10,053
|
1
|
43
|
,003
|
1,737
|
| 
