4.2.2. Analyse de l'influence des pratiques gestion
pédagogique 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 68% pour la variable.
L'hypothèse HS2 concernant cette partie est la
suivante : « La gestion pédagogique a un effet sur la
satisfaction des étudiants étrangers à l'ISMA ».
La figure ci-dessous schématise le modèle
testé
Figure6: Modèle de régression linéaire
de la gestion pédagogique sur la satisfaction
|
Gestion pédagogique des
étudiants
étrangers
|
(HS2)
|
Satisfaction
|
|
|
|
4.2.2.1. 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 pédagogique et la satisfaction. Le tableau 22
nous montre que la corrélation est forte positive (0,92) 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.
Tableau22: Tableau de corrélation entre la gestion
administrative et la satisfaction
Corrélations
|
Satisfaction des
étudiants
étrangers
|
Gestion pédagogique
des
étudiants
étrangers
|
|
Satisfaction des étudiants Corrélation de
Pearson
|
1
|
,924**
|
|
étrangers Sig. (bilatérale)
|
|
,000
|
|
N
|
45
|
45
|
|
Gestion pédagogique des Corrélation de Pearson
|
,924**
|
1
|
|
étudiants étrangers Sig. (bilatérale)
|
,000
|
|
|
N
|
45
|
45
|
**. La corrélation est significative au niveau 0,01
(bilatéral).
4.2.2.2. L'évaluation de l'ajustement du
modèle de régression aux données et de la
variabilité expliquée
Le Tableau 23 indique un coefficient de corrélation R
de 0,92, 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 0,85 soit une très forte
contribution à l'explication de la variabilité de 85%. Ce pouvoir
de prédiction semble assez faible même si la variation de F est
très significative avec p-value < 0,001 semble conforter cette
prédiction. Il est cependant utile d'analyser les coefficients de
régression pour confirmer la qualité de cette
régression.
Tableau23: Récapitulatif des modèles de
régression du de la gestion pédagogique 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
|
,924a
|
,854
|
,23612
|
,854
|
251,897
|
1
|
43
|
,000
|
1,518
|
| 
