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Relation entre la participation budgétaire et la performance organisationnelle :validation empirique dans des entreprises industrielles tunisiennes à  travers la variable modératrice compétitivité.

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par Ben BENA
FSEG de Sfax - Mastère en comptabilité 2007
  

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4-2 : Test de la relation de contingence entre la participation budgétaire et la performance organisationnelle à travers la variable modératrice « compétitivité »: hypothèses H2, H3 et H4 

Il s'agit mesurer l'effet de la variable modératrice « intensité de la compétitivité » sur la relation entre la participation budgétaire et la performance organisationnelle, dans l'hypothèse 2 on prendra comme variable indépendante le score globale de la variable participation budgétaire (analyse globale), dans l'hypothèse3 et 4 on procède par une analyse dimensionnelle de la variable participation budgétaire (dimension implication et dimension influence).

4-2-1: Vérifications des hypothèses de la régression (MRA) :

Ces hypothèses sont inspirées de l'étude de Makridakis et Weelwright (1983) :

Hypothèse 1 : Le modèle doit être linéaire : La relation entre la variable dépendante et chaque variable indépendante doit être linéaire. Cette hypothèse peut être vérifiée soit graphiquement (vérifier si la majorité des points ont une tendance de former une droite) soit numériquement (vérifier si l'écart type de la variable à expliquer dépasse celui des résidus non standardisés).

Hypothèse 2 : La variable dépendante doit être normalement distribuée : le graphe de normalité suivant confirme cette hypothèse :

Hypothèse 3 : Le nombre d'observations doit être supérieur au nombre de variables : Cette hypothèse est vérifiée car le nombre de variables est de 3 qui est inférieur au nombre d'observations qui s'élève à 61.

Hypothèse 4 : Les variables indépendantes ne doivent pas être colinéaires : Les variables explicatives doivent être linéairement indépendantes c'est-à-dire qu'elles ne doivent pas expliquer la même chose, auquel cas il serait inutile de les considérer toutes les deux. Le test de cette hypothèse est assuré par l'examen de la tolérance et du facteur d'inflation de la variance (VIF).

Modèle

Statistiques de colinéarité

Tolérance

VIF

PB

COMP

INTERACTION (PB*COMP)

0.952

0.909

0.947

1.051

1.100

1.056

La règle du test consiste en : plus les tolérances sont proches de 1 plus l'absence de colinéarité parait évidente. Aussi une valeur de VIF inférieure à 2 indique l'absence de la colinéarité. En appliquant cette règle de décision, nous pouvons confirmer l'absence du problème de colinéarité dans notre modèle.

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