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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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4-2-2: Résultats de la régression (MRA):

L'objectif d'une bonne régression linéaire est d'avoir un modèle avec peu de variables explicatives mais significativement correctes.

4-2-1-1 : Effet de la dimension implication sur la performance organisationnelle à travers la compétitivité : Test de H2
a) Pouvoir explicatif du modèle :

Pour se renseigner sur la qualité d'ajustement linéaire, nous allons faire recours au coefficient de détermination ou R² (R square) et précisément à une dérivée du R² appelée coefficient de détermination ajusté (Adjusted R Square).

Récapitulatif du modèle

, 371

a

, 138

, 092

, 953

Modèle

1

R

R-deux

R-deux ajusté

Erreur

Standard de

l'estimation

Valeurs prédites: (constantes), PBCOMP, COMP

, PB

a.

R² ajusté est de 0,092. Par conséquent, 9,2% de la variance de la performance organisationnelle est expliquée par la participation budgétaire et la compétitivité du marché. Pour s'assurer du pouvoir explicatif du modèle, nous allons faire recours à une analyse de la variance à travers le test de Fisher.

ANOVA

b

8,256

3

2,752

3,032

,037

a

51,744

57

,908

60,000

60

Régression

Résidu

Total

Modèle

1

Somme

des carrés

ddl

Carré moyen

F

Signification

Valeurs prédites : (constantes), PBCOMP, COMP , PB

a.

Variable dépendante : PO

b.

La valeur de Fisher est égale à 3,032. Pour un niveau de significativité supérieur à 5%, on accepte l'hypothèse nulle selon laquelle le coefficient de détermination R² est nul. Dans le tableau, le niveau de significativité est très largement inférieur à 5%. Par conséquent, la pente de la droite de régression est différente de 0, et les variables exogènes expliquent significativement le modèle. Ces résultats montrent que notre modèle analytique possède un pouvoir explicatif qui va nous permettre d'analyser les coefficients de régression.

b) Interprétation des coefficients de régression :

Les coefficients de régression nous permettent de connaître la nature et le sens de la relation entre la performance organisationnelle et la participation budgétaire à travers la variable modératrice la compétitivité du marché. Le tableau des coefficients extrait du logiciel SPSS se présente comme suit :

Coefficients

a

6,432E-02

,124

,518

,606

,142

,127

,142

1,116

,269

1,244E-02

,090

,018

,138

,891

,234

,083

,356

2,823

,003

(constante)

COMP

PB

PBCOMP

Modèle

1

B

Erreur

standard

Coefficients non

standardisés

Bêta

Coefficients

standardisés

t

Signification

Variable dépendante: PO

a.

Le coefficient â3 est de 0,356, il est positif et significatif (t= 2.823, p<0,003). Ce résultat confirme nos prévisions (hypothèse2). La question qui se pose, maintenant, est quelle dimension de la participation budgétaire est responsable à ce signe positif et significatif ? La réponse à cette question se fait par le recours au test de la deuxième hypothèse.

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