SECTION 2 : TEST DES HYPOTHESES ET DISCUSSION DES
RESULTATS
L'objectif de cette section est de vérifier nos
hypothèses et les interpréter. A cet effet, nous allons dans un
premier temps tester notre première hypothèse par l'analyse de
variance (ANOVA) à un facteur. Dans un deuxième temps, nous
allons procéder à la régression linéaire pour
tester notre deuxième hypothèse.
2.1
Lien entre communication de peur et comportement des usagers de la voie
publique
Cette première hypothèse (H1)
stipule que : La communication de peur a une influence positive
sur le comportement responsable des usagers de la voie publique. Il est donc
question de savoir si le fait de procéder à la communication
phobique comme l'implantation des panneaux de signalisation routière qui
mettent en évidence le nombre des morts participe à
l'amélioration des comportements des usagers de la voie publique.
Avant de lancer l'analyse de variance, nous avons tout d'abord
procédé à la transformation des différents items de
la variable dépendante (comportement des usagers de la voie publique)
pour obtenir une seule variable intitulée :
« CompoUsagersVPC » ;
littéralement, le comportement des usagers de la voie publique au
Cameroun.
Par la suite, nous avons réalisé le
préalable à l'analyse de variance, c'est-à-dire
lancé le test d'homogénéité des variances (tableau
N° 11). Puis lancé l'analyse proprement dite.
Tableau N° 13 : Test
d'homogénéité des variances
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Test d'homogénéité des
variances
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|
CompoUsagersVPC
|
|
Statistique de Levene
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ddl1
|
ddl2
|
Signification
|
|
,163
|
2
|
207
|
,850
|
Source : nous-mêmes
Le test d'homogénéité de Levene (voir
tableau ci-dessus) est significatif (0,85 ? 0,05),
l'hypothèse d'homogénéité des échantillons
est donc acceptée. Nous pouvons procéder à l'analyse des
résultats de l'ANOVA. Soit le tableau N° 14 suivant :
Tableau N° 14 : Tableau
des résultats d'analyse de variance
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ANOVAa
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|
Modèle
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Somme des carrés
|
Ddl
|
Moyenne des carrés
|
F
|
Signification
|
|
1
|
Inter groupes
|
62,839
|
3
|
20,946
|
3,703
|
,013b
|
|
Intra groupes
|
1165,375
|
206
|
5,657
|
|
|
|
Total
|
1228,214
|
209
|
|
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|
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a. Variable dépendante : CompoUsagersVPC
|
|
b. Valeurs prédites : (constantes), Port de ceinture de
peur d'être interpellé, Présence de contrôle, respect
de code de la route, Respect de code s'il y'a radar sur l'axe.
|
Source : nous-mêmes
Interprétation : Plus la valeur
de p est petite, plus la preuve est forte contre l'hypothèse nulle. Ici,
les moyennes sont très différentes (F = 3,703 ; p =
0,013). Cette probabilité (p = 0,013) implique que les
résultats sont significatifs au seuil de 5%. A cet effet,
l'hypothèse nulle est rejetée, la communication de peur a une
influence positive sur le comportement responsable des usagers de la voie
publique. Mais à ce stade, on ne peut véritablement pas observer
cette influence de communication de peur sur les comportements des usagers.
Pour cela, nous réalisons un test de comparaisons multiples, aussi
appelé « test post hoc ». Ce que
résume le tableau N°15 suivant :
Tableau N° 15 : Test
post hoc
|
CompoUsagersVPC
|
|
Duncana,b
|
|
Panneau de morts, réduction de vitesse puis augmenter
|
N
|
Sous-ensemble pour alpha = 0.05
|
|
1
|
2
|
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Pas d'accord
|
18
|
10,94
|
|
|
Neutre
|
49
|
11,96
|
|
|
D'accord
|
143
|
|
13,09
|
|
Signification
|
|
,066
|
1,000
|
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Les moyennes des groupes des sous-ensembles homogènes sont
affichées.
|
|
a. Utilise la taille d'échantillon de la moyenne
harmonique = 36,163.
|
|
b. Les effectifs des groupes ne sont pas égaux. La moyenne
harmonique des effectifs des groupes est utilisée. Les niveaux des
erreurs de type I ne sont pas garantis.
|
Source : nous-mêmes
Interprétation : le test de
Duncan montre que les usagers qui sont d'accord qu'ils sont influencés
positivement par la communication de peur sont supérieurs aux autres.
L'attitude moyenne à cet égard est de 13,09,
significativement plus élevée que celles du neutre
(11,9) ou de pas d'accord (10,94). En
d'autres termes, les usagers de la voie publique préfèrent qu'on
leur fasse peur par la communication pour qu'ils intègrent favorablement
les mesures prises. Nous pouvons dès lors conclure que notre
hypothèse (H1) est validée. Ce qui
corrobore les études de Witte (1992) et Galopel (2006) qui ont
montré les effets de la peur sur les comportements des individus et ce,
dépendamment des secteurs et des objectifs visés :
décourager les fumeurs pour promouvoir la santé ou assurer la
sécurité routière en améliorant les attitudes des
usagers.
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