ETUDE DE MARCHE�S6
2014-2015
Boulahoual.adil@gmail.com
Pr. BOULAHOUAL Adil
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CHAPITRE I
CONSTRUCTION D’UNE ECHELLE DE MESURE
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OBJECTIFS DE L’ENQUÊTE
Section header
CONSTRUCTION DU QUESTIONNAIRE
Partie pratique
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VALIDITE D’UNE ECHELLE
L'analyse factorielle est utilisée pour purifier les échelles d'un questionnaire, c'est-à-dire éliminer les items qui nuisent à la validité de trait ou de construit.
Nous traitons ici la question des items à retenir ou, au contraire, à supprimer, suite à une AFE.
RAPPEL: Les items mesurant un même construit doivent tous être suffisamment fortement corrélés à un seul et même facteur. Ils ne doivent pas, ou peu, être corrélés à d'autres ou à plusieurs facteurs en même temps.
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La matrice des composantes donne les corrélations des différents items aux composantes principales extraites.
Le niveau du coefficient structurel de l'AFE sert à déterminer si l'item satisfait au critère de validité convergente. Pour une échelle de mesure, Il est d'usage d'éliminer les items de communalité inférieure à 0,5.
Nous envisageons d'éliminer des items moyennement corrélés à plusieurs axes à la fois.
Coefficients structurels > 0.6
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Exemple de l'échelle destinée� à mesurer l'ambition professionnelle
|
Item 1 - J'aimerais avoir un poste plus important et que les autres m'envient. |
Item 2 - J'aime bien discuter avec des gens importants. |
Item 3 - Je veux être une personne importante dans la communauté. |
Item 5 - Si j'avais suffisamment d'argent, je ne travaillerais plus. |
Item 6 - Même si je gagnais beaucoup d'argent au jeu, je continuerais à exercer mon métier. |
Item 7 - Si je pouvais toucher le chômage, je préférerais ne pas travailler. |
Item 8 - J'aime être admiré(e) pour ma réussite. |
Item 9 - Je n'aime pas être remarqué(e). |
Item 10 - J'aime que des employés me demandent conseil. |
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Procédure sous SPSS :
Analyse – Réduction des dimensions – Analyse factorielle
Descriptive - Indice KMO
Extraction - ACP
Valeur propre - 1
Rotation - Varimax
Poursuivre - ok
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L'application du critère de la valeur propre conduit à ne garder que deux composantes principales qui n'expliquent pas plus de 50 % (48,21) de la variance initiale.
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Le tableau de droite indique la corrélation entre les composantes principales. On constate qu'elle est faible. Cela nous amènerait à privilégier par la suite, une rotation Varimax.
Ici, seuls deux items (5r et 6) sont très faiblement corrélés à la composante 1 et fortement corrélés à la composante 2. Or, ce second facteur n'explique, à son tour, qu'une faible part de la variance. Nous éliminons donc ces deux items.
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Pour simplifier la lecture, dans l'onglet Options, nous demandons usuellement que les coefficients structurels soient classés par tailles et que ceux qui sont inférieurs à 0,2 (très faible corrélation de l'item avec la composante) n'apparaissent pas.
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La solution est maintenant, comme dans la théorie, unidimensionnelle, mais elle ne parvient toujours pas à expliquer plus de 50 % de la variance. Dès lors, l'item 3r dont la communalité est insuffisante (0,38) est supprimé.
Communalité
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Cette dernière solution unidimensionnelle permet d'expliquer 53,72 % de la variance .
N.B : La communalité de l'item ambition 2 est très moyenne et cet item pourrait être supprimé.
Communalité
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La matrice des composantes indique que tous les items ont un coefficient structurel supérieur à 0.65 et sont donc conservés pour le reste de l’analyse.
Coefficients structurels
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FIABILITE D’UNE ECHELLE
Le calcul de du coefficient d’alpha de Cronbach, indicateur de cohérence interne, pour vérifier la fiabilité d’une échelle de mesure.
Analyse – Echelle - Analyse de la fiabilité ( seuls des items retenus en validité vont être pris en considération)
Modèle - Alpha de Cronbach
Statistiques – Caractéristiques pour items, échelle, échelle sans éléments - Ok
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EXEMPLE
A éliminer
Communalité
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Communalité
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Coefficients structurels
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OBJECTIF?
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RAPPEL
Ambition1
Ambition2
Ambition3
Ambition4
Ambition5
Ambition6
Ambition7
Ambition8
Ambition9
Ambition10
EPURER
Ambition1
Ambition2
Ambition4
Ambition7
Ambition10
RESUMER
AMBITION
AMBITION
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Ambition1
Ambition2
Ambition3
Ambition4
Ambition5
Ambition6
Ambition7
Ambition8
Ambition9
Ambition10
EPURER
Ambition1
Ambition2
Ambition4
Ambition7
Ambition10
RESUMER
AMBITION
Ambition1‘
Ambition2’
Ambition3’
Ambition4’
Ambition5’
Ambition6’
Ambition7’
Ambition8’
Ambition9’
Ambition10’
EPURER
Ambition 3’
Ambition6’
Ambition4’
Ambition9’
Ambition10’
RESUMER
AMBITION 2
AMBITION INDICE GLOBAL
AMBITION 1
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Partie pratique
DOUBLE CLIC
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I
Item 1
Item 2
Item 3
Item 4
Item 5
Item 6
Item 2
Item 4
Item 5
I
Item 1
Item 2
Item 3
Item 4
Item 5
Item 6
Item 1
Item 3
Item 6
REGRESSION, CORRELATION,..
Y= b0+b1x
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REGRESSION MULTIPLE
Y=b0 +b1X1 +b2X2 b3X3
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CONSTRUCTION DU QUESTIONNAIRE
DETERMINATION DE L’ECHANTILLON
OBJECTIFS DE L’ENQUÊTE
ANALYSE DES RESULTATS
MODES D’ADMINISTRATION
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