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ETUDE DE MARCHE�S6

2014-2015

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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

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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.

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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.

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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.

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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

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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 :

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Analyse – Réduction des dimensions – Analyse factorielle

Descriptive - Indice KMO

Extraction - ACP

Valeur propre - 1

Rotation - Varimax

Poursuivre - ok

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  • L’indice KMO (0,816) ainsi que le test de Bartlett (signification < 0,001) indiquent que les données sont factorisables et permettent d'accepter les résultats de cette analyse factorielle.

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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

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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

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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

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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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