Présentation_4 Questionnaire

Philippe LUU M2 Recher Recherche che  Année universitaire 2011-2012

Méthodes de recherche quantitatives quantitatives - M2 RSG RSG

Sommaire 

1. Généralités sur la création d’un questionnaire



2. Le paradigme de Churchill



3. Introduction aux modèles d’équations structurelles



4. Analyse factorielle exploratoire



5. Analyse factorielle confirmatoire



6. Analyse du modèle final

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Sommaire 

1. Généralités sur la création d’un questionnaire



2. Le paradigme de Churchill



3. Introduction aux modèles d’équations structurelles



4. Analyse factorielle exploratoire



5. Analyse factorielle confirmatoire



6. Analyse du modèle final

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1. Quelques généralités sur la construction d’un questionnaire

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1. Généralités : Formulation des questions

Quelques généralités sur un questionnaire (Dussaix, (Duss aix, 1993, chapitre 6) :   

 

Les questions questio ns doivent doivent être comprises comprises par pa r l’interviewé l’inter viewé L’interviewé doit être capable de répondre aux questions La formulation formul ation doit permettre perme ttre d’obtenir d’obtenir des réponses

sincères Ordre de présentatio présentation n des question questionss introduit un biais Longueur : 1h à domicile, 30 min par téléphone, 15 min dans la rue

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1. Généralités : Taille de l’échantillon

Difficile de donner une règle globale : •

•

•

Taille peut dépendre du budget Effet à montrer et de la dispersion (calcul de puissance)  Au minimum, avoir plus d’observation que de variables finales… Il est recommandé de réunir 15 fois plus d’observations que de variables

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1. Généralités : Echelles de likert

Une échelle de Likert est une échelle d’attitude comprenant différents degrés par laquelle on demande à l’individu d’exprimer son degré d’accord ou désaccord relatif à une

affirmation réponses traitées comme des variables quantitatives privilégier le plus de degrés possible et un nombre de degrés impair (en général 5 ou 7) Ex : •

•

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1. Généralités : questionnaire & institut de sondage Faire passer un questionnaire ne s’improvise pas Etude qualitative ou exploratoire (entretiens de groupe…) : 





- définition et formulation du problème - identifier les dimensions pertinentes - élaborer des hypothèses - identifier un vocabulaire Rédaction d’un 1er questionnaire, puis prétest : indispensable pour vérifier la compréhension et la longueur  Version définitive en tenant compte des remarques des enquêteurs et enquêtés

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2. Le paradigme de Churchill est une recette à suivre

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2. Le Paradigme de Churchill (1979)

Dans le milieu académique, il existe également une série d’étapes balisées : le paradigme de Churchill •

•

Démarche développée dans le domaine du Marketing avec la validation et l’utilisation d’échelles de mesure Mais la philosophie de la méthode s’applique dès qu’il s’agit

de construire un questionnaire ! En pratique, cette recette est à suivre : Pour faire passer un questionnaire quantitatif  •

•

En vue de mettre en place un modèle d’équations

structurelles

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2. Le Paradigme de Churchill (1979)

Exemple d’application en Audit

Chemingui, M. and B. Pigé (2004). "La qualité de l'audit: analyse critique et proposition d'une approche d'évaluation axée sur la nature des travaux d'audit réalisés."

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2. Churchill (1979)

Exemple d’application en Marketing

 Jolibert A., Jourdan P., (2006) « Marketing Research », DUNOD, p190

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2. Le Paradigme de Churchill (1979)

En résumé 1. Revue de littérature : définition des concepts, revue des échelles de mesure utilisées, formulation d’hypothèses

2. 3. 4. 5.

Premier questionnaire + prétest  Analyse factorielle exploratoire pour purifier les échelles Questionnaire modifié + échantillon final Utiliser un modèle d’équations structurelles pour faire

une analyse factorielle confirmatoire 6. Utiliser un modèle d’équations structurelles pour valider

le modèle final + réponses aux hypothèses

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2. Churchill : Analogie avec le schéma d’un article Titre Introduction Revue littérature

- Problématique - Concepts - Traduction empirique des concepts - Hypothèses

Méthodologie

- Echantillonnage, méthodes, logiciels - Statistiques descriptives

Résultats Discussion

-Tableaux de synthèse - Résultats (paraphrase des tableaux)

Conclusion

- Limites - Pistes de développement

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3. Introduction aux Modèles d’équations structurelles

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction Les modèles d’équations structurelles (Structural equation models ou SEMs) décrivent des relations entre variables

Ces modèles combinent des régressions multiples et des analyses factorielles  Avantages : Gérer multicolinéarité Prendre en compte un éventuel manque de précision dans les réponses  

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction

1. regression sans constante : a et b sont les coefficients -  Value, Quality et Cost sont des variables mesurables - Error représente la différence entre les valeurs observées et prédites 2. modèle factoriel : décomposition de Value en 2 facteurs - Quality et Cost pourraient alors être considérées comme des variables latentes - l’erreur pourrait être un 3e facteur d’“uniqueness”

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction

2 types de variables dans un modèle d’équations structurelles Les variables mesurables peuvent être directement collectées (ex : taille, sexe, réponses sur échelle de likert). Dans un MES, les variables observées sont le plus souvent continues Les variables latentes ne sont pas directement observables. C’est souvent le cas de variables importantes en Marketing Pour étudier une variable latente, il faut construire une échelle de mesure : un modèle qui exprime la variable latente en termes de variables mesurables Ex : Satisfaction, qualité perçue, voire revenus d’un foyer •

•

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction •

•

•

L’erreur est considéré comme une variable latente les

erreurs sont estimées, non mesurées directement Lorsqu’une variable A influence une autre variable B, une flêche part de A vers B (rappel : l’influence est décidée par le chercheur et non par les données)

Lorsque 2 variables sont corrélées, une flêche double les relie

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction En pratique : Chaque question (ou item) d’un questionnaire

sont des variables mesurables Rappels et conventions graphiques :  Variables mesurables (ou manifestes ou observées) : 

Elles estiment une facette d’une variable latente  Rectangle sur les schémas 

 Variable latente (ou construit ou dimension ou facteur) : concept non observé directement, non mesurable  Ovale sur les schémas

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction Un modèle d’équations structurelles se scinde en 2 familles •

•

Plusieurs modèles de mesure : pour chaque variable latente, un modèle de mesure décrit les variables observées qui permettent de la « mesurer » Un modèle structurel limité aux relations entre construits

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction

La modélisation par équations structurelles cherche à mettre en évidence des relations de causalité entre variables. C’est une technique d’analyse globale. La régression linéaire en est un cas particulier. Remarques : - Les équations structurelles sont une des solutions possibles pour traiter un questionnaire. Ce n’est pas la seule.

- Importance cruciale de la revue de la littérature, de la définition des concepts… La méthode reste un outil

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction

Rappels : 



 Variable ou construit exogène n’est influencée par aucune des variables inclues dans le modèle  Variable ou construit endogène est influencée par une autre  variable du modèle. Il n’est en général pas parfaitement expliqué par la ou les variables supposées l’influencer. Il est donc affecté d’un terme d’erreur.

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction Dans un modèle d’équations structurelles, une variable peut

être à la fois exogène et endogène Exemple tiré de « Amos 16.0 User's Guide » : La variable ’67 Alienation’ est

à la fois exogène et endogène

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction Conditions initiales d’application 

Comme avec tous les modèles paramétriques, l’utilisation d’un MES repose sur une série d’hypothèses de distribution. En général : normalité des variables exogènes nécessaire

MES publiés dans les revues académiques : - échantillon dont la taille varie entre 200 et 400 individus - 10 à 15 variables observées Partir sur un échantillon de taille 300 semble raisonnable pour un MES simple (ie nombre de variables raisonnable) 

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3. Modèles d’équations structurelles : introduction

Les logiciels : 

 AMOS (module SPSS)



LISREL



SEPATH

Il en existe d’autres !

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4. Analyse Factorielle Exploratoire (EFA)

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4. Introduction : AF exploratoire vs confirmatoire 

L'analyse factorielle habituellement effectuée par les logiciels courants (XLSTAT, SPSS, SAS) comme l’ACP est

une analyse de type exploratoire (en vue de créer des échelles par exemple). En effet, elle ne permet pas de déterminer à l'avance quelles variables devraient être liées à quels facteurs. 

L'analyse factorielle confirmatoire nécessite un logiciel spécifique d’équations structurelles. Elle permet de

déterminer le nombre de facteurs et l'appartenance de chaque variable à un ou plusieurs facteurs.

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4. Analyse factorielle exploratoire

On veut vérifier que les échelles de mesure utilisées sont pertinentes - Bonne séparation des échelles - Éventuelles épurations (suppression de question) L’outil statistique utilisé à ce niveau est l’analyse de données

On peut utiliser :  

l’ACP

ou le plus souvent en Marketing l’Analyse en Facteurs Communs (AFC)

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4. ACP et AFC : points communs

Les 2 méthodes sont très proches : Les 2 méthodes cherchent à réduire un nombre important d'informations (variables) à quelques grandes dimensions Comme dans toute analyse statistique, on tente d'expliquer la plus forte proportion de la variance (de la covariance dans le cas de l'analyse factorielle) par un nombre aussi restreint que possible de nouvelles variables (appelées ici composantes ou facteurs)

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4. ACP et AFC : points communs

Ou encore : Les 2 méthodes tentent de donner un sommaire des patrons de corrélations entre les variables Ou encore : Elles tentent de décomposer la structure de la matrice de corrélations pour l’expliquer par un nombre restreint de

dimensions

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4. ACP et AFC : différences La différence entre les 2 méthodes est subtile… Si pas d’erreurs de mesure supposées  ACP, sinon  AFC La différence fondamentale entre l’ACP et l’analyse en  

facteurs communs repose sur la nature des facteurs Cf Jolibert A., Jourdan P., « Marketing Research » P302  ACP Facteurs formatifs

 AFC Facteurs réflectifs

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4. ACP et AFC : Type de Rotation 



Rotation orthogonale VARIMAX (ACP et AFC) - lorsque l'on croit qu'il est possible de déterminer des facteurs qui soient indépendants les uns des autres (solution orthogonale). Chaque facteur apporte une information unique, non partagée par un autre facteur. - rarement possible en sciences sociales puisque il existe en général des liens conceptuels entre les facteurs. Rotation oblique OBLIMIN (surtout avec l'AFC puisqu’elle

est conceptuellement plus appropriée car corrélation entre les facteurs possible). Plus proche de la réalité, elle est fréquemment utilisée en sciences sociales.

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4. Analyse en Facteurs Communs avec Xlstat

Dans l’onglet option : Choisir le type de

rotation et le nombre de facteurs

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4. EFA exemple : Fiorello (2011) Variables latentes

Concepts étudiés

Motivation intrinsèque

Variables observables (items)

Je trie pour le plaisir de participer à la protection de



l’environnement Je trie pour le plaisir que j’éprouve de faire une différence pour  l’environnement sur le long terme. Je trie po ur le plaisir que j’éprouve à éviter les gaspillages. Je

trie car j’aime le sentiment d’avoir un style de vie durable (respectueux de l’environnement) Motivation intégrée

Motivation identifiée

l’item Motiv_intrinsq 1

Motiv_intrinsq 2 Motiv_intrinsq 3 Motiv_intrinsq 4



Motiv_integ1



Motiv_integ2

l’environnement. Il me semble raisonnable d'aider à préserver l’environnement en

Motiv_integ3 Motiv_integ4 Motiv_ident1 Motiv_ident2

triant mes déchets

Variable latente

Variables observables (items)

trie car je pense que c’est une bonne idée de trier ses déchets Trier mes déchets est le moyen que j'ai choisi afin de contribuer à

Code de l’item

Réactance

Trier mes déchets fait partie intégrante de ma vie. Il me semble naturel de trier mes déchets.  tre conscient de l’environnement est une partie de qui je suis. Trier mes déchets fait partie de la façon dont j'ai choisi de vivre ma vie. Trier me semble être une stratégie raisonnable pour protéger 

Code de

Plus

on va m’obliger à trier et moins j’aurai envie de le faire Je ne trie pas car je n’aime pas que l’on m’oblige à faire quelque

 Reac1  Reac2

chose. ne trie pas car on m’impose trop de pression pour trier.

 Reac3

Je ne trie pas car je pense que ce que je fais de mes déchets ne regarde que moi.

 Reac4

Je 

Modalité de réponse : échelle de Likert en 5 points Pas du tout d’accord/Pas d’accord/Ni d’accord ni pas d’accord/ D’accord/ Tout à fait d’accord

Je

Motiv_ident3



Motiv_ident4

la protection de l’environnement. Motivation introjectée

Motivation externe

Amotivation

Je trie car j'ai l'impression de mal agir lorsque je ne trie pas. Je trie car j'ai des remords quand je ne trie pas. Je trie car je me sentirais mal à l'aise si je ne triais pas. Je trie car je me sentirais coupable si je ne triais pas Je trie car mon entourage proche insiste pour que je trie. Je trie car les autres seront contrariés si je ne trie pas. Je trie pour éviter d'être critiqué(e). Je trie pour la reconnaissance que les autres auront envers moi. Je trie mais j'ai l'impression que je perds mon temps. Je trie mais je ne sais pas vraiment pourquoi, je ne vois pas ce que  je retire du fait de trier mes déchets. Je ne vois pas comment mes efforts pour trier mes déchets améliorent la situation. Je me demande pourquoi je trie, la situation ne s'améliore pas. 

Motiv_intro1



Motiv_intro2

Modalité de réponse : échelle de Likert en 5 points

Motiv_intro3 Motiv_intro4 Motiv_ext1 Motiv_ext2 Motiv_ext3 Motiv_ext4  Amotiv1  Amotiv2  Amotiv3  Amotiv4

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4. EFA exemple : Fiorello (2011) Coor données fac tor ielles apr ès r otati on Obli mi n :

Motiv_intrinsq1 Motiv_intrinsq2 Motiv_intrinsq3 Motiv_intrinsq4 Motiv_integ1 Motiv_integ2 Motiv_integ3 Motiv_integ4 Motiv_ident1 Motiv_ident2 Motiv_ident3 Motiv_ident4 Motiv_intro1 Motiv_intro2 Motiv_intro3 Motiv_intro4 Motiv_ext1 Motiv_ext2 Motiv_ext3 Motiv_ext4 Amotiv1 Amotiv2 Amotiv3 Amotiv4 Reac1 Reac2 Reac3 Reac4

D1 0,700 0,529 0,466 0,578 0,680 0,753 0,665 0,727 0,660 0,766 0,694 0,725 0,060 -0,082 0,082 0,259 -0,035 0,131 -0,058 0,113 -0,061 -0,065 0,126 -0,135 -0,012 0,041 -0,071 -0,062

D2 0,040 0,047 -0,022 -0,054 -0,044 -0,038 -0,101 -0,077 0,134 0,028 0,016 0,091 0,062 0,001 0,047 0,033 0,746 0,601 0,770 0,552 0,101 0,106 -0,033 -0,017 -0,075 -0,020 0,042 0,151

Coor données f ac tor ielles apr ès r otati on Obli min : D3 0,018 0,033 0,069 0,129 -0,193 -0,114 0,130 -0,084 -0,160 0,053 0,065 -0,038 -0,021 -0,032 0,033 -0,015 -0,030 0,006 0,080 -0,026 0,503 0,696 0,751 0,750 0,129 0,036 -0,047 -0,009

D4 0,060 -0,023 0,005 0,045 -0,019 0,002 -0,071 0,099 -0,038 -0,168 -0,150 0,009 -0,018 -0,024 0,021 -0,050 -0,009 0,158 -0,038 0,033 0,154 0,046 -0,018 0,049 0,646 0,917 0,804 0,613

D5 -0,199 -0,214 -0,318 -0,258 -0,004 0,039 -0,113 0,009 0,033 0,116 0,018 -0,025 -0,815 -0,926 -0,684 -0,584 -0,037 - 0,027 0,007 -0,097 0,136 0,093 0,033 -0,088 0,010 0,052 -0,042 0,015

Motiv_intrinsq Motiv_intrinsq Motiv_intrinsq Motiv_intrinsq Motiv_integ1 Motiv_integ2 Motiv_integ3 Motiv_integ4 Motiv_ident1 Motiv_ident2 Motiv_ident3 Motiv_ident4 Motiv_intro1 Motiv_intro2 Motiv_intro3 Motiv_intro4 Motiv_ext1 Motiv_ext2 Motiv_ext3 Motiv_ext4 Amotiv1 Amotiv2 Amotiv3 Amotiv4 Reac1 Reac2 Reac3 Reac4

D1 0,700 0,529 0,466 0,578 0,680 0,753 0,665 0,727 0,660 0,766 0,694 0,725

D2

D3

D4

D5

-0,318

-0,815 -0,926 -0,684 -0,584 0,746 0,601 0,770 0,552 0,503 0,696 0,751 0,750 0,646 0,917 0,804 0,613

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4. EFA exemple : Hosany S. (2007)

L’alpha de Cronbach

est une mesure de la fiabilité de l’échelle

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4. EFA exemple : Lewis C.C. (2009)

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4. Les notions de fiabilité et de validité Un questionnaire est une sorte d’instrument de mesure pour

un phénomène donné Deux concepts clés : 



Fiabilité  Consistance dans la mesure à faire après une EFA (calcul α de Cronbach)  Validité  Relation entre les l es concepts théoriques et ce qui est mesuré après une CF CFA A (validité (vali dité converg convergente ente + discriminante )

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4. La fiabilité

La fiabilité dit si l'instrument est en soi un bon instrument Consistance dans la mesure : jusqu'à jusqu 'à quel point plusieurs plusi eurs mesures prises avec avec le même instrument inst rument donneront les mêmes résultats résultat s dans les mêmes mê mes circonstances Ex : questionnaire sur la motivation proposé 2 fois aux mêmes personnes à 2 semaines d'intervalle. Les résultats diffèrent. Est-ce que la motivation d'une personne per sonne peut changer si vite ou est-ce l'instrument qui n'est pas fiable ?

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4. Mesure de la Fiabilité 







test-retest : corrélation entre la l a mesure prise à un temps 1 et la mesure prise à un temps 2 (fidélité (f idélité dans le temps) "split-half" entre deux sous-ensembles : jusqu'à quel point deux sous-ensembles des items constituent deux mesures fidèles fidèl es du même concept concept fidélité fidél ité entre différentes formes : jusqu'à quel point deux ensembles ensembl es différents d'items peuvent peuvent mesurer le même concept consistance interne : jusqu'à jus qu'à quel point chacun des items constitue une mesure mesu re équivalente d'un même concept (alpha de Cronbach, rho de Jöreskog)

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4. La validité

 Validité : adéquation entre ce que mesure l'instrument et ce qu'il est supposé mesurer Exemple : Si j'utilise une série de questions censées mesurer la motivation et que je me rends compte que j'ai en fait mesuré la satisfaction, ma mesure est une mesure non  valide de la motivation

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4. Types de Validité 







 validité reliée au critère : relation entre l'instrument et ce à quoi il devrait théoriquement être relié  validité de contenu : la mesure représente t-elle tous les aspects du construit ? Ceci implique que le domaine et les concepts doivent être bien définis  validité de construit : relation entre l'instrument et d'autres instruments supposé mesurer des concepts reliés  validité convergente et discriminante : jusqu'à quel point chaque indicateur constitue une mesure d'un et d'un seul concept (Jolibert, 2006, p 485)

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4. Les notions de fiabilité et de validité

Picot (2009)

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4. EFA exemple : Dowling N.M. (2010)

Transition vers Analyse Factorielle Confirmatoire (CFA)

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5. Analyse Factorielle Confirmatoire (CFA)

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5. Analyse Factorielle Confirmatoire (CFA) CFA effectuée avec un logiciel d’équations structurelles

Les items sont maintenant associés à une dimension 1. Il faut pouvoir valider le modèle confirmatoire en vérifiant les valeurs de nombreux indicateurs 2. Calculer la variance moyenne extraite à partir des saturations et vérifier la validité convergente 3. Comparer les corrélations entre les facteurs et la variance moyenne extraite pour vérifier la validité discriminante

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5. Equations structurelles : Validation du modèle

De nombreux indices rentrent en jeu (Christophe Benavent) :

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5. CFA exemple : Fiorello (2011)

Modèle confirmatoire :

,60

e1

Motiv_intrinsq1

e2

Motiv_intrinsq2

e3

Motiv_intrinsq4

,43 ,44 ,77

,53

,65

e4

Motiv_integ1

e5

Motiv_integ2

e6

Motiv_integ3

e7

Motiv_integ4 ,71 ,50 ,75

e8

Motiv_ident1

e9

Motiv_ident2

e10

Motiv_ident3

e11

Motiv_ident4

e12

Motiv_intro1

e13

Motiv_intro2

,66

,56

,73 ,75

,51 ,71

Motiv Indiv

,48 ,69

,56

,72 ,75

,52 ,61

,57

,79 ,07

,75

,87

,56

e14

Motiv_intro3

e15

Motiv_intro4

e16

Motiv_ext1

e17

Motiv_ext2

,89

,56

,75

Motiv Intro

,57

,34

,45 ,56

e18

Motiv_ext3

e19

Motiv_ext4

e20

Amotiv1,61

e21

Amotiv2,43

,36

,67

Motiv Ext

,75

,78

Amotiv4

,28

Amotiv

,65

e23

,48

Reac2,66

-,16

,17 ,62

Amotiv3,64 ,80

e25

-,14

,60

e22

Reac1,84

-,39

,76

,38

e24

-,36

,75

,45 ,69 ,91 ,81

React

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5. CFA exemple : Fiorello (2011) Indices d’ajustement

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5. CFA exemple : Fiorello (2011)

Eléments à utiliser pour  Validité convergente et discriminante

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6. Modèle final, validation

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6. Modèle final Comme pour l’analyse factorielle confirmatoire, l’utilisation d’un logiciel spécifique est requis Il faut donc s’assurer que tous les indices d’ajustement

précédemment vus sont bons En général, on répond aux hypothèses grâce aux liens significatifs dans le modèle structurel

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6. Modèle final exemple : Fiorello (2011)

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6. Modèle final exemple : Kuo-Fang P. et ali, (2004)

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Exemples articles

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Exemple 1

Galan, J.-p. (2009). "Musique et réponses à la publicité : effets des caractéristiques, de l'appréciation et de la congruence musicales. (French)." Recherche et Applications en Marketing 24(4): 3-22.

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Ex1 Galan (2009), échelle de congruence musicale

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Ex1 Galan (2009), AF exploratoire et confirmatoire

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Ex1 Galan (2009), modèle final

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Ex1 Galan (2009), paramètres du modèle final

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Exemple 2

Cissé-Depardon, K. and G. N'Goala (2009). "Les effets de la satisfaction, de la confiance et de l'engagement vis-à-vis d'une marque sur la participation des consommateurs à un boycott. (French)." Recherche et Applications en Marketing 24(1): 43-67.

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Ex2 Cissé (2009), modèle conceptuel et hypothèses

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Ex2 Cissé (2009), étapes

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Ex2 Cissé (2009), analyse confirmatoire

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Ex2 Cissé (2009), modèle final scénario 1

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Ex2 Cissé (2009), modèle final scénario 2

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Ex2 Cissé (2009), modèle final scénario 3

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Exemple 3

Picot-Coupey, K. (2009). "Déterminants du choix d'un mode d'expansion internationale par un distributeur : modèle conceptuel et validation empirique. (French)." Recherche et  Applications en Marketing 24(4): 23-55.  Approche PLS

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Ex3 Picot (2009), concepts et revue de la littérature

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Ex3 Picot (2009), modèle conceptuel

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Ex3 Picot (2009), modèle ajusté

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Ex3 Picot (2009), validation des hypothèses

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Exemple 4

 Jung Wan, L. (2009). "RELATIONSHIP BETWEEN CONSUMER PERSONALITY AND BRAND PERSONALITY   AS SELF-CONCEPT: FROM THE CASE OF KOREAN  AUTOMOBILE BRANDS." Academy of Marketing Studies  Journal 13(1): 25-44.

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Ex4 Jung Wan, L. (2009)

Traduction empirique des concepts

Costa & McCrae  Analyse factorielle exploratoire

 Analyse factorielle confirmatoire

Aaker

 Analyse factorielle VARIMAX, alpha de Cronbach Indicateurs d’ajustement issus d’une équation structurelle (GFI, AGFI, RMSEA, RMRS et χ2/ddl)

Fiabilité (alpha de Cronbach)  Validité convergente (variance moyenne extraite de chaque dimension ρ vc > 0,5)

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Ex4 Jung Wan, L. (2009), EFA personnalité client

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Ex4 Jung Wan, L. (2009), EFA personnalité marque

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Ex4 Jung Wan, L. (2009), modèle final

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Autres exemples (actes de colloque) 

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 Abbassi, W. and J.-L. Chandon (2007). Effet de la condition d'exposition à un événement sportif sur l'attitude envers les sponsors. XXIIIe Congrès International de l'AFM. Aix-les-Bains. Desse, S., P. Nicholson, et al. (2009). Attachement à l’enseigne et différenciation concurrentielle. 14èmes Journées de Recherche en Marketing de Bourgogne. Dijon. Fabi, B., L. Raymond, et al. (2006). PRATIQUES DE GRH POUR LE DÉVELOPPEMENT STRATÉGIQUE DES PME : UNE PERSPECTIVE DE CONFIGURATION. 23e Colloque annuel du Conseil canadien des PME et de l’entrepreneuriat. Trois-Rivières. Lunardo, R. (2008). Atmosphère du point de vente et comportement du consommateur : pour une approche fondée sur la dyade Motivation / Contrôle. XIe colloque Etienne THIL. La Rochelle. Stone, G., C. Montgomery, et al. (2008). "Do Consumer's Environmental  Attitudes Translate into Actions: A Five Nation Cross-Cultural Analysis." Society for Marketing Advances Proceedings: 197-202.

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Abbassi, W. and J.-L. Chandon (2007) Traduction empirique des concepts

 Analyse factorielle exploratoire

 Analyse factorielle confirmatoire

Echelle de mesure (attitude envers sponsors) de Didellon (1997) constituée de 3 dimensions : Compétitivité (4 items), Intérêt perçu (3 items), Hédonisme (4 items)

Elimination de 4 items

Indicateurs d’ajustement issus d’une équation structurelle (GFI, AGFI, RMSEA, RMRS et χ2/ddl) Fiabilité (alpha de Cronbach, ρ Joreskog)

 Validité convergente (variance moyenne extraite de chaque dimension ρ vc > 0,5)  Validité discriminante (comparaisons ρ  vc et corrélations entre dimensions)

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Desse, S., P. Nicholson, et al. (2009)

 Attach. émotionnel : Thomson et al.  Attach. à une enseigne : J.Lacoeuilhe

Traduction empirique des concepts

Gurviez et Korchia

?

 Analyse factorielle exploratoire

 Vérification du caractère unidimensionnel, élimination d’items, alpha de Cronbach

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Fabi, B., L. Raymond, et al. (2006) Développement de produits (Bhattacharya et Bloch, 2004 ; Hadjimanolis, 2000) Développement de marchés (Kalantaridis, 2004) Développement de réseaux (Sohal, Perry et Pratt, •

• •

Traduction empirique des concepts

1998), du processus de fabrication (D’Amours,

Montreuil, Lefrançois et Soumis, 1999) et de la R&D (Yuan-Chieh, 2004) Développement des pratiques de GRH (?) Performance (Kaplan et Norton, 1992; Neely, Richards, Mills, Platts et Bourne; 1997) • •

 Variables de contexte (taille et secteur d’activité)

•

 Analyse factorielle exploratoire

Réduction du nombre de variables GRH par ACP

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Lunardo, R. (2008) Echelles motivations utilitaires et contrôle perçu Orientations motivationnelles : échelle mono-item inspirée de Dawson et al. •

Contrôle : version en 4 items de l’échelle de réponse émotionnelle de dominance du PAD (Pleasure –  Arousal – Dominance) de Mehrabian et Russell •

Traduction empirique des concepts

Plaisir et activation (ou stimulation) : tirées de l'échelle PAD, six items chacune Stress : échelle mono-item. •

• •

Satisfaction : échelle SAT d’Oliver

•

Intention de revenir en magasin : deux items

 Analyse factorielle exploratoire

 Analyse factorielle type ACP + alpha de Cronbach

 Analyse factorielle confirmatoire

 Validité convergente (variance moyenne extraite de chaque dimension ρ vc > 0,5)  Validité discriminante (comparaisons ρ  vc et corrélations entre dimensions)

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Lunardo, R. (2008) EFA et CFA

Méthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Stone, G., C. Montgomery, et al. (2008) Environmental responsibility (Stone, Barnes and Traduction empirique des concepts

Montgomery 1995)

Suppression d’items : Analyse factorielle type APC,

 Analyse factorielle exploratoire

 Alpha de Cronbach

 Analyse factorielle confirmatoire

Non fait (a priori)