ANALYSES FACTORIELLES EXPLORATOIRES

ANALYSES FACTORIELLES EXPLORATOIRES

Nous avons étudié la matrice des composantes de la perception de l‟ergonomie et nous avons opté pour une rotation varimax. Nous avons éliminé les items dont le loading était inférieur à 0.5. Nous avons procédé par étape en supprimant uniquement l‟item le plus mal représenté pour chacune des étapes. Puis nous avons conduit une nouvelle ACP, jusqu‟à l‟obtention de résultats satisfaisants. L‟étude du coefficient alpha nous a conduits à supprimer deux items supplémentaires. Les statistiques de fiabilité de l‟échelle étaient alors corrects (annexes : tableau 96). L‟indice d‟adéquation KMO était quant à lui très bon ; le test de sphéricité de Bartlett était tout à fait acceptable lui aussi puisqu‟il tendait vers 0. Quant à l‟étude du coefficient alpha, les résultats étaient également satisfaisants, et on n‟a pas amélioré l‟alpha en supprimant un item. Nous avons alors obtenu un instrument de mesure composé de six indicateurs : De la même façon, nous avons réalisé une ACP visant à tester l‟instrument de mesure de la perception de l‟expérience vécue sur le site (annexes : tableau 97). Nous avons étudié la matrice des composantes après rotation varimax ce qui nous a amenés à éliminer un item dont le loading était inférieur à 0.5. Les statistiques de fiabilité de l‟échelle étaient correctes. L‟indice d‟adéquation KMO était très bon ; le test de sphéricité de Bartlett était tout à fait acceptable lui aussi puisqu‟il tendait vers 0. Quant à l‟étude du coefficient alpha pour chaque dimension, les résultats étaient également satisfaisants, et on n‟a pas amélioré l‟alpha en supprimant un item. Nous avons obtenu un instrument de mesure composé de deux dimensions, une dimension hédonico-sensorielle et une dimension socioculturelle :

Concernant l‟orientation motivationnelle, la matrice des composantes après rotation varimax n‟a engendré l‟élimination d‟aucun item. Les statistiques de fiabilité de l‟échelle sont très satisfaisantes avec un indice d‟adéquation KMO faible (annexes : tableau 98) mais avec un test de sphéricité de Bartlett tout à fait acceptable. Quant à l‟étude du coefficient alpha pour chaque dimension, les résultats étaient également corrects, et on n‟améliorait pas l‟alpha en supprimant un item. Nous avons obtenu un instrument de mesure composé de deux dimensions, une dimension hédonico-sensorielle et une dimension utilitaire : Nous avons étudié la matrice des composantes de l‟intention comportementale puis nous avons réalisé une rotation varimax suite à quoi nous n‟avons éliminé aucun item. Les statistiques de fiabilité de l‟échelle sont très satisfaisantes (annexes : tableau 99) ; l‟indice KMO était moyen mais le test de sphéricité de Bartlett était acceptable. L‟alpha n‟était pas amélioré en supprimant un item. Nous avons obtenu un instrument de mesure composé d‟une seule dimension et de trois questions :

La littérature nous a permis de définir une batterie d‟items pour chaque variable du modèle de la recherche. Ces items ont donné lieu à une analyse exploratoire et une ACP, suite à laquelle nous avons dégagé une dimension pour la perception de l‟ergonomie et deux dimensions pour la perception de l‟expérience : une dimension hédonico-sensorielle et une dimension socioculturelle. Pour définir les caractéristiques des indices et des seuils acceptables nous nous baserons sur les travaux de Roussel et Wacheux (2005). Avec l‟analyse factorielle confirmatoire, nous nous sommes attachés à vérifier le modèle de mesure. Nous avons réalisé les traitements avec le logiciel Sepath de Statistica.  Les indices de mesure absolus (annexes : tableau 100) permettent de savoir si le modèle théorique posé à priori reproduit correctement les données collectées : ils sont donc particulièrement importants. Dans cette recherche, nous nous référerons aux indices de mesure absolus suivants : Chi 2, GFI et AGFI, SRMR et RMSEA. Les indices de mesure incrémentaux ou indices de comparaison (annexes : tableau 101) comparent le modèle à un modèle plus restrictif appelé modèle de base pour lequel les variables observées ne seraient pas corrélées. On s‟appuiera sur trois indices de mesure incrémentaux : le NFI, le NNFI et le CFI. Les indices de mesure de parcimonie (annexes : tableau 102) déterminent parmi plusieurs modèles possibles celui qui présente la meilleure parcimonie et qui devrait par conséquent être préféré aux autres. L‟échelle de départ de la perception de l‟ergonomie du site comportait huit indicateurs que l‟on a renommé ERGO1 à ERGO8 pour des facilités de traitement. Nous avons retiré les indicateurs dont les loadings sont bas, les loadings des indicateurs représentant le pourcentage de variance partagée entre un indicateur et son facteur. Nous avons donc supprimé les indicateurs ERGO1, ERGO3, ERGO6, ERGO7, et nous avons re-spécifié le modèle avec les quatre indicateurs qui restaient.

 

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