L’échelle de mesure de la confiance

L’échelle de mesure de la confiance

L’analyse factorielle fait ressortir une structure en un seul facteur. L’indice KMO et le test de Bartlett montrent que le modèle factoriel est approprié (l’indice KMO = 0.874 et le test de Bartlett donne p=0.000). L’ensemble des items de l’échelle de mesure de la confiance permettent d’expliquer 58.4 % de la variance totale. L’alpha de Cronbach est excellent il indique une bonne cohérence interne de l’échelle. Les résultats de l’analyse factorielle indiquent également que la qualité de représentation des items 7 et 8 n’est pas satisfaisante. Nous réalisons donc une autre ACP sans l’item (TRU 7, TRU 8).  Suite à la seconde ACP réalisée (voir tableau), une structure en un seul facteur a émergée. L’indice KMO et le test de Bartlett montrent que le modèle factoriel est approprié (l’indice KMO = 0.882 et le test de Bartlett donne p=0.000). Le facteur explique 60.90 % de la variance. La qualité de représentation de tous les items est bonne et tous les poids factoriels sont supérieurs a 0.5. L’alpha de Cronbach indique une bonne cohérence interne de l’échelle. 

L’échelle de mesure de l’engagement

 L’analyse factorielle fait ressortir une structure en un seul facteur pour l’engagement. L’ensemble des items de l’échelle de mesure de l’engagement permettent d’expliquer 53.37% de l’information initiale. L’indice KMO et le test de Bartlett montrent que le modèle factoriel est approprié (l’indice KMO = 0.875 et le test de Bartlett est significatif). En ce qui concerne la cohérence interne de cette échelle, l’Alpha de Cronbach est très faible. L’étude du tableau de qualité de représentation permettrait d’exclure de l’étude les items (COM1, COM2 et COM3) dont le coefficient de saturation est très faible, et qui seront par conséquent mal représentées par le facteur extrait. Nous réalisons donc une autre ACP sans les items (COM1, COM2 et COM3).La seconde ACP réalisées indique qu’un seul facteur a été extrait. Il explique 66.95% de la variance. Les communautés et les poids factoriels des items sont élevés sup 0.5. En ce qui concerne la cohérence interne de cette échelle, l’Alpha de Cronbach est satisfaisant. 

 L’échelle de mesure de la fidélité

 Pour la variable « fidélité », Les valeurs de test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) et des tests de sphéricité de Bartlett sont satisfaisantes (tableau 8.9). Notre Alpha Cronbach est de 0,789 : donc notre échelle est fiable avec une homogénéité de 78.9 %. Les résultats de l’analyse factorielle indiquent qu’un seul facteur a été extrait. Il explique 58.89 % de la variance totale. Il indique également que la qualité de représentation de cinquième item n’est pas satisfaisante. Nous réalisons donc une autre ACP sans l’item 5 (LOY5).Les résultats de la seconde analyse factorielle indiquent, comme pour la première, une structure en un seul axe. Cet axes assurent plus de 72.95 % de la variance totale expliquée, et toutes les variables sont bien représentées sur cet axe. L’indice KMO et le test de Bartlett montrent que le modèle factoriel est approprié. Les communautés et les poids factoriels des items sont élevés sup 0.5 .L’alpha de Cronbach est satisfaisant et indique une bonne cohérence interne de l’échelle Suite à l’ACP réalisée (voir tableau), une structure en un seul facteur a émergée. L’indice KMO et le test de Bartlett montrent que le modèle factoriel est approprié (l’indice KMO = 0.737 et le test de Bartlett est significatif). Le facteur explique 78.65 % de la variance totale. La qualité de représentation de tous les items est bonne et tous les poids factoriels sont supérieurs à 0.5. L’alpha de Cronbach indique une bonne cohérence interne de l’échelle. En conclusion, Le tableau II.15 présente la structure finale des échelles de mesure après épuration.