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Faculté des sciences de l’administrationUniversité LavalQuébec (Québec) Canada G1K 7P4Tél. Ph. Tel. : (418) 656-3644Fax : (418) 656-2624

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Céline FrenetteVice-décanat à la recherche et au développementFaculté des sciences de l’administration

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DOCUMENT DE TRAVAIL 1998-014

LA VALIDITÉ DE LA MEUSRE DE LA QUALITÉ DES SERVICES :UNE ÉVALUATION DE 10 ANS D’UTILISATION DE SERVQUAL

Miguel Morales, Riadh Ladhari,Simon Perreault, Simon Nyeck

Version originale :Original manuscript :Version original :

ISBN – 2-89524-045-0ISBN -ISBN -

Série électronique mise à jour :One-line publication updated :Seria electrónica, puesta al dia

09-1998

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LA VALIDITÉ DE LA MESURE DE LA QUALITÉ DES SERVICES : UNE

ÉVALUATION DE 10 ANS D’UTILISATION DE SERVQUAL

Miguel Morales Riadh Ladhari

Simon PerreaultSimon Nyeck 1

Université Laval, Québec, Canada

Depuis le début des années 80, la discipline du marketing a vu l’émergence d’étudesportant sur le secteur des services. En 1988, l’étude de Parasuraman, Zeithaml et Berryproposait un nouvel outil de mesure de la qualité de services qui est encore utilisé dansde nombreuses recherches aujourd’hui. Cependant, qu’en est-il des principaux résultatsdes études l’ayant utilisé en termes de fiabilité, dimensionnalité et de validité? À partird’un échantillon de 61 études empiriques réalisées à travers plusieurs secteurs et ayantutilisé l’échelle SERVQUAL, nous présentons un descriptif des pratiques observées enmatière de validité de l’outil de mesure. À l’aide d’une grille d’analyse adaptée del’étude de Stokes et Miller (1975), nous avons répertorié et classé les principauxrésultats associés à la validité, tels que présentés dans les recherches analysées. Surla base des données disponibles, Il semble que l’échelle développée par Parasuramanet al. (1988) ne présente pas une structure dimensionnelle à cinq facteurs“ universelle ”. Par ailleurs, peu d’auteurs l’ayant utilisé s’interrogent sur sa validité deconstruit.

1 Personne contact : Simon Nyeck, Université Laval, Fsa, Dpt marketing, Québec, Qc, Canada G1K7P4.Tel 418 656 2688, Fax : 418 6562624 E-mail : Simon.Nyeck@mrk.ulaval.ca

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INTRODUCTION

Dans la dernière décennie, la recherche sur le marketing des services s'est surtoutinteressée à l'étude de la qualité des services. Ainsi, les travaux de Parasuraman,Zeithaml et Berry (1985, 1988, 1991, 1994), de Groonrös (1983, 1984, 1993) et d'Eiglieret Langeard (1987) soulignent l'importance de la conceptualisation et de la mesure duconstruit de qualité des services. Plusieurs chercheurs dans ce domaine mettentdavantage l’accent sur l’explication de la qualité perçue en utilisant les dimensions deSERVQUAL, reproduisant en général la démarche suivie par Parasuraman et al.(1988).

La popularité de SERVQUAL auprès de chercheurs peut s’expliquer en grande partiepar sa facilité d’utilisation et par son adaptabilité à divers secteurs de services. Même sicertains chercheurs n'ont retenu que le principe des scores de différences commeopérationnalisation de la qualité perçue de service, il semble en effet que le modèleSERVQUAL demeure l’effort le plus complet en matière de conceptualisation et demesure de la qualité de services. Toutefois, Au fil des années, l’acceptation du modèlede Parasuraman et al. en tant qu’instrument “ standard ” a été remise en cause. Ainsi,des auteurs ont proposé d’autres conceptualisations (Groonrös, 1993; Haywood-Farmer, 1988; Iacobucci et al., 1994; Johnston, 1988) ainsi que d’autres outils demesure (Cronin et Taylor, 1992; Brown et al., 1993).

Dès lors, cette étude vise un double objectif : en premier lieu, la recherche se proposede décrire un état des pratiques en matière de validité dans les recherches ayant utiliséSERVQUAL ; deuxièmement, la recherche évalue l’influence des caractéristiques dudesign des recherches sur la fiabilité de SERVQUAL.

1. LE CONSTRUIT ET SA MESURE

Pour Grönroos (1993), la recherche sur la qualité des services en est à la troisièmeétape de son développement, qui concerne l'amélioration et le raffinement desméthodes et des mesures existantes. La première étape, au début des années 80,consistait principalement à la mise en place d'une base conceptuelle permettant demieux comprendre la qualité des services (i.e. le modèle dual de qualité de l'écolescandinave, le modèle des écarts de l'école américaine et le modèle de servuction del'école française). Dans cette étape, La qualité des services est présentée comme unjugement qui découle d'un processus d'évaluation pendant lequel le consommateurcompare ses attentes avec la performance du service qu'il a reçu (Grönroos, 1984). Laqualité du service est aussi un jugement global ou une attitude envers la supériorité oul'excellence d'un service (Parasuraman et al., 1988).

La seconde étape (à la fin des années 80), quant à elle, est caractérisée par ledéveloppement de modèles de mesure de la qualité des services. Il apparaît que lamesure de la qualité pose quelques difficultés du fait des caractéristiques propres d'unservice: l'intangibilité, l'hétérogénéité, la simultanéité et leur nature périssable. Il s'agit

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en fait d'un construit élusif et indistinct (Parasuraman et al., 1985). Toutefois, diversesopérationnalisations du construit sont proposées Pour Parasuraman et al. (1988), laqualité perçue est la résultante de la comparaison entre ce que les consommateursconsidèrent devoir être le service offert par la firme (i.e. leurs attentes) et leursperceptions de la performance du service fourni. La qualité des services est ainsiconsidérée comme la différence entre les perceptions et les attentes desconsommateurs, qualité analysée sous l’angle de son amplitude et de sa direction.Cette opérationnalisation de la qualité des services est critiquée par Cronin et Taylor(1992) qui, après l’évaluation de quatre modes d'opérationnalisation, concluent queseule la performance permet mesurer la qualité de services. Néanmoins, de ces quatremodes présentés au tableau 1, le plus répandu reste celui suggéré par Parasuraman etal. (1988).

Tableau 1 : Opérationnalisations de la qualité de serviceOpérationnalisation

Qualité de service = Performance – AttentesQualité de service = Importance * (Performance – Attentes)Qualité de service = PerformanceQualité de service = Importance * (performance)

SERVQUAL est une échelle développée par Parasuraman et al., (1988). Cette échelleest composée de 22 énoncés qui se regroupent en cinq dimensions (élémentstangibles, fiabilité, serviabilité, assurance et empathie) qui sont décrites au tableau 2 ci-après.

Tableau 2: Dimensions de SERVQUALDimensions DéfinitionsÉléments tangibles(4 énoncés)

Installations physiques, équipement etapparence du personnel

Fiabilité(5 énoncés)

Capacité à réaliser le service promis en touteconfiance et de manière précise

Serviabilité(4 énoncés)

Bonne volonté pour répondre auxconsommateurs et offrir un service prompt

Assurance(4 énoncés)

Compétence et courtoisie des employés ainsique leur capacité à inspirer confiance

Empathie(5 énoncés)

Prise en considération, attention individualiséeque l’entreprise accorde à ses consommateurs

Dans les nombreuses études ayant utilisé échelle SERVQUAL, les résultats en matièrede dimensionnalité de l’instrument et de validité sont mitigés. En effet, la stabilité de lastructure factorielle n’est pas démontrée, ainsi que son invariance à travers diverssecteurs. C’est ce constat qui semble ressortir des quelques études qui se sont

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interessées à une évaluation comparée des travaux ayant utilisé SERVQUAL. Nousprésentons ces travaux dans les paragraphes suivants.

1.1 La validité des recherches ayant utilisé Servqual

Nous n'avons trouvé aucune étude de l'utilisation de SERVQUAL que l'on puissequalifier d’exhaustive. Parasuraman et al. (1991), évaluent le contexte et les procéduressuivies dans quatre (4) études. Leur analyse révèle une convergence sur certainsaspects du design des recherches, ainsi que des problèmes non résolus concernant lespropriétés psychométriques de l’échelle. Ils concluent que les 4 travaux analysésconfirment la fiabilité de l’échelle, ainsi ses validités faciale et prédictive. Toutefois, lesrésultats concernant les validités convergente et discriminante sont mitigés. De plus, lenombre de facteurs retenus dans les études est instable.

Ces conclusions sont similaires à celles de Csipak et al. (1994) qui évaluent la fiabilitéet la validité de SERVQUAL à travers huit (8) articles. Dans ce cas aussi, toutes lesétudes analysées dénotaient des résultats satisfaisants en termes de fiabilité del’échelle. Par contre, seulement trois des huit études considérées confirmaient lastructure à cinq facteurs, proposée dans l’article original. Contrairement à l’évaluationde Parasuraman et al. (1991), Csipak et al. (1994) se concentrent davantage surl’analyse critique de la stabilité de la structure factorielle de SERVQUAL. Leur grilled’analyse inclut divers aspects tels que la collecte des données, la taille de l’échantillon,le format du questionnaire, le type d’étude et évidement la fiabilité et la validité. Dans lemême ordre d’idées, Kettinger et Lee (1994) ont rapporté les résultats d’une révisionsommaire de sept (7) études dont ils avaient examiné les propriétés psychométriquesde l’échelle. Les conclusions confirment aussi les constats de Parasuraman et al.(1991). L’instrument SERVQUAL est fiable et démontre une validité faciale et prédictive,tandis que les résultats sont divergents en termes de validité de construit.

Finalement, l’article qui semble présenter la recension la plus fouillée analyse dix-huit(18) articles, se limite au domaine de la santé (Asubonteg et al., 1996). L’évaluation dela fiabilité et de la validité de SERVQUAL à travers les études révisées permet deconclure que l’échelle est fiable mais qu’il existe des problèmes concernant la stabilitéde la structure factorielle. Allant plus loin, les auteurs évaluent les différents types devalidité et concluent que la validité de SERVQUAL ne peut être établie. En effet, lesrésultats obtenus sont mixtes dans les différentes études évaluées.

En définitive, les résultats des quatre évaluations sont similaires, confirmantgénéralement la fiabilité de l'échelle. Par ailleurs, ces évaluations concluentgénéralement que les propriétés psychométriques ainsi que la structure dimensionnellede l'instrument de mesure, varient d'une étude à l'autre, et que la validité deSERVQUAL n’est pas établie.

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2. PROPOSITIONS DE RECHERCHE ET MÉTHODOLOGIE

Selon Grönroos (1993), la troisième étape du développement de la qualité des servicesdevrait concerner l'amélioration et le raffinement des méthodes et des mesuresexistantes. Dans cette optique, cette recherche se fixe un double objectif : nous nousproposons de décrire les pratiques de recherche en matière d’utilisation deSERVQUAL. Deuxièmement, la recherche se propose d’évaluer la relation existantentre les critères du design des recherches et la fiabilité de SERVQUAL en accord avecChurchill et Peter (1984), Peterson (1994) et Asubonteng et al. (1996. Notre analysesera limitée à cet aspect car le nombre d'indicateurs concernant les validitésconvergente, discriminante et prédictive est limité, et parfois inexistant dans diversesrecherches.

Les études de Churchill et Peter (1984) et Peterson (1994), nous ont permis desélectionner les critères du design pouvant affecter la fiabilité. À partir de ces deuxétudes nous avons retenu les propositions suivantes :

(i) P1. la taille de l’échantillon : Churchill et Peter (1984) ont trouvé une relationnégative entre la taille de l’échantillon et le coefficient alpha, nous nous proposonsd’évaluer cette relation.

(ii) P2. le nombre de points de l'échelle utilisée : les auteurs des deux études

mentionnées ci-haut ont trouvé des relations significatives entre la fiabilité et le nombrede points de l’échelle. Nous nous attendons à retrouver une relation positive entre cesdeux variables.

(iii) P3. le nombre d’énoncés : les résultats de Churchill et Peter (1984) et dePeterson (1994) montrent qu’il existe une relation positive entre le nombre d’énoncés etla fiabilité de l’échelle. Nous reprenons ce résultat comme hypothèse dans notrerecherche et nous nous attendons à ce que le coefficient alpha augmente en fonctiondu nombre d'énoncés

(iv) P4. la méthode collecte de données : en accord avec les résultats dePeterson (1994), nous supposons un impact significatif de la méthode d'administrationdu questionnaire sur le niveau du coefficient alpha.

2.1 L’échantillonL'échantillon est composé de 40 articles publiés depuis l'apparition de SERVQUAL(1988) que nous avons recensés à travers 18 revues. Cependant, un article pouvaitcontenir l'analyse de la qualité de services dans plus d’un secteur, nous avonsconsidéré dans ce cas le secteur étudié comme unité d’échantillonnage, ce qui donneun total de 61 observations (tableau 3). Pour qu'un article soit retenu, il devaitrépondre aux trois critères de sélection suivants: l'utilisation de SERVQUAL ou d'uneéchelle modifiée de SERVQUAL, avoir étudié de manière empirique dans un secteur

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donné la qualité des services et, fournir en résultats des indicateurs concernant lafiabilité, la validité ou la dimensionnalité de l'échelle.

Tableau 3 : Description de l’échantillonJournal/revue Nombre

d'articlesrecensés

Nombre desecteurs

recensés (n)Actes de l'ASAC 3 3Advances in Consumer Research 1 1Cahiers de recherche Groupe ESC Nantes Atlantique 1 4Decision Sciences 1 1International Journal of Service Industry Management 4 5Journal of Business Industrial Marketing 1 1Journal of Business Research 1 1Journal of Health Care Marketing 4 5Journal of Marketing 1 2Journal of Professional Services 2 2Journal of Retailing 7 17Journal of Services Marketing 4 4Managing Service Quality 1 1MIS Quarterly 1 3MRN 1 1Public Administration Quarterly 1 1Service Industries Journal 5 8Total Quality Management 1 1

Total 40 61

2.2 La grille d'analyse des donnéesLes critères utilisés pour évaluer les principaux développements relatifs à l'échelleSERVQUAL proviennent en grande partie de l'étude de Stokes et Miller (1975) quiproposent une grille d’évaluation permettant de faire ressortir les méthodes derecherche utilisées en sociologie rurale. La grille d'évaluation en Annexe A est adaptéeà notre problématique. Certains aspects ont été simplifiés (l’évaluation de la fiabilité etde la validité) et d’autres ont été simplement éliminés (localisation de l’étude, lajustification de l’analyse de données, l’interaction entre les variables, les tests designification).

Les critères de la grille d’évaluation ont été divisés en quatre rubriques: lescaractéristiques générales, la formulation du problème, le mode de collecte desdonnées et l’analyse des données. Premièrement, nous avons inclus quatre critèresd’évaluation sous la rubrique des caractéristiques générales qui servent à identifier lesarticles, telles le titre, la revue dans laquelle ils ont été publiés, l'année de parution.

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Deuxièmement, la formulation du problème rend compte du mode d'opérationnalisationde la qualité des: (i) SERVQUAL, une comparaison entre les perceptions et les attentes(P - E), (ii) évaluation de la performance du service, (iii) la pondération des scores dedifférences obtenues de la comparaison entre les perceptions et les attentes, et (iv) laperformance pondérée du service.

Troisièmement, sous la rubrique mode de collecte des donnés nous avons considérédivers critères: (i) le type d’étude, s’il s’agissait d’un sondage ou d’une expérience parexemple; (ii) la nature de l’échantillon: des étudiants, des consommateurs, desménages ou des organisations; (iii) le type d’échantillon: de convenance, aléatoire oupar quota; (iv) la taille de l’échantillon ainsi que (v) le taux de réponse résultant del'enquête; (vi) la méthode de collecte de données utilisée: par la poste, par téléphone,etc.; (vii) l'utilisation de l'échelle SERVQUAL: transposition de l'échelle originaledéveloppée par Parasuraman et al. en 1988 ou l'administration d'une échelle modifiée;(viii) le type d'échelle de mesure utilisée pour recueillir les réponses: Likert oudifférentiel sémantique et (ix) le nombre de points dans l'échelle; (x) le nombred'énoncés total que comportait l'échelle au départ et (xi) la nature des énoncés:présence ou non d'énoncés négatifs.

La partie finale de la grille d'évaluation comporte six critères. Nous avons repéré lenombre de dimensions finales présentées dans chaque secteur recensé. Ce critèred'évaluation est d'autant plus important que la structure à cinq dimensions proposée parParasuraman et al. (1988) était considérée comme “ universelle ”. Enfin, nous avonsévalué les validités convergente, discriminante et prédictive de trois façons : l'articleprésentait des résultats statistiques de validation; discutait uniquement de la validitésans appuyer cette discussion de mesures “ statistiques ” ; l'article ne faisait aucuneréférence à la validité de l'échelle. Dans tous les cas, nous avons classé les études entenant uniquement compte de l’information fournie à l’intérieur de chaque article. Pource qui est de la fiabilité, nous avons repris l'alpha de Cronbach moyen, lorsque lesalphas étaient donnés par dimension.

Finalement, pour réaliser la partie explicative de notre recherche, nous avons recodéles données initiales afin de les regrouper en catégories, comme l'a fait Peterson(1994). Les propositions de recherche sont étudiées à l’aide de tests nonparamétriques. Ce type de tests s'impose si l'on considère l'absence de normalité dansla distribution des données relatives au coefficient alpha, ainsi que la petite taille denotre échantillon et donc de nos sous-groupes.

3. RÉSULTATS

3.1 Analyse descriptive du design et de la validité de SERVQUAL

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L'opérationnalisation. Des quatre modes d’opérationnalisation de la qualité perçueprésentées dans notre méthodologie, le plus répandu est celui suggéré parParasuraman et al. (1988) qui compte pour 72.1% du total de notre échantillon. Dans23 % des cas, la qualité des services en cernée par la différence pondérée (i.e.l'importance accordée au différentes dimensions) entre les attentes et lesperformances.

SERVQUAL vs SERVQUAL modifié. Les auteurs des articles concernés ont utiliséSERVQUAL original (22 énoncés et cinq dimensions) développé par Parasuraman etal., (1988), ou lui ont apporté des modifications. Nous incluons dans la catégorieSERVQUAL modifié tout instrument différent de l’outil original2. Ainsi, seulement 24.6%des études (15 auteurs) utilisent l’instrument SERVQUAL original.

Les caractéristiques de la mesure. À cet égard, il faut souligner que la formulation desénoncés a généralement suscité un débat au niveau de l’échelle de mesure de laqualité de service. La formulation des énoncés est strictement positive (47.5%), oureprésente une combinaison d’énoncés positifs et négatifs (31.1%). En ce qui concernele type d’échelle utilisée, tous les auteurs (à l’exception de Csipak et al.3, 1994) ontrepris l'échelle de Likert. Pour ce qui est du nombre de points, les chercheurs utilisentprincipalement, des échelles avec 7 points (51%) ou 5 points (23%).

Les caractéristiques de l’échantillon et la collecte de données. Trois méthodesd’échantillonnage (convenance, par quota et aléatoire) sont les plus courantes. Laprocédure d’échantillonnage par convenance est la plus utilisée (65.5%) suivie del’échantillonnage aléatoire (27.9%). Dans la majorité des cas (78.7%), l’unité d’analyseest constituée par les consommateurs. Enfin, les méthodes de collecte de données lesplus utilisées sont les face-à-face (52.5%) et l’envoi postal (37.7%).

Les secteurs d’étude. SERVQUAL a été utilisé pour mesurer la qualité dans plusieurssecteurs. Toutefois, deux secteurs prédominent, à savoir les services de santé (18%) etles services financiers (14.8%)4.Malgré tout, il semble que l’instrument puisse s’appliquer à une large gamme deservices (Parasuraman et al. 1988). En effet, on retrouve divers secteurs tels lesservices financiers (Parasuraman et al., 1988; Brown et al., 1993; Pitt et al. 1995), lesservices de santé (Carman, 1990; Lam, 1997), les services de réparationd’électroménagers (Cronin et Taylor, 1992; Parasuraman et al, 1988), les servicesprofessionnels (Pitt et al., 1995; Quester et al., 1995), la restauration rapide (Cronin etTaylor, 1992; Lee et Ulgado, 1997), le commerce de détail (Gagliano et Hathcote,1994), etc.

2. Les modifications ont été souvent faites sur le nombre d’énoncés, le nombre de dimensions, le

nombre de points dans l’échelle, etc. L’échelle utilisée par Parasuraman et. al., (1988) est celle deLikert à 7 points allant de “ tout à fait d’accord ”(7) à “ tout à fait en désaccord ” (1). Aucun intituléverbal n’a été attribué pour les points intermédiaires de 2 à 6.

3. Csipak et al. (1994) ont utilisé une échelle sémantique.4. Pour plus d’information nous référons le lecteur à l’Annexe B.

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La dimensionnalité. L’un des désaccords entre les chercheurs qui ont utiliséSERVQUAL porte principalement sur le nombre de facettes qui composent la qualité deservice. Selon Parasuraman et al. (1988), cinq dimensions permettent de capturer leconcept de la qualité de service. Cependant, l’analyse montre que le nombre dedimensions n ‘est pas stable. Dans la plupart des cas (79%) le nombre de dimensionsvarie entre un et neuf. Dans 11 cas seulement (18%) on distingue les cinq dimensionsoriginales de SERVQUAL.Ce constat confirme les évaluations faites par Parasuraman et al. (1991), Csipak et al.(1994), Kettinger et Lee (1994), Asubonteg et al. (1996) qui montrent que le nombre dedimensions varie d'une étude à autre. Ce résultat infirme l’invariance de la structure del'échelle. La figure 1 ci-après illustre cette instabilité associée au nombre dedimensions.

0

2

4

6

8

10

12

1 2 3 4 5 6 7 8 9

Nombre de dimensions

Nom

bre

d'ét

udes

Fig 1 : Distribution des dimensions

Cette instabilité de la structure dimensionnelle, par ailleurs, ne semble pas uniquementassociée au fait que l’outil soit appliqué à plusieurs secteurs. En effet, la figure 2 illustreune instabilité intra-secteur puisqu’on observe une variation du nombre de dimensionssi l’analyse est restreinte aux secteurs de la santé et financier qui composent la majoritéde l’échantillon.

0

1

2

3

4

1 2 3 4 5 6 7 9

Nombre de dim ensions

Nom

bre

d'ét

udes

Financier

Santé

10

Fig. 2 : Structure dimensionnelle intra- secteur (santé et finances)

Fiabilité de l’instrument de mesure. En soulignant que dans 36.1 % des cas, aucunindicateur de fiabilité n’est mentionné par les auteurs, la fiabilité de l'instrumentSERVQUAL est globalement acceptable si l'on tient compte de la limite de 0.70 ducoefficient alpha de cronbach suggérée par Nunally (1978). Cette valeur est supérieureà 0.858 (la médiane) dans 50% des études. Des valeurs du coefficient de Cronbachinférieures à 0.70 sont données dans deux études seulement (Walbridge et Delene,1993; Parasuraman et al., 1994). L’alpha varie entre 0.637 (Walbridge et Delene, 1993)et 0.96 (Brown et al., 1993). Sa valeur moyenne est de 0.846. La figure 3 illustre ceconstat qui est en accord avec les conclusions de Parasuraman et al. (1988), Czispaket al. (1994) et Asubonteg (1996).

Fiabilité

95,092,590,087,585,082,580,077,575,072,570,067,565,062,5

Fré

quen

ce

8

6

4

2

0

Figure 3 : Distribution des coefficients alpha

La validité de l’instrument de mesure. Trois types de validité généralement mentionnéspar les chercheurs qui ont utilisé SERVQUAL sont pris en compte : à savoir la validitéconvergente, la validité discriminante et la validité prédictive.

La validité convergente est le degré auquel les différents items d’une échelleconvergent vers un construit qu’ils sont supposés représenter (Peter et Churchill, 1986).L’analyse des études montre que la validité convergente de l’instrument, quand elle estabordée, n’est pas établie. En plus de présenter des structures factorielles différentesd’une étude à l’autre, les matrices des “ loadings ” factoriels comportent souvent desloadings très faibles (moins de .40), ce qui met en cause les propriétéspsychométriques de l’outil. Les items ayant des “ loadings ” faibles sur les dimensionsqu’ils sont supposés mesurer, on peut imaginer que ces construits partagent une faiblevariance avec leurs mesures. Enfin, il faut noter la non prise en compte de la validité

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convergente dans plusieurs études. Ainsi, aucun indicateur de validité convergenten’est présenté ou discuté dans 44.3% des cas (tableau 4).

Tableau 4 : La validité convergenteValidité convergente Fréquence PourcentageDiscussionIndicateurAucune information

082627

13.142.644.3

Total 61 100 %

La validité discriminante reflète le degré auquel l’instrument de mesure est unique. Ellesuppose une faible corrélation entre la mesure de la qualité et d’autres mesures nonsupposées mesurer le même concept (Peter et Churchill, 1986). À partir de l’analysedes articles faisant l’objet de cette étude, il ressort une absence de validation deSERVQUAL. En effet, 54.1% des cas ne discutent de la validité discriminante, ni neprésentent des indicateurs de cette validité. Ce constat correspond aux commentairesde Brown et al. (1993) qui notent que la validité discriminante de l’outil de mesure de laqualité des services devrait être améliorée. Le tableau 5 illustre cette non prise encompte de la validité discriminante.

Tableau 5 : La validité discriminanteValidité discriminante Fréquence PourcentageDiscussionIndicateurAucune information

151234

24.619.754.1

Total 61 100 %

Enfin, la validité prédictive suppose des relations significatives entre les mesures de laqualité des services et des mesures de variables telles que le comportement ou lasatisfaction. De manière générale, la validité concurrente analyse les relations duconstruit avec d’autres concepts reliés à la qualité des services. Encore une fois, lesétudes se rapportant à la qualité des services négligent cet aspect de la validité.Comme l'indique le tableau 6, dans 83.6% des cas, les auteurs n’ont pas étudié lavalidité prédictive de l’instrument de mesure.

Tableau 6 : La validité prédictiveValidité prédictive Fréquence PourcentageIndicateurAucune information

1051

16.483.6

Total 61 100 %

Dans la section précédente nous avons rendu compte des pratiques concernant lescaractéristiques du design et la validité des recherches ayant utilisé SERVQUAL. Decette analyse univariée, il ressort principalement que les propriétés psychométriques del’instrument ne sont pas établies, la structure dimensionnelle est instable, et les auteursse préoccupent peu de la validation de l’instrument de mesure.

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3.2 Caractéristiques du design des recherches et fiabilité

Divers auteurs ont souligné les effets des design de recherche sur les propriétéspsychométriques des outils de mesure (Peter et Churchill 1986; Brown et al. 1993). Onpeut donc imaginer que les pratiques différentes soulignées ci-dessus auront un effetsur la fiabilité de l’outil SERVQUAL. Les critères psychométriques de validité (validitésconvergente, discriminante et prédictive) ne sont pas analysés du fait de l’absenced’information sur les indicateurs de validité.

L'effet de quatre (4) critères de design (la taille de l’échantillon, le nombre d’énoncés, lenombre de points sur l’échelle et la méthode d’administration du questionnaire) sur lafiabilité de SERVQUAL est analysé. Seule la variable nombre de points sur l'échellesemble avoir un impact sur la fiabilité. Le tableau 7 décrit les résultats en indiquant lenombre et la moyenne des coefficients alpha recensés ainsi que les intervalles deconfiance pour chaque moyenne.

Tableau 7 : relation entre le coefficient alpha et les critères sélectionnésConstruit/catègories N Median α Moyenne α Écart type α I.C. 95% pour α

Taille de l’échantillona

< 200 10 83.6 84.7 8.6 78,6 ≤ µ1 ≤ 90,8200 - 300 18 85.2 84.3 8.9 79,8 ≤ µ2 ≤ 88,7300 à plus 9 85.8 83.4 7.6 77,5 ≤ µ3 ≤ 89,3

Nombre d’énoncésa

moins de 22 5 82.0 79.0 10.6 65,8 ≤ µ1 ≤ 92,122 19 88.2 87.0 7.5 83,4 ≤ µ2 ≤ 90,6plus de 22 15 82.7 82.8 7.2 78,8 ≤ µ3 ≤ 86,8

Nombre de pointsb

5 4 78.5 76.0 8.6 62,3 ≤ µ1 ≤ 89,87 25 88.0 86.1 6.9 83,3 ≤ µ2 ≤ 89,0

Méthode de collectec

Face-à-face 27 87.0 85.1 8.2 81,9 ≤ µ1 ≤ 88,4Par la poste 11 83.3 82.6 8.3 77,0 ≤ µ2 ≤ 88,1

a Test Kruskal-Wallis, relation non significativeb Test Mann-Whitney, relation significative (p < 0.05)c Test Mann-Whitney, relation non significative

L’impact du nombre de points sur l'échelle sur la fiabilité (r2 = 0.2 et p < .05), peutêtre expliqué par des différences significatives entre les échelles à 5 points et celles à 7points, les valeurs moyennes des alphas pour une échelle avec sept points (α7

= 0.86)étant plus élevées que celles d’une échelle à 5 points (α5

= 0.76). La relation entre lesdeux variables est plus forte que dans les cas des analyses de Churchill et Peter (1984)(r2 = 0.05) et de Peterson (1994) (r2 = 0.01).

L'effet des trois (3) autres critères de design (la taille de l’échantillon, le nombred’énoncés, et la méthode d’administration du questionnaire) n'est pas significatif. Les

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résultats de cette étude diffèrent dans ce cas de ceux de Peter et Churchill (1984) etPeterson (1994).

4. DISCUSSION ET CONCLUSION

Pour participer à l'amélioration et au raffinement des méthodes et des mesuresexistantes de la qualité des services (Grönroos 1993), nous avons dressé un tableaudes pratiques concernant les caractéristiques du design et la validité des recherchesayant utilisé SERVQUAL depuis bientôt dix ans. L’échelle développée par Parasuramanet al. (1988) a influencé de nombreux chercheurs du domaine des services. Ainsi, l’outila été appliqué dans divers secteurs et plus particulièrement dans les ceux de la santéet du bancaire.

Toutefois, cette évaluation critique de l’utilisation de SERVQUAL révèle que, malgré desindicateurs de fiabilité acceptables, les autres propriétés psychométriques del’instrument ne sont pas établies, au-delà du fait que les conceptions de validité nesemblent pas faire consensus à travers les travaux étudiés. Ce constat est d’autant plusinquiétant que la plupart des recherches ne présentent aucun indicateur de validité.Seulement 19,7% de cas fournissent un indicateur la validité discriminante, alors que42,6% font état de la validité convergente.Par ailleurs, la structure dimensionnelle est fortement instable, y compris à l’intérieurd’un même secteur. Alors que l’étude originale de PZB (1988), proposait cinqdimensions “ universelles ” censées mesurer la qualité des services quelque soit lesecteur, la grande majorité des recherches rapporte un nombre de dimensions différentde 5.

En termes de caractéristiques de la mesure de la qualité des services et du design desrecherches, la formulation la plus prisée est encore celle comparant l’écart entre laperformance du service et les attentes initiales (P-E), telle que proposée parParasuraman et al. (1988). Les études utilisent surtout le questionnaire auto-administré(52,5%) comme méthode de collecte. Le tableau 8 présente une synthèse comparéedes effets des caractéristiques du design des recherches sur les coefficients alphaavec les études de Churchill et Peter (1984) et Peterson (1994). Trois caractéristiquesdu design retenues (la taille de l’échantillon, le nombre d’énoncés et la méthode collectede données) ne montrent aucune relation significative avec le coefficient alpha dansnotre recherche.

Tableau 8 : Récapitulatif des effets du design sur le coefficient alpha

14

Caractéristiques du Évaluation de design de recherche Churchill et Peter Peterson (1994) SERVQUAL

Taille de l’échantillon

Nombre de pointsdans l’échelle

Nombre d’énoncés

Méthoded’administration del’instrument

Relation négative avecle coefficient alpha

Relation positive entrele nombre de points del’échelle et le niveau ducoefficient alpha

Relation positive avecla magnitude ducoefficient alpha

Pas de relation

Pas de relation significative

Relation positive avec lecoefficient alpha

Échelles avec deux ou troisénoncés avaient des alphasplus petits que celles avecplus de trois énoncés

Administration del’interviewer produisait desalphas moins élevés quel’auto administration

Pas de relationsignificative

L’échelle avec septpoints montrait desalphas plus élevésque l’echelle aveccinq points

Pas de relationsignificative

Pas de relationsignificative

Relation avec le coefficient alpha

Les différences avec ces études peuvent s’expliquer par la taille de notre échantillon(40 articles) et par l’utilisation d’un alpha moyen. Par exemple, le coëfficient de fiabilitéétait généralement donné par dimension. Nous avons du calculer un alpha moyen surl’ensemble des dimensions pour chaque étude. Notre recherche n’a pas réalisé unerecension exhaustive des recherches sur la qualité des services. De plus, nous n’avonspas pu réaliser de “ métanalyse ” dans la mesure où les indicateurs présentés dans lesétudes étaient hétérogènes, quand ils n’étaient pas absents. Cependant, notre évaluation des pratiques de recherche en matière de SERVQUAL,sur la base d’un plus grand nombre d’études que ce qui a été fait jusqu’à présent,apporte des pistes de réflexion quant au caractère universel de SERVQUAL et à sespropriétés psychométriques. Des recherches futures pourraient explorer les causes dupeu d’intérêt porté à la validité de l’échelle, d’expliquer l’instabilité de la structure deSERVQUAL, ou encore d’analyser l’influence du secteur d’étude sur la dimensionnalité.De plus, la grille d’analyse proposée par Stokes et Miller (1975) pourrait facilement êtreadaptée pour analyser les développements relatifs à d’autres échelles de mesure.

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19

ANNEXE A

Grille d'évaluation

1. Caractéristiques générales Échelle utilisée

Article SERVQUAL originalle

Titre SERVQUAL modifiée

Revue Type d'échelle

Année Likert

Université Diff. semantique

Americaine Autre

Européene Nombre de points

Les deux Nombre d'énoncés

Asie Énoncés pos./neg.

Am.-Asie Négatifs

2. Formulation du problème Positifs

Opérationalisation du concept

P – E 4. Analyse des données et résultats

P Nombre de dimensions

(P - E) x W Variance expliquée

P x W Validité convergente

Aucune info.

3. Collecte des données Discussion

Étude Indicateur

Sondage Validité discriminante

Expérience Aucune info.

Autre Discussion

Unité d'analyse Indicateur

Étudiants Validité prédictive

Consommateurs Aucune info.

Ménages Discussion

Organisations Indicateur

Autre Fiabilité moyenne

Type d’échantillon utilisé

Convenance

Aléatoire

Quota

Autre

Taille de l’échantillon

Taux de réponse

Méthode de collecte des données

Interview-Questionnaire

Par la poste

Par téléphone

Poste-interv.

Autre

20

ANNEXE B

Tableau 1 : domaine d’étude

Opérationnalisation Fréquence5 Pourcentage (%)secteur bancaireSecteur de la santéAlimentation / Hôtellerieservice de publicitéAlimentationRestauration rapideRéparation autoRéparation électroménagerAssuranceServices professionnelsSystème d’informationCommunication (téléphone)Commerce de détailMagasin de pneuMulti-secteurServices publicsRéparation d’ordinateursTourismeÉducationDistribution

0911020401020302020302010201100201010101

14.818.003.306.601.603.304.903.303.304.903.301.603.301.616.403.301.601.601.601.6

Total61 100%

Tableau 2: méthode d’échantillonnage

Méthode d’échantillonnage Fréquence PourcentageConvenanceAléatoirePar quota

401704

65.527.96.6

Total61 100 %

Tableau 3: méthode de collecte des données

Méthode de collecte des données Fréquence PourcentageEntrevue-questionnairePar la postePar téléphonePar la poste + Entrevue

32230204

52.537.703.306.6

61 100 %

5. Les fréquences sont rapportées au nombre total d’opérationnalisation et non d’études.

21

Total

Tableau 4 : unité d’analyse

Unité d’analyse Fréquence PourcentageÉtudiantsConsommateursMénagesOrganisationsPersonnel de contact

0548010502

08.278.701.608.203.3

Total61 100 %

Tableau 5: nombre d’énoncés

Nombre d’énoncés (items) Fréquence Pourcentage15162021222426283032333436374148

02030201310402030102010501010101

03.304.903.301.650.806.603.304.901.603.301.608.601.601.601.601.6

Total61 100 %