Présentation_4 Questionnaire

Philippe LUU M2 Recherche Anne universitaire 2011-2012

Questionnaire

Mthodes de recherche quantitatives - M2 RSG

Sommaire 1. Gnralits sur la cration dun questionnaire

2. Le paradigme de Churchill 3. Introduction aux modles dquations structurelles 4. Analyse factorielle exploratoire 5. Analyse factorielle confirmatoire 6. Analyse du modle finalQuestionnaire 1


1. Quelques gnralits sur la construction dun questionnaire

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1. Gnralits : Formulation des questionsQuelques gnralits sur un questionnaire (Dussaix, 1993, chapitre 6) : Les questions doivent tre comprises par linterview Linterview doit tre capable de rpondre aux questions

La formulation doit permettre dobtenir des rponses

sincres Ordre de prsentation des questions introduit un biais Longueur : 1h domicile, 30 min par tlphone, 15 min dans la rueQuestionnaire 3


1. Gnralits : Taille de lchantillonDifficile de donner une rgle globale : Taille peut dpendre du budget Effet montrer et de la dispersion (calcul de puissance) Au minimum, avoir plus dobservation que de variables

finales Il est recommand de runir 15 fois plus dobservations que de variables

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1. Gnralits : Echelles de likertUne chelle de Likert est une chelle dattitude comprenant diffrents degrs par laquelle on demande lindividu dexprimer son degr daccord ou dsaccord relatif une affirmation rponses traites comme des variables quantitatives privilgier le plus de degrs possible et un nombre de degrs impair (en gnral 5 ou 7) Ex :

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1. Gnralits : questionnaire & institut de sondageFaire passer un questionnaire ne simprovise pas Etude qualitative ou exploratoire (entretiens de groupe) : - dfinition et formulation du problme - identifier les dimensions pertinentes - laborer des hypothses - identifier un vocabulaire Rdaction dun 1er questionnaire, puis prtest : indispensable pour vrifier la comprhension et la longueur Version dfinitive en tenant compte des remarques des enquteurs et enqutsQuestionnaire 6


2. Le paradigme de Churchill est une recette suivre

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2. Le Paradigme de Churchill (1979)Dans le milieu acadmique, il existe galement une srie dtapes balises : le paradigme de Churchill Dmarche dveloppe dans le domaine du Marketing avec la validation et lutilisation dchelles de mesure Mais la philosophie de la mthode sapplique ds quil sagit de construire un questionnaire ! En pratique, cette recette est suivre : Pour faire passer un questionnaire quantitatif En vue de mettre en place un modle dquations structurellesQuestionnaire 8


2. Le Paradigme de Churchill (1979)Exemple dapplication en Audit Chemingui, M. and B. Pig (2004). "La qualit de l'audit: analyse critique et proposition d'une approche d'valuation axe sur la nature des travaux d'audit raliss."

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2. Churchill (1979)

Exemple dapplication en Marketing Jolibert A., Jourdan P., (2006) Marketing Research , DUNOD, p190

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2. Le Paradigme de Churchill (1979)En rsum 1. Revue de littrature : dfinition des concepts, revue des chelles de mesure utilises, formulation dhypothses 2. Premier questionnaire + prtest 3. Analyse factorielle exploratoire pour purifier les chelles 4. Questionnaire modifi + chantillon final 5. Utiliser un modle dquations structurelles pour faire une analyse factorielle confirmatoire 6. Utiliser un modle dquations structurelles pour valider le modle final + rponses aux hypothsesQuestionnaire 11


2. Churchill : Analogie avec le schma dun articleTitre Introduction Revue littrature Mthodologie - Problmatique - Concepts

- Traduction empirique des concepts - Hypothses- Echantillonnage, mthodes, logiciels - Statistiques descriptives -Tableaux de synthse - Rsultats (paraphrase des tableaux) - Limites - Pistes de dveloppement12

Rsultats Discussion Conclusion

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3. Introduction aux Modles dquations structurelles

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3. Modles dquations structurelles : introductionLes modles dquations structurelles (Structural equation models ou SEMs) dcrivent des relations entre variables Ces modles combinent des rgressions multiples et des analyses factorielles Avantages : Grer multicolinarit Prendre en compte un ventuel manque de prcision dans les rponsesQuestionnaire 14


3. Modles dquations structurelles : introduction1. regression sans constante : a et b sont les coefficients - Value, Quality et Cost sont des variables mesurables - Error reprsente la diffrence entre les valeurs observes et prdites 2. modle factoriel : dcomposition de Value en 2 facteurs - Quality et Cost pourraient alors tre considres comme des variables latentes - lerreur pourrait tre un 3e facteur duniquenessQuestionnaire 15


3. Modles dquations structurelles : introduction2 types de variables dans un modle dquations structurelles Les variables mesurables peuvent tre directement collectes (ex : taille, sexe, rponses sur chelle de likert). Dans un MES, les variables observes sont le plus souvent continues Les variables latentes ne sont pas directement observables. Cest souvent le cas de variables importantes en Marketing Pour tudier une variable latente, il faut construire une chelle de mesure : un modle qui exprime la variable latente en termes de variables mesurables Ex : Satisfaction, qualit perue, voire revenus dun foyerQuestionnaire 16


3. Modles dquations structurelles : introduction Lerreur est considr comme une variable latente les

erreurs sont estimes, non mesures directement Lorsquune variable A influence une autre variable B, une flche part de A vers B (rappel : linfluence est dcide par le chercheur et non par les donnes)

Lorsque 2 variables sont corrles, une flche double les

relieQuestionnaire 17


3. Modles dquations structurelles : introductionEn pratique : Chaque question (ou item) dun questionnaire sont des variables mesurables Rappels et conventions graphiques : Variables mesurables (ou manifestes ou observes) : Elles estiment une facette dune variable latente Rectangle sur les schmas Variable latente (ou construit ou dimension ou facteur) : concept non observ directement, non mesurable Ovale sur les schmasQuestionnaire 18


3. Modles dquations structurelles : introductionUn modle dquations structurelles se scinde en 2 familles Plusieurs modles de mesure : pour chaque variable latente, un modle de mesure dcrit les variables observes qui permettent de la mesurer Un modle structurel limit aux relations entre construits

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3. Modles dquations structurelles : introductionLa modlisation par quations structurelles cherche mettre en vidence des relations de causalit entre variables. Cest une technique danalyse globale. La rgression linaire en est un cas particulier.

Remarques : - Les quations structurelles sont une des solutions possibles pour traiter un questionnaire. Ce nest pas la seule. - Importance cruciale de la revue de la littrature, de la dfinition des concepts La mthode reste un outilQuestionnaire 20


3. Modles dquations structurelles : introductionRappels : Variable ou construit exogne nest influence par aucune

des variables inclues dans le modle Variable ou construit endogne est influence par une autre

variable du modle. Il nest en gnral pas parfaitement expliqu par la ou les variables supposes linfluencer. Il est donc affect dun terme derreur.

Questionnaire

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3. Modles dquations structurelles : introductionDans un modle dquations structurelles, une variable peut tre la fois exogne et endogne Exemple tir de Amos 16.0 User's Guide : La variable 67 Alienation est la fois exogne et endogne

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3. Modles dquations structurelles : introductionConditions initiales dapplication Comme avec tous les modles paramtriques, lutilisation dun MES repose sur une srie dhypothses de distribution. En gnral : normalit des variables exognes ncessaire MES publis dans les revues acadmiques :- chantillon dont la taille varie entre 200 et 400 individus - 10 15 variables observes

Partir sur un chantillon de taille 300 semble raisonnable pour un MES simple (ie nombre de variables raisonnable)Questionnaire 23


3. Modles dquations structurelles : introductionLes logiciels : AMOS (module SPSS) LISREL SEPATH

Il en existe dautres !Questionnaire 24


4. Analyse Factorielle Exploratoire (EFA)

Questionnaire

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4. Introduction : AF exploratoire vs confirmatoire L'analyse factorielle habituellement effectue par les

logiciels courants (XLSTAT, SPSS, SAS) comme lACP est une analyse de type exploratoire (en vue de crer des chelles par exemple). En effet, elle ne permet pas de dterminer l'avance quelles variables devraient tre lies quels facteurs. L'analyse factorielle confirmatoire ncessite un logiciel

spcifique dquations structurelles. Elle permet de dterminer le nombre de facteurs et l'appartenance de chaque variable un ou plusieurs facteurs.Questionnaire 26


4. Analyse factorielle exploratoireOn veut vrifier que les chelles de mesure utilises sont pertinentes - Bonne sparation des chelles - ventuelles purations (suppression de question)

Loutil statistique utilis ce niveau est lanalyse de donnes On peut utiliser : lACP ou le plus souvent en Marketing lAnalyse en Facteurs Communs (AFC)Questionnaire 27


4. ACP et AFC : points communsLes 2 mthodes sont trs proches :

Les 2 mthodes cherchent rduire un nombre important d'informations (variables) 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 (appeles ici composantes ou facteurs)Questionnaire 28


4. ACP et AFC : points communsOu encore :

Les 2 mthodes tentent de donner un sommaire des patrons de corrlations entre les variables Ou encore :Elles tentent de dcomposer la structure de la matrice de corrlations pour lexpliquer par un nombre restreint de dimensionsQuestionnaire 29


4. ACP et AFC : diffrencesLa diffrence entre les 2 mthodes est subtile Si pas derreurs de mesure supposes ACP, sinon AFC La diffrence fondamentale entre lACP et lanalyse en facteurs communs repose sur la nature des facteurs Cf Jolibert A., Jourdan P., Marketing Research P302ACP Facteurs formatifs AFC Facteurs rflectifs

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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 dterminer des facteurs qui soient indpendants les uns des autres (solution orthogonale). Chaque facteur apporte une information unique, non partage par un autre facteur. - rarement possible en sciences sociales puisque il existe en gnral des liens conceptuels entre les facteurs. Rotation oblique OBLIMIN (surtout avec l'AFC puisquelle est conceptuellement plus approprie car corrlation entre les facteurs possible). Plus proche de la ralit, elle est frquemment utilise en sciences sociales.Questionnaire 31


4. Analyse en Facteurs Communs avec XlstatDans longlet option : Choisir le type de rotation et le nombre de facteurs

Questionnaire

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4. EFA exemple : Fiorello (2011)Variables latentes Variables observables (items) Je trie pour le plaisir de participer la protection de lenvironnement Je trie pour le plaisir que jprouve de faire une diffrence pour lenvironnement sur le long terme. Je trie pour le plaisir que jprouve viter les gaspillages.

Concepts tudis

Code de litemMotiv_intrinsq 1 Motiv_intrinsq 2 Motiv_intrinsq 3 Motiv_intrinsq 4

Motivation intrinsque

Variable latente Ractance

Variables observables (items) Plus on va mobliger trier et moins jaurai envie de le faire Je ne trie pas car je naime pas que lon moblige faire quelque chose. Je ne trie pas car on mimpose trop de pression pour trier. Je ne trie pas car je pense que ce que je fais de mes dchets ne regarde que moi. Modalit de rponse : chelle de Likert en 5 points

Code de litemReac1 Reac2 Reac3 Reac4

Pas du tout daccord/Pas daccord/Ni daccord ni pas daccord/ Daccord/ Tout fait daccord

Questionnaire

Je trie car jaime le sentiment davoir un style de vie durable (respectueux de lenvironnement) Motiv_integ1 Trier mes dchets fait partie intgrante de ma vie. Motivation Motiv_integ2 intgre Il me semble naturel de trier mes dchets. Motiv_integ3 tre conscient de lenvironnement est une partie de qui je suis. Trier mes dchets fait partie de la faon dont j'ai choisi de vivre ma Motiv_integ4 vie. Motiv_ident1 Trier me semble tre une stratgie raisonnable pour protger Motivation lenvironnement. identifie Motiv_ident2 Il me semble raisonnable d'aider prserver lenvironnement en triant mes dchets Motiv_ident3 Je trie car je pense que cest une bonne ide de trier ses dchets Motiv_ident4 Trier mes dchets est le moyen que j'ai choisi afin de contribuer la protection de lenvironnement. Motiv_intro1 Je trie car j'ai l'impression de mal agir lorsque je ne trie pas. Motivation Motiv_intro2 introjecte Je trie car j'ai des remords quand je ne trie pas. Motiv_intro3 Je trie car je me sentirais mal l'aise si je ne triais pas. Motiv_intro4 Je trie car je me sentirais coupable si je ne triais pas Motiv_ext1 Je trie car mon entourage proche insiste pour que je trie. Motivation Motiv_ext2 externe Je trie car les autres seront contraris si je ne trie pas. Motiv_ext3 Je trie pour viter d'tre critiqu(e). Motiv_ext4 Je trie pour la reconnaissance que les autres auront envers moi. Amotiv1 Je trie mais j'ai l'impression que je perds mon temps. Amotivation Amotiv2 Je trie mais je ne sais pas vraiment pourquoi, je ne vois pas ce que je retire du fait de trier mes dchets. Amotiv3 Je ne vois pas comment mes efforts pour trier mes dchets amliorent la situation. Amotiv4 Je me demande pourquoi je trie, la situation ne s'amliore pas. Modalit de rponse : chelle de Likert en 5 points Pas du tout daccord/Pas daccord/Ni daccord ni pas daccord/ Daccord/ Tout fait daccord

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4. EFA exemple : Fiorello (2011)Coordonnes factorielles aprs rotation Oblimin : 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 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 Coordonnes factorielles aprs rotation Oblimin : 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 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 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

-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)

Lalpha de Cronbach est une mesure de la fiabilit de lchelle

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

Questionnaire

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4. Les notions de fiabilit et de validitUn questionnaire est une sorte dinstrument de mesure pour un phnomne donn Deux concepts cls : Fiabilit Consistance dans la mesure faire aprs une EFA (calcul de Cronbach) Validit Relation entre les concepts thoriques et ce qui

est mesur aprs une CFA (validit convergente + discriminante)Questionnaire 37


4. La fiabilitLa fiabilit dit si l'instrument est en soi un bon instrument

Consistance dans la mesure : jusqu' quel point plusieurs mesures prises avec le mme instrument donneront les mmes rsultats dans les mmes circonstancesEx : questionnaire sur la motivation propos 2 fois aux mmes personnes 2 semaines d'intervalle. Les rsultats diffrent. Est-ce que la motivation d'une personne peut changer si vite ou est-ce l'instrument qui n'est pas fiable ?Questionnaire 38


4. Mesure de la Fiabilit test-retest : corrlation entre la mesure prise un temps 1 et

la mesure prise un temps 2 (fidlit dans le temps) "split-half" entre deux sous-ensembles : jusqu' quel point deux sous-ensembles des items constituent deux mesures fidles du mme concept fidlit entre diffrentes formes : jusqu' quel point deux ensembles diffrents d'items peuvent mesurer le mme concept consistance interne : jusqu' quel point chacun des items constitue une mesure quivalente d'un mme concept (alpha de Cronbach, rho de Jreskog)Questionnaire 39


4. La validitValidit : adquation entre ce que mesure l'instrument et ce qu'il est suppos mesurer Exemple : Si j'utilise une srie de questions censes mesurer la motivation et que je me rends compte que j'ai en fait mesur la satisfaction, ma mesure est une mesure non valide de la motivation

Questionnaire

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4. Types de Validit validit relie au critre : relation entre l'instrument et ce

quoi il devrait thoriquement tre reli validit de contenu : la mesure reprsente t-elle tous les aspects du construit ? Ceci implique que le domaine et les concepts doivent tre bien dfinis validit de construit : relation entre l'instrument et d'autres instruments suppos mesurer des concepts relis validit convergente et discriminante : jusqu' quel point chaque indicateur constitue une mesure d'un et d'un seul concept (Jolibert, 2006, p 485)Questionnaire 41


4. Les notions de fiabilit et de validitPicot (2009)

Questionnaire

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4. EFA exemple : Dowling N.M. (2010)Transition vers Analyse Factorielle Confirmatoire (CFA)

Questionnaire

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5. Analyse Factorielle Confirmatoire (CFA)

Questionnaire

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5. Analyse Factorielle Confirmatoire (CFA)CFA effectue avec un logiciel dquations structurelles Les items sont maintenant associs une dimension 1. Il faut pouvoir valider le modle confirmatoire en vrifiant les valeurs de nombreux indicateurs

2. Calculer la variance moyenne extraite partir des saturations et vrifier la validit convergente 3. Comparer les corrlations entre les facteurs et la variance moyenne extraite pour vrifier la validit discriminanteQuestionnaire 45


5. Equations structurelles : Validation du modleDe nombreux indices rentrent en jeu (Christophe Benavent) :

Questionnaire

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5. CFA exemple : Fiorello (2011)e1 e2

,60Motiv_intrinsq1

,43 ,44 ,53 ,56 ,51 ,77 ,65 ,66 ,73 ,75 ,71

Motiv_intrinsq2

Modle confirmatoire :

e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9e10 e11 e12 e13 e14 e15 e16 e17 e18 e19 e20 e21 e22 e23 e24 e25 e26

Motiv_intrinsq4

Motiv_integ1

Motiv_integ2 Motiv_integ3

,48 ,69 ,50 ,75 ,56 ,52 ,57 ,72 ,75

Motiv Indiv

Motiv_integ4 ,71 Motiv_ident1 Motiv_ident2 Motiv_ident3 Motiv_ident4

,61

,79Motiv_intro1 Motiv_intro2 Motiv_intro3 Motiv_intro4

,07 ,89 ,87 ,75 ,75

,75 ,56 ,56

Motiv Intro

-,36

,57Motiv_ext1 Motiv_ext2 Motiv_ext3 Motiv_ext4

,34 ,76 ,67 ,75 ,60

-,39

,45 ,56 ,36 ,38

Motiv Ext

-,14

,17 ,62 ,78 ,65

-,16

Amotiv1 ,61 Amotiv2 ,43

Amotiv3 ,80 ,64 Amotiv4,48 ,69 ,91 ,81

Amotiv

,28

,45

Reac1,84 Reac2,66

Questionnaire

Reac3,45 ,67 Reac4

React

e27

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5. CFA exemple : Fiorello (2011)Indices dajustement

Questionnaire

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5. CFA exemple : Fiorello (2011)Elments utiliser pour Validit convergente et discriminante

Questionnaire

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6. Modle final, validation

Questionnaire

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6. Modle finalComme pour lanalyse factorielle confirmatoire, lutilisation dun logiciel spcifique est requis Il faut donc sassurer que tous les indices dajustement prcdemment vus sont bons En gnral, on rpond aux hypothses grce aux liens significatifs dans le modle structurel

Questionnaire

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6. Modle final exemple : Fiorello (2011)

Questionnaire

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

Questionnaire

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Exemples articles

Questionnaire

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Exemple 1

Galan, J.-p. (2009). "Musique et rponses la publicit : effets des caractristiques, de l'apprciation et de la congruence musicales. (French)." Recherche et Applications en Marketing 24(4): 3-22.

Questionnaire

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Ex1 Galan (2009), chelle de congruence musicale

Questionnaire

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Ex1 Galan (2009), AF exploratoire et confirmatoire

Questionnaire

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Ex1 Galan (2009), modle final

Questionnaire

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Ex1 Galan (2009), paramtres du modle final

Questionnaire

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Exemple 2

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

Questionnaire

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Ex2 Ciss (2009), modle conceptuel et hypothses

Questionnaire

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Ex2 Ciss (2009), tapes

Questionnaire

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Ex2 Ciss (2009), analyse confirmatoire

Questionnaire

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Ex2 Ciss (2009), modle final scnario 1

Questionnaire

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Questionnaire

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Questionnaire

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Exemple 3

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

Questionnaire

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

Questionnaire

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Ex3 Picot (2009), modle conceptuel

Questionnaire

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Ex3 Picot (2009), modle ajust

Questionnaire

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Ex3 Picot (2009), validation des hypothses

Questionnaire

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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.

Questionnaire

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Ex4 Jung Wan, L. (2009)Traduction empirique des concepts

Costa & McCrae Analyse factorielle exploratoire

Aaker

Analyse factorielle VARIMAX, alpha de Cronbach

Analyse factorielle confirmatoire

Indicateurs dajustement issus dune quation structurelle (GFI, AGFI, RMSEA, RMRS et 2/ddl) Fiabilit (alpha de Cronbach) Validit convergente (variance moyenne extraite de chaque dimension vc > 0,5)73

Questionnaire


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

Questionnaire

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

Questionnaire

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Ex4 Jung Wan, L. (2009), modle final

Questionnaire

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Autres exemples (actes de colloque) Abbassi, W. and J.-L. Chandon (2007). Effet de la condition d'exposition un

vnement sportif sur l'attitude envers les sponsors. XXIIIe Congrs International de l'AFM. Aix-les-Bains. Desse, S., P. Nicholson, et al. (2009). Attachement lenseigne et diffrenciation concurrentielle. 14mes Journes de Recherche en Marketing de Bourgogne. Dijon. Fabi, B., L. Raymond, et al. (2006). PRATIQUES DE GRH POUR LE DVELOPPEMENT STRATGIQUE DES PME : UNE PERSPECTIVE DE CONFIGURATION. 23e Colloque annuel du Conseil canadien des PME et de lentrepreneuriat. Trois-Rivires. Lunardo, R. (2008). Atmosphre du point de vente et comportement du consommateur : pour une approche fonde sur la dyade Motivation / Contrle. 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.

Questionnaire

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

Echelle de mesure (attitude envers sponsors) de Didellon (1997) constitue de 3 dimensions : Comptitivit (4 items), Intrt peru (3 items), Hdonisme (4 items)

Analyse factorielle exploratoire

Elimination de 4 items


Indicateurs dajustement issus dune quation structurelle (GFI, AGFI, RMSEA, RMRS et 2/ddl) Fiabilit (alpha de Cronbach, Joreskog) Validit convergente (variance moyenne extraite de chaque dimension vc > 0,5) Validit discriminante (comparaisons vc et corrlations entre dimensions)78

Questionnaire


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

Attach. motionnel : Thomson et al. Attach. une enseigne : J.Lacoeuilhe

Traduction empirique des concepts

Gurviez et Korchia

?

Analyse factorielle exploratoireQuestionnaire

Vrification du caractre unidimensionnel, limination ditems, alpha de Cronbach79


Fabi, B., L. Raymond, et al. (2006) Dveloppement de produits (Bhattacharya et Bloch, 2004 ; Hadjimanolis, 2000) Dveloppement de marchs (Kalantaridis, 2004) Dveloppement de rseaux (Sohal, Perry et Pratt, 1998), du processus de fabrication (DAmours, Montreuil, Lefranois et Soumis, 1999) et de la R&D (Yuan-Chieh, 2004) Dveloppement des pratiques de GRH (?) Performance (Kaplan et Norton, 1992; Neely, Richards, Mills, Platts et Bourne; 1997) Variables de contexte (taille et secteur dactivit)



Rduction du nombre de variables GRH par ACP

Questionnaire

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Lunardo, R. (2008)Echelles motivations utilitaires et contrle peru Orientations motivationnelles : chelle mono-item inspire de Dawson et al. Contrle : version en 4 items de lchelle de rponse motionnelle de dominance du PAD (Pleasure Arousal Dominance) de Mehrabian et Russell Plaisir et activation (ou stimulation) : tires de l'chelle PAD, six items chacune Stress : chelle mono-item. Satisfaction : chelle SAT dOliver Intention de revenir en magasin : deux items Analyse factorielle type ACP + alpha de Cronbach


Analyse factorielle exploratoire Analyse factorielle confirmatoireQuestionnaire

Validit convergente (variance moyenne extraite de chaque dimension vc > 0,5) Validit discriminante (comparaisons vc et corrlations entre dimensions)81


Lunardo, R. (2008) EFA et CFA

Questionnaire

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Stone, G., C. Montgomery, et al. (2008)Traduction empirique des concepts Environmental responsibility (Stone, Barnes and Montgomery 1995)


Suppression ditems : Analyse factorielle type APC, Alpha de Cronbach


Non fait (a priori)

Questionnaire

83


Rfrences bibliographiques Jolibert, A. and P. Jourdan (2006). "Marketing research :

mthodes de recherche et d'tudes en marketing " Dunod. Dussaix, A.-M. and J.-M. Grosbras (1993). "Les Sondages :

Principes et Mthodes." Que sais-je ? Presses Universitaires de France. Churchill Jr, G. A. (1979). "A Paradigm for Developing

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