3.3.3. Analyses
multivariées
Dans un premier temps nous réalisons un test d'ANOVA
à un facteur avec le logiciel SPSS afin de déterminer si la
fréquence de voyage en avion de nos répondants détermine
leur perception et leur compréhension du yield-management. La
fréquence, variable qualitative à quatre modalités (moins
de 3 fois par an; entre 3 et 7 fois par an; entre 7 et 11 fois par an; plus de
11 fois par an) sera utilisée en variable facteur. Les variables
dépendantes seront certaines des affirmations dont on a
évalué le degré d'accord des répondants grâce
à des échelles de Likert. On utilisera ainsi 5 variables pour
évaluer la perception (les affirmations suivantes: «Vous trouvez
cette situation juste moralement», «Vous trouvez cette situation
inacceptable» pour les deux situations décrites, et l'affirmation
générale «D'une manière générale, un
service devrait toujours être vendu au même prix, les pratiques des
compagnies aériennes sont donc discriminatoires») et quatre
variables pour évaluer la compréhension (l'affirmation suivante
«Vous comprenez la politique tarifaire de cette compagnie
aérienne» pour les deux situations décrites, et les
affirmations générales «D'une manière
générale, ces pratiques sont bénéfiques aux
consommateurs car elles permettent de faire des bonnes affaires» et
«Ces pratiques sont compréhensibles car elles permettent aux
compagnies aériennes d'optimiser leurs ventes»).
Tableau 5 : ANOVA à un facteur sur le lien entre la
fréquence de voyage en avion et la perception du
yield-management
Tableau 5 : ANOVA à un facteur sur le lien entre la
fréquence de voyage en avion et la compréhension du
yield-management
Nous ne remarquons aucune relation significative entre notre
variable qualitative et nos neuf variables métriques (Sigest
toujours supérieur à 0,05). Nous ne pouvons donc pas affirmer que
la fréquence de voyages en avion influe sur la perception ou la
compréhension des pratiques de yield-management. Pour nous en
assurer, nous transformons notre variable qualitative à quatre
modalités en variable à deux modalités («voyageurs
occasionnels» pour ceux qui prennent l'avion moins de trois fois par an,
et «voyageurs réguliers» pour les autres) et nous appliquons
sur SPPS un test t de comparaison de moyennes sur échantillons
indépendants.
Tableau 5 : Test t de comparaison de moyennes entre la
fréquence de voyage en avion et la perception du
yield-management
Tableau 6 : Test de t de comparaison de moyennes entre la
fréquence de voyage en avion et la compréhension du
yield-management
Sur la base de ces deux tableaux, nous pouvons observer des
différences dans les réponses des deux groupes. Comme attendu,
les voyageurs occasionnels ont plus de mal à comprendre les pratiques
tarifaires des compagnies aériennes (tableau 6), la moyenne pour les 4
variables étant plus basses que pour les voyageurs réguliers.
Cependant, en ce qui concerne la perception des pratiques, les moyennes des
deux groupes sont non seulement beaucoup plus proches en termes
numériques, mais vont parfois à l'encontre des hypothèses
formulées. Par exemple, il ressort que les voyageurs réguliers
voient davantage la situation 2 comme inacceptable (2,39) que les voyageurs
occasionnels (2,28). Cependant, tout cela reste à confirmer, car la
significativité de ces écarts n'a pas encore été
étudiée.
Tableau 7 : Test de significativité du test t de
comparaison de moyennes entre la fréquence de voyage en avion et la
perception du yield-management
Tableau 8 : Test de significativité du test t de
comparaison de moyennes entre la fréquence de voyage en avion et la
compréhension du yield-management
Une nouvelle fois, la significativité de nos
observations ne peut être affirmée, Sigétant bien
au-dessus de 0,05.
Afin d'étudier le lien d'association entre d'une part
la recherche de prix bas et d'autre part l'anticipation de l'achat des billets,
nous effectuons sous SPSS un test du Khi-2. Notre première variable est
déterminée par la question «Habituellement, lorsque vous
achetez vos billets d'avion: (vous privilégiez)» et où le
répondant doit choisir le facteur qui influe le plus sur son choix entre
le prix du billet, la durée du voyage, et la compagnie aérienne
sélectionnée. Notre seconde variable est tirée de la
question «Vous avez l'habitude de prévoir vos voyages:»
où le répondant a le choix entre 4 modalités allant de
«très à l'avance (je réserve mon billet plus de 6
mois avant le départ)» à «au dernier moment (je
réserve mon billet moins de deux semaines avant le
départ)».
Tableau 9 : Test du khi-2 sur le lien d'association entre
la recherche de prix bas et l'anticipation de l'achat des billets
Le test n'est pas significatif à 5%. Il n'y a donc pas
de lien entre la date de réservation et la recherche de prix bas.
Enfin, nous pouvons tester grâce à un test t sur
échantillons appariés sous SPSS la différence de
perception du yield-management en fonction de si la situation est
favorable au consommateur ou non. Nous nous appuyons une fois encore sur le
degré d'accord des répondants avec les affirmations
proposées, mesuré par des échelles de Likert et sur la
base des deux situations du questionnaire (pour rappel, le scénario 1
est défavorable au consommateur qui paie un prix de dernière
minute, donc plus cher, et le scénario 2 est favorable au consommateur
qui paie un prix moins cher car son billet d'avion est acheté pendant
une période creuse).
Tableau 10: Test t sur échantillons appariés
de la différence de perception du yield-management en fonction de la
situation
Ainsi, la situation 1 apparaît plus juste moralement,
plus acceptable, plus normale, et plus justifiée que la situation 2.
Cependant, le consommateur semble plus satisfait de la politique tarifaire dans
la situation 2 et il est davantage susceptible de recommander la compagnie
aérienne.
Tableau 10: Test de significativité du test t sur
échantillons appariés de la différence de perception du
yield-management en fonction de la situation
Mais les différences de perception constatées
entre les deux situations ne sont significatives que dans deux cas
(Sig est inférieur à 0,05), qui sont contradictoires: le
consommateur est davantage satisfait de la politique tarifaire de la compagnie
aérienne dans la situation 2, mais il est globalement plus enclin
à voyager à nouveau avec la compagnie aérienne de la
situation 1 (alors qu'il a payé un tarif élevé dû
à son achat de dernière minute).
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