Section 2. TECHNIQUES DE COLLECTE DES DONNEES.
Elles se rapportent à la fois à l'étude
qualitative, à l'échantillonnage et à la collecte des
données proprement dite.
II.2.1. Etude qualitative : apport des interviews
individuelles
La population cible inclus les utilisateurs des trois
opérateurs de la téléphonie mobile de la ville de Bukavu
(Airtel, Orange et Vodacom). Elle prend ainsi en compte tous les utilisateurs
dans les trois communes qui, étant membres d'un de ces trois
opérateurs, accèdent aux services bancaires
mobile8.
L'étude utilise une échelle empirique.
Toutefois, en voulant adapter cette échelle au contexte de la ville de
Bukavu, nous avons procédé premièrement par des interviews
auprès des utilisateurs des services bancaires mobiles de la place.
L'objectif était de lever la voile sur les facteurs pouvant influencer
la satisfaction des clients par les services du mobile money pour discuter des
composantes théoriques de la qualité du service. Pour s'assurer
de recueillir les plus d'informations possible, et au regard du critère
de saturation sémantique9 (Manu C. & Fanny P., 2009 ;
Eddy B., 2015 ; Douglas I., 2011), nous avons mené des entretiens
papier-crayon dans la ville de Bukavu du 01 au 10 Juin 2019 auprès de
40
8 Airtel Money, Orange Money et M-Pesa
9Le critère de saturation sémantique est
atteint lorsqu'il est inutile de procéder à de nouveaux
entretiens dès lors que les derniers n'apportent plus de nouvelles
informations par rapport aux précédents [Romealer (1997)
cité par Bressoud (2001)].
21
personnes utilisant la téléphonie mobile. La
durée moyenne des interviews était de 10 minutes par personne
interviewé, tout en se rassurant en amont que la personne utilise les
services bancaires mobile. La sélection des personnes à
interviewer s'est effectuée par la technique « boule de
neige10 ».
II.2.2. Etude quantitative : Echantillonnage et
enquête proprement-dite
a. Détermination de la taille
d'échantillon
La population cible de cette étude est
constituée des utilisateurs des services bancaires mobiles de la ville
de Bukavu. Compte tenu du temps et de coût, il nous est impossible de
mener cette recherche sur toutes les personnes utilisant le mobile money qui
constituent notre population cible. C'est ainsi que nous sommes dans
l'obligation de tirer un échantillon représentatif en faisant
recours à la formule suivante [Gianneloni et Vernette, 2001] :
|
??=
|
?????/?? ?? * ???? ???
????
|
Avec :
?? : La taille de l'échantillon
?? : La valeur de la loi normale au seuil ??
(fixée à 1.96)
?? : Le seuil de risque ou intervalle de
confiance (fixée à 5%)
???? ?? : La variance de la population
?? : La précision souhaitée par
le chercheur (erreur d'échantillonnage estimée dans notre travail
à 94%11)
A partir de la formule, on remarque que la taille
cherchée est fonction de l'écart-type de la population qui n'est
pas connu à priori. Ainsi, l'inconnu n étant fonction d'une autre
inconnue l'écart-type, il en découle un paradoxe. La
théorie propose trois solutions pour résoudre le problème
:
? Avoir des informations empiriques sur le problème
étudié ;
? Procéder à une pré-enquête
permettant de déterminer l'écart type ;
10La technique « boule de neige » consiste
à utiliser des personnes comme source d'identification d'unités
additionnelles [Giannelloni et Vernette, 2001].
11L'erreur d'échantillonnage est le fait
d'oublier une ou plusieurs observations importantes rendant ainsi
l'échantillon non représentatif [Giannelloni et Vernette,
2001].
22
? Utiliser les cas des proportions avec p égale 0,5 dans
la mesure où cette valeur donne p(1-p) égale à 0,25 qui
est la variance la plus élevée permettant des tailles
élevées.
A partir de la formule et les valeurs des paramètres nous
avons déterminé la taille de l'échantillon.
|
n =
|
(1,96)2 * (0,5)2
|
3,8416 * 0,25
=
0,0036
|
= 266,77 = 267 utilisateurs.
|
|
(0,06)2
|
| 
