II- DIMENSIONNALITE ET VALIDITE INTERNE DES ECHELLES DE
MESURE
Dans cette partie, nous allons analyser la
dimensionnalité et la validité internedes échelles de
mesure utilisées dans notre recherche, afin de garantir la
cohérence etla pertinence des informations obtenues auprès de
notre échantillon. Pour ce faire,nous effectuerons une analyse
factorielle axée sur la « matrice des corrélations »,
la«variance totale expliquée» et la « rotation
orthogonale Varimax » pour chacune denos échelles de mesure, dans
le but de purifier et tester l'homogénéité des
échelles
adoptées dans notre modèle et de s'assurer de
la structure dimensionnelle des échellesde mesure utilisées dans
notre recherche.
Tout au long de cette partie, nous analyserons au fur et
à mesure les échelles de
mesure de notre modèle
spécifique. Pour ce faire, nous effectuerons des
analyses
factorielles et mesurerons les seuils de fiabilités des
échelles de mesure à savoir : le
risque perçu, la
culture d'achat et l'achat en ligne
1. Analyse factorielle et de
fiabilité de l'échelle de mesure du risque perçu
L'échelle de mesure du risque perçu est
composée de huit items. Dans un premier temps nous avons testé la
fiabilité de notre instrumentde mesure à travers le coefficient
de l'alpha de cronbach auprès de huit items mesurantle risque
perçu, et nous avons trouvé un alpha égal à 0,835 .
Dans un second temps, nous avons fait l'analyse factorielle
des items mesurant le risque perçu avec rotation varimax. Nous avons
d'emblée effectué un test pour vérifier les conditions de
factorisation en observant l'indice de KMO et le test de Bartlett. En effet,
pour que les items soient factorisable, il faut que l'indice KMO soit
supérieur à 0,5 et le test de Sphéricité de
Bartlett soit significatif. Ces deux tests permettent de confirmer que la
matrice de corrélation n'est pas égale à la matrice
d'identité, et donc les variables sont corrélées entre
elles. Cependant, la mesurede précision de l'échantillonnage
Kaiser-Mayer-Olkin est égale à 0,742. (Donc> 0.5).
Dans la même lancée, le test de
sphéricité de Bartlett est significative dans la mesureoù
le khi-deux est égal à 1224,809 et p= 0,000
En plus, l'analyse factorielle révèle aussi la
présence de trois facteurs du risque
perçu qui expliquent 71,584% de l'information initiale
avec des valeurs propresupérieurs à un, 3,978 et 1,394 et
1,067.Une analyse defiabilité de ces facteurs montre que les
coefficients Alpha de cronbach sontintéressants et sont respectivement
de 0,730, 0,760 et 0,683. Le tableau suivantrécapitule les
différents résultats de cette analyse.
Tableau 17: Synthèse du résultat de
l'ACP sur le risque perçu
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Items
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Composante
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Communalité
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FAC1_1
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FA_1
|
FAC3_1
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l'idée d'achat en ligne me fait supporter des pressions
inutiles
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,904
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,872
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le fait de penser à l'achat en ligne m'amène
à
m'interroger sur la fiabilité du produit
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,906
|
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|
,871
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si je pense à l'achat en ligne, je crains que le produit
acheté ne soit pas de performance comme il devrait être
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,833
|
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,756
|
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je ne suis pas convaincu de la fiabilité de ce service
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,826
|
|
|
,775
|
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si j'achète en ligne, j'ai peur d'avoir une offre
inférieure à l'argent que j'ai payé
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,789
|
|
,693
|
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si j'achète en ligne, j'aurais peur que le montant
d'argent ne soit pas judicieusement dépensé
|
|
,786
|
|
,659
|
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si j'achète en ligne, je peux engendrer d'importantes
pertes financières
|
|
,751
|
|
,643
|
|
j'ai peur de divulguer mes informations personnelles
|
|
|
,724
|
,613
|
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je pense que le manque de contact avec le vendeur augmente le
risque perçu de l'achat en ligne
|
|
|
,655
|
,557
|
|
Valeur propre
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3,978
|
1,394
|
1,067
|
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% variance expliquée
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44,201
|
15,493
|
11,854
|
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Alpha de cronbach par facteur
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0,730
|
0,760
|
0,683
|
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Alpha de cronbach pour tous les items
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0,835
|
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Indice KMO
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0,742
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Signification du test de Sphéricité de Bartlett
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0,000
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Source : Nos analyses
Il convient maintenant d'expliquer la signification de chaque
facteur.
ü Le premier facteur (FAC1_1) explique 44,20% de
l'information totale contenue dans l'analyse.Ce facteur peut être
appelé « Risque financier ( RISQFIN) »
ü Le second facteur (FA_1) explique 15,49% de
l'information totale contenue dans l'analyse. Ce facteur peut être
appelé « Risque de performance( RISQPER)»
ü Le troisième facteur (FAC3_1) explique 11,85%
de l'information totale contenue dans l'analyse. Ce facteur peut être
appelé « Risque psychologique (RISQPSY) »
Après avoir fait l'analyse de fiabilité et
factorielle, nous allons procéder à l'analyse factorielle de la
culture d'achat.
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