SECTION
II : RESULTAT DES ANALYSES EXPLICATIVES
La corrélation linéaire est une statistique
largement utilisée car elle synthétise l'importance de la
relation entre deux variables métriques (Carricano et Poujol, 2008).
Ainsi, au niveau de cette section nous appliquerons cette méthode pour
nous assurer de l'existence d'un niveau de corrélation satisfaisant et
acceptable entre les différentes variables explicatives et
dépendantes intégrées dans notre modèle empirique.
Autrement dit, l'objectif de cette section est d'analyser les
corrélations significatives entre les différentes variables
indépendantes et dépendantes de notre modèle conceptuel
afin de valider ou d'invalider nos hypothèses.
1.
Analyse bi variée : Test de corrélation de Pearson
L'objectif de cette partie de l'étude est d'examiner
les relations univariées entre la variable dépendante et les
variables indépendantes et de déceler l'existence de
problème de multi colinéarité entre les variables
indépendantes. Ainsi, le tableau N° 16 ci-dessous présente
les matrices de corrélation entre les différentes variables. Les
analyses de corrélation sont établies selon la méthode de
Pearson.
Tableau 16: Matrice de corrélation entre les
variables de l'étude
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
11
|
12
|
|
Age
|
1
|
0,145
|
0,643***
|
-0,112
|
-0,187
|
0,034
|
0,441***
|
0,236
|
0,295*
|
0,096
|
0,225
|
0,233
|
|
Type formation
|
|
1
|
0,163
|
0,030
|
0,094
|
0,047
|
0,227
|
-0,152
|
0,234
|
0,134
|
0,162
|
-0,012
|
|
Expériene en Cabinet
|
|
|
1
|
-0,213
|
-0,136
|
0,062
|
0,185
|
0,217
|
0,324***
|
0,126
|
0,242
|
-0,062
|
|
Pres_Bug
|
|
|
|
1
|
-0,122
|
-0,053
|
0,144
|
-0,203
|
-0,106
|
-0,100
|
-0,010
|
0,260**
|
|
Dlai_Temps
|
|
|
|
|
1
|
-0,177
|
-0,235
|
-0,210
|
-0,086
|
-0,163
|
-0,232
|
0,064
|
|
Sup_Subord
|
|
|
|
|
|
1
|
0,069
|
-0,095
|
0,282**
|
0,273**
|
0,007
|
0,090
|
|
Eng_Orga
|
|
|
|
|
|
|
1
|
-0,121
|
0,366***
|
0,318***
|
0,445***
|
0,274**
|
|
Rseau_Inter
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0,147
|
0,012
|
0,224
|
0,003
|
|
Comportement Réduction
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0,306**
|
0,408***
|
0,231
|
|
Mauvaise Equipe
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0,180
|
0,249**
|
|
CNP
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
0,104
|
|
Sous Déclaration
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1
|
|
***. La corrélation est significative au niveau 0.01.
|
|
*. La corrélation est significative au niveau 0.05.
|
1=Age ; 2= Type formation ; 3=Expérience en
cabinet ; 4=Pression budgétaire ; 5= Pression délai
temps ; 6=Perception de la relation supérieur
subordonné ; 7=Niveau d'engagement organisationnel ;
8=Appartenance réseau international ; 9= comportement de
réduction de la qualité ; 10= comportement de mauvaise
gestion d'équipe ; 11= comportement non professionnel ; 12=
comportement de sous déclaration du temps.
A la lecture de ce tableau, on constate plusieurs relations
significatives entre les variables et les comportements dysfonctionnels des
auditeurs. Nous remarquons en premier lieu que l'âge de l'auditeur (au
seuil de 5%), l'expérience en cabinet (au seuil 1%), la relation
supérieur subordonnée (5%) ont une influence positive et
significative sur les comportements dysfonctionnels de l'auditeur lorsqu'il est
mesuré par les comportements de réduction de la qualité
d'audit. Autrement dit, plus l'auditeur est jeune plus il adopte les
comportements réducteurs de la qualité d'audit. En
deuxième lieu, nous notons une relation positive et significative entre
le niveau d'engagement organisationnel et les comportements dysfonctionnels
des auditeurs quel que soit la dimension de mesure retenue. Cette relation est
significative au seuil 1% sur les trois premières dimensions du
comportement dysfonctionnel des auditeurs et au seuil de 5% sur la
dernière dimension qui est la sous-déclaration du temps. En
troisième lieu, la pression budgétaire a une influence positive
et significative au seuil 5% sur la sous déclaration du temps. Ce qui
signifie que plus l'auditeur a la pression du budget temps plus il se livre au
comportement dysfonctionnel. Les autres variables n'ont pas de relations
significatives avec le comportement dysfonctionnel.
En ce qui concerne les corrélations entre les variables
indépendantes, bien que certaines corrélations soient
significatives, aucun problème sévère de
multicolinéarité entre ces variables indépendantes n'est
décelé vu que tous les coefficients sont inférieurs
à 0,8 tel qu'exigé par Kennedy (1985).
|
|
