III.1.3. Conséquences liées au
problème de la gestion des eaux usées dans les quartiers KAHEMBE
et KYESHERO
III.1.3.1. Fiabilité de
l'échelle
Tableau n°14 : Fiabilité de
l'échelle
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Statistiques de fiabilité
|
|
Alpha de Cronbach
|
Nombre d'éléments
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|
,750
|
12
|
Source :Les données de l'enquête
sur SPSS
Le tableau ci-haut renseigne sur la valeur de l'Alpha de
Cronbach de l'échelle de cette étude qui est de 0,750. Or, il est
connu que plus l'Alpha de Cronbach tend vers 1 plus la cohérence interne
des items de l'échelle est forte. Ceci rassure la robustesse de
l'échelle de l'étude et permet de poursuivre l'analyse
factorielle de celle-ci.
III.1.3.2. Indice KMO et test de Bartlett
Tableau n°15 : Indice de KMO et test de
Bartlett
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Indice KMO et test de Bartlett
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Indice de Kaiser-Meyer-Olkin pour la mesure de la
qualité d'échantillonnage.
|
,686
|
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Test de sphéricité de Bartlett
|
Khi-deux approx.
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2190,636
|
|
ddl
|
66
|
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Signification
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,000
|
Source : Analyse avec SPSS
Il ressort de ce tableau qu'après analyse de la
validité de l'échelle de mesure, l'indice de KMO qui en ressort
est de 0,686 et peut ainsi être qualifié de méritoire. En
outre, le test de sphéricité de Bartlett ressort une valeur de
0.000, or si cette signification de Bartlett tend vers 0, cela montre qu'il est
fortement significatif. Ainsi, l'analyse factorielle peut se poursuivre.
III.1.3.3. Variance totale expliquée
Tableau n°16 : Variance totale
expliquée
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Variance totale expliquée
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Composante
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Valeurs propres initiales
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Sommes extraites du carré des chargements
|
Sommes de rotation du carré des chargements
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|
Total
|
% de la variance
|
% cumulé
|
Total
|
% de la variance
|
% cumulé
|
Total
|
% de la variance
|
% cumulé
|
|
1
|
4,012
|
33,431
|
33,431
|
4,012
|
33,431
|
33,431
|
3,387
|
28,228
|
28,228
|
|
2
|
1,890
|
15,750
|
49,181
|
1,890
|
15,750
|
49,181
|
2,014
|
16,780
|
45,009
|
|
3
|
1,644
|
13,697
|
62,879
|
1,644
|
13,697
|
62,879
|
1,908
|
15,904
|
60,913
|
|
4
|
1,106
|
9,217
|
72,096
|
1,106
|
9,217
|
72,096
|
1,342
|
11,183
|
72,096
|
|
5
|
,902
|
7,518
|
79,614
|
|
|
|
|
|
|
|
6
|
,585
|
4,873
|
84,488
|
|
|
|
|
|
|
|
7
|
,534
|
4,446
|
88,934
|
|
|
|
|
|
|
|
8
|
,419
|
3,491
|
92,424
|
|
|
|
|
|
|
|
9
|
,399
|
3,322
|
95,747
|
|
|
|
|
|
|
|
10
|
,211
|
1,760
|
97,507
|
|
|
|
|
|
|
|
11
|
,171
|
1,421
|
98,928
|
|
|
|
|
|
|
|
12
|
,129
|
1,072
|
100,000
|
|
|
|
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Méthode d'extraction : Analyse en composantes
principales.
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Source : Analyse avec SPSS
Il ressort de ce tableau qu'après l'analyse factorielle
sous la méthode Varimax, de tous les items retenus dans l'échelle
de mesure de la présente étude, 4 composantes ont
été extraites et de ce fait, contribuent à 72,096%
à la variance totale du modèle global. De ce fait, ces quatre
composantes sont les plus pertinentes au regard de leur contribution au
modèle.
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