8.2.4.
Vérification de la troisième hypothèse de recherche
(HR3)
1. Formulation des hypothèses alternative
(Ha) et nulle (H0)
HR3: La violence orchestrée par les
autorités en charge de l'ordre urbain induit la résistance au
changement des commerçants de trottoirs.
H0 : Il n'existe
pas de relation de dépendance entre la violence des autorités et
la résistance au changement des commerçants de trottoirs.
Ha: Il existe une relation de
dépendance entre la violence des autorités et la
résistance au changement des commerçants de trottoirs.
2. Présentation du tableau de contingence: il
s'agit d'un tableau croisé dynamique des deux variables de cette
hypothèse de recherche.
L'élément fondamental du tableau croisé
est le nombre d'occurrences dans chaque cellule du tableau. La
procédure statistique qui est employée pour tester
l'hypothèse nulle compare les occurrences observées avec les
occurrences attendues. L'occurrence attendue est simplement la fréquence
que l'on devrait trouver dans une cellule si l'hypothèse nulle
était vraie.
Tableau 12 :
Récapitulatif des observations pour HR3
|
|
Observations
|
|
Valide
|
Manquante
|
Total
|
|
N
|
Pourcent
|
N
|
Pourcent
|
N
|
Pourcent
|
|
Violence
x Résistance au changement
|
164
|
97,6%
|
4
|
2,4%
|
168
|
100%
|
On observe dans le tableau 12 que pour l'analyse que nous
avons menée, 164 participants ont donné une réponse valide
aux items Q19, Q20, Q21 relative à la violence contre les
commerçants. Cela représente 97,6 % de l'échantillon. Le
test sera donc basé sur ces observations.
Tableau 13: Tableau
croisé violence et résistance au changement
|
|
Résistance au changement
|
Total
|
|
Très forte
|
Forte
|
Faible
|
Très faible
|
|
Violence
|
Très intense
|
fo
|
24
|
23
|
18
|
2
|
67
|
|
fe
|
20,4
|
20,8
|
18,4
|
7,4
|
67,0
|
|
%
|
36%
|
34%
|
27%
|
3%
|
100%
|
|
Intense
|
fo
|
17
|
14
|
9
|
3
|
43
|
|
fe
|
13,1
|
13,4
|
11,8
|
4,7
|
43,0
|
|
%
|
40%
|
33%
|
21%
|
7%
|
100%
|
|
Peu intense
|
fo
|
9
|
12
|
11
|
8
|
40
|
|
fe
|
12,2
|
12,4
|
11,0
|
4,4
|
40,0
|
|
%
|
23%
|
30%
|
28%
|
20%
|
100%
|
|
Insignifiante
|
fo
|
0
|
2
|
7
|
5
|
14
|
|
fe
|
4,3
|
4,4
|
3,8
|
1,5
|
14,0
|
|
%
|
0%
|
14%
|
50%
|
36%
|
100%
|
|
Total
|
|
50
|
51
|
45
|
18
|
164
|
Selon le tableau 13, on remarque que 36% de ceux qui
perçoivent une violence très intense résistent très
fortement au changement ; 40% des personnes qui perçoivent une
violenceintense résistent très fortement; 23% des personnes qui
perçoivent une violence peu intense résistent fortement au
changement et 0% de ceux qui perçoivent une violence insignifiante
résistent fortement au changement.
Figure 23 :
Diagramme à barres du tableau croisé de HR3
Ce résultat est celui d'un seul échantillon et
en lui-même, il est peu intéressant. Par conséquent,
on veut savoir ce que l'on peut conclure en regard de la population en
partant des résultats de l'échantillon. Il est donc question
de tester l'hypothèse nulle selon laquelle, dans la population, la force
de la résistance est indifférente de l'intensité de la
violence.
Il faut donc calculer la statistique du Khi-2 à partir
de la différence entre les occurrences observées (fo) et
attendues (fe). Le SPSS offre ces résultats dans le tableau 13.On
remarque que les fréquences théoriques ou attendues (fe) se
distinguent des fréquences observées (fo) dans
l'échantillon. S'il n'y avait pas de relation entre les deux variables,
les fréquences observées et les fréquences
théoriques seraient identiques.Mais la différence est-elle
significative?
Le tout peut être évalué à partir
de la statistique Khi-2.Pour ce faire, nous devons faire la somme de chaque
résidu (occurrence observée - occurrence attendue) mis au
carré divisé par l'occurrence attendue. Voici la formule:
÷2 = ?  
Où fo= fréquence observée, fe=
fréquence théorique et -0,5= correction de Yates
3. Résultats du Khi carré pour
HR3
Le résultat est positionné dans une distribution
de Khi-2 ajustée en fonction du degré de liberté (nombre
de rangées - 1) x (nombre de colonnes - 1). Le SPSS donne les
résultats dans le tableau 14 :
Tableau 14 :
Résultats du Khi carré pour HR3
|
|
Valeur
|
ddl
|
Signification asymptotique (bilatérale)
|
|
Khi-deux de Pearson
|
26,995a
|
9
|
,001
|
|
Rapport de vraisemblance
|
29,251
|
9
|
,001
|
|
Association linéaire par linéaire
|
17,970
|
1
|
,000
|
|
Nombre d'observations valides
|
164
|
|
|
|
a. 6 cellules (37,5%) ont un effectif théorique
inférieur à 5. L'effectif théorique minimum est de
1,54.
|
4. Décision pour HR3
Pour á= 0.05, on observe que le degré de
signification qui est de 0,001 est très bas. Ce qui indique que les
différences entre les occurrences observées et attendues sont
significatives. Concrètement, cela veut dire que l'on retrouverait ces
différences 1 fois sur 1000 (0,1 sur 100) si l'hypothèse nulle
était vraie.
En d'autres termes, X2cal=26,995 =
X2lu=16,92.
On doit donc rejeter l'hypothèse nulle(H0)
selon laquelle « il n'existe pas de relation entre la violence
orchestrée par les autorités en charge de l'ordre urbain et la
résistance au changement des commerçants de
trottoirs ». Il apparait donc que l'hypothèse alternative
(Ha) est retenue. C'est-à-dire qu'il existe une relation significative
entre la violence orchestrée par les autorités en charge de
l'ordre urbain et la résistance au changement des commerçants de
trottoirs.
Le coefficient de contingence (C) est égal à
0,376. Ce qui signifie que l'effet de la violence des pouvoirs publics sur la
résistance au changement est de taille moyenne.
À partir de ce résultat et de lecture de
la figure 23, on peut dire qu'il y a une relation d'influence de la violence
sur la résistance au changement. En effet, on constate que le nombre de
ceux qui résistant très fortement augmente au fur et à
mesure que l'intensité de la violence augmente. Dans
l'échantillon donc, plus l'intensité d'imposition des mesures est
perçue comme forte, plus la résistance est forte.
On conclut donc que « La violence
orchestrée par les autorités en charge de l'ordre urbain induit
la résistance au changement des commerçants de trottoirs
», ce qui confirme l'hypothèse de recherche HR3.
| 
