5.2 Méthode d'estimation :
Afin de mener notre recherche, nous avons eu recours à
la régression PLS (Partial Least Squares régression). C'est une
technique d'analyse et de prédiction relativement récente, elle a
été conçue pour faire face aux problème
résultats de l'insuffisance de l'utilisation de la régression
linéaire classique qui trouve ses limites dès lors que l'on
cherche à modaliser des relations entre des variables pour lesquelles il
'y a peu d'individus, ou beaucoup de variables explicatives en comparaison au
nombre d'individus, ou encore lorsque les variables explicatives sont fortement
corrélées entre elles.
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La régression PLS est une méthode statistique
permettant d'identifier des relations entre plusieurs variables, les variables
explicatives (et les variables expliquées. Ces variables sont, dans une
régression PLS, toutes étudiées sur les mêmes «
individus ».
Le but de la régression est donc d'expliquer les
valeurs et les variations d'une ou plusieurs variables expliquées (les
« y ») par les valeurs et les variations d'une ou plusieurs variables
explicatives (les « x »).
5.3 Présentation et interprétation des
résultats :
5.3.1 Statistique descriptive :
|
Variables
|
Observations
|
Moyenne
|
Ecart-type
|
Min
|
Max
|
|
Discor
|
288
|
1.11314
|
.1558153
|
.8082536
|
2.878231
|
|
AS
|
288
|
2.97625
|
5.086833
|
.01
|
29.2
|
|
PS
|
288
|
4.06686
|
7.489774
|
0
|
53.47464
|
|
ROA
|
288
|
.9702666
|
8.1881
|
-.2113381
|
94.13087
|
|
Taille
|
288
|
11.33396
|
3.213075
|
6.703188
|
21.19805
|
|
Lev
|
288
|
.1923427
|
.5474682
|
-2.978813
|
4.836002
|
|
Secteur
|
288
|
.5138889
|
.500677
|
0
|
1
|
|
Suivi des
analystes
|
288
|
16.37153
|
7.049661
|
2
|
34
|
93
Nous observons un nombre de 288 observations qui est
égale pour les différentes variables, cela est expliqué
par le l'inexistence de données manquantes pour les principales variable
retenues (panel complet)
La dispersion représente la variabilité ou
l'étendue des différentes valeurs que peut prendre une variable.
En statistique, il existe différentes mesures de la dispersion. Les plus
courantes sont : la variance, l'écart type.
La variance et l'écart type sont utilisés pour
mesurer la moyenne. La croissance moyenne du niveau de divulgation volontaire
sur l'ensemble de l'échantillon est de 1.11
On constate que la variable DISCOR présente une moyenne
de 1.11 qui présente une variabilité faible de 0.16. La variable
actionnariat salarié (AS) présente une moyenne de 2.98 et une
dispersion moyennement élevé de 5.09.le pouvoir syndical (PS)
mesuré par le taux de syndicalisation présente une moyenne de
4.07 et une dispersion moyennement élevée de 7.49
Concernant la taille de l'entreprise, mesurée par le
log total d'actifs présente une moyenne de 11.33 et une faible
dispersion de 3.21. Il est important de savoir si les valeurs sont
groupées ou dispersées, autrement dit si la population est
homogène vis à vis du critère testé.
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