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Analyse des données



L’objectif de cette recherche est de répondre aux questions suivantes : Existe-t-il un lien entre les caractéristiques perçues du catalogue électronique et la satisfaction du consommateur suite à la visite de ce catalogue électronique ? Existe-t-il un lien entre les caractéristiques perçues et les valeurs de la visite et entre les valeurs de la visite et la satisfaction du consommateur ? Les valeurs de la visite sont-elles des variables médiatrices de la relation entre les caractéristiques perçues du site web et la satisfaction du consommateur ?

Pour répondre à ces questions, plusieurs techniques statistiques ont été utilisées. La technique de l’analyse de covariance a été utilisée afin de tester les liens entre les caractéristiques perçues du catalogue électronique et les réponses du consommateur. Elle permet le contrôle statistique des variables exogènes. Les variables exogènes sont traitées comme des co-variables. D’après Iacobucci (2001), la variable exogène doit être incluse dans l’analyse de covariance, même si son impact n’est pas significatif. Cela permet de réduire le terme d’erreur et d’augmenter la probabilité d’obtenir des résultats significatifs. Afin de mieux comprendre les relations entre les variables du cadre conceptuel, l’omega carré a été calculé. Cette statistique est une mesure non biaisée de la grandeur de l’effet expérimental. En effet, d’après Peterson, Albaum et Beltramini (1986), il n’est pas suffisant d’indiquer la significativité d’un effet, c’est-à-dire l’existence d’une différence significative entre deux traitements. Il est également nécessaire d’indiquer la taille ou l’ampleur de cet effet, c’est-à-dire l’importance de l’effet. Les liens entre les valeurs de la visite et la satisfaction du consommateur ont été testés à l’aide d’un modèle d’équations structurelles sous AMOS. La présence de variables médiatrices a été testée grâce à la méthode de Baron et Kenny (1986).

Resultats




Liens entre les valeurs de la visite et la satisfaction du consommateur


Les résultats montrent que le modèle s’ajuste de manière très satisfaisante aux données. Les indices d’ajustement dépassent les seuils indicatifs. Le ² est de 133,141, le RMR est de 0,096 et le RMSEA est de 0,07. La valeur hédonique et la valeur utilitaire de la visite agissent bien de façon significative sur la satisfaction du consommateur suite à la visite du catalogue électronique (Figure 2). On peut noter que la valeur hédonique (= 0,593) a un impact plus important sur la satisfaction du consommateur que la valeur utilitaire (= 0,433).




p < 0,05


Figure 2. – Impact des valeurs de la visite sur la satisfaction du consommateur
Liens entre les caractéristiques du catalogue électronique et la satisfaction du consommateur
Des analyses de covariance ont permis de tester la significativité des liens entre les caractéristiques du catalogue électronique et la satisfaction du consommateur. Les hypothèses H3 et H4 sont validées. La satisfaction du consommateur est supérieure lorsque le catalogue électronique est perçu comme étant lisible que lorsqu’il est perçu comme n’étant pas lisible et lorsque le catalogue électronique est perçu comme étant stimulant que lorsqu’il est perçu comme n’étant pas stimulant (tableau 3).

Tableau 3. - Les liens entre les caractéristiques du catalogue électronique et la satisfaction du consommateur


Items

F

p

²

Satisfaction Lisibilité perçue

82,958

0,000

0,0703

Satisfaction Stimulation perçue

93,446

0,000

0,0769
Liens entre les caractéristiques du catalogue électronique et les valeurs de la visite


Comme précédemment des analyses de covariance ont été réalisées pour tester les liens entre les caractéristiques du catalogue électronique et les valeurs de la visite. Les hypothèses H5, H6 et H7 sont validées. Ainsi la valeur utilitaire est plus élevée lorsque le catalogue électronique est perçu comme étant lisible que lorsque le catalogue électronique est perçu comme n’étant pas lisible (tableau 4). De même la valeur hédonique est supérieure (1) lorsque le catalogue électronique est perçu comme étant lisible que lorsqu’il est perçu comme n’étant pas lisible et (2) lorsque le catalogue électronique est perçu comme étant stimulant que lorsqu’il est perçu comme n’étant pas stimulant. Il est toutefois intéressant de noter que là encore, la stimulation perçue a un impact plus fort que la lisibilité perçue.

Tableau 4. - Les liens entre les caractéristiques du catalogue électronique et les valeurs de la visite


Items

F

p

Omega carré

Valeur hédonique Lisibilité perçue

8,549

0,004

0,0094

Valeur utilitaire Lisibilité perçue

27,971

0,000

0,032

Valeur hédonique Stimulation perçue

94,089

0,000

0,1023



Rôle médiateur de la valeur hédonique et de la valeur utilitaire de la visite




Plusieurs analyses de covariance ont été réalisées pour tester le rôle médiateur des valeurs de la visite. Il s’agit d’introduire la variable indépendante comme facteur fixé et la variable médiatrice comme co-variable. Il faut alors examiner la significativité du test t pour la variable indépendante et la variable médiatrice. L’effet de la variable indépendante ne doit pas être significatif. Le tableau 5 présente les résultats des analyses. Ces analyses prouvent que les valeurs de la visite ne sont pas des médiateurs parfaits du lien entre les caractéristiques du catalogue électronique et la satisfaction du consommateur. L’hypothèse H8 n’est pas validée.

Tableau 5. - Les résultats sur le rôle médiateur des valeurs de la visite


Items

Valeur hédonique

Valeur utilitaire

Satisfaction Lisibilité perçue

Non validée

Non validée

Satisfaction Stimulation perçue

Non validée






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