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Comme indiqué précédemment, nous allons procéder au calcul des différents paramètres pour chacune des variables de notre cadre d’analyse, à savoir : la complexité attributionnelle, l’exactitude des attributions, les stratégies correctives de la performance, la satisfaction des subordonnés, la perception du leadership et les attributions biaisées.

1.1 - Complexité attributionnelle

La complexité attributionnelle est définie par un facteur expliquant 53,740 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,558 supérieur à 0,5 et définit un niveau supérieur de fiabilité de 0.827 à 0,83.

Tableau 25: Structure factorielle de la complexité attributionnelle, sa validité convergente et sa fiabilité

Composante J’ai souvent constaté que la cause profonde du comportement d’une personne remonte à loin dans le temps. 0,789 J’ai constaté que les causes du comportement des gens sont généralement complexes. 0,757 Pour comprendre la personnalité/le comportement de quelqu’un, je me suis aperçu qu’il était important de

savoir comment s’accordent les attitudes, les convictions et les traits de caractère de cette personne. 0,724 Lorsque j’analyse le comportement d’une personne, je trouve souvent que les causes forment une chaîne qui

remonte dans le temps, parfois sur des années. 0,723

J’ai beaucoup réfléchi à l’environnement familial et à l’histoire personnelle des gens qui me sont proches

afin de comprendre pourquoi ils sont comme ils sont. 0,702

J’aime beaucoup analyser les raisons ou les causes du comportement d’une personne. 0,700

Variance expliquée 53,740

ρvc 0,538

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1.2 - Exactitude des attributions

L’exactitude des attributions positives est définie par un facteur expliquant 71,326 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,714supérieur à 0,5 et définit un niveau supérieur de fiabilité supérieur de 0,898 à 0,9.

Tableau 26 : Structure factorielle de l’exactitude des attributions positives, sa validité

convergente et sa fiabilité

Composante 1 Mon supérieur est généralement capable d’identifier la cause de ma bonne

performance

0,915

Mon supérieur identifie très précisément les causes de ma bonne performance 0,876

Mon supérieur est généralement capable d’identifier la cause de la bonne performance d’autres employés

0,843

Mon supérieur identifie en général précisément l’effort et la capacité qui expliquent ma bonne performance

0,813

Mon supérieur est capable d’identifier précisément tous les facteurs situationnels qui ont favorisé ma bonne performance

0,769

Variance expliquée 71,326

ρvc 0,714

α de Cronbach 0,898

L’exactitude des attributions négatives est définie par un facteur expliquant 72,317 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,714supérieur à 0,5 et définit un niveau supérieur de fiabilité de 0,723 à 0,73.

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Tableau 27 : Structure factorielle de l’exactitude des attributions négatives, sa

validité convergente et sa fiabilité

Composante 1 Mon supérieur est généralement capable d’identifier la cause de ma mauvaise performance 0,890

Mon supérieur identifie très précisément les causes de ma mauvaise performance 0,868

Mon supérieur est généralement capable d’identifier la cause de la mauvaise performance d’autres employés 0,860 Mon supérieur identifie les lacunes en termes d’effort et de capacité qui expliquent ma mauvaise

performance.

0,779

Variance expliquée 72,317

ρvc 0,723

α de Cronbach 0,871

Tableau 28 : Corrélation entre attributions positives et négatives

Attributions positives Attributions negatives

Attributions positives Corrélation de Pearson 1 ,813**

Sig. (bilatérale) ,000

N 136 136

Attributions négatives Corrélation de Pearson ,813** 1

Sig. (bilatérale) ,000

N 136 137

**. La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral).

Au vue des corrélations entre attributions positives et négatives (Supérieur à 0,7), les deux scores ne sont pas discriminants. De ce fait, nous avons effectué une analyse factorielle de second ordre sur les deux dimensions. Les résultats se présentent comme suit :

L’exactitude des attributions est définie par un facteur expliquant 90,675 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,906supérieur à 0,5 et définit un niveau supérieur de fiabilité de 0,897 à 0,9.

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Tableau 29 : Structure factorielle de 2ndordre de l’exactitude des attributions

Composante 1 Attributions positives 0,952 Attributions negatives 0,952 Variance expliquée 90,675 ρvc 0.906 α de Cronbach 0.897

1.3 - Les stratégies correctives de la performance

Les stratégies correctrices de la performance sont définies par un facteur expliquant 73,855 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,739 supérieur à 0,5 et définit un niveau supérieur de fiabilité de 0,881 à 0,89.

Tableau 30 : Structure factorielle stratégies correctives de la performance, sa validité convergente et sa fiabilité

Composante 1 Mon supérieur identifie des tactiques et des stratégies pour me permettre d’améliorer ma performance 0,915 Mon supérieur me donne des conseils utiles pour m’aider à être plus performant 0,860 Lorsque je ne suis pas performant, mon supérieur engage une interaction positive pour m’aider. 0,858 Lorsque je ne suis pas performant, mon supérieur me rassure pour éliminer le doute 0,801

Variance expliquée 73,855

ρvc 0,739

α de Cronbach 0,881

1.4 - Satisfaction des subordonnées

La satisfaction des subordonnées est définie par un facteur expliquant 64,400 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,644supérieur à 0,5 et définit un niveau inférieur de fiabilité de 0,721 à 0,8.

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Tableau 31: Structure factorielle satisfaction des subordonnés, sa validité convergente et sa fiabilité

Composante 1 Je suis satisfait de la façon dont mon supérieur me traite 0,856 La plupart des employés de mon service sont satisfaits de notre supérieur 0,830 Je suis généralement satisfait de l’organisation de mon travail 0,715

Variance expliquée 64,400

ρvc 0,644

α de Cronbach 0,721

1.5 - Perception de leadership

La perception de leadership est définie par un facteur expliquant 85,913 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,858 inférieur à 0,5 et définit un niveau supérieur de fiabilité de 0,967 à 0,97.

Tableau 32: Structure factorielle de la perception de leadership, sa validité convergente et sa fiabilité

Composante 1

Mon supérieur a l’attitude appropriée pour le leadership 0,945

Les actions de mon supérieur sont un exemple de leadership de l’entreprise 0,943 Le comportement de mon supérieur est un exemple de leadership pour l’entreprise 0,942 L’approche du leadership de mon supérieur devrait être suivie dans d’autres entreprises 0,938 Les valeurs affichées par mon supérieur sont un exemple de leadership pour l’entreprise 0,908

Mon supérieur dirige bien son service 0,884

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ρvc 0,859

α de Cronbach 0,967

1.6 - Attributions biaisées

Les attributions biaisées sont définies par un facteur expliquant 62,825 de variance expliquée. Cette dimension vérifie la validité convergente avec un ρvc de 0,628supérieur à 0,5 et définit un niveau supérieur de fiabilité de 0,851 à 0,86.

Tableau 33 : Structure factorielle des attributions biaisées, sa validité convergente et sa fiabilité

Composante 1

Lorsqu’il fait des reproches, mon supérieur vise les employés du sexe opposé 0,852

Mon supérieur fait des reproches aux employés du sexe opposé et félicite les employés du même sexe 0,823 Mon supérieur félicite les employés de la même origine ethnique et fait des reproches aux employés d’autres

origines ethniques

0,822

Mon supérieur a des discriminations ethniques lorsqu’il fait des reproches 0,735

Mon supérieur adresse les félicitations aux employés de la même origine ethnique 0,722

Variance expliquée 62 ,825

ρvc 0,628

α de Cronbach 0,851

 Synthèse de l’analyse factorielle

L’analyse factorielle effectuée permet de conclure sur la validation des dimensions qui composent la complexité attributionnelle qui représente une variance 53,74% et un alpha de Cronbach de 0, 827. Ce qui est très satisfaisant et valide la fiabilité du construit.

Pour l’exactitude des attributions, nous avons deux dimensions. L’exactitude attributionnelle positive qui permet d’expliquer 71,326 % de l’information avec un alpha

Complexité attributionnelle et exactitude des attributions : Appréciation du modèle d’attribution du leadership en Afrique Sub-saharienne 175 de Cronbach de 0,898. Alors que l’exactitude attributionnelle négative qui permet

d’expliquer 72,317% de l’information avec un alpha de Cronbach de 0,723. Ce qui permet de valider la structure factorielle à deux dimensions pour l’exactitude attributionnelle. Toutefois compte tenu des liens entre les deux construits (attributions positives et négatives) qui ne sont pas discriminants, nous avons utilisé un construit de second ordre pour mesurer l’exactitude des attributions. Ce dernier permet d’expliquer 90,675% de variance avec une fiabilité de cohérence interne de 0, 897. Ce qui est très satisfaisant et valide la fiabilité du construit.

Pour les stratégies correctives de la performance, l’échelle montre après épuration un pourcentage de variance expliqué de 73,855% et une fiabilité de cohérence interne (alpha de Cronbach) de 0,881.

Pour la satisfaction des subordonnés, l’échelle montre une variance expliquée de 64,4% et un alpha de Cronbach de 0, 721.

Pour la perception du leadership, l’échelle montre une variance expliquée de 85,913% et un alpha de Cronbach de 0, 967 proche de 1.

Pour les attributions biaisées, l’échelle dégage une variance expliquée de 62,825% et un alpha de Cronbach de 0,851.

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Section 2 : L’impact des caractéristiques de l’échantillon et du