Analyses factorielles du Qerdops

Les communautés des items, évaluées par les corrélations multiples au carré, montrent que la variance commune par rapport à l’ensemble des items est élevée, c'est-à-dire qu’une partie significative de la variance de chaque variable peut être expliquée par l'ensemble des autres variables utilisées comme prédictrices. Autrement dit, ces communautés montrent l’intérêt de prendre en compte la variance commune des items à travers les variables latentes, les facteurs qui prédisent de façon satisfaisante les variables. Ces communautés sont en effet systématiquement supérieures à 0,5 et presque toutes inférieures à 0,8 (tableau 7, annexe 12).

La fiabilité sur les questions du Qerdops, relatives au travail actuel dans l’unité et aux déterminants psychosociaux du stress, est élevée sur tous les facteurs, quelle que soit la solution factorielle préconisée (tableau 8, annexe 13). Concernant la solution du Qerdops comportant deux facteurs, les fiabilités évaluées par le biais des alphas de Cronbach sont respectivement égales à 0,902 (F10) et 0,876 (F9). Concernant la solution du Qerdops comportant trois facteurs, les fiabilités évaluées par le biais des alphas de Cronbach sont respectivement égales à 0,902 (F6) ; 0,872 (F7) ; 0,770 (F8). Concernant la solution du Qerdops comportant cinq facteurs, les fiabilités évaluées par le biais des alphas de Cronbach sont respectivement égales à 0,825 (F1) ; 0,855 (F2) ; 0,763 (F3) ; 0,865 (F4) ; 0,781 (F5).

Enfin, pour une même solution factorielle, les facteurs sont faiblement voire très faiblement corrélés entre eux, généralement moins de 0,4, excepté les facteurs 1 et 4 (0,63), 1 et 5 (0,61) et 4 et 5 (0,45) de la solution à cinq facteurs (tableau 9, annexe 14). Les facteurs 1, 4 et 5 se retrouvent d’ailleurs en grande partie dans le facteur psychosociologique / relationnel de la solution factorielle à deux facteurs, et dans le facteur psychologique du rapport au travail de la solution factorielle à trois facteurs. L’utilité de trois solutions factorielles est donc soulignée par la possibilité d’interpréter chaque solution factorielle et par la validité divergente entre les facteurs du Qerdops : les perceptions des situations de travail et les déterminants du stress ne peuvent pas être strictement indépendants.

2.3. Analyses factorielles concernant les perceptions des changements

2.3.1. Introduction

La validation du Qerdops suggère conjointement l’intérêt des solutions factorielles de ce questionnaire, et le comportement acceptable de la population. Il parait en effet peu

probable que cette recherche et la validation originelle se soient toutes deux confrontées à des résultats aberrants mais similaires. Ce comportement de la population aide à la validation du questionnaire sur les perceptions des changements. Ce questionnaire exploratoire nécessite cependant davantage de précautions que le Qerdops pour être utilisé. L’analyse factorielle exploratoire doit être davantage précisée.

Afin d’explorer la validité hypothético déductive (ou de construit) du questionnaire sur les perceptions des changements, des Analyses en Composantes Principales après rotation varimax normalisée ont été effectuées sur l’ensemble des items concernés, puis respectivement sur les perceptions des impacts des changements et sur les perceptions des mises en œuvre des changements. Les pourcentages de variance expliquée montrent l’importance des facteurs choisis. Les poids factoriels, qui peuvent s’interpréter comme des corrélations entre les variables respectives et les facteurs, permettent d’interpréter les facteurs. Les consistances internes des structures factorielles élaborées sont également satisfaisantes. Enfin, les validités divergentes entre ces facteurs élaborés, et entre ces facteurs élaborés et les facteurs du Qerdops, soulignent la spécificité de ce questionnaire exploratoire.

Au préalable, les communautés des items, évaluées par la corrélation multiple au carré (tableau 10, annexe 15), sont toutes élevées donc montrent l’importance d’une analyse factorielle qui prend en compte les covariances.

2.3.2. Construction de trois facteurs

Les impacts des changements et la mise en œuvre des changements recouvrent vingt et un items. Dans un premier temps, l’ACP sur l’ensemble de ces items a incité à se limiter à trois et deux facteurs. En effet, les valeurs propres stagnent à partir du troisième facteur (tableau 11, annexe 16), les poids factoriels sur le quatrième facteur concerneraient moins de cinq items, et une solution en quatre facteurs propose plusieurs items saturant fortement plusieurs facteurs, c'est-à-dire des items trop complexes. En référence aux statistiques descriptives, il est néanmoins intéressant de noter que le quatrième facteur se structurerait autour de la santé et de la sécurité du personnel soignant, mais ces items saturent fortement le premier facteur lors de la prise en compte de trois facteurs.

leurs mises en oeuvre, l’Analyse en Composantes Principales après rotation varimax normalisée incite à se limiter à trois facteurs, même si il y a davantage de valeurs propres supérieures à 1 (tableau 11, annexe 16).

L’analyse confirmatoire en forçant l’analyse à se limiter à trois facteurs fournit aux axes un contenu intéressant, souligné par les projections factorielles (tableau 12, annexe 17).

En gardant comme indice statistique une saturation comprise entre 0,4 et 0,8, chaque item participe à un facteur, et aucun item participe à plusieurs facteurs. De plus, l’analyse confirmatoire des facteurs fournit des fiabilités intéressantes par le biais des alphas de Cronbach : 0,882 ; 0,845 ; 0,813. Le deuxième facteur est le plus facilement interprétable, puisqu’il renvoie à la mise en place des transformations. Le troisième facteur renvoie essentiellement à l’aspect opérationnel du travail individuel, et aux impacts sur la qualité de vie hors travail. Le premier facteur renvoie plus largement à l’environnement collectif et organisationnel (relations aux collègues et à la hiérarchie), et aux impacts que ces changements induisent sur la santé, la sécurité, l’accomplissement personnel.

2.3.3. Construction de deux facteurs

Néanmoins, ce questionnaire a été structuré autour de deux axes : les impacts des changements et leur mise en œuvre. D’ailleurs, le premier et le troisième facteur abordés ci- dessus paraissent légèrement ambigus. Il est donc supposé la possibilité de n’obtenir que deux facteurs, d’autant que le rapprochement entre le premier facteur et le troisième est suggéré par leurs poids factoriels respectifs (la complexité des variables), et la variance expliquée du troisième facteur est nettement inférieure à dix pour cents. L’ACP sur deux facteurs confirme que la mise en œuvre des changements est un facteur à part, mais montre la possibilité d’envisager les impacts des changements comme un facteur à part entière. Les variances expliquées ne varient pas, mais les poids factoriels montrent que les items se partagent clairement entre les impacts des changements et de leurs mises en oeuvre (tableau 13, annexe 18). Les consistances internes de ces nouveau facteurs sont également satisfaisantes : 0,926 et 0,845.

2.3.4. Analyse de la partie sur l’impact sur les changements

Analyser chaque partie sur les impacts des changements et sur leur mise en œuvre a également paru intéressant. L’ACP sur les impacts sur les changements permet d’insister sur l’importance d’un premier facteur dont la variance expliquée est très élevée (tableau 14, annexe 19).

Les projections factorielles sur une ACP envisageant quatre facteurs sont ininterprétables, notamment compte tenu du nombre d’items. Les projections factorielles sur deux ou trois facteurs fournissent plusieurs variables complexes, c’est à reliées significativement à plusieurs facteurs. Il semble pertinent d’un point de vue statistique de se limiter à un facteur, dont les projections factorielles sont d’ailleurs satisfaisantes (tableau 15, annexe 20). Son indice de fiabilité qu’est l’alpha de Cronbach a déjà été souligné : 0,926.

Néanmoins, compte tenu de la possibilité d’un quatrième facteur dans l’ACP sur ces deux parties sur le changement, de la possibilité d’un deuxième ou troisième facteur ici, une analyse confirmatoire sur les items sur la sécurité, la santé du personnel et son accomplissement parait intéressante : ces quatre items fournissent un facteur avec un alpha de Cronbach à 0,846.

2.3.5. Analyse de la partie sur la mise en œuvre sur les changements

De même, l’ACP portant exclusivement sur des items sur les mises en place des transformations fournit une seule valeur propre supérieure à 1 (tableau 16, annexe 21), des projections factorielles (tableau 17, annexe 22) intéressantes, et un alpha de Cronbach déjà souligné, équivalent à 0,845.

2.3.6. Validités divergentes

Enfin, les validités divergentes évaluées par les corrélations entre les facteurs (tableau 18, annexe 23) les perceptions des changements et de leurs mises en œuvre, avec les facteurs du Qerdops, montrent l’importance d’ajouter cette approche des changements. Les perceptions des changements sont en effet relativement faiblement liées aux perceptions initiales.