l’étude quantitative
2- Le test Kaiser-Meyer-OlkinKMO: « permet de vérifier que l’ensemble des corrélations partielles entre variables (le lien spécifique entre chaque paire de
1.3.2 Etude de modèle par la Modélisation par équation structurelle :
1.3.2.1 Les approches d’estimation des modèles d’équation structurelle :
Il existe deux approches d’estimations des modèles d’équation structurelle PLS et LISREL.
L’approche PLS (partial least squares) : aussi connue sous le nom de « PLS pathmodeling » a été introduite pour la première fois par Wold en 1973 .Issue d’une théorie ancienne, celle de l’estimation des moindres carrés , c’est une méthode très générale qui permet d’estimer un modèle d’équations structurelles mais contient comme cas particulier l’analyse en composantes principales, l’analyse canonique, l’analyse des redondances, la régression PLS. Elle se base sur des régressions simples et multiples (Jakobowicz, 2007, p. 20).Elle est considérée plutôt comme une méthode descriptive et exploratoire qu’une méthode devant tester une hypothèse, il s’agit d’une méthode très souple elle donne une estimation directe des scores des variables latentes (Vinzi & Trinchera, p. 9).
Alors que LISREL acronyme dérivé de LInear Structural RELations est utilisé pour désigner soit la modélisation d’équations structurelles, soit le logiciel informatique statistique de Jöreskog et Sörbom utilisé pour tester ces modèles. Le modèle LISREL se compose de deux parties: le modèle de mesure et le modèle d'équation structurelle. La première permet d'estimer la fiabilité et la validité des variables observées alors que le modèle d'équation structurelle spécifie les relations entre les variables latentes. Ainsi, dans le modèle LISREL, les relations structurelles linéaires et la structure factorielle sont combinées (Anagnostopoulos, 2014, p. 158).
Les méthodes de type Lisrel donnent leur meilleurs résultats lorsque les données sont obtenues en utilisant un design expérimental : or, ce type de design est rarement possible en pratique, surtout lorsque les données sont obtenues par questionnaire (Lacroux, 2009, p. 13).
Malgré que ces deux méthodes sont utilisées dans les modèles d’équation structurelle elles ce distinguent dans certains points que Stan & Saporta, (2006, p. 2) s’inspirant des travaux de Jöreskog et Wolda a résumé dans le tableau 4.5 suivant :
172
Tableau 4.5 : Comparatives entre l’approche PLs et Lisrel
Critères PLS LISREL
Objectif Orientée vers la réalisation des prévisions
Orientée vers l’estimation des paramètres
Méthodologie Basée sur variance Basée sur covariance
Variables latentes (VL) Combinaison linéaire de ses variables manifestes VM
Combinaison linéaire de toutes les variables manifestes (VM)
Relations entre VL et VM
associées Type réflectif ou formatif Type réflectif
Optimalité Pour la précision des
prévisions
Pour la précision des paramètres
Qualité des sous-modèles
Modèle externe meilleur car les VL sont contenues dans l’espace de leurs VM
Modèle interne meilleur car les VL sont estimées dans un espace non restreint
Hypothèses Unidimensionnalité
(réflectif)
Multi normalité des données +
unidimensionnalité
Complexité modèle Grande (ex: 100 VL, 1000 VM)
Réduite ou modéré (<100 VM)
Taille min échantillon 30-100 cas 200-800 cas
Traitement de données
manquantes NIPALS
1 Maximum de vrai semblance
Identification Dans le cadre du modèle récursif, toujours identifiée
Dépend du modèle; idéal : 4 ou plusieurs VM pour une VL, 3 pour être correctement identifiée
Source : (Stan & Saporta, 2006, p. 2)
1 L'algorithme NIPALS est une méthode présentée par H. Wold (1973) permettant d'effectuer une analyse en
composantes principales sur les données disponibles. L'algorithme NIPALS est appliqué sur les données pour obtenir un modèle d'ACP. Ce modèle est ensuite utilisé pour prédire les données manquantes.
173
Le choix de l’utilisation de l’une de ces deux approches se fait de la même manière qu’entre une analyse en composantes principales et une analyse en facteurs communs et spécifiques. Les points les plus déterminants dans ce choix sont la relation recherchée entre les données et le modèle, les facteurs influant les estimations des paramètres et l’objectif de l’analyse (Jakobowicz, 2007, p. 40).
Dans notre cas de figure, la valeur perçue du commerce électronique dans ses dimensions (utilitaire, hédonique et sociale) influence le comportement du consommateur en ligne (intention d’achat en ligne, intention de rachat en ligne et l’intention de recommandation en ligne) donc nous sommes dans une approche prédictive. En effet, nous souhaitons savoir, si la valeur perçue du commerce électronique peut influencer le comportement du consommateur algérien en ligne. En conséquence, l’utilisation des méthodes d’équation structurelle est appliquée comme méthode descriptive destinée à mesurer des variables et comme méthode explicative pour les tests de relations causales hypothétiques. Et parmi les approches de la modélisations par équation structurelle , l’approche PLS semblerait être plus adapté à notre contexte, malgré que cette méthode PLS est encore minoritaire en sciences de gestion mais on peut constater que les études incorporant des modèles estimées par analyse PLS sont aujourd’hui principalement utilisés en marketing (Lacroux, 2009, p. 13).Dans ce sens, Fornell et Bookstein soulignent clairement que PLS est plus adapté au marketing en raison d’hypothèses moins restrictives concernant notamment la distribution des variables ou la taille de l’échantillon (Crié, 2005, p. 24).
Notre choix pour cette approche ce justifie aussi par le fait que cette méthode, « basée sur l’analyse des variances, peut s’appliquer au cas de certains modèles structurels, pour lesquels les procédures classiques d’estimation peuvent se révéler délicates à utiliser : il s’agit des modèles structurels combinant des construits formatifs et réflexifs » (Lacroux, 2009, p. 3), ce qui est le cas de notre modèle. Aussi l’approche PLS permet de traiter des modèles complexes avec un nombre élevé de construits de différentes natures (réflexives ou formatives) elle présente aussi l’avantage de présenter une image plus complète de l'ensemble des relations entre les variables du modèle, d’autant qu’elle permet d’intégrer l’influence des variables médiatrices et modératrices (Bennaceur & Chafik, 2019, p. 740) .
174 1.3.3 Modèle formatif et réflectif :
La mesure des modèles se fait généralement selon deux approches : réflectif ou formatif.
Les indicateurs formatifs auraient été introduits en 1964 par Blalock. Ces indicateurs forment une variable latente ou autrement dit la créent, la causent. Alors que dans l’approche réflective, comme son nom l’indique, les variables latentes se reflètent dans leurs indicateurs (Diamantopoulos &Winklhofer, 2001).
Selon Fornell et Bookstein (1982), le modèle formatif indique que les mesures sont des causes du concept qu’elles construisent. Au contraire, dans le modèle réflectif elles sont spécifiées comme le reflet du construit qui rend compte de leurs variances et covariances observées (Jakobowicz, 2007, p. 59). D’autre part, Edwards et Bagozzi (2000) estiment que les mesures formatives ont tendance à être utilisées quand les standards de la théorie classique des tests ne sont pas remplis. (Crié, 2005, p. 24)
Les deux types de modèles se distinguent par « la nature épistémique des relations qu’entretiennent construits et indicateurs .Le modèle de mesure formatif spécifie que les variables observées sont de multiples causes du concept qu’elles construisent en minimisant le résidu de l’équation structurelle , alors que dans le cas d’indicateurs de nature réflective elles sont spécifiées comme le reflet du construit qui rend compte de leurs variances et covariances observées » (Crié, 2005, p. 7) .
Dans le cadre de l’estimation du modèle de mesure, il est strictement fondamental de distinguer entre construits réflexifs et construits formatifs dans la mesure où une mauvaise spécification de la nature du construit conduit inévitablement à des conclusions erronées (Fernandes, 2012).
Pour faciliter le choix et la distinction entre les construits formatifs et réflectif, Jarvis et al. ont listé une série de réponses aux questions que le chercheur doit connaitre pour l’aider à spécifier la nature de son modèle, ces questions sont présentées dans le tableau suivant (Bennaceur & Chafik, 2019, p. 737 ) :
175
Tableau 4.6 : Critères pour qualifier un construit comme formatif ou réflexif
Questions Modèle formatif Modèle réflexif
1. Sens de la causalité du construit à la
mesure impliquée par la
définition conceptuelle
Le sens de causalité va des items au
construit
Le sens de la causalité va du construit
aux items
- Les indicateurs / items sont-ils des caractéristiques de la définition ou des manifestations du construit?
- Est-ce que des changements dans les indicateurs/items causent des changements dans le construit ou non ?
- Est-ce que des changements dans le construit causeraient des changements dans les indicateurs?
- Les indicateurs sont des caractéristiques de définition du construit.
- Des changements dans les indicateurs causent des changements dans le construit
- Des changements dans le construit ne causent pas de changements dans les
Indicateurs
- Les indicateurs sont des manifestations du construit.
- Des changements dans les indicateurs ne causent pas de changements dans le construit
- Des changements dans le construit causent des changements dans les indicateurs
2. Interchangeabilité des indicateurs /items
Les indicateurs n’ont pas besoin d’être
interchangeables
Les indicateurs doivent être interchangeables
- Les indicateurs doivent-ils avoir un contenu identique ou similaire ?
- Les indicateurs partagent-ils un thème commun ?
- est ce que supprimer des indicateurs altérerait le domaine conceptuel du
construit ?
- Les indicateurs n’ont pas besoin d’avoir un contenu identique ou similaire
- Il n’est pas nécessaire que les indicateurs partagent un thème commun.
- Supprimer un des indicateurs peut altérer le domaine conceptuel du construit
Les indicateurs doivent avoir un contenu identique ou similaire
- Les indicateurs doivent partager un thème commun
- Supprimer un des indicateurs ne doit pas altérer le domaine conceptuel du construit
176
3. Covariation entre les
indicateurs
Il n’est pas nécessaire que les
indicateurs covarient les uns avec les
autres
Les indicateurs sont
supposés covarier les uns avec les autres
Un changement dans un des indicateurs doit-il être associé à des changements dans les autres indicateurs ?
Pas nécessairement oui
4. Réseau nomologique des
indicateurs du construit
Le réseau nomologique des indicateurs
peut différer
Le réseau nomologique des indicateurs
ne doit pas différer
Les indicateurs/items sont-ils supposés avoir les mêmes antécédentes et conséquences?
Il n’est pas requis que les indicateurs aient les mêmes antécédentes et conséquences
Il est nécessaire que les indicateurs aient les mêmes antécédentes et conséquences
Source : Jarvis, et al. (2003).
Les principales différences entre un modèle réflectif et formatif peuvent être récapitulées dans le schéma suivant :
177
Figure 4.3 : Les principales différences entre un modèle réflectif et formatif
Modèle de mesure d’un construit latent réflectif
Modèle de mesure d’un construit latent formatif
Ƞ= construit latent Xi = indicateur
ʎ= coefficient représentant l’effet du construit sur indicateur ( loading )
£ = indicateur de l’erreur de mesure
Ƞ= construit latent Xi = indicateur
Y= coefficient représentant l’effet de l’indicateur sur le construit (coefficient de régression)