Plan d’analyse des données

Il convient ici de préciser quels seront les traitements statistiques utilisés dans le but de tester nos différentes hypothèses.

3.3.1. Validation de la proposition de la dimensionnalité de la

procrastination

L’hypothèse H1 sera testée dans le cadre du Chapitre 5. Ce dernier est spécialement consacré au développement de l’échelle de procrastination.

3.3.2. Validation des hypothèses sur les antécédents psychologiques de la procrastination

Les hypothèses H2 à H6 seront testées par des mesures d’associations en instruisant le logiciel SPSS de calculer les corrélations bivariées entre les construits proposés.

Au préalable, deux phases de préparation des données devront être complétées.

1. Analyse de la validité et de la fiabilité des échelles utilisées.

2. Calcul des scores moyens des échelles. Ces scores sont les sommes des scores par items divisées par le nombre d’items.

3.3.3. Explication du report d’achat par la procrastination et les variables situationnelles

3.3.3.1. Test de l’hypothèse H7

Pour tester l’hypothèse H7 d’existence d’un effet induit par le plan d’expérience nous utiliserons une analyse de variance (ANOVA) car la variable dépendante, la facilité perçue, est continue alors que la variable indépendante et manipulée, la procrastinabilité de l’achat, est dichotomique.

3.3.3.2. Test des hypothèses H8 à H13

La méthode retenue pour les tests des hypothèses H8 à H13 doit prendre en compte la nature de la variable dépendante. Celle-ci est dichotomique. En effet, nous avons consolidé les quatre réponses possibles au questionnaire en deux modalités. Le choix pour une marque ou une autre devient la modalité Achat. Les deux possibilités de décider plus tard sont rassemblées sous la modalité Non-Achat.

Pour tester les hypothèses H8, H9 et H10, nous utiliserons les tests de

χ

Lorsque l’hypothèse à tester concerne des données sous forme d’un tableau de fréquence, le

test de

χ

est parfaitement adapté lorsqu’on recherche l’existence ou plutôt la non-existence, d’une relation de dépendance entre deux variables discrètes (Cochran & Cox, 1957). Il a été largement utilisé dans les recherches sur le processus de décision et le non-choix (Tversky &

Shafir, 1992 ; Dhar, 1992, 1997). Le test du

χ

permet tester l’hypothèse nulle

d’indépendance des variables. Pour un 1 dl, la valeur critique du

χ

est égale à 3.84. On rejettera l’hypothèse nulle de l’indépendance des variables avec 5% de chances de se tromper.

Dans le cas des hypothèses H8 et H9, les données sont déjà sous la forme de fréquences. Toutefois, le test de l’hypothèse H10 nécessitera de calculer la fréquence des procrastinateurs et des non-procrastinateurs. Le score de procrastination est mesuré au moyen d’une échelle continue. Nous scinderons donc l’échantillon en 3 groupes égaux : les faiblement procrastinateurs, les moyennement procrastinateurs et les fortement procrastinateurs. Nous retiendrons les fréquences des deux groupes externes que nous croiserons avec les fréquences d’achat et de report.

Les hypothèses H11 et H13 permettront de mettre en évidence l’effet modérateur de la procrastinabilité de l’achat d’une part, et de l’implication d’autre part. Baron et Kenny (1986) proposent de tester sur la variable dépendante à la fois les effets directs de la variable prédictive et du modérateur, et l’effet d’interaction entre la variable prédictive et le modérateur. Lorsque l’effet multiplicatif d’interaction est significatif, alors on peut établir qu’il y a un effet modérateur.

Pour tester l’effet des variables modératrices (Hypothèses H11, H12 et H13) nous utiliserons la régression logistique qui est parfaitement adaptée à la situation.

La régression logistique est une approche probabiliste simple, adaptée à une étude où la variable dépendante est binaire : achat ou report.

Si la régression logistique s’avère le premier choix dans la littérature en psychologie, après la littérature médicale, il toutefois envisageable de recourir à l’analyse discriminante pour étudier l’effets de facteurs sur une variable dépendante dichotomique. Cette procédure est peu retenue car elle impose des contraintes importantes sur la nature des données (Howell, 1998). D’une part les variables indépendantes doivent être normales, et d’autre part cette procédure ne permet pas l’étude de l’effet d’une variable catégorielle. La première de ces conditions n’exclut pas le recours à l’analyse discriminante, car comme nous le verrons dans le chapitre 5, nos variables ne transgressent que modérément la normalité. D’ailleurs ces transgressions ne remettent pas en cause l’orientation des résultats ; elles altèrent seulement la qualité des estimation de fiabilité (Klecka, 1980). Cependant les variables catégorielles ne peuvent pas être intégrées en tant que variables indépendantes. Or dans notre expérience au moins deux variables indépendantes sont dichotomiques : la procrastinabilité de la situation (situation ouverte ou fermée), le comportement passé (oui ou non).

En effet, la régression logistique permet donc de tester à la fois l’effet direct de variables indépendantes continues ou catégorielles et l’effet indirect sous forme d’interaction entre la variable principale (la procrastination) et les variables modératrices (procrastinabilité de l’achat, implication, expérience passée).

Tableau 4-13. : Récapitulatif du plan d'analyse de données

Hypothèses Méthodologie proposée

H1 : la procrastination du consommateur est composée

de deux dimensions que sont l’évitement de la décision et l’indécision.

Développement d’échelle Analyse factorielle confirmatoire H2.1, H2.2 : L’estime de soi du consommateur est négativement

lié avec (1) l’évitement, (2) la procrastination globale du consommateur.

H3.1, H3.2 : L’instabilité émotionnelle (névrose) est positivement liée avec (1) l’indécision, (2) la procrastination globale.

H4.1, H4.2 : L’orientation attente (dimension hésitation) est positivement liée avec (1) l’évitement, (2) la procrastination globale.

H5.1, H5.2 : Le locus of control externe de l’individu est associé à (1) l’évitement, (2) la procrastination globale. H6.1, H6.2 : Le caractère consciencieux est négativement lié à

(1) l’évitement, (2) la procrastination globale.

Mesures d’association, corrélations bivariées

H7 : Dans une situation procrastinable le choix est perçu

plus difficile que dans une situation non procrastinable.

ANOVA

H8 : Une situation procrastinable est plus susceptible de

provoquer le report d’achat qu’une situation non procrastinable.

H9: L’absence d’expérience passée de la situation d’achat est plus susceptible de provoquer le report d’achat que l’existence d’une telle expérience.

H10 : Plus la procrastination est élevée plus il est

probable que la décision d’achat sera reportée.

Test du χ2

H11 : La procrastination influence davantage le report

d’achat dans une situation fermée, que dans une situation ouverte.

H12 : Plus le consommateur est impliqué, moins il y a de

chances qu’il reporte l’achat.

H13 : Plus le consommateur est impliqué et plus il est

procrastinateur, plus il y a de chances que la décision d’achat soit reportée.

C h a p i t r e 5

DEVELOPPEMENT DE L’ECHELLE DE