Test de l’hypothèse H

Pour mettre à l’épreuve l’hypothèse H1, nous avons testé l’existence potentielle d’un lien entre les notes de la diagonale et le niveau d’implication à l’égard du médecin généraliste. Les résultats mettent en évidence une relation linéaire et positive (p = 0,003 ; R2 = 0,17) entre les variables : plus la moyenne des notes situées sur la diagonale des grilles était élevée, plus l’implication moyenne à l’égard du médecin généraliste était forte. L’hypothèse H1 est donc validée

Toutefois, la faiblesse du R2 laisse penser qu’il pouvait y avoir d’autres facteurs explicatifs de la relation entre les variables, ou que celle-ci n’est pas nécessairement linéaire. Nous avons exploré cette seconde piste à l’aide de l’approche proposée par Schoormans et Robben (1997). Il s’agit de comparer différents modèles de régression (linéaire, logarithmique, inverse, quadratique, cubique, exponentielle, logistique…) pour vérifier lequel ajuste le mieux le nuage de points formé par les valeurs des variables. La première étape consiste à observer le nuage de points (ou diagramme de dispersion), ainsi que les droites et courbes d’ajustements proposés par les différents modèles de régression. Une fonction du logiciel SPSS, intitulée « ajustement des fonctions », permet de comparer simultanément les ajustements proposés par les différents modèles.

Les résultats confirment nos intuitions. C’est le modèle cubique qui permet d’obtenir le R2 _le

plus élevé (p = 0,003 ; R2 = 0,26).

Dans la mesure où les fonctions cubiques sont toujours ascendantes, ce résultat va également dans le sens de l’hypothèse H1. En effet, cela signifie que dans tous les cas que les individus les moins impliqués ont choisi les notes basses de la diagonale et les individus les plus impliqués les notes hautes. Néanmoins, cette fonction nous indique qu’un creux se forme au centre gauche du nuage de points, soulignant un niveau d’implication plus faible au niveau du point central et du point qui le précède sur la diagonale de la grille. La figure 34 présentée en page suivante illustre cette analyse, révélant aussi que l’ajustement reste très imparfait, avec un R2 faible même pour le modèle de régression cubique.

Figure 34. Ajustement de la relation entre les notes situées sur la diagonale de la grille et le niveau d’implication à l’égard du médecin suivant un modèle de régression linéaire et cubique

2.3. Test de l’hypothèse H2

Afin de montrer l’existence d’une relation curvilinéaire entre les notes situées sur la diagonale de la matrice et le degré de certitude qui leur est associé, nous avons à nouveau utilisé l’approche proposée par Schoormans et Robben (1997) et la commande « ajustement de fonctions » de SPSS. Nous cherchions cette fois-ci à comparer plus précisément les modèles de régression linéaire et quadratique pour vérifier lequel ajuste le mieux le nuage de points formé par les valeurs des variables.

Les résultats indiquent que c’est le modèle de régression quadratique qui décrit le mieux la relation. En effet, le modèle de régression linéaire est associé à un R2 de 0,07 (p = 0,06), alors que le R2 est de 0,40 (p < 0,001) pour le modèle quadratique. De plus, le coefficient de premier degré est négatif (-1,99) tandis que celui de second degré positif (0,35), signifiant que la relation suit une courbe en « U ». L’hypothèse H2 est validée (figure 35).

La place de l’incertitude dans les évaluations effectuée avec l’ESG Chapitre 6

Figure 35. Ajustement de la relation entre les notes situées sur la diagonale de la grille et la confiance qui leur est associée suivant un modèle de régression linéaire et quadratique

Section 4. Conclusion

Cette étude permet de valider quantitativement les propositions issues de la phase qualitative de la thèse. Ainsi la diagonale de la matrice peut être mise en lien avec le niveau d’implication à l’égard de l’objet évalué et le degré de certitude dans l’évaluation donnée. Les variations du niveau d’implication permettent de distinguer deux types d’évaluations situées sur la diagonale de la grille : les valeurs basses de la diagonale (faible insatisfaction et faible satisfaction) sont caractérisées par un faible niveau d’implication tandis que les valeurs hautes de la diagonale (forte positivité et forte négativité) sont caractérisées par un niveau d’implication plus élevé. Toutefois les notes situées au niveau du point central et du point qui le précède sur la diagonale sont associées à un niveau d’implication plus faible. Ces résultats confirment la littérature indiquant que le degré d’intensité des réactions, ici mesuré par un score d’implication, permet de distinguer les évaluations indifférentes des évaluations ambivalentes. Autrement dit, sur la grille de Larsen les notes indifférentes sont plutôt situées en bas de la diagonale et les notes ambivalentes en haut de la diagonale. L’emplacement de la baisse d’implication le long de la diagonale est intéressant. A la lumière des résultats de l’étude préliminaire (cf. Chapitre 1, Section 3), on peut penser que ce relâchement correspond au flou sémantique identifié au niveau du centre gauche des

échelles composées de 5 étoiles. Dans cette perspective, la baisse d’implication se situerait au niveau du point de passage entre le négatif et le positif. D’autre part, en établissant une relation curvilinéaire entre les notes de la diagonale et le degré de certitude dans la note donnée, nous mettons clairement en évidence un point d’incertitude au centre de la grille. Ces deux résultats permettent de valider le cadre d’analyse proposé suivant lequel les évaluations indifférentes et ambivalentes se répartissent le long de la diagonale de la grille en fonction des critères d’intensité des réactions et de certitude dans la note donnée. Plus précisément, dans la mesure où Heuvinck (2012) a mis en évidence le fait que l’ambivalence manifeste est associée à un niveau de certitude plus élevé que l’ambivalence anticipée, nous proposons la répartition suivante le long de la diagonale de la grille de Larsen :

- Les notes basses de la diagonale correspondent à de l’indifférence manifeste (faible intensité des réactions ; forte certitude dans la réponse donnée) ;

- Le point central de la diagonale permet de saisir les réactions anticipées d’indifférence et d’ambivalence (forte incertitude dans la réponse donnée),

- Les notes hautes de la diagonale correspondent à de l’ambivalence manifeste (forte intensité des réactions et forte certitude dans la réponse donnée).

La place de l’incertitude dans les évaluations effectuée avec l’ESG Chapitre 6

La figure 36 représente graphiquement la répartition des différents types d’évaluation suivant le cadre théorique proposé.

Section 5. Limites

Cette recherche soulève cependant certaines limites

Tout d’abord, malgré un échantillon initial de 200 personnes, la nécessité de sélectionner uniquement les observations situées sur la diagonale de la grille nous a conduits à réduire considérablement l’échantillon effectif. Parmi les observations restantes certains points de la diagonale n’ont été que rarement choisis, ce qui limite la portée des résultats.

Ensuite, le critère de l’implication ne semble pas être le seul critère explicatif de la répartition des répondants le long de la diagonale de la grille de Larsen. En effet, même avec le modèle de régression cubique, le R2 restait faible : seule 26% de la variance des notes le long de la diagonale a pu être expliquée par le degré d’intérêt du répondant pour le service évalué. Cela soulève la nécessité de proposer des explications complémentaires ou alternatives.

D’autre part, la répartition des différents types d’évaluations médianes le long de la diagonale a simplement été inférée à posteriori de la grille de Larsen en cherchant à effectuer des liens avec d’autres variables. Par exemple, dans la mesure où elles étaient associées à un degré de certitude plus élevé et à une implication plus forte, nous avons supposé que les réponses situées en haut de la diagonale de la grille correspondaient à des réactions d’ambivalence manifeste. Nos conclusions pourraient être renforcées à l’aide d’un dispositif méthodologique expérimental manipulant a priori les différents types de réponses médianes dans le but d’observer directement où elles se répartissent sur la diagonale de l’Evaluative Space Grid.