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Résumé du colloque
Nous présentons une analyse confirmatoire effectuée sur un ensemble de données portant sur les circuits de distribution. L'échantillon consiste d'une centaine de détaillants qui se répartissent en trois groupes : les indépendants, les corporatifs et les franchisés. Nous avons un double but : analyser les données et montrer les divers aspects de la méthode. L'analyse confirmatoire est une étape intermédiaire entre l'analyse factorielle exploratoire et l'analyse causale. Notre exemple part d'un questionnaire très général, une analyse factorielle exploratoire fait ressortir trois facteurs : la satisfaction des détaillants face aux produits et services fournis par les grossistes (PS), face aux escomptes qu'ils offrent (R), et la satisfaction financière portant sur la performance (SP). Ces trois facteurs sont appelés "variables latentes" et influencent les "variables observées" du questionnaire. L'analyse confirmatoire permet de quantifier l'influence de chaque variable latente sur les variables observées. Les variables latentes peuvent être non correlées et représenter des sources de variation distinctes. Dans notre cas elles sont correlées, en particulier R et PS ce qui indique l'existence probable d'une causalité. L'analyse causale qui constitue l'étape suivante va inclure une flèche directionnelle. La variable R qui est la plus importante dans le choix du grossiste influence donc positivement la satisfaction envers les produits et services. Nous montrons aussi les aspects multi-groupes de l'analyse et introduisons les concepts de validité convergente et discriminante. Les analyses confirmatoire et causale s'expriment de façon très visuelle par des diagrammes. Les deux sont traitées par le programme EQS. Le résultat final donne un modèle causal complet du phénomène étudié.
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