Item de variable indépendante SOD SVP

Bonjour à tous,
J'ai réalisé une enquête sur l'acceptation d'une technologie. J'ai une variable dépendante (intention d'utiliser) et 4 variables indépendantes (utilité perçue), (facilité d'utilisation perçue)...etc.
A chaque variable indépendante correspond 4 items et pour valider les hypothèse par exemple :
L'utilité perçue a un effet positif sur l'intention d'utiliser la technologie.
Je veux procéder par regression linéaire simple, je me suis dis que pour chaque VI je ne dois retenir qu'un seul item. SVP dites moi si c le bon raisonnement ou pas et comment sur quoi je dois me baser pour sélectionner un item par VI.

Bonjour,

Il va nous manquer les hypothèses/questions pour savoir si le raisonnement est bon.
A priori (sans connaître es hypothèses), je trouve étonnant de passer par un modèle linéaire simple étant donnée la nature plutôt multivariée de l'approche. cela te contraint à devoir choisir des items. Ce choix, il n'ya que toi qui peut le faire mais il revient à se dire qu'il était inutile ou peu informatif d'inclure ces items dans l'enquête de départ.

Donc pour conclure quant à ta question proprement dite, un raisonnement est "bon" uniquement par rapport aux hypothèses de départ et à l'objectif poursuivi. Donc pour le moment on ne peut pas te répondre.

Nik

Bonjour Nik,
Pour les hypothèse je vais vous donner deux exemple. Tout d'abord ma variable dépendante est l'intention d'utilisation du e-learning (un seul item : J'ai l'intention d'utiliser le e-learning lorsqu'il sera implanté dans mon entreprise.
Pour les variables indépendantes il y a entre autres l'utilité perçue où j'ai mis les items suivants (je me suis basé dans mon modèle sur les travaux que j'ai lus dans la littérature).
Item 1-Je pense que le e-learning me sera utile pour se former.
Item 2- Je pense que le e-learning me permettra de me former plus rapidement.
Items 3-Je pense que le e-learning me permettra de me former plus efficacement.
Item 4- je pense que la formation par e-learning me permettra d'améliorer mes compétences.
H1 : L'utilité perçu du e-learning a un effet positif sur l'intention de son utilisation.
Pour la VI facilité d'utilisation perçue les itesm sont les suivants :
Item 1: Je pense que la plateforme du e-learning sera facile à itiliser.
Itel 2: je pense que c'est facile pour moi de devenir compétent dans l'utilisation du e-learning
Item 3 : Je pense qu'apprendre à utiliser le e-learning sera facile pour moi
item 4 : je pense que l'utilisation de la plateforme sera claire pour moi
H2 : La facilité d'utilisation perçue a un effet positif sur l'intention d'utiliser le e-learning.
Il reste 3 autres VI chacune avec 4 items. Ce que j'ai remarqué dans les thèses et mémoires traitant la même problématique et qu'au niveau de la vérification des hypothèses ils choisissent la régression linéaire simple ceci dit qu'ils ne retiennent qu un seul item pour chaque VI.
Une autre remarque et que ils mettent pour chaque VI un item avec une dimension générale (exemple : je penseque le e-learning me sera utile pour me former) et les autres items avec des dimensions particulières (efficacité : je pense le e-learning me permettra de me former plus efficacement ; rapidité : je pense que le e-learning me permettra de me former plus rapidement....)
Je pense qu'il faut étudier la corrélation entre les items de chaque VI pour dire voilà que pr les répondants l'utilité du elearning réside dans l'amélioration des compétences, en second lieu vient la rapidité.... en fct de l'importance du coefficient de Pearson.
Pour les hypothèses, je calcule la régression linéaire entre l item de la VD et l item celui avec la dimension générale de la VI.

Corrigez moi si je dis des bêtises pcq je n'ai pas eu de formation approfondie sur les statistiques.

Merci d'avance.

Pour chaque item la réponse est oui/non ?
Ne peux tu pas sommer les les scores des items par VI et faire les régressions e-learning~VI ensuite. Tu pourrais également sommer les scores en fonction des types d'item (efficacité, rapidité...) et refaire les mêmes régressions. A noter que si l'utilisation du e-learning est une réponse oui/non, tes régressions seront des régressions logistiques.
Une autre piste serait de réaliser une Analyse des correspondances multiples pour dégager les tendances dans les données. Cela te permettra d'analyser globalement les covariances entre les items.

Je pense qu'il faut étudier la corrélation entre les items de chaque VI pour dire voilà que pr les répondants l'utilité du elearning réside dans l'amélioration des compétences, en second lieu vient la rapidité.... en fct de l'importance du coefficient de Pearson.
Pour les hypothèses, je calcule la régression linéaire entre l item de la VD et l item celui avec la dimension générale de la VI.

Etudier chaque coefficient de Pearson serait long et fastidieux et peu informatif.

Pour chaque item que ce soit des VI ou celui de la VD (intention d'utilisation représentée par un seul item) j'ai mis une échelle de 1 à 5, pas du tout d'accord....neutre.....tout à fait d'accord.

Bonjour,

Donc si la somme des scores a un sens elle peut être prise pour VI dans la régression.

Nik

Bonjour,
Je compte calculer les moyennes des items pour les VI, donc je vais prendre la moyenne des 4 items dans la régression avec la variable dépendante.

Toutefois, je ne sais pas comment exécuter cette opération (regression entre une moyenne et la VP ) sur le logiciel que j'utilise (JASP). Des idées ?

Je ne connais pas JASP mais je ne vois pas en quoi le fait que la variable utilisée soit une moyenne pose un problème technique quelconque. Le ou les problèmes qui peuvent se poser sont plus sur le sens à donner à cette nouvelle variable mais là on sort de la partie maths des stats.

Nik

D'accord merci de tes retours NIK.