211 / 299
7. OPERATIONNALISATION ET VALIDATION EMPIRIQUE : L’ORIENTATION DE JUSTICE
211
1.25 à
M
= 4.7,
SD
= 0.68, la moyenne générale étant de
M
= 4.0,
SD
= 0.50. Les résultats sont
détaillés en annexes E13 et E14 (pp. 68-69).
Examen des corrélations
. Les quatre dimensions, telles que nous les avons envisagées,
montrent des relations importantes mais néanmoins distinctes entre les composantes d’orientation
de justice procédurale, interpersonnelle et informationnelle. Plus précisément, on observe des
corrélations significatives entre les composantes de justice procédurale et interpersonnelle (
r
= .49),
entre les composantes procédurale et informationnelle (
r =
.57) et entre les composantes
interpersonnelle et informationnelle (
r =
.53). En revanche, aucune de ces trois composantes n’est
corrélée avec l’orientation de justice distributive (-.06 <
r
< .06,
ns
; cf. annexe E16, p. 71).
Examen des coefficients de fidélité
. Le calcul des alpha de Cronbach (cf. annexe E13, p. 68) a
été réalisé pour chacune des dimensions d’orientation de justice, selon la conceptualisation théorique
proposée. Ainsi, les résultats montrent des fidélités respectives de α = .59 pour l’orientation de
justice distributive, de α = .48 pour l’orientation de justice procédurale, de α = .76 pour l’orientation
de justice interpersonnelle et de α = .69 pour l’orientation de justice interpersonnelle.
Analyses factorielles.
Après cet examen descriptif des données, nous avons réalisé une série d’analyses factorielles en
composantes principales avec une rotation orthogonale (i.e., Varimax).
Extraction des composantes
. Nous avons fait le choix de retenir les composantes ayant une
valeur propre supérieure à 1 et dont les items ont un poids factoriel supérieur à .35. De plus, en
préambule à chaque nouvelle analyse et suivant les recommandations de Bourque et al. (2006), nous
avons soumis les données au test de Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) afin de vérifier que l’ajustement
des items aux composantes latentes envisagées soit suffisant pour poursuivre les analyses (valeur
minimale acceptée de 0.60). Les critères retenus pour l’élimination des items non pertinents sont
basés sur l’examen croisé de la valeur propre et de la qualité de représentation de chaque item, son
niveau de corrélation avec les autres items ainsi que le poids factoriel et la valence de ce dernier sur
les différentes composantes de la solution (Tabachnick & Fidell, 2007).