T. 01 30 97 01 80 / contact@vedecom.fr 23 bis, allée des Marronniers – 78000 Versailles www.vedecom.fr 124 c. Analyses statistiques Les analyses statistiques réalisées sont identiques à celles conduites pour mesurer l’intention d’usage de nuit de la navette automatisée et du taxi automatisé partagé. d. Résultats Analyses Factorielles Comme précédemment, les analyses factorielles exploratoire et confirmatoire nous ont permis de ne conserver que nos dimensions de confiance dans l’utilisation de la navette automatisée pour les usages en journée, de la pression sociale à l’égard de cette utilisation, de technophilie, d’anxiété face à l’informatique et d’intention comportementale ; les attitudes, les attentes de performance, l’attente d’effort et les conditions facilitatrices ne rendant pas compte d’une bonne discrimination entre les facteurs. Ces analyses factorielles ont permis de conclure que le modèle regroupant les énoncés sous cinq facteurs rendait bien compte des données. Le modèle de structure Nous avons utilisé la méthode d’estimation du maximum de vraisemblance. Nous avons introduit une covariance d’erreur de mesure entre deux énoncés de confiance dans l’utilisation de la navette pour un usage en journée et entre deux énoncés de technophilie. Les résultats du modèle simplifié issu des analyses factorielles sont recensés sur la figure 52 ci-après. Les analyses ont révélé que toutes les relations prédites étaient statistiquement significatives (p<.05). Le modèle montrait que l’influence sociale impacterait directement l’intention (β = .75) et directement la confiance (β = .59) qui, elle-même, avait une influence directe sur l’intention (β = .34). L’anxiété face à l’informatique influençait directement l’intention (β = .11). La technophilie avait une influence directe sur l’intention (β = .22). Enfin, les valeurs des indices obtenues étaient les suivantes : χ2 (ddl)= 349,39* (128), *p<0,05 ; χ2 /ddl = 2,73 ; RMSEA = 0,08 ; SRMR = 0,14 ; NFI = 0,92 ; TLI = 0,94 ; CFI = 0,95. Figure. Modèle simplifié de l’intention d’utiliser un taxi automatisé de type partagé pour les usages de nuit et ajustement de ce modèle aux données de l’échantillon
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