SMART PLS

SMART PLS
•Méthode des équations structurelles par
une technique VB-SEM ou PLS-SEM
(SmartPLS.3), pour tester les hypothèses
relatives au modèle TAM;
•Méthode non paramétrique (PLS:
moindres carrés ordinaires);
•Taille d’échantillon réduite (n< 150).
•Pour les hypothèses impliquant des effets
de variables catégorielles (âge, genre,
statut), nous avons opté pour une analyse
de variance de type ANOVA àseul facteur.
1

Analyse factorielle exploratoire
(ACP)
2

Analyse
factorielle
confirmatoire
(AFC):
purification et
validation des
mesures du
modèle externe
- Test de validité
convergente (Fornell-
Larcker: AVE>0,5);
- Test de validité
discriminante
(Henseler et al, (2015)
: HTMT<0,85).
3

Test V. Convergent
/test V.
Discriminante
•La validité convergente est
confirmée pour tous les
construits car tous les AVE >0.5
•La validité discrimante est
vérifiée dans notre modèle car
les ratios HTMT < 0.85
Tableau 17 : test de validité convergente
Cronbach's
Alpha
Composite
Reliability
Average Variance Extracted
(AVE)
Attitude envers
l’usage
0,940
0,940
0,799
Facilité d’usage
perçue
0,952
0,953
0,834
L’intention d’usage
0,977
0,977
0,954
Utilité perçue
0,902
0,903
0,700
4
Tableau 18 : test de validité discriminante
Attitude envers
l’usage
Facilité d’usage
perçue
L’intention
d’usage
Utilité
perçue
Attitude envers
l’usage
Facilité d’usage
perçue
0,789
L’intention d’usage
0,850
0,686
Utilité perçue
0,855≈0.85
0,697
0,764

Test des
hypothèses
•H1, H2 et H3 sont confirmées à un seuil de
signification p inferieur à0,001.
Figure 9 : estimation du modèle interne (analyse des liens de régression)
Tableau 19 : test des hypothèses sur le SmartPLS.3
β
standardisé
Écart
type
T Stat
Valeur
de P
Utilité perçue -> Attitude envers l’usage (H1)
0,604
0,088
6,880
0,000
Facilité d’usage perçue -> Attitude envers l’usage (H2)
0,367
0,085
4,302
0,000
Attitude envers l’usage -> L’intention d’usage (H3)
0,736
0,170
4,327
0,000
Utilité perçue -> L’intention d’usage (H4)
0,132
0,184
0,719
0,472
5