### 2.5.3. Les instruments de mesure de la variable « Ouverture à l'expérience »

L'indice KMO (0.775) et le test de Bartlett significatif p < 0.000 indiquent que nos donnés sont factorisables.

<table><caption>Tableau 67 : Indice KMO et test de Bartlett de la variable « Ouverture à l'expérience ».</caption><caption>Indice KMO et test de Bartlett</caption><tbody><tr><td>Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin.</td><td></td><td>,775</td></tr><tr><td>Test de sphéricité de Bartlett</td><td>Khi-deux approximé</td><td>248,656</td></tr><tr><td></td><td>Ddl</td><td>45</td></tr><tr><td></td><td>Signification de Bartlett</td><td>,000</td></tr></tbody></table>

La réalisation d'une analyse en composantes principales sur les items de cette échelle permet d'identifier trois composantes restituant près de 58 % de la variance totale.

<table><caption>Tableau 68 : Qualité de représentation, valeurs propres et pourcentages de variance expliquée par les facteurs principaux.</caption><thead><tr><th rowspan="2">Items</th><th rowspan="2">Qualité de<br>représentation</th><th colspan="3">Valeurs propres initiales</th><th colspan="3">Facteurs retenus</th></tr><tr><th>Total</th><th>% de la<br>variance</th><th>%<br>cumulés</th><th>Valeur<br>propre</th><th>% de la<br>variance</th><th>%<br>cumulés</th></tr></thead><tbody><tr><td>OUV_EXP1</td><td>,434</td><td>3,465</td><td>34,649</td><td>34,649</td><td>3,465</td><td>34,649</td><td>34,649</td></tr><tr><td>OUV_EXP2</td><td>,623</td><td>1,304</td><td>13,035</td><td>47,684</td><td>1,304</td><td>13,035</td><td>47,684</td></tr><tr><td>OUV_EXP3</td><td>,700</td><td>1,027</td><td>10,267</td><td>57,952</td><td>1,027</td><td>10,267</td><td>57,952</td></tr><tr><td>OUV_EXP4</td><td>,435</td><td>,926</td><td>9,255</td><td>67,207</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP5</td><td>,499</td><td>,787</td><td>7,874</td><td>75,080</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>,517</td><td>,736</td><td>7,355</td><td>82,436</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>,728</td><td>,628</td><td>6,283</td><td>88,719</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>,684</td><td>,478</td><td>4,780</td><td>93,500</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td>,542</td><td>,379</td><td>3,790</td><td>97,289</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP10</td><td>,634</td><td>,271</td><td>2,711</td><td>100,000</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Afin de mieux comprendre la signification de ces trois composantes, nous avons conduit une seconde analyse en composantes principales en recourant cette fois-ci à une rotation de type Varimax, qui suppose une non-corrélation des facteurs.
<table><caption>Tableau 69 : Contributions factorielles des items de la variable « ouverture à l'expérience » après la rotation Varimax.</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Composante</th></tr><tr><th>1</th><th>2</th><th>3</th></tr></thead><tbody><tr><td>OUV_EXP1</td><td>-,386</td><td>,454</td><td>-,281</td></tr><tr><td>OUV_EXP2</td><td>,141</td><td style="color:red;">,770</td><td>-,100</td></tr><tr><td>OUV_EXP3</td><td>,206</td><td>-,103</td><td style="color:green;">,804</td></tr><tr><td>OUV_EXP4</td><td>,437</td><td>-,184</td><td>-,458</td></tr><tr><td>OUV_EXP5</td><td>-,385</td><td style="color:red;">,588</td><td>,068</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td style="color:yellow;">,708</td><td>,124</td><td>-,008</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td style="color:yellow;">,808</td><td>-,208</td><td>,176</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>,663</td><td>-,300</td><td>,392</td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td style="color:yellow;">,705</td><td>-,212</td><td>-,019</td></tr><tr><td>OUV_EXP10</td><td>-,183</td><td style="color:red;">,774</td><td>,028</td></tr></tbody></table>

Nous éliminons, d'abord, les items dont les contributions factorielles sont inférieures à 0.5. Il s'agit des deux items OUV_EXP1 et OUV_EXP4 qui ont des contributions respectives de 0.454 et 0.437.

Ensuite, nous éliminons les items dont les communalités sont trop faibles (soit les items OUV_EXP1, OUV_EXP4 et OUV_EXP5 qui ont des communalités respectives de 0.434, 0.435 et 0.499).

L'indice KMO (0.715) ainsi que le test de Bartlett significatif p < 0.000 sont satisfaisants pour que les donnés soient factorisables.

<table><caption>Tableau 70 : indice KMO et test de Bartlett après la suppression des items OUV_EXP1, OUV_EXP4 et OUV_EXP5.</caption><tr><td>Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin.</td><td></td><td>,715</td></tr><tr><td>Test de sphéricité de Bartlett</td><td>Khi-deux approximé</td><td>173,622</td></tr><tr><td></td><td>Ddl</td><td>21</td></tr><tr><td></td><td>Signification de Bartlett</td><td>,000</td></tr></table>

Indice KMO et test de Bartlett
La seconde analyse en composantes principales avec rotation Varimax réalisée cette fois ci sur les sept items qui restent permet de retenir deux facteurs principaux restituant près de 57 % de la variance totale.

<table><caption>**Tableau 71 : Qualité de représentation, valeurs propres et pourcentages de variance expliquée après la suppression des items OUV_EXP1, OUV_EXP4 et OUV_EXP5.**</caption><thead><tr><th rowspan="2">Items</th><th rowspan="2">Qualité de<br>représentation</th><th colspan="3">Valeurs propres initiales</th><th colspan="3">Facteurs retenus</th></tr><tr><th>Total</th><th>% de la<br>variance</th><th>%<br>cumulés</th><th>Valeur<br>propre</th><th>% de la<br>variance</th><th>%<br>cumulés</th></tr></thead><tbody><tr><td>OUV_EXP2</td><td>,743</td><td>2,764</td><td>39,487</td><td>39,487</td><td>2,764</td><td>39,487</td><td>39,487</td></tr><tr><td>OUV_EXP3</td><td>,195</td><td>1,250</td><td>17,853</td><td>57,340</td><td>1,250</td><td>17,853</td><td><strong>57,340</strong></td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>,487</td><td>,966</td><td>13,801</td><td>71,140</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>,733</td><td>,691</td><td>9,872</td><td>81,013</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>,674</td><td>,633</td><td>9,050</td><td>90,063</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td>,573</td><td>,418</td><td>5,970</td><td>96,033</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP10</td><td>,608</td><td>,278</td><td>3,967</td><td>100,000</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<table><caption>**Tableau 72 : Contributions factorielles des items de la variable « ouverture à l'expérience » après la suppression des items OUV_EXP1, OUV_EXP4 et OUV_EXP5.**</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Composante</th></tr><tr><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><td>OUV_EXP2</td><td>,046</td><td><strong>.861</strong></td></tr><tr><td>OUV_EXP3</td><td><strong>.373</strong></td><td>-,237</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td><strong>.671</strong></td><td>,193</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td><strong>.845</strong></td><td>-,137</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td><strong>.764</strong></td><td>-,301</td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td><strong>.744</strong></td><td>-,141</td></tr><tr><td>OUV_EXP10</td><td>-,264</td><td><strong>.733</strong></td></tr></tbody></table>

En outre, la matrice des composantes atteste que deux items (OUV_EXP2 et OUV_EXP10) ne se trouvent pas sur le même facteur. Or, ce second facteur n'explique, à son tour qu'une faible part de la variance (17.8 %).

Ainsi, nous décidons d'éliminer les items OUV_EXP2 et OUV_EXP10.
La réalisation d'une nouvelle analyse en composantes principales sur les cinq items qui restent de cette échelle confirme le caractère unidimensionnel du construit. Cette ACP permet de restituer près de 51 % de la variance totale. Les données satisfont aux conditions de factorisation dans le cadre d'une analyse en composantes principales (indice KMO d'une valeur de 0.735 et test de sphéricité de Bartlett significatif : p < 0.000).

<table><caption>Tableau 73 : Indice KMO et test de Bartlett (réalisés sur cinq items)</caption><tr><td>Mesure de précision de l'échantillonnage de Kaiser-Meyer-Olkin.</td><td></td><td>,735</td></tr><tr><td>Test de sphéricité de Bartlett</td><td>Khi-deux approximé</td><td>135,312</td></tr><tr><td></td><td>Ddl</td><td>10</td></tr><tr><td></td><td>Signification de Bartlett</td><td>,000</td></tr></table>

<table><caption>Tableau 74 : Qualité de représentation, valeurs propres et pourcentages de variance expliquée (réalisés sur cinq items).</caption><thead><tr><th rowspan="2">Items</th><th rowspan="2">Qualité de<br>représentation</th><th colspan="3">Valeurs propres initiales</th><th colspan="3">Facteurs retenus</th></tr><tr><th>Total</th><th>% de la<br>variance</th><th>%<br>cumulés</th><th>Valeur<br>propre</th><th>% de la<br>variance</th><th>%<br>cumulés</th></tr></thead><tbody><tr><td>OUV_EXP3</td><td>,202</td><td>2,533</td><td>50,655</td><td>50,655</td><td>2,533</td><td>50,655</td><td><strong>50,655</strong></td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>,353</td><td>,955</td><td>19,097</td><td>69,753</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>,743</td><td>,715</td><td>14,309</td><td>84,062</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>,692</td><td>,510</td><td>10,202</td><td>94,263</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td>,543</td><td>,287</td><td>5,737</td><td>100,000</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 75 : Contributions factorielles des items de la variable « ouverture à l'expérience » (cinq items retenus).</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th>Composante</th></tr><tr><th>Ouverture à l'expérience</th></tr></thead><tbody><tr><td>OUV_EXP3</td><td>,450</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>,594</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>,862</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>,832</td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td>,737</td></tr></tbody></table>
L'alpha de Cronbach calculé sur la nouvelle échelle en cinq items s'avère satisfaisant (0.727).

<table><caption>**Tableau 76: Coefficient de fiabilité alpha de Cronbach de la variable « ouverture à l'expérience»**.</caption><thead><tr><td>Items</td><td>Libellé</td><td>Alpha de Cronbach</td><td>Alpha de Cronbach en cas de suppression de l'élément</td></tr></thead><tbody><tr><td>OUV_EXP3</td><td>Je n'aime pas gouter de nouveaux aliments.</td><td rowspan="5">0.727</td><td>,758</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>Je suis quelqu'un qui tient à ses habitudes.</td><td>,721</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>Je n'aime pas l'idée du changement.</td><td>,610</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>Je n'aime pas les changements.</td><td>,630</td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td>Je préfère m'en tenir aux choses que je connais.</td><td>,667</td></tr></tbody></table>

L'amélioration de la cohérence interne en cas de suppression de l'item OUV_EXP3 étant minime, nous décidons de conserver les cinq items identifiés par notre ACP.
Conclusion sur la phase exploratoire

Le chapitre VII expose, pour chacune de nos variables de recherche, les **principales dimensions identifiées par l'ACP ainsi que leurs indices de fiabilité à travers le coefficient « alpha de Cronbach » (tableau n°77).

La condition de fiabilité de nos instruments de mesure est ainsi vérifiée. Nous pouvons maintenant faire une « étude des corrélations » afin de ressortir les liens entre les variables explicatives et la variable à expliquer (tableau n°78).

Rappelons que, conformément à notre méthodologie, cette première étude quantitative a
pour objectif de purifier notre échelle de mesure.
<table><caption>Tableau 77 : Tableau récapitulatif des dimensions principales identifiées par l'ACP ainsi que leurs indices de fiabilité.</caption><thead><tr><th>Concept</th><th>Variables</th><th>Dimensions</th><th>items</th><th>Code</th><th>Libellé</th><th>Alpha de Cronbach</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="7">VARIABLES EXPLICATIVES</td></tr><tr><td rowspan="6">Valence</td><td rowspan="6">Ancres de carrière</td><td rowspan="5">Ancre gestion</td><td rowspan="5">5</td><td>ANC_GES9</td><td>Avoir l'occasion d'être promu(e) relativement souvent</td><td rowspan="5">0.841</td></tr><tr><td>ANC_GES11</td><td>Influencer et diriger les activités des autres en acceptant des responsabilités de plus en plus grandes</td></tr><tr><td>ANC_GES12</td><td>Gagner un salaire élevé</td></tr><tr><td>ANC_GES13</td><td>Être identifié (e) à un emploi prestigieux</td></tr><tr><td>ANC_GES16</td><td>Avoir une carrière qui me mettrait dans une position de leadership et d'influence.</td></tr><tr><td rowspan="3">Ancre qualité de vie</td><td rowspan="3">3</td><td>ANC_QV20</td><td>Avoir un emploi qui me permet de concilier les loisirs et le travail.</td><td rowspan="3">0.890</td></tr><tr><td>ANC_QV21</td><td>Avoir la possibilité de prendre « le temps de vivre » surtout à partir de 50 ans.</td></tr><tr><td>ANC_QV23</td><td>Avoir un travail qui me laisse beaucoup de temps libre pour ma vie personnelle ou familiale.</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre technique</td><td rowspan="2">4</td><td>ANC_TECH2</td><td>Être dans une organisation ou un emploi qui me permet d'être à la pointe des nouvelles technologies ou de nouveaux produits.</td><td rowspan="2">0.657</td></tr><tr><td>ANC_TECH3</td><td>Pouvoir utiliser mes capacités afin de développer de nouveaux produits.</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td></td><td></td><td>ANC_TECH4</td><td>Pouvoir créer ou développer quelque chose de nouveau ou de différent qui soit le résultat de mes idées.</td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td>ANC_TECH5</td><td>Avoir la possibilité de travailler sur des projets représentant un défi technique important.</td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre service</td><td rowspan="2">2</td><td>ANC SER26</td><td>Avoir une carrière où je pourrais aider les autres</td><td rowspan="2">0.746</td></tr><tr><td>ANC SER27</td><td>Former et développer les autres (les aider à perfectionner).</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre sécurité</td><td rowspan="2">2</td><td>ANC_SEC24</td><td>Avoir une bonne sécurité de l'emploi.</td><td rowspan="2">0.842</td></tr><tr><td>ANC_SEC25</td><td>Avoir l'occasion de travailler dans une organisation de travailler dans une organisation qui me permette une stabilité à long terme.</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre autonomie</td><td rowspan="2">2</td><td>ANC_AUT18</td><td>Avoir la possibilité de rester libre des contraintes organisationnelles.</td><td rowspan="2">0.631</td></tr><tr><td>ANC_AUT19</td><td>Avoir un emploi qui présente le moins de contraintes organisationnelles possible.</td></tr><tr><td rowspan="2">Expectation</td><td rowspan="2">Perception de l'individu de ses compétences relationnelles</td><td>le fait d'avoir un mentor »</td><td>EXP_KWHOM1</td><td>Avez-vous déjà eu un mentor ?</td><td rowspan="2">0.701</td></tr><tr><td>entretenir des relations au sein de</td><td>EXP_KWHOM2</td><td>Au travail, si je passe beaucoup de temps à développer mes relations avec les autres, j'aurais davantage la chance d'être choisi parmi les candidats à la mobilité au sein de l'entreprise.</td></tr></table>
<table><tr><td></td><td></td><td>l'organisation</td><td></td><td>EXP_KWHOM3</td><td>Professionnellement, si j'arrive à utiliser mes relations et mon réseau pour faire en sorte que les choses se fassent, j'aurais davantage la chance d'être choisi parmi les candidats à la mobilité au sein de l'entreprise.</td><td></td></tr><tr><td rowspan="5">Perception de l'individu de ses compétences professionnelles</td><td rowspan="5">Compétences liées à l'emploi/ carrière</td><td rowspan="5">5</td><td>EXP_KHOW4</td><td>Si je cherche, en permanence, des occasions d'apprentissage dans ma carrière, j'aurais davantage de chance de réussir une mobilité au sein de l'entreprise.</td><td rowspan="5">0.830</td></tr><tr><td>EXP_KHOW5</td><td>Si je possède un éventail de compétences diversifiées liées à mon poste, j'aurais davantage de chance de réussir une mobilité au sein de l'entreprise.</td></tr><tr><td>EXP_KHOW6</td><td>Si je me tiens informé des dernières tendances et développements de ma profession, j'aurais davantage de chance de réussir une mobilité au sein de l'entreprise.</td></tr><tr><td>EXP_KHOW7</td><td>Si je cherche à saisir des possibilités de formation et de développement professionnels, j'aurais davantage de chance de réussir une mobilité au sein de l'entreprise.</td></tr><tr><td>EXP_KHOW8</td><td>Si j'actualise constamment mes compétences liées au travail, j'aurais davantage de chance de réussir une mobilité au sein de l'entreprise.</td></tr><tr><td rowspan="3">Traits de personnalité</td><td rowspan="3">LCI</td><td rowspan="3">3</td><td>LOC_INT4</td><td>Quand je fais des plans, je suis presque certain de pouvoir les réaliser.</td><td rowspan="3">0.413</td></tr><tr><td>LOC_INT5</td><td>Lorsque j'obtiens ce que je veux, c'est généralement parce que j'ai travaillé dur pour cela.</td></tr><tr><td>LOC_INT6</td><td>Être leader dépend surtout de mes capacités.</td></tr></table>
<table><tr><td rowspan="2">LCE</td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2">2</td><td>LOC_EXT2</td><td>Obtenir une promotion est le plus souvent une question de chance.</td><td rowspan="2">0.746</td></tr><tr><td>LOC_EXT3</td><td>Ce qui distingue les gens qui gagne beaucoup d'argent de ceux qui en gagnent peu, c'est la chance.</td></tr><tr><td rowspan="3">EXTRAVERSION</td><td rowspan="3"></td><td rowspan="3">3</td><td>EXTRAV_1</td><td>Dans un groupe de personne, je suis rarement le centre d'attention.</td><td rowspan="3">0.675</td></tr><tr><td>EXTRAV_2</td><td>Lors d'une fête ou d'une soirée entre amis, je laisse les autres raconter les blagues et les anecdotes amusantes.</td></tr><tr><td>EXTRAV_3</td><td>Je me sens maladroit en compagnie d'autres personnes et ne mets pas en valeur comme je le devais.</td></tr><tr><td rowspan="5">OUVERTURE À L'EXPÉRIENCE</td><td rowspan="5"></td><td rowspan="5">5</td><td>OUV_EXP3</td><td>Je n'aime pas gouter de nouveaux aliments.</td><td rowspan="5">0.727</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>Je suis quelqu'un qui tient à ses habitudes.</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>Je n'aime pas l'idée du changement.</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>Je n'aime pas les changements.</td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td>Je préfère m'en tenir aux choses que je connais.</td></tr></table>
VARIABLE À EXPLIQUER

<table><tr><td rowspan="8">Intention envers la mobilité intra-organisationnelle</td><td rowspan="4">Sans changement géographique</td><td rowspan="2">Mobilité intra-organisationnelle</td><td rowspan="2">4</td><td>MOB_1</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier.</td><td rowspan="4">0.635</td></tr><tr><td>MOB_2</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier.</td></tr><tr><td rowspan="2">Avec changement géographique</td><td rowspan="2">Mobilité horizontale</td><td rowspan="2">2</td><td>MOB_3</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, sans changement de métier.</td><td rowspan="2">0.802</td></tr><tr><td>MOB_4</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, avec changement de métier.</td></tr><tr><td rowspan="2">Avec changement géographique</td><td rowspan="2">Mobilité verticale</td><td rowspan="2">2</td><td>MOB_5</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier.</td><td rowspan="2">0.773</td></tr><tr><td>MOB_6</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier.</td></tr><tr><td rowspan="2">Avec changement géographique</td><td rowspan="2">Mobilité verticale</td><td rowspan="2">2</td><td>MOB_7</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, sans changement de métier.</td><td rowspan="2">0.773</td></tr><tr><td>MOB_8</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, avec changement de métier.</td></tr></table>
Dans la suite de notre analyse, nous allons identifier les liens entre les variables explicatives et la variable à expliquer, à travers ses trois dimensions, à savoir : (1) la mobilité intra-organisationnelle, sans changement géographique ; (2) la mobilité horizontale géographique et (3) la mobilité verticale géographique.

Le tableau 78 présente les résultats de cette analyse corrélationnelle entre l'ensemble de ces variables.

<table><caption>Tableau 78 : Étude des corrélations entre les variables.</caption><thead><tr><th></th><th>mobilité intra-<br>organisationnelle,<br>sans changement géographique</th><th>mobilité<br>verticale<br>géographique</th><th>mobilité<br>horizontale<br>géographique</th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="4"><strong>Ancres de carrières</strong></td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>,098</td><td>,132</td><td>,006</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>-,082</td><td>-,176*</td><td>-,048</td></tr><tr><td>Ancre technique</td><td>,051</td><td>-,026</td><td>-,059</td></tr><tr><td>Ancre service</td><td>-,025</td><td>,199*</td><td>,207*</td></tr><tr><td>Ancre sécurité</td><td>,192*</td><td>,128</td><td>-,026</td></tr><tr><td>Ancre autonomie</td><td>-,026</td><td>,063</td><td>-,006</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Perception des compétences</strong></td></tr><tr><td>professionnelles</td><td>,217*</td><td>,069</td><td>,242*</td></tr><tr><td>relationnelles</td><td>-,083</td><td>-,071</td><td>,041</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Pouvoir instrumental de la mobilité</strong></td></tr><tr><td>Instrumentalité</td><td>-,208*</td><td>,186*</td><td>0.006</td></tr><tr><td colspan="4"><strong>Éléments de personnalité</strong></td></tr><tr><td>LOC externe</td><td>,029</td><td>-,075</td><td>-,014</td></tr><tr><td>LOC interne</td><td>,026</td><td>,208*</td><td>,125</td></tr><tr><td>Extraversion</td><td>-,049</td><td>,059</td><td>-,014</td></tr><tr><td>Ouverture à<br>l'expérience</td><td>-,126</td><td>-,061</td><td>,026</td></tr></tbody></table>

<footnote>\* La corrélation est significative au niveau 0.05 (unilatéral).</footnote>

<footnote>\*\* La corrélation est significative au niveau 0.01 (unilatéral).</footnote>
Tout d'abord, nous remarquons que certaines variables sont liées à une seule dimension de la variable « intention d'accepter une mobilité intra organisationnelle », ce qui confirme la multi-dimensionnalité de cette variable, retrouvée par notre ACP précédemment.

Ensuite, cette analyse corrélationnelle fait ressortir un **lien négatif entre l'ancre « qualité de vie » et l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique** (r = -.176 ; p < 0.05) même si cette dernière est accompagnée d'une mobilité verticale. En fait, les individus ancrés « qualité de vie » sont très sensibles à la mobilité géographique puisque ce type de mobilité pourrait déstabiliser l'équilibre recherché entre leurs vies professionnelles et familiales.

Ce résultat est aussi en cohérence avec les recherches de Mignonac (2001 p. 67). L'auteur a montré l'ancre Gestion favorise la mobilité intra organisationnelle alors que l'ancre Qualité de vie la limite.

Par contre, **l'ancre « service à une cause » est liée positivement à l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique** (r =. 199 ; p < 0.05) d'une part, et **l'intention d'accepter une mobilité horizontale géographique** (r =. 207 ; p < 0.05) d'autre part. Ce résultat est logique puisque les individus ancrés « service à une cause » sont stimulés principalement par l'importance d'améliorer le monde de quelque manière. Ainsi, ils acceptent une mobilité horizontale et/ou verticale même si celle-ci est accompagnée d'une mobilité géographique dans l'objectif d'aider les autres et la société.

Nous remarquons aussi que **l'ancre « sécurité » est liée positivement à l'intention d'accepter une mobilité horizontale et/ou verticale, mais sans changement géographique** (r = 192 ; p < 0.05). Ce résultat nous parait tout à fait logique puisque les individus ancrés sécurité ont tendance à ne pas apprécier les voyages et les relocalisations géographiques.

En outre, ce résultat reflète l'émergence des nouvelles formes de carrière reposant sur l'employabilité et la responsabilisation des salariés plutôt que sur la sécurité de l'emploi et les perspectives de carrière imposées par les entreprises(Cadin, 1997). La relation « sécurité de l'emploi en échange de la loyauté et de l'implication » est ainsi remise en question.

Dorénavant, les carrières se caractérisent par les changements et les mobilités et l'adaptabilité.

Nous remarquons aussi que notre étude contrairement aux recherches avancées par Cerdin en 1999 (p. 121) et Mignonac en 2001 (p. 67) n'a pas décelé de liens entre l'ancre « Gestion ou ascension hiérarchique » et l'intention d'accepter une mobilité intra-organisationnelle.
Cette analyse corrélationnelle fait ressortir également **un lien positif entre la variable « perception de l'individu de ses compétences professionnelles » et l'intention d'accepter une mobilité horizontale et/ou verticale sans changement géographique d'une part** (r = -.217 ; p < 0.05), **et l'intention d'accepter une mobilité horizontale géographique d'autre part** (r = .242 ; p < 0.001).

Ce résultat valide empiriquement l'idée avancée par Landau & Hammer en 1986 « si un individu pense qu'il n'a pas le profil adéquat pour obtenir un certain poste, il ne sera pas favorable à une mobilité intra organisationnelle » ainsi le salarié cherche accepte plus facilement une mobilité intra-organisationnelle s'il estime que ses compétences lui permettra d'être choisi parmi les candidats à la mobilité au sein de l'entreprise d'une part et de réussir cette mobilité d'autre part.

En outre, ce résultat positionne la notion des compétences avec ses trois composantes, knowing how (qui correspond aux connaissances et aux routines acquises), knowing whom (qui fait intervenir les réseaux sociaux et les contacts) et knowing why (qui prend en compte les besoins, les intérêts et les valeurs de l'individu), au cœur de l'étude sur la mobilité intra-organisationnelle.

Ce tableau met en avant aussi un **lien négatif entre « l'instrumentalité » ou « la mobilité intra-organisationnelle perçue comme instrument pour avoir une promotion » et l'intention d'accepter une mobilité horizontale/verticale, sans changement géographique** (r = -.208 ; p < 0.05). Ce résultat pourrait remettre en cause le pouvoir instrumental de la mobilité intra-organisationnelle proposé par Rosenbaum (1979, 1993) à travers son modèle du tournoi. L'auteur postule que le fait d'accepter une mobilité intra-organisationnelle constitue un signal envoyé par le salarié vers son entreprise afin d'accéder plus facilement à des niveaux hiérarchiques plus élevés.

Par contre, l'instrumentalité est lié positivement (r =.186 ; p < 0.05) à l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique.

En ce qui concerne les traits de personnalité, seule la variable LOC interne présente un lien **positif avec l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique** (r= .208 ; p < 0.05).
Le **chapitre VII** présentait notre première étude quantitative et se terminait par un tableau qui récapitule les items issus de notre première étude quantitative.

A l'issue de ce chapitre, nous avons **éliminé 15 items**. Ainsi, une nouvelle version du questionnaire a été réalisée afin d'engager les quatre dernières étapes de la démarche méthodologique proposée par le paradigme de Churchill.

Au cours de la phase exploratoire, l'objectif visé était de réduire l'exposition de l'instrument de mesure à l'erreur aléatoire. Dans cette phase confirmatoire, cet objectif est poursuivi avec en plus celui de réduire l'erreur systématique liée à une mauvaise conception de l'instrument (Igalens, et al., 1998 p. 124).

Ainsi, nous allons interroger un nouvel échantillon afin d'éviter les effets de test et de maturité (Igalens, et al., 1998 p. 125). Il s'agit des anciens étudiants diplômés de l'IAE (Institut d'administration des entreprises).
# Chapitre VIII : la phase confirmatoire, seconde collecte de données auprès des « anciens étudiants diplômés de l'IAE »

<figure><img src="image_37.png" /></figure>

Le chapitre VIII présente notre deuxième étude quantitative.

L'objectif de ce chapitre est de tester la stabilité de la fiabilité de notre questionnaire ainsi que sa validité dans le temps et sur d'autres échantillons.

Ce chapitre se divise en deux sections.

La première présente notre deuxième population d'études. Il s'agit des anciens étudiants diplômés de l'IAE.

La seconde vérifie la cohérence interne (en termes de dimensionnalité et fiabilité) de nos instruments de mesure à travers des techniques d'analyse des données exploratoires et confirmatoires.

Cette section se termine en vérifiant la validité de nos instruments de mesure.

À l'issue de ce chapitre, les échelles de mesure de nos variables sont fiables et valides. Nous pouvons ensuite tester les hypothèses et les relations entre les variables de notre modèle de recherche (chapitre IX).

## PLAN DU CHAPITRE VIII :

**Section 1** : Deuxième étude quantitative auprès des anciens étudiants diplômés de l'IAE.

**Section 2** : Purification, fiabilité et validité de nos instruments de mesure.
<figure><img src="image_38.png" /></figure>
## Section 1 : Deuxième étude quantitative auprès des anciens étudiants diplômés de l'IAE.

À l'issue de notre première collecte des données, nous avons élaboré une nouvelle version du questionnaire contenant 59 items regroupant l'ensemble des variables étudiées.

Notre deuxième collecte de données cherche à obtenir le plus grand nombre possible de réponses à notre questionnaire. Pour cela, nous avons choisi d'interroger des anciens étudiants de l'IAE. L'enquête s'est déroulée du 01 février 2011 au 30 juin 2011 par internet. L'enquête en ligne nous est apparue adaptée à la cible, d'un moindre coût, rapide dans l'obtention des réponses et efficace puisqu'elle évite la saisie. En plus, elle nous a permis de développer une présentation soignée de notre questionnaire et garantit l'anonymat des répondants.

Notre questionnaire s'adresse à des salariés. Pour cela, nous avons utilisé une question filtre, à savoir l'intitulé du poste actuel. Ainsi, les stagiaires, les chercheurs d'emploi, les chefs d'entreprises et les mères au foyer ont été écartés de notre population.

Huit cent cinquante questionnaires ont été ainsi diffusés et quatre cent quarante-quatre questionnaires ont été récoltés, soit un taux de retour de 52.2 %. Parmi ces 444 questionnaires, 12 contenaient des réponses partielles et 41 ne correspond pas à la population ciblée. Le nombre total des questionnaires exploitables (valides correspondant à la population ciblée) est donc de 391, soit un taux de 45.8 %.

L'analyse des données fournies commence par une analyse descriptive de notre population. Ensuite, nous présentons les examens statistiques de fiabilité de validité interne de nos instruments de mesure. Enfin, nous abordons les analyses explicatives liées à cette population.
<table><caption>Tableau 79 : Analyse descriptive de notre population, anciens étudiants diplômés de l'IAE.</caption><thead><tr><th colspan="3">caractéristique de l'échantillon (N=391)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Genre</td><td>Masculin</td><td>67 %</td></tr><tr><td>Féminin</td><td>33 %</td></tr><tr><td rowspan="4">Âge</td><td>Entre 20 et 28 ans</td><td>21.7 %</td></tr><tr><td>Entre 29 et 37 ans</td><td>28.9 %</td></tr><tr><td>Entre 38 et 55 ans</td><td>45.3 %</td></tr><tr><td>Entre 56 et 64 ans</td><td>4.1 %</td></tr><tr><td rowspan="5">Niveau d'études</td><td>BAC + 1</td><td>1.3 %</td></tr><tr><td>BAC + 2</td><td>0.5 %</td></tr><tr><td>BAC + 3</td><td>7.7 %</td></tr><tr><td>BAC + 4</td><td>3.8 %</td></tr><tr><td>BAC + 5 et plus</td><td>86.7 %</td></tr><tr><td rowspan="3">Situation familiale</td><td>Célibataire</td><td>25.6 %</td></tr><tr><td>En couple sans enfant</td><td>22.8 %</td></tr><tr><td>En couple avec enfant (s)</td><td>51.6 %</td></tr><tr><td rowspan="5">CSP</td><td>Cadre supérieur</td><td>20.5 %</td></tr><tr><td>Cadre</td><td>61.4 %</td></tr><tr><td>Profession intermédiaire</td><td>6.9 %</td></tr><tr><td>Employé</td><td>8.4 %</td></tr><tr><td>Ouvrier</td><td>0.3 %</td></tr><tr><td colspan="2">Ancienneté moyenne dans l'organisation</td><td>8.11</td></tr><tr><td colspan="2">Ancienneté moyenne dans le poste</td><td>4.51</td></tr></tbody></table>
## Section 2 : Purification, fiabilité et validité de nos instruments de mesure.

L'objectif principal de cette section ne consiste plus à épurer le questionnaire, mais à tester la **stabilité de sa fiabilité et sa validité dans le temps et sur d'autres échantillons**. Toutefois, quand au cours de l'analyse, des items ont nuit à la cohérence interne et à l'homogénéité des échelles. Ils ont été éliminés.

La présentation de cette section se déroule en quatre temps :

**Premièrement et préalablement**, nous rappelons les normes statistiques à respecter pendant cette phase de confirmation (§2.1).

**Deuxièmement**, nous réalisons des analyses factorielles exploratoires sur les échelles des variables suivantes : «ancres de carrières », «perception des compétences », «éléments de personnalités » et « intention des salariés envers la mobilité intra organisationnelle » afin de purifier l'échelle de mesure de ces construits.

**Troisièmement**, nous examinons la fiabilité de nos instruments de mesure à travers les deux indices « alpha de Cronbach (α) » et « coefficient rhô de Jöreskog (ρ) ». Durant cette phase, des analyses factorielles confirmatoires (AFC) seront menées sur les nouvelles variables dans le but de confirmer le bon ajustement des construits (§2.2).

**Quatrièmement et enfin**, nous vérifions la validité de nos instruments de mesure et présentons une liste des variables et items retenus pour la suite de notre recherche (§2.3).
## 2.1. Rappel méthodologique

Ici, nous présentons les méthodes statistiques permettant de vérifier la fiabilité puis la validité de nos instruments de mesure.

La fiabilité de l'instrument final peut être analysée de la même manière que dans la phase exploratoire (Jolibert, et al., 2006 p. 197). À cela il faut ajouter un autre test de fiabilité, le coefficient de fiabilité « Rhô de Jöreskog ρ » à partir de l'Analyse Factorielle Confirmatoire (AFC) (Jolibert, et al., 2006 p. 197).

Le coefficient « rhô » de Jöreskog (ρ) traduit une fiabilité interne du construit si sa valeur est supérieure à 0,7 ou 0,8 (Fornell et Larcker, 1981)<fnref n="41" />.

<table><caption>Tableau 80: Indices de cohérence interne de la fiabilité d'un instrument de mesure.</caption><thead><tr><td>Indices de Fiabilité de cohérence interne</td><td>Définition</td><td>Seuils critiques</td></tr></thead><tbody><tr><td>Alpha de Cronbach (1951)</td><td>Par cohérence interne, on entend le degré d'homogénéité des items de l'échelle ou encore le degré selon lequel les items d'une échelle mesurent conjointement le même construit (Jolibert, et al., 2006 p. 183).</td><td><u>Phase exploratoire</u><br>0,6 &lt; α &lt; 0,7</td></tr><tr><td>Rhô de Jöreskog (1971)</td><td></td><td><u>Phase confirmatoire</u><br>α >=0,7<br>ρ(A) > 0,70</td></tr></tbody></table>

Ensuite, pour estimer la validité de nos outils de mesure, nous allons utiliser la méthode d'équations structurelles et plus précisément l'analyse factorielle confirmatoire (AFC).

<footnote n="41">⁴¹ Cité par Roussel, Durrieu, Campoy, & El Akremi (2002)</footnote>
### 2.1.1. Analyse factorielle confirmatoire (AFC) par la méthode d'équations structurelles

L'analyse factorielle confirmatoire est une utilisation particulière des équations structurelles (Gavard-Perret, et al., 2008 p. 308). Les méthodes d'équations structurelles ont été originalement développées pour examiner les relations causales multiples, puis leur usage s'est progressivement étendu aux analyses de validité des construits latents à travers l'analyse factorielle confirmatoire (Lacroux, 2009). Elles permettent d'étudier des variables latentes, c'est-à-dire non directement observables, mais appréhendées indirectement par d'autres variables, qualifiées de manifestes (Jolibert, et al., 2006 p. 302). Elle permet au chercheur de vérifier la validité des structures factorielles proposées par lui-même (par exemple à partir d'une ACP) ou par d'autres recherches, à condition que le questionnaire utilisé permette mesurer tous les facteurs que ces autres chercheurs suggèrent (Igalens, et al., 1998 p. 179).

Notons que l'analyse factorielle est de type confirmatoire lorsque des hypothèses sur des relations sont définies à priori. Or, dans l'analyse factorielle exploratoire, les relations sont définies a posteriori, en fonction du nombre de facteurs restitués et leur interprétation (Igalens, et al., 1998 p. 179).

En résumé, il s'agit d'une confrontation de deux types de matrices : les matrices S de covariances (ou de corrélations) des variables observées, et les matrices Σ de covariances (ou de corrélations) des variables estimées (Igalens, et al., 1998 p. 179) :

- S : matrice des covariances ou des corrélations entre les variables, calculées à partir des données empiriques, c'est-à-dire à partir des réponses des individus de l'échantillon aux items du questionnaire.

- Σ : matrice des covariances ou des corrélations estimées, c'est-à-dire celle qui sont hypothétique pour la population à laquelle appartiennent les membres de l'échantillon interrogé. Elles sont estimées de telle manière qu'elle maximise la vraisemblance des covariances ou des corrélations de l'échantillon observé. On parle alors de matrice des covariances ou des corrélations reconstituées.
Plus les éléments des deux matrices sont proches les uns des autres, plus le modèle testé s'ajuste bien aux données. Si l'ajustement est bon entre les données empiriques et les données estimées, on parle de « good fit ». Les indices du bon ajustement « good fit » des modèles théoriques par rapport aux données empiriques ainsi que les seuils d'acceptabilité pour notre recherche sont présentés dans le tableau ci-après :

<table><caption>Tableau 81: Indices du bon ajustement des modèles d'analyse factorielle confirmatoire.</caption><thead><tr><td>Indice d'ajustement</td><td>Définition</td><td>Seuil d'acceptabilité</td></tr></thead><tbody><tr><td>χ² / dl<br/>Chi-deux rapporté au<br/>degré de liberté</td><td>Est un indice du bon ajustement lorsqu'il se situe en dessous d'une norme variable selon la rigueur imposée à l'étude</td><td>Un ratio de 5 au moins au cours des années 1970 ;<br/>Un ratio de 2 ou 3 depuis les années 1980 (Pedhazur, et al., 1991).<br/>χ² / dl : entre 2 et 3</td></tr><tr><td>GFI<br/>(Goodness of Fit)<br/>et<br/>AGFI<br/>(adjusted goodness of fits)</td><td>Ils variant entre 0 et 1 et représentent le montant de la variance et de la covariance expliquée par le modèle</td><td>La norme la moins rigoureuse est de 0.8.<br/>GFI > ou = 0.8<br/>AGFI > ou = 0.8 ou 0.7.<br/>AGFI : entre 0.7 et 0.8 lorsque les modèles testés sont complexes.</td></tr><tr><td>RMR appelé souvent RMSR<br/>(Root Mean square<br/>Residual)</td><td>C'est un indice de la valeur moyenne des résidus du modèle. Les résidus représentent la différence entre les corrélations (covariance) estimées et celles observées à partir des données empiriques.</td><td>Le plus petit possible.<br/>L'indice des résidus ne dépasse pas 0.05/ (Igalens, et al., 1998 p. 183).<br/>RMR < 0.05</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>NFI<sup>42</sup><br>(Normed Fit Index)</td><td>Il s'agit des indicateurs relatifs. Ils permettent de comparer des modèles de structures factorielles par rapport à un modèle nul. Ce dernier correspond au modèle ne suppose aucune relation structurelle entre les variables (Igalens, et al., 1998 p. 181). Le calcul de ces indices est basé sur la notion d'une amélioration de l'ajustement.</td><td>Le critère empirique de bon ajustement est de 0.90 ou proche de ce niveau, quel que soit l'indice utilisé (Igalens, et al., 1998 p. 181).<br>NFI &gt; ou = 0.9<br>CFI &gt; ou = 0.9</td></tr><tr><td>CFI<br>(Comparative Fit Index)</td><td></td><td></td></tr></table>

Ainsi, dans notre travail de thèse, nous nous référons à ces indices d'ajustements cités dans le tableau n°81. Notons que, la taille de l'échantillon ne doit être ni trop grande, ni trop petite pour pouvoir calculer et interpréter les indicateurs de bon ajustement (Igalens, et al., 1998 p. 188). En effet, des auteurs comme Hair, Black, Babin, & Anderson (1995) remarquent qu'un effectif de 200 personnes est souvent préconisé, ou encore, un ratio de cinq observations par variable observée, c'est à dire cinq personnes interrogées par item (Igalens, et al., 1998 p. 188).

Par rapport à notre recherche, seule notre seconde étude empirique nous permettra de réaliser une AFC.

Après avoir développé les normes de fiabilité à respecter avec nos instruments de mesure, nous rappelons maintenant les normes de validité ainsi que le test associé et le seuil d'acceptabilité également.

<footnote n="42">⁴² AMOS 19 nous donne les indices absolus CMIN et CMIN/DF. Ainsi, nous calculons l'indice relatif NFI suivant cette règle. NFI = (CMIN – CMIN/DF)/CMIN Source spécifiée non valide.</footnote>
### 2.1.2. La validité de notre instrument de mesure

La validité d'un instrument de mesure désigne sa capacité à appréhender un phénomène (Carricano, et al., 2008 p. 52). Pour qualifier une échelle de valide, il existe plusieurs techniques : la validité faciale ou de contenu, la validité de trait ou de construit, validité nomologique ou prédictive (Jolibert, et al., 2006 p. 186).

Le tableau ci-après synthétise les principales dimensions de la validité d'une échelle et les tests qui leur sont associés :

<table><caption>Tableau 82 : les principales dimensions de la validité d'un instrument de mesure, leurs définitions ainsi que les tests statistiques associés et le seuil d'acceptabilité.</caption><thead><tr><td>Dimensions de la validité d'un instrument</td><td>Définition</td><td>Test associé et seuil d'acceptabilité</td></tr></thead><tbody><tr><td>Validité de contenu</td><td>Elle vise à s'assurer que chaque item de l'échelle représente bien le construit visé et que toutes les facettes sont bien mesurées (Gavard-Perret, et al., 2008 p. 67).</td><td>Réflexion du chercheur et confrontation à la littérature.</td></tr><tr><td>Validité faciale</td><td>Elle cherchera à montrer que les items qui composent l'échelle correspond bien à un construit admis par les chercheurs ou experts (Gavard-Perret, et al., 2008 p. 67).</td><td>Jugement des experts (lors du test du questionnaire, des experts peuvent émettre un avis sur la capacité des items à recouvrir tous les aspects d'un concept (Carricano, et al., 2008 p. 52).</td></tr><tr><td></td><td>Elle cherche à s'assurer que l'instrument mesure parfaitement et uniquement le construit considéré (Jolibert, et al., 2006 p. 186). Elle se décompose en validité convergente et discriminante.</td><td></td></tr><tr><td></td><td>Il y a validité convergente si l'énoncé converge</td><td>Critère de validité</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>Validité de construit</td><td>avec les autres énoncés associés au même construit. Puisqu'ils sont censés mesurer le même phénomène, ils doivent être « corrélés » entre eux.<br/>La validité discriminante est destinée à s'assurer que les indicateurs de mesure d'un construit sont faiblement corrélés aux indicateurs de mesure d'autres construits, conceptuellement distincts du premier (Carricano, et al., 2008 p. 52).</td><td>convergente forte<br/>pvc(A) ou « rhô » de validité convergente > 0,5.<br/>Critère de validité convergente faible<br/>test t associé à chacune des contributions factorielles des items significatifs > 1,96.<br/>rhô > au carré des corrélations entre le construit A et les autres variables latentes.</td></tr><tr><td>Validité prédictive</td><td>Il s'agit de s'assurer de la conformité des données recueillies avec les prédictions issues de la théorie (Evrard, et al., 2003).</td><td>Point non traité dans le cadre de notre recherche vu la complexité de notre modèle de recherche. Les variables latentes devaient être unidimensionnelles pour pouvoir valider le modèle structurel par la méthode d'équations structurelles.<br/>Le chapitre IX traitera néanmoins la relation entre nos variables en recourant à d'autres méthodes statistiques.</td></tr></table>
## 2.2. Cohérence interne (dimensionnalité et fiabilité) de nos instruments de mesure.

### 2.2.1. Les échelles relatives aux « ancres de carrières »

À l'issue des résultats de notre phase exploratoire, nous avons conservé 18 des 27 items proposés initialement dans la littérature. L'analyse en composantes principales sur notre échelle finale (après rotation varimax) réalisée nous permet de retenir six dimensions de la variable « ancre de carrière » restituant plus de 70 % de la variance totale.

Notons que le test de sphéricité de Bartlett est significatif au seuil de p < 0.000 et l'indice KMO = 0.703 indique la bonne corrélation entre les items. Aucune contribution n'est inférieure ou égale à 0.5 sur un facteur principal ou supérieur à 0.3 sur un autre facteur.

<table><caption>Tableau 83: Dimensions des ancres de carrières</caption><caption>Matrice des composantes de l'ACP après rotation Varimax</caption><thead><tr><th></th><th>Ancre<br>Gestion</th><th>Ancre<br>qualité de vie</th><th>Ancre<br>technique</th><th>Ancre<br>sécurité</th><th>Ancre<br>service</th><th>Ancre<br>autonomie</th></tr></thead><tbody><tr><td>ANC_TECH2</td><td>,098</td><td>-,044</td><td><strong>,745</strong></td><td>,142</td><td>-,090</td><td>,146</td></tr><tr><td>ANC_TECH3</td><td>-,012</td><td>,048</td><td><strong>,796</strong></td><td>-,046</td><td>,145</td><td>-,128</td></tr><tr><td>ANC_TECH4</td><td>,053</td><td>,169</td><td><strong>,492</strong></td><td>-,407</td><td>,250</td><td>-,040</td></tr><tr><td>ANC_TECH5</td><td>,091</td><td>-,156</td><td><strong>,688</strong></td><td>,026</td><td>-,090</td><td>,140</td></tr><tr><td>ANC_GES9</td><td><strong>,732</strong></td><td>,149</td><td>,099</td><td>,130</td><td>-,103</td><td>-,040</td></tr><tr><td>ANC_GES11</td><td><strong>,765</strong></td><td>-,202</td><td>,049</td><td>-,050</td><td>,211</td><td>,055</td></tr><tr><td>ANC_GES12</td><td><strong>,791</strong></td><td>,042</td><td>-,055</td><td>,151</td><td>-,115</td><td>,024</td></tr><tr><td>ANC_GES13</td><td><strong>,778</strong></td><td>,057</td><td>,049</td><td>,092</td><td>-,033</td><td>,083</td></tr><tr><td>ANC_GES16</td><td><strong>,769</strong></td><td>-,210</td><td>,114</td><td>-,121</td><td>,150</td><td>,031</td></tr><tr><td>ANC_AUT18</td><td>-,005</td><td>,116</td><td>,169</td><td>-,071</td><td>,083</td><td><strong>,852</strong></td></tr><tr><td>ANC_AUT19</td><td>,123</td><td>,222</td><td>-,036</td><td>-,014</td><td>,012</td><td><strong>,830</strong></td></tr><tr><td>ANC_QV20</td><td>-,053</td><td><strong>,866</strong></td><td>-,030</td><td>,059</td><td>,021</td><td>,174</td></tr><tr><td>ANC_QV21</td><td>-,019</td><td><strong>,859</strong></td><td>-,024</td><td>,123</td><td>,060</td><td>,131</td></tr><tr><td>ANC_QV23</td><td>-,016</td><td><strong>,852</strong></td><td>-,033</td><td>,164</td><td>,105</td><td>,061</td></tr><tr><td>ANC_SEC24</td><td>,177</td><td>,261</td><td>-,014</td><td><strong>,817</strong></td><td>,082</td><td>-,017</td></tr><tr><td>ANC_SEC25</td><td>,050</td><td>,147</td><td>,098</td><td><strong>,868</strong></td><td>,192</td><td>-,087</td></tr><tr><td>ANC_SER26</td><td>-,014</td><td>,154</td><td>-,037</td><td>,197</td><td><strong>,840</strong></td><td>,072</td></tr><tr><td>ANC_SER27</td><td>,039</td><td>,013</td><td>,057</td><td>,019</td><td><strong>,880</strong></td><td>,025</td></tr><tr><td>Valeur propre</td><td>3,017</td><td>2,560</td><td>1,983</td><td>1,765</td><td>1,738</td><td>1,552</td></tr><tr><td>Pourcentage de<br>variance expliquée</td><td colspan="6">70.085 % de la variance totale</td></tr></tbody></table>
L'examen des indices alpha des six dimensions des ancres de carrières nous permettent de retenir la totalité des items à l'exception de l'item ANC_TECHN4 dont la suppression fait passer la cohérence interne de la variable « ancre technique » de 0.644 à 0.657. Ainsi, nous retenons **17 items répartis sur six dimensions** pour notre variable « ancre de carrière ».

Les études de fiabilité des outils de mesure relative aux ancres de carrière sont présentées dans le tableau suivant :

<table><caption>Tableau 84 : Fiableité de la variable « ancre de carrières ».</caption><thead><tr><th>Intitulé des échelles</th><th>Nombre d'items</th><th>Alpha de Cronbach</th><th>Rhô de Jöreskog</th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur repère</td><td></td><td>α > 0.7</td><td>ρ > 0.7</td></tr><tr><td><strong>Ancre technique</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Etre dans une organisation ou un emploi qui me permet d'être à la pointe des nouvelles technologies ou de nouveaux produits.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Pouvoir utiliser mes capacités afin de développer de nouveaux produits.</td><td>3</td><td>0.657</td><td>0.687</td></tr><tr><td>Avoir la possibilité de travailler sur des projets représentant un défi technique important.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Ancre gestion</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir l'occasion d'être promu(e) relativement souvent</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Influencer et diriger les activités des autres en acceptant des responsabilités de plus en plus grandes</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Gagner un salaire élevé</td><td>5</td><td>0.829</td><td>0.869</td></tr><tr><td>Être identifié (e) à un emploi prestigieux</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir une carrière qui me mettrait dans une position de leadership et d'influence.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Ancre autonomie</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir la possibilité de rester libre des contraintes organisationnelles.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir un emploi qui présente le moins de contraintes organisationnelles possible.</td><td>2</td><td>0,699</td><td>0.75</td></tr><tr><td><strong>Ancre qualité de vie</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir un emploi qui me permet de concilier les loisirs et le travail.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir la possibilité de prendre « le temps de vivre » surtout à partir de 50 ans.</td><td>3</td><td>0,869</td><td>0.86</td></tr><tr><td>Avoir un travail qui me laisse beaucoup de temps libre pour ma vie personnelle ou familiale.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td><strong>Ancre sécurité</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir une bonne sécurité de l'emploi.</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir l'occasion de travailler dans une organisation de travailler dans une organisation qui me permette une stabilité à long terme.</td><td>2</td><td>0,834</td><td>0.83</td></tr><tr><td><strong>Ancre service</strong></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Avoir une carrière où je pourrais aider les autres</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Former et développer les autres (les aider à perfectionner).</td><td>5</td><td>0,763</td><td>0.9</td></tr></tbody></table>
Le tableau n°84 montre que les mesures de fiabilité de nos échelles sont statistiquement fiables. À l'exception de l'ancre technique, toutes nos échelles présentent des coefficients en dessus des standards (tant pour le coefficient α de Cronbach que pour le coefficient ρ de Jöreskog).

Nous retenons ces points et prendrons d'éventuelles décisions à la lumière des résultats issus
de notre analyse confirmatoire.

Les travaux d'estimation de la fiabilité de cohérence interne de nos échelles étant examinés,
nous procédons à l'évaluation de leur validité. Ainsi, nous mettons en concurrence plusieurs
structures factorielles issues de notre phase exploratoire et des recherches antérieures.

**Le premier modèle** suppose l'unidimensionnalité de la variable « ancres de carrière » et test l'existence d'un facteur unique regroupant la totalité des **27 items**.

**Le second modèle** reprend la structure factorielle identifiée à l'issue de notre phase
exploratoire et vérifie l'existence de six dimensions regroupant **18 / 27 items** comme suit :

Ancre Technique (Ancre 2, 3,4 et 5),
Ancre Gestion (Ancre 9, 11, 12, 13 et 16),
Ancre Autonomie (Ancre 18 et 19),
Ancre Qualité de vie (Ancre 20, 21 et 23),
Ancre Sécurité (Ancre 24 et 25),
Ancre Service (Ancre 26 et 27).

**Le troisième modèle** reprend la structure factorielle identifiée à l'issue de notre phase
exploratoire et vérifie l'existence de six dimensions regroupant **17/27 item** comme suit
(l'ANC TECHN4 a été éliminée après la phase exploratoire) :

Ancre Technique (Ancre 2, 3 et 5),
Ancre Gestion (Ancre 9, 11, 12, 13 et 16),
Ancre Autonomie (Ancre 18 et 19),
Ancre Qualité de vie (Ancre 20, 21 et 23),
Ancre Sécurité (Ancre 24 et 25),
Ancre Service (Ancre 26 et 27).
Le quatrième modèle reprend la structure factorielle proposée par Tremblay, Wils, & Proulx (1995) qui avancent l'hypothèse de six dimensions des ancrés de carrières regroupant 27 items comme suit :

Ancre Technique (Ancre 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7,8),

Ancre Gestion (Ancre 9,10, 11, 12, 13, 14, 15 et 16),

Ancre Autonomie (Ancre 17, 18 et 19),

Ancre Qualité de vie (Ancre 20, 21, 22 et 23),

Ancre Sécurité (Ancre 24 et 25),

Ancre Service (Ancre 26 et 27).

<table><caption>Tableau 85 : Indice d'ajustement, comparaison des quatre modèles d'analyses factorielles confirmatoires.</caption><thead><tr><th>Modèles</th><th>X<sup>2</sup></th><th>DI</th><th>X<sup>2</sup>/dl</th><th>GFI</th><th>AGFI</th><th>RMR</th><th>NFI</th><th>CFI</th></tr><tr><th>valeurs repères</th><th></th><th></th><th>Proche de 3</th><th>&gt; ou = 0,8</th><th>&gt; ou = 0,8</th><th>&lt; 0,05</th><th>&gt; ou = 0,9</th><th>&gt; ou = 0,9</th></tr></thead><tbody><tr><td>Modèle un</td><td>2828,477</td><td>324</td><td>8,72</td><td>0,603</td><td>0,537</td><td>0,127</td><td>0,99</td><td>0,293</td></tr><tr><td>Modèle deux</td><td>414,436</td><td>120</td><td>3,45</td><td>0,887</td><td>0,839</td><td>0,056</td><td>0,99</td><td>0,88</td></tr><tr><td>Modèle trois</td><td>360,588</td><td>104</td><td>3,46</td><td>0,895</td><td>0,845</td><td>0,056</td><td>0,99</td><td>0,892</td></tr><tr><td>Modèle quatre</td><td>1093,557</td><td>309</td><td>3,53</td><td>0,811</td><td>0,768</td><td>0,07</td><td>0,99</td><td>0,779</td></tr></tbody></table>

Le tableau ci-dessus indique, à partir des résultats de l'analyse factorielle, que les modèles deux et trois sont en concurrence et présente une bonne qualité d'ajustement avec nos données. Le ratio $X^2/dl$ (3.45 et 3.46) est bon. Ces deux modèles se rapprochent le plus des indices minimums d'ajustement malgré que la valeur moyenne des résidus du modèle (0.056) est légèrement supérieure à la valeur repère, à savoir 0.05. Les indices d'ajustement GFI et AGFI, pour les deux modèles, dépassent la norme la moins rigoureuse de 0.8. De même, l'indice NFI atteint le critère du bon ajustement de 0.9. Seul l'indice CFI, pour les deux modèles, reste légèrement inférieur à 0.9.

D'ailleurs, le modèle trois propose de supprimer l'ANC_TECH4 ce qui nous empêche d'identifier les six dimensions de la variable « ancrés de carrières ». Ainsi, le modèle deux sera retenu pour la suite de notre recherche et le test de nos hypothèses.
En outre, nous avons calculé l'ancre dominante de carrière à partir du score maximum obtenu.
D'où le tableau ci-dessous :

<table><caption>Tableau 86 : classement des ancre de carrières (Nombre de scores maximums obtenus).</caption><thead><tr><td>Ancre de carrière</td><td>Nombre de scores maximums obtenus</td></tr></thead><tbody><tr><td>Ancre service</td><td>3.765</td></tr><tr><td>Ancre autonomie</td><td>3.685</td></tr><tr><td>Ancre technique</td><td>3.595</td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>3.512</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>3.48</td></tr><tr><td>Ancre sécurité</td><td>3.33</td></tr></tbody></table>

L'ancre service se manifeste ainsi comme l'ancre dominante chez les anciens étudiants de l'IAE. Là aussi, et contrairement au postulat de Schein, l'ancre autonomie présente un score très important ce qui amène à confirmer empiriquement le postulat de la multiplicité des ancre chez les individus.

Ces résultats seront discutés en détail dans la section 3 du chapitre IX.
### 2.2.2. Les échelles relatives aux « perceptions des compétences ».

Une analyse factorielle après rotation Varimax nous a permis de vérifier la bi-dimensionnalité de la variable perception des compétences restituant près de 62 % de la variance totale (indice KMO 0.762 ; test de Bartlett significatif p < 0.000).

<table><caption>Tableau 87 : Contribution factorielle des items de la variable « perception des compétences ».</caption><caption>Matrice des composantes après rotation Varimax</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="2">Perception des compétences</th></tr><tr><th>professionnelles</th><th>relationnelles</th></tr></thead><tbody><tr><td>EXP_KHOW4</td><td>,720</td><td>,073</td></tr><tr><td>EXP_KHOW5</td><td>,773</td><td>,071</td></tr><tr><td>EXP_KHOW6</td><td>,778</td><td>,097</td></tr><tr><td>EXP_KHOW7</td><td>,848</td><td>,086</td></tr><tr><td>EXP_KHOW8</td><td>,791</td><td>,039</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM1</td><td>-,134</td><td>,667</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM2</td><td>,207</td><td>,849</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM3</td><td>,204</td><td>,757</td></tr><tr><td>Valeurs propres</td><td>3.345</td><td>1.592</td></tr><tr><td>Pourcentage des variances expliquées</td><td colspan="2">61.705</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 88 : Coefficients de fiabilité de la variable « perception des compétences professionnelles ».</caption><thead><tr><th>Intitulé des échelles</th><th>Alpha de Cronbach</th><th>Rhô de Jöreskog<sup>43</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur re père</td><td>α > 0.7</td><td>ρ > 0.7</td></tr><tr><td>EXP_KHOW4</td><td rowspan="5">0.846</td><td rowspan="5">0.88</td></tr><tr><td>EXP_KHOW5</td></tr><tr><td>EXP_KHOW6</td></tr><tr><td>EXP_KHOW7</td></tr><tr><td>EXP_KHOW8</td></tr></tbody></table>

<footnote n="43">43 Rho est calculé selon la formule suivante : $(\Sigma contributions factorielles standardisées)^2 / (\Sigma contributions factorielles standardisées)^2 + \Sigma de la variance résiduelle$.</footnote>
<table><caption>Tableau 89 : Coefficients de fiabilité de la variable « perception des compétences relationnelles ».</caption><thead><tr><th>Items</th><th>Alpha de Cronbach en cas de suppression des éléments</th><th>Alpha de Cronbach</th><th>Rhô de Jöreskog<sup>44</sup></th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur repère</td><td></td><td>α > 0.7</td><td>ρ > 0.7</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM1</td><td>0.736</td><td></td><td></td></tr><tr><td>EXP_KWHOM2</td><td>0.302</td><td>0.615</td><td>0.71</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM3</td><td>0.516</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

L'examen des indices de fiabilité alpha de Cronbach nous indique que la suppression de l'item EXP_KWHOM1 permet d'améliorer le coefficient alpha de notre échelle (0.736 au lieu de 0.615).

Nous gardons cette idée en mémoire et commençons une série d'analyses confirmatoires que nous allons mettre en concurrence afin de prendre la décision de supprimer ou pas l'item EXP_KWHOM 1.

<table><caption>Tableau 90 : Coefficients de fiabilité de la variable « perception des compétences relationnelles après la suppression de l'item EXP_KWHOM1 ».</caption><thead><tr><th>Items</th><th>Alpha de Cronbach</th><th>Rhô de Jöreskog</th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur repère</td><td>α > 0.7</td><td>ρ > 0.7</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>EXP_KWHOM2</td><td></td><td></td></tr><tr><td>EXP_KWHOM3</td><td>0.736</td><td>0.78</td></tr></tbody></table>

**Le premier modèle** expérimente l'existence d'un facteur unique regroupant la totalité des 8 items constitutifs de l'échelle.

**Le second modèle** suppose l'existence de deux dimensions de la perception de compétence regroupant les 8 items issus de notre littérature comme suit :

KWHOM 1, 2 et 3.

KHOW 4, 5, 6, 7 et 8.

<footnote n="44">44 Rho est calculé selon la formule suivante : $(\Sigma contributions\ factorielles\ standardisées)^2 / (\Sigma contributions\ factorielles\ standardisées)^2 + \Sigma de\ la\ variance\ résiduelle$.</footnote>
Le troisième modèle suppose l'existence de deux dimensions de la perception de compétence regroupant 7 items après la suppression de l'item EXP_KWHOM 1 comme suit :
KWHOM 2 et 3.
KHOW 4, 5, 6, 7 et 8.

<table><caption>Tableau 91 : Indice d'ajustement, comparaison des trois modèles d'analyses factorielles confirmatoires.</caption><thead><tr><th>Modèles</th><th>X<sup>2</sup></th><th>dl</th><th>X<sup>2</sup>/dl</th><th>GFI</th><th>AGFI</th><th>RMR</th><th>NFI</th><th>CFI</th></tr><tr><th>valeurs repères</th><th></th><th></th><th>Proche de 3</th><th>&gt; ou = 0,8</th><th>&gt; ou = 0,8</th><th>&lt; 0,05</th><th>&gt; ou = 0,9</th><th>&gt; ou = 0,9</th></tr></thead><tbody><tr><td>Modèle un</td><td>275,718</td><td>20</td><td>13,78</td><td>0,86</td><td>0,748</td><td>0,099</td><td>0,95</td><td>0,758</td></tr><tr><td>Modèle deux</td><td>90,103</td><td>19</td><td>4,7</td><td>0,949</td><td>0,904</td><td>0,051</td><td>0,947</td><td>0,933</td></tr><tr><td>Modèle trois</td><td>62,815</td><td>13</td><td>4,8</td><td>0,958</td><td>0,91</td><td>0,028</td><td>0,92</td><td>0,949</td></tr></tbody></table>

Le tableau ci-dessus indique, à partir des résultats de l'analyse factorielle, que le modèle trois représente les normes les plus rigoureuses de qualité de bon ajustement. Le ratio $X^2/dl$ est bon (4.8 : proche de 5). Ce modèle se rapproche le plus des indices minimums d'ajustement. La valeur moyenne des résidus du modèle (0.028) est inférieure à la valeur repère, à savoir 0.05. Les indices d'ajustement GFI et AGFI dépassent la norme la moins rigoureuse de 0.8, voire même 0.9. De même, l'indice NFI et CFI atteint le critère du bon ajustement de 0.9.

Ainsi, le modèle trois sera retenu pour la suite de notre recherche et le test de nos hypothèses.

Par conséquent, l'item « EXP_KWHOM 1 : le fait d'avoir un mentor » sera ainsi supprimé. Pour cela, nous allons étudier son influence sur l'intention des individus sur la mobilité intra organisationnelle de manière séparée.
### 2.2.3. Les échelles relatives à la variable « traits de personnalité ».

La réalisation d'une analyse factorielle après rotation Varimax nous a permis de mettre en évidence quatre dimensions de la variable « éléments de personnalité » restituant près de 57 % de la variance totale (indice KMO 0.716 ; test de Bartlett significatif p < 0.000).

<table><caption>Tableau 92 : Contribution factorielle des items des variables « éléments de personnalité ».</caption><caption>Matrice des composantes après rotation Varimax</caption><thead><tr><th rowspan="2"></th><th colspan="4">Éléments de personnalité</th></tr><tr><th>Ouverture à l'expérience</th><th>Extraversion</th><th>LOC Externe</th><th>LOC interne</th></tr></thead><tbody><tr><td>LOC_EXT2</td><td>,148</td><td>,141</td><td>,853</td><td>-,036</td></tr><tr><td>LOC_EXT3</td><td>,080</td><td>-,084</td><td>,884</td><td>-,091</td></tr><tr><td>LOC_INT4</td><td>,076</td><td>-,159</td><td>-,182</td><td>,530</td></tr><tr><td>LOC_INT5</td><td>-,179</td><td>,191</td><td>,043</td><td>,706</td></tr><tr><td>LOC_INT6</td><td>-,115</td><td>-,109</td><td>-,002</td><td>,695</td></tr><tr><td>EXTRAV_1</td><td>,183</td><td>,736</td><td>,046</td><td>-,244</td></tr><tr><td>EXTRAV_2</td><td>-,125</td><td>,747</td><td>-,078</td><td>,077</td></tr><tr><td>EXTRAV_3</td><td>,204</td><td>,685</td><td>,129</td><td>-,004</td></tr><tr><td>OUV_EXP3</td><td>,461</td><td>-,036</td><td>,119</td><td>-,161</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>,709</td><td>-,041</td><td>,010</td><td>-,077</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>,833</td><td>,127</td><td>,074</td><td>,015</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>,823</td><td>,146</td><td>,070</td><td>-,073</td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td><td>,665</td><td>,152</td><td>,036</td><td>,003</td></tr><tr><td>Valeurs propres</td><td>3.231</td><td>1.529</td><td>1.470</td><td>1.223</td></tr><tr><td>Pourcentage des variances expliquées</td><td colspan="4">57.329 %</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 93: Coefficients de fiabilité des variables « éléments de personnalité »</caption><thead><tr><th>Items</th><th>Alpha de Cronbach</th><th>Rhô de Jöreskog</th></tr></thead><tbody><tr><td>Valeur repère</td><td>α > 0.7</td><td>ρ > 0.7</td></tr><tr><td>LOC_EXT2</td><td rowspan="2">0.729</td><td rowspan="2">0.87</td></tr><tr><td>LOC_EXT3</td></tr><tr><td>LOC_INT4</td><td rowspan="3">0.363</td><td rowspan="3">0.48</td></tr><tr><td>LOC_INT5</td></tr><tr><td>LOC_INT6</td></tr><tr><td>EXTRAV_1</td><td rowspan="3">0.6</td><td rowspan="3">0.58</td></tr><tr><td>EXTRAV_2</td></tr><tr><td>EXTRAV_3</td></tr><tr><td>OUV_EXP3</td><td rowspan="6">0.751</td><td rowspan="6">0.97</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td></tr><tr><td>OUV_EXP9</td></tr></tbody></table>

Ce tableau montre que deux de nos échelles de mesure présentent des résultats en dessous des standards (0.7), tant pour le coefficient α de Cronbach que pour le coefficient ρ de Jöreskog ; il s'agit des échelles de mesure relative aux variables « LOC interne » et « extraversion ». En effet, ces deux variables avaient des coefficients de fiabilité faible lors de notre phase exploratoire LOC interne : 0.413 et extraversion : 0.675). Or, nous avons décidé de les conserver afin de vérifier si ce résultat résultait du fait que les énoncés ne mesuraient pas le même concept ou étaient influencés par un nombre insuffisant des répondants lors de notre phase exploratoire.

Ainsi, nous gardons ces résultats en mémoire et prenons d'éventuelles décisions en nous basant sur les résultats d'analyses complémentaires menées dans la suite (indices d'ajustement et analyses de validité convergente).
Concernant cette variable, plusieurs structures factorielles ont été soumises aux analyses confirmatoires :

**Le premier modèle** vérifie l'existence d'un seul facteur regroupant les 19 items issus de notre littérature (LOC_EXT 1, 2, 3 ; LOC_INT 4, 5 et 6 ; EXTRAV 1, 2 et 3 ; OUV_EXP 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 et 10).

**Le deuxième modèle** vérifie l'existence d'un seul facteur regroupant les 13 items obtenus à l'issue de notre phase exploratoire (LOC_EXT 2, 3 ; LOC_INT 4, 5 et 6 ; EXTRAV 1, 2 et 3 ; OUV_EXP 3, 6, 7, 8 et 9).

**Le troisième modèle** suppose que les 19 items issus de notre littérature sont rassemblés en 4 dimensions comme suit :
LOC externe (LOC_EXT 1, 2, 3),
LOC interne (LOC_INT 4, 5 et 6),
Extraversion (EXTRAV 1, 2 et 3),
Ouverture à l'expérience (OUV_EXP 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 et 10).

**Le quatrième modèle** suppose que les 13 items résultant de notre phase exploratoire sont regroupés en 4 dimensions comme suit :
LOC externe (LOC_EXT 2, 3),
LOC interne (LOC_INT 4, 5 et 6),
Extraversion (EXTRAV 1, 2 et 3),
Ouverture à l'expérience (OUV_EXP 3, 6, 7, 8, 9).

**Le cinquième modèle** propose de rassembler les 7 items issus de notre analyse confirmatoire en un seul facteur (LOC_EXT 2, 3 ; OUV_EXP 3, 6, 7, 8, 9).

**Le sixième modèle** propose de regrouper les 7 items issus de notre phase exploratoire en deux dimensions comme suit :
LOC externe (LOC_EXT 2 et 3),
Ouverture à l'expérience (OUV_EXP 3, 6, 7, 8, 9).
<table><caption>Tableau 94 : Indice d'ajustement, comparaison des six modèles d'analyses factorielles confirmatoires des variables « traits de personnalité ».</caption><thead><tr><th>Modèles</th><th>X<sup>2</sup></th><th>Dl</th><th>X<sup>2</sup>/dl</th><th>GFI</th><th>AGFI</th><th>RMR</th><th>NFI</th><th>CFI</th></tr></thead><tbody><tr><td><u>valeurs</u><br><u>re pères</u></td><td></td><td></td><td><u>Proche de</u><br><u>3</u></td><td><u>&gt; ou = 0,8</u></td><td><u>&gt; ou = 0,8</u></td><td><u>&lt; 0,05</u></td><td><u>&gt; ou = 0,9</u></td><td><u>&gt; ou = 0,9</u></td></tr><tr><td>Modèle 1</td><td>658,643</td><td>152</td><td>4,511</td><td>0,841</td><td>0,802</td><td>0,072</td><td>0,99</td><td>0,643</td></tr><tr><td>Modèle 2</td><td>409,183</td><td>65</td><td>6,295</td><td>0,867</td><td>0,814</td><td>0,086</td><td>0,98</td><td>0,661</td></tr><tr><td>Modèle 3</td><td>394,476</td><td>146</td><td>2,702</td><td>0,901</td><td>0,872</td><td>0,05</td><td>0,99</td><td>0,834</td></tr><tr><td>Modèle 4</td><td><u>127,001</u></td><td><u>59</u></td><td><u>2,153</u></td><td><u>0,952</u></td><td><u>0,926</u></td><td><u>0,049</u></td><td><u>0,98</u></td><td><u>0,933</u></td></tr><tr><td>Modèle 5</td><td>167,83</td><td>14</td><td>11,988</td><td>0,908</td><td>0,816</td><td>0,088</td><td>0,93</td><td>0,788</td></tr><tr><td><b>Modèle 6</b></td><td><b>19,342</b></td><td><b>13</b></td><td><b>1,488</b></td><td><b>0,986</b></td><td><b>0,97</b></td><td><b>0,019</b></td><td><b>0,92</b></td><td><b>0,99</b></td></tr></tbody></table>

Le tableau ci-dessus indique, à partir des résultats de l'analyse factorielle, que les deux modèles quatre et six représentent les normes les plus rigoureuses de qualité de bon ajustement. Bien que la valeur du ratio X²/dl (1.488) dans le modèle six est peu satisfaisante, les valeurs des autres indices répondent parfaitement aux seuils standards.

Le modèle six sera ainsi retenu puisque le modèle quatre comporte deux variables dont les indices de fiabilité sont non satisfaisants.
### 2.2.4. Les échelles relatives à la variable à expliquer « intention des salariés envers les différents types de la mobilité intra organisationnelles».

L'analyse factorielle fait ressortir une structure factorielle de 4 facteurs qui représente près de 84 % de la variance totale.

<table><caption>Tableau 95 : Dimensions de l'intention envers la mobilité intra-organisationnelle</caption><thead><tr><th rowspan="2">Item</th><th rowspan="2">Libellé</th><th>Avec<br>changement<br>de métier</th><th>Sans<br>changement<br>de métier</th><th>Mobilité<br>horizontale</th><th>Mobilité<br>verticale</th></tr><tr><th colspan="2">Non géographique</th><th colspan="2">Géographique</th></tr></thead><tbody><tr><td>MOB_1</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier.</td><td>,142</td><td>,685</td><td>,243</td><td>-,396</td></tr><tr><td>MOB_2</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier.</td><td>845</td><td>,080</td><td>,242</td><td>-,129</td></tr><tr><td>MOB_3</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, sans changement de métier.</td><td>,059</td><td>,879</td><td>-,184</td><td>,260</td></tr><tr><td>MOB_4</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, avec changement de métier.</td><td>849</td><td>,100</td><td>-,165</td><td>,270</td></tr><tr><td>MOB_5</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier.</td><td>-,113</td><td>,052</td><td>904</td><td>,159</td></tr><tr><td>MOB_6</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier.</td><td>,363</td><td>-,120</td><td>769</td><td>,279</td></tr><tr><td>MOB_7</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, sans changement de métier.</td><td>-,049</td><td>,211</td><td>,232</td><td>860</td></tr><tr><td>MOB_8</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, avec changement de métier.</td><td>,393</td><td>-,180</td><td>,227</td><td>725</td></tr></tbody></table>
L'examen de ces 4 dimensions nous permet de comprendre que

- **Etant non géographique**, le salarié regarde si la mobilité est sans changement de métier (**mobilité d'adaptation**) ou avec changement de métier (**mobilité de reconversion**).

- Or, **lors qu'elle est géographique**, le salarié regarde si la mobilité est verticale (**mobilité d'avancement**) ou horizontale (**mobilité de rupture**).

<table><thead><tr><td>Item</td><td>Libellé</td><td>Dimensions</td><td>α de Cronbach</td></tr></thead><tbody><tr><td>MOB_1</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité d'adaptation (non géographique)</td><td>0.441</td></tr><tr><td>MOB_3</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité d'adaptation (non géographique)</td><td>0.441</td></tr><tr><td>MOB_2</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité de reconversion (non géographique)</td><td>0.674</td></tr><tr><td>MOB_4</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité de reconversion (non géographique)</td><td>0.674</td></tr><tr><td>MOB_5</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité de rupture (géographique)</td><td>0.760</td></tr><tr><td>MOB_6</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité de rupture (géographique)</td><td>0.760</td></tr><tr><td>MOB_7</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité de progression (géographique)</td><td>0.704</td></tr><tr><td>MOB_8</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité de progression (géographique)</td><td>0.704</td></tr></tbody></table>

Par conséquent, nous retenons le facteur géographique (avec ou sans mobilité géographique) comme premier niveau d'analyse, l'ampleur de la mobilité (avec ou sans changement de métier) et la direction (horizontale ou verticale) de la mobilité comme deuxième niveau d'analyse.

Ensuite, nous menons une analyse factorielle confirmatoire en mettant plusieurs modèles en concurrence :
**Le modèle 1** vérifie l'existence d'un seul facteur qui regroupe les huit items constitutifs de la variable « intention envers la mobilité intra organisationnelle ».

**Le modèle 2** propose de distinguer deux facteurs de la mobilité intra organisationnelle en se basant sur le critère géographique de la mobilité intra organisationnelle.

Le facteur 1 regroupe les items MOB_1, MOB_2, MOB_3 et MOB_4.

Le facteur 2 regroupe les items MOB_5, MOB_6, MOB_7 et MOB_8.

**Le modèle 3** propose de distinguer deux facteurs de la mobilité intra organisationnelle en se basant cette fois-ci sur la direction de la mobilité, à savoir la mobilité verticale et horizontale.

Le facteur 1 regroupe les items MOB_1, MOB_2, MOB_5 et MOB_6.

Le facteur 2 regroupe les items MOB_3, MOB_4, MOB_7 et MOB_8.

**Le modèle 4** propose de distinguer deux facteurs de la mobilité intra organisationnelle en se basant enfin sur l'ampleur de la mobilité intra organisationnelle, c'est-à-dire avec ou sans changement de métier.

Le facteur 1 regroupe les items MOB_1, MOB_3, MOB_5 et MOB_7.

Le facteur 2 regroupe les items MOB_2, MOB_4, MOB_6 et MOB_8.

**Le modèle 5**, issu de notre phase exploratoire, propose de distinguer trois facteurs de la mobilité intra organisationnelle.

Le facteur 1 regroupe les items MOB_1, MOB_2, MOB_3 et MOB_4.

Le facteur 2 regroupe les items MOB_5 et MOB_6.

Le facteur 3 regroupe les items MOB_7 et MOB_8.

**Le modèle 6**, issu de notre phase confirmatoire, propose rassembler les items de la mobilité intra organisationnelle en quatre facteurs.

Le facteur 1 regroupe les items MOB_2 et MOB_4.

Le facteur 2 regroupe les items MOB_1 et MOB_3.

Le facteur 3 regroupe les items MOB_5 et MOB_6.

Le facteur 4 regroupe les items MOB_7 et MOB_8.
<table><caption>Tableau 96 : Indice d'ajustement, comparaison des six modèles d'analyses factorielles confirmatoires de la variable à expliquer.</caption><thead><tr><th>Modèles</th><th>X<sup>2</sup></th><th>dl</th><th>X<sup>2</sup>/dl</th><th>GFI</th><th>AGFI</th><th>RMR</th><th>NFI</th><th>CFI</th></tr><tr><th>valeurs repères</th><td></td><td></td><th>Proche de 3</th><th>&gt; ou = 0,8</th><th>&gt; ou = 0,8</th><th>&lt; 0,05</th><th>&gt; ou = 0,9</th><th>&gt; ou = 0,9</th></tr></thead><tbody><tr><td>Modèle 1</td><td>677,482</td><td>20</td><td>33,874</td><td>0,731</td><td>0,516</td><td>0,2</td><td>0,95</td><td>0,416</td></tr><tr><td>Modèle 2</td><td>569,319</td><td>19</td><td>29,964</td><td>0,762</td><td>0,548</td><td>0,21</td><td>0,95</td><td>0,511</td></tr><tr><td>Modèle 3</td><td>424,028</td><td>19</td><td>22,317</td><td>0,822</td><td>0,662</td><td>0,162</td><td>0,95</td><td>0,64</td></tr><tr><td>Modèle 4</td><td>600,153</td><td>19</td><td>31,587</td><td>0,755</td><td>0,536</td><td>0,218</td><td>0,95</td><td>0,484</td></tr><tr><td>Modèle 5</td><td>366,193</td><td>17</td><td>21,541</td><td>0,838</td><td>0,657</td><td>0,156</td><td>0,94</td><td>0,69</td></tr><tr><td>Modèle 6</td><td>294,869</td><td>14</td><td>21,062</td><td>0,862</td><td>0,645</td><td>0,141</td><td>0,93</td><td>0,75</td></tr></tbody></table>

Étant donné qu'aucun de ces six modèles n'atteint les normes les moins rigoureuses d'ajustement. Nous décidons ainsi d'étudier l'intention des salariés envers les huit types de mobilité intra organisationnelles.
## 2.3. Validation de nos instruments de mesure.

Après avoir vérifié la fiabilité de nos échelles de mesure en calculant le coefficient alpha de Cronbach et le rho de Jöreskog, nous allons étudier maintenant sa validité. Quatre types de validité seront ainsi examinés :

1. **La validité faciale** a été réalisée par un groupe de cinq experts. Ces derniers ont associé chaque item à un concept donné. Les divergences (c'est-à-dire lorsque des items étaient associés à plusieurs concepts ou lorsque deux experts associaient un énoncé à un concept différent que celui prévu par la littérature) ont été résolues par consensus dans une discussion de groupe avec tous les participants.

2. **La validité de contenu** a été réalisée par le même groupe d'experts qui a jugé cette fois-ci la qualité de nos échelles de mesure. Ainsi, nos experts ont classé les items en trois catégories: « très représentatif », « peu représentatif » ou « non représentatif » du construit étudié. Les divergences ont été résolues de nouveau par consensus dans une discussion de groupe avec tous les participants.

3. **La validité convergente** a été vérifiée empiriquement par la méthode de l'analyse factorielle confirmatoire sous AMOS 18.

D'abord, nous avons calculé le pvc (A) ou « rhô » de validité convergente de nos échelles suivant la formule suivante (Fornell, et al., 1981):

$$pvc (A) = \frac{\sum \text{des carrés des contributions factorielles standardisées}}{\left(\sum \text{des carrés des contributions factorielles standardisées} + \sum \text{des variances des erreurs de mesure des indicateurs}\right)}$$
Le tableau ci-dessous récapitule les tests de validité convergente de nos échelles de mesure.

<table><caption>Tableau 97 : Indices de validité convergente des échelles de mesure.</caption><thead><tr><th></th><th>Variables</th><th>Items</th><th>contribution factorielle standardisée</th><th>pvc (A)</th><th>/t/ de Student</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>Valeur repère</td><td></td><td>&gt; 0,4</td><td>&gt; 0,5</td><td>&gt; 1,25</td></tr><tr><td rowspan="10">ancres de carrières</td><td rowspan="5">ancre de gestion</td><td>ANC_GES16</td><td>0,735</td><td rowspan="5">0,51</td><td rowspan="5">7,78</td></tr><tr><td>ANC_GES13</td><td>0,715</td></tr><tr><td>ANC_GES12</td><td>0,699</td></tr><tr><td>ANC_GES11</td><td>0,733</td></tr><tr><td>ANC_GES9</td><td>0,635</td></tr><tr><td rowspan="3">Ancre qualité de vie</td><td>ANC_QV23</td><td>0,823</td><td rowspan="3">0,68</td><td rowspan="3">9,385</td></tr><tr><td>ANC_QV21</td><td>0,83</td></tr><tr><td>ANC_QV20</td><td>0,844</td></tr><tr><td rowspan="4">Ancre technique</td><td>ANC_TECH5</td><td>0,572</td><td rowspan="4">0,378</td><td rowspan="4">4,753</td></tr><tr><td>ANC_TECH4</td><td>0,361</td></tr><tr><td>ANC_TECH3</td><td>0,565</td></tr><tr><td>ANC_TECH2</td><td>0,746</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre service</td><td>ANC SER27</td><td>0,467</td><td rowspan="2">0,99</td><td rowspan="2">2,356</td></tr><tr><td>ANC SER26</td><td>1,321</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre sécurité</td><td>ANC_SEC25</td><td>0,819</td><td rowspan="2">0,72</td><td rowspan="2">7,461</td></tr><tr><td>ANC_SEC24</td><td>0,873</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre autonomie</td><td>ANC_AUT19</td><td>0,796</td><td rowspan="2">0,6</td><td rowspan="2">5,538</td></tr><tr><td>ANC_AUT18</td><td>0,68</td></tr><tr><td rowspan="10">perception de compétences</td><td rowspan="2">perception des compétences relationnelles</td><td>EXP_KWHOM3</td><td>0,732</td><td rowspan="2">0,646</td><td rowspan="2">4,77</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM2</td><td>0,795</td></tr><tr><td rowspan="5">perceptions des compétences professionnelles</td><td>EXP_KHOW8</td><td>0,722</td><td rowspan="5">0,6</td><td rowspan="5">7,756</td></tr><tr><td>EXP_KHOW7</td><td>0,834</td></tr><tr><td>EXP_KHOW6</td><td>0,743</td></tr><tr><td>EXP_KHOW5</td><td>0,68</td></tr><tr><td>EXP_KHOW4</td><td>0,645</td></tr><tr><td rowspan="2">LOC externe</td><td>LOC_EXT3</td><td>0,478</td><td rowspan="2">0,8</td><td rowspan="2">2,341</td></tr><tr><td>LOC_EXT2</td><td>1,211</td></tr><tr><td rowspan="10">Éléments de personnalité</td><td rowspan="3">LOC interne</td><td>LOC_INT6</td><td>0,607</td><td rowspan="3">0,26</td><td rowspan="3">2,72</td></tr><tr><td>LOC_INT5</td><td>0,385</td></tr><tr><td>LOC_INT4</td><td>0,243</td></tr><tr><td rowspan="3">Extraversion</td><td>EXTRAV_3</td><td>0,671</td><td rowspan="3">0,32</td><td rowspan="3">5,396</td></tr><tr><td>EXTRAV_2</td><td>0,376</td></tr><tr><td>EXTRAV_1</td><td>0,694</td></tr><tr><td rowspan="5">Ouverture à l'expérience</td><td>OUV_EXP9</td><td>0,544</td><td rowspan="5">0,51</td><td rowspan="5">5,418</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>0,848</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>0,838</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>0,55</td></tr><tr><td>OUV_EXP5</td><td>0,381</td></tr></tbody></table>
L'analyse de la validité convergente de nos instruments de mesure nous permet de conclure que nos échelles, à l'exception de ceux de la variable « LOC interne » et « extraversion », bénéficient d'une bonne validité convergente dans la mesure où les ratios « rhô » validité convergente sont > 0.5 (allant de 0.51 à 0.99), les contributions factorielles des items au seuil de 0.4 et significatives c'est-à-dire que le test t de Student doit être >1.96.

En effet, l'échelle de mesure de la variable « LOC interne » présente un indice pvc inacceptable (0.26 < 0.5) et deux de ces trois items indiquent des contributions factorielles inférieures au seuil de 0.04. Ainsi la suppression de ces deux items pour augmenter la validité n'a pas de sens.

L'échelle de mesure de la variable « extraversion » présente aussi un indice pvc inférieur au seuil minimum acceptable de 0.05. Et la suppression de l'item EXTRAV_2 ne permet pas d'augmenter la fiabilité et la validité de cette variable.

Ainsi, nous décidons de supprimer ces deux variables pour la suite de notre analyse explicative. Cela constitue ainsi une des limites de notre recherche que nous présentons en détail en conclusion de cette thèse. Il aurait fallu peut-être intégrer d'autres items ou plus d'items pour mesurer ces deux variables.

En outre, l'échelle de mesure de la variable « ancre technique » a réussi deux des trois tests de validité convergente. Seul son indice pvc est inférieur au seuil de 0.05.

Ainsi, à ce stade nous gardons cette variable et prenons plus loin d'éventuelles décisions en se basant sur le résultat de la validité discriminante de cette variable.

Enfin, nous décidons de supprimer l'item OUV_EXP 3 dont la contribution factorielle standardisée est inférieure au seuil de 0.04 afin d'améliorer la validité convergente de cet item.
<table><caption>Tableau 98 : Échelles de mesure après la validation convergente.</caption><thead><tr><th></th><th>Variables</th><th>Items</th><th>contribution factorielle standardisée</th><th>pvc (A)<sup>45</sup></th><th>/t/ de Student</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td>Valeur repère</td><td></td><td>&gt; 0,4</td><td>&gt; 0,5</td><td>&gt; 1,25</td></tr><tr><td rowspan="10">ancres de carrières</td><td rowspan="5">ancre de gestion</td><td>ANC_GES16</td><td>0,735</td><td rowspan="5">0,51</td><td rowspan="5">7,78</td></tr><tr><td>ANC_GES13</td><td>0,715</td></tr><tr><td>ANC_GES12</td><td>0,699</td></tr><tr><td>ANC_GES11</td><td>0,733</td></tr><tr><td>ANC_GES9</td><td>0,635</td></tr><tr><td rowspan="3">Ancre qualité de vie</td><td>ANC_QV23</td><td>0,823</td><td rowspan="3">0,68</td><td rowspan="3">9,385</td></tr><tr><td>ANC_QV21</td><td>0,83</td></tr><tr><td>ANC_QV20</td><td>0,844</td></tr><tr><td rowspan="4">Ancre technique</td><td>ANC_TECH5</td><td>0,572</td><td rowspan="4">0,378</td><td rowspan="4">4,753</td></tr><tr><td>ANC_TECH4</td><td>0,361</td></tr><tr><td>ANC_TECH3</td><td>0,565</td></tr><tr><td>ANC_TECH2</td><td>0,746</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre service</td><td>ANC SER27</td><td>0,467</td><td rowspan="2">0,99</td><td rowspan="2">2,356</td></tr><tr><td>ANC SER26</td><td>1,321</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre sécurité</td><td>ANC_SEC25</td><td>0,819</td><td rowspan="2">0,72</td><td rowspan="2">7,461</td></tr><tr><td>ANC_SEC24</td><td>0,873</td></tr><tr><td rowspan="2">Ancre autonomie</td><td>ANC_AUT19</td><td>0,796</td><td rowspan="2">0,6</td><td rowspan="2">5,538</td></tr><tr><td>ANC_AUT18</td><td>0,68</td></tr><tr><td rowspan="4">perception de compétences</td><td rowspan="2">perception des compétences relationnelles</td><td>EXP_KWHOM3</td><td>0,732</td><td rowspan="2">0,646</td><td rowspan="2">4,77</td></tr><tr><td>EXP_KWHOM2</td><td>0,795</td></tr><tr><td rowspan="5">perceptions des compétences professionnelles</td><td>EXP_KHOW8</td><td>0,722</td><td rowspan="5">0,6</td><td rowspan="5">7,756</td></tr><tr><td>EXP_KHOW7</td><td>0,834</td></tr><tr><td>EXP_KHOW6</td><td>0,743</td></tr><tr><td>EXP_KHOW5</td><td>0,68</td></tr><tr><td>EXP_KHOW4</td><td>0,645</td></tr><tr><td rowspan="2">Éléments de personnalité</td><td rowspan="2">LOC externe</td><td>LOC_EXT3</td><td>0,478</td><td rowspan="2">0,8</td><td rowspan="2">2,341</td></tr><tr><td>LOC_EXT2</td><td>1,211</td></tr><tr><td rowspan="4">Ouverture à l'expérience</td><td rowspan="4"></td><td>OUV_EXP9</td><td>0,544</td><td rowspan="4">0,58</td><td rowspan="4">5,418</td></tr><tr><td>OUV_EXP8</td><td>0,848</td></tr><tr><td>OUV_EXP7</td><td>0,838</td></tr><tr><td>OUV_EXP6</td><td>0,55</td></tr></tbody></table>

<footnote n="45">45 Ou encore Variance Moyenne Extraite</footnote>
4. La validité discriminante est établie lorsque la variance moyenne extraite pour chaque facteur est supérieure au carré des corrélations entre le facteur et chacun des autres facteurs. En d'autres termes, le « rho » validité convergente doit être supérieur au carré des corrélations entre le facteur et chacun des autres facteurs.

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>Figure 14 : Relations entre les variables latentes de notre modèle.</figcaption></figure>
<table><caption>Tableau 99 : Corrélation entre les variables latentes de notre modèle.</caption><thead><tr><th></th><th></th><th></th><th>Corrélation</th><th>Carré des corrélations</th></tr></thead><tbody><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC QV</td><td>-0,10</td><td>0,01</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC SERVICE</td><td>0,03</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC SECURITE</td><td>0,17</td><td>0,03</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC AUTONOMIE</td><td>0,14</td><td>0,02</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KWHOM</td><td>0,13</td><td>0,02</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KHOW</td><td>0,12</td><td>0,01</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>LOC EXTERNE</td><td>0,01</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>-0,20</td><td>0,04</td></tr><tr><td>ANC GESTION</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>0,19</td><td>0,04</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC SERVICE</td><td>0,25</td><td>0,06</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC SECURITE</td><td>0,36</td><td>0,13</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC AUTONOMIE</td><td>0,38</td><td>0,14</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KWHOM</td><td>0,18</td><td>0,03</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KHOW</td><td>-0,12</td><td>0,01</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>LOC EXTERNE</td><td>0,18</td><td>0,03</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>0,16</td><td>0,03</td></tr><tr><td>ANC QV</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>-0,05</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC SERVICE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC SECURITE</td><td>0,29</td><td>0,08</td></tr><tr><td>ANC SERVICE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC AUTONOMIE</td><td>0,13</td><td>0,02</td></tr><tr><td>ANC SERVICE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KWHOM</td><td>0,18</td><td>0,03</td></tr><tr><td>ANC SERVICE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KHOW</td><td>0,23</td><td>0,05</td></tr><tr><td>ANC SERVICE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>LOC EXTERNE</td><td>0,17</td><td>0,03</td></tr><tr><td>ANC SERVICE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>-0,09</td><td>0,01</td></tr><tr><td>ANC SERVICE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>0,02</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC SECURITE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC AUTONOMIE</td><td>0,01</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC SECURITE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KWHOM</td><td>0,16</td><td>0,03</td></tr><tr><td>ANC SECURITE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KHOW</td><td>0,01</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC SECURITE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>LOC EXTERNE</td><td>0,32</td><td>0,10</td></tr><tr><td>ANC SECURITE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>0,22</td><td>0,05</td></tr><tr><td>ANC SECURITE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>0,01</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC AUTONOMIE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KWHOM</td><td>-0,06</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC AUTONOMIE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KHOW</td><td>-0,02</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC AUTONOMIE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>LOC EXTERNE</td><td>0,06</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC AUTONOMIE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>0,01</td><td>0,00</td></tr><tr><td>ANC AUTONOMIE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>0,13</td><td>0,02</td></tr><tr><td>KWHOM</td><td>&lt;--&gt;</td><td>KHOW</td><td>0,37</td><td>0,13</td></tr><tr><td>KWHOM</td><td>&lt;--&gt;</td><td>LOC EXTERNE</td><td>-0,04</td><td>0,00</td></tr><tr><td>KWHOM</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>-0,12</td><td>0,02</td></tr><tr><td>KWHOM</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>0,13</td><td>0,02</td></tr><tr><td>KHOW</td><td>&lt;--&gt;</td><td>LOC EXTERNE</td><td>-0,14</td><td>0,02</td></tr><tr><td>KHOW</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>-0,16</td><td>0,03</td></tr><tr><td>KHOW</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>0,06</td><td>0,00</td></tr><tr><td>LOC EXTERNE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>OUV EXP</td><td>0,26</td><td>0,07</td></tr><tr><td>LOC EXTERNE</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>-0,06</td><td>0,00</td></tr><tr><td>OUV EXP</td><td>&lt;--&gt;</td><td>ANC TECH</td><td>-0,16</td><td>0,03</td></tr></tbody></table>
Le tableau 99 indique d'abord l'existence d'une corrélation non statistiquement significative entre les différentes variables de notre modèle. Les indices « rho de validité convergente » sont plus élevés que le carré des corrélations des construits présenté dans le tableau ci-dessus. Ceci permet de vérifier la validité discriminante de notre modèle.

## Conclusion sur nos instruments de mesure

À l'issue des tests de fiabilité et de validité de nos instruments de mesure, nous avons été amenée à supprimer les deux variables « LOC interne » et « extraversion » puisqu'elles n'ont pas réussi aux tests de fiabilité et de validité interne.

Aussi, l'item « OUV_EXP8 » a été supprimé puisque sa contribution avec la variable « ouverture à l'expérience » était inférieure à 0.4 (seuil minimum acceptable).

Concernant les échelles de mesure de la variable « perception des compétences », nous avons supprimé un item supplémentaire afin d'assurer la fiabilité de cette échelle; il s'agit de l'item KWHOM1 « le fait d'avoir un mentor ».

Enfin, cette section nous a permis de vérifier la fiabilité et la validité de nos échelles de mesure d'une part et la qualité d'ajustement de notre modèle avec les données recueillies d'autre part.

Les variables ainsi retenues pour nos analyses explicatives sont ainsi présentées dans le tableau n°100. C'est donc avec ses variables que nous allons tester nos hypothèses de recherche présentées dans le chapitre IX. Pour tester nos hypothèses, nous allons réaliser des analyses de variances ainsi que des analyses de régressions linéaires, dans la mesure où la complexité<fnref n="46" /> de notre modèle étudié ne nous permettant pas de le tester via les méthodes d'équations structurelles.

<footnote n="46">⁴⁶ Les variables de notre modèle ne sont pas unidimensionnelles.</footnote>
<table><caption>Tableau 100 : Variables retenues pour nos analyses descriptives avec leurs indices de cohérence interne.</caption><thead><tr><th></th><th>Concept</th><th>Variables</th><th>Dimensions</th><th>Nb items</th><th>% de la variance expliquée</th><th>Alpha de Cronbach</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="7">Théorie VIE</td><td rowspan="5">Valence</td><td rowspan="5">Ancres de carrière</td><td>Ancre gestion</td><td>5</td><td>18.386</td><td>0.829</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>3</td><td>17.176</td><td>0.869</td></tr><tr><td>Ancre technique</td><td>4</td><td>11.251</td><td>0.644</td></tr><tr><td>Ancre service</td><td>2</td><td>8.117</td><td>0.763</td></tr><tr><td>Ancre sécurité</td><td>2</td><td>9.454</td><td>0.834</td></tr><tr><td>Ancre autonomie</td><td>2</td><td>5.7</td><td>0.699</td></tr><tr><td rowspan="2">Expectation</td><td rowspan="2">Perception du salarié de ses compétences</td><td>Perception du salarié de ses compétences relationnelles</td><td>2</td><td>19.45</td><td>0.736</td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences liées à l'emploi/ carrière</td><td>5</td><td>47.71</td><td>0.846</td></tr><tr><td colspan="7">Instrumentalité Perception de la mobilité intra organisationnelle comme instrument efficace pour obtenir une promotion.</td></tr><tr><td rowspan="2">Éléments de personnalité</td><td rowspan="2"></td><td>LOC EXTERNE</td><td></td><td>2</td><td>20.457</td><td>0.729</td></tr><tr><td>Ouverture à l'expérience</td><td></td><td>5</td><td>39.7</td><td>0.751</td></tr><tr><td rowspan="3">les autres variables</td><td colspan="6">Âge</td></tr><tr><td colspan="6">Couple "à double carrière</td></tr><tr><td colspan="6">couple à double revenu</td></tr></tbody></table>

Après avoir vérifié la fiabilité et la validité de nos échelles de mesure ainsi que la qualité d'ajustement de notre modèle avec les données, nous présentons ensuite l'analyse corrélationnelle entre les variables afin de commencer la régression linéaire et la vérification des hypothèses.
# Chapitre IX. Tests des hypothèses et discussion des résultats

<figure><img src="image_40.png" /></figure>

Ce chapitre est consacré à la présentation des tests des hypothèses et la discussion des résultats de notre recherche.

Ce chapitre représente une mise à l'épreuve de notre modèle de recherche présenté en conclusion du chapitre III de cette thèse.

Ainsi, nous procédons, dans un premier temps, à des analyses de corrélations (section 1). Ces analyses permettent de repérer les liens les plus significatifs entre la variable à expliquer et les variables explicatives.

Dans un deuxième temps, nous procédons aux tests de nos huit hypothèses par la méthode de régression linéaire (section 2).

Enfin, nous discutons les résultats obtenus en mettant en valeur les connaissances produites dans cette recherche.

Cette discussion sera aussi l'occasion de confronter nos résultats avec des études antérieures.

## PLAN DU CHAPITRE IX :

* **Section 1** : Étude corrélationnelle entre les variables.

* **Section 2** : Vérification du modèle et tests d'hypothèses de recherche.

* **Section 3** : Discussion des résultats.
Section 1 : Étude corrélationnelle entre les variables

L'étude des corrélations cherche uniquement à déterminer l'absence ou la présence d'une relation linéaire significative entre les variables explicatives et la variable à expliquer. En fait, c'est grâce à la régression linéaire que nous pouvons expliquer le sens de la relation entre ces variables.

Lorsque la corrélation est significative, nous pouvons rejeter l'hypothèse nulle (Ho) d'absence de relation entre les deux variables. Donc, nous acceptons l'hypothèse alternative: il existe une relation linéaire (positive ou négative) entre les deux sans savoir le sens de cette relation.

Le tableau n°101 présente les résultats de cette analyse corrélationnelle entre l'ensemble de nos variables.
<table><caption>Tableau 101 : étude corrélationnelle entre les variables.</caption><thead><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Sans changement géographique</th><th colspan="4">Avec changement géographique</th></tr><tr><th colspan="2">Horizontale</th><th colspan="2">Verticale</th><th colspan="2">Horizontale</th><th colspan="2">Verticale</th></tr><tr><th>Sans changement de métier</th><th>Avec changement de métier</th><th>Sans changement de métier</th><th>Avec changement de métier</th><th>Sans changement de métier</th><th>Avec changement de métier</th><th>Sans changement de métier</th><th>Avec changement de métier</th></tr></thead><tbody><tr><td>ANC_GESTION</td><td>-0,011</td><td>0,008</td><td>,130*</td><td>,148**</td><td>0,016</td><td>0,031</td><td>,248**</td><td>,188**</td></tr><tr><td>ANC_QV</td><td>0,049</td><td>-0,011</td><td>0,02</td><td>-,122*</td><td>-0,029</td><td>-,134**</td><td>-,220**</td><td>-,160**</td></tr><tr><td>ANC_TECHNIQUE</td><td>0,021</td><td>-0,04</td><td>0,066</td><td>0,038</td><td>0,043</td><td>0,058</td><td>0,024</td><td>0</td></tr><tr><td>ANC_SECURE</td><td>0</td><td>0,017</td><td>0,048</td><td>-0,009</td><td>0,014</td><td>0,021</td><td>0,022</td><td>-0,039</td></tr><tr><td>ANC_SERVICE</td><td>-0,022</td><td>0,086</td><td>-,126*</td><td>0,03</td><td>0,057</td><td>,142**</td><td>-0,003</td><td>,151**</td></tr><tr><td>ANC_AUTONOMIE</td><td>0</td><td>-0,014</td><td>-0,027</td><td>0</td><td>-0,003</td><td>0,02</td><td>-0,037</td><td>0,06</td></tr><tr><td>KHOW</td><td>,163**</td><td>,185**</td><td>-0,008</td><td>0,074</td><td>,105*</td><td>,181**</td><td>0,055</td><td>0,07</td></tr><tr><td>KWHOM</td><td>-0,041</td><td>-0,021</td><td>0,009</td><td>0,062</td><td>-0,015</td><td>-0,035</td><td>-0,047</td><td>-0,022</td></tr><tr><td>OUV_EXP</td><td>0,004</td><td>-,104*</td><td>-,111*</td><td>-,224**</td><td>0,03</td><td>-0,086</td><td>-0,09</td><td>-,157**</td></tr><tr><td>LOC_EXT</td><td>-0,001</td><td>-0,061</td><td>-0,011</td><td>0,001</td><td>0</td><td>-0,078</td><td>-0,034</td><td>-0,066</td></tr><tr><td>INSTR</td><td>-0,083</td><td>-0,006</td><td>-0,095</td><td>0,071</td><td>0,018</td><td>0,03</td><td>,148**</td><td>,172**</td></tr><tr><td>IMP_TRAV_PART</td><td>0,098</td><td>-0,062</td><td>-0,022</td><td>-0,044</td><td>0,046</td><td>0,026</td><td>-0,101</td><td>-0,11</td></tr><tr><td>IMP_REV_TRAV_PART</td><td>-0,098</td><td>-,119*</td><td>-,141*</td><td>-0,026</td><td>0,062</td><td>0,059</td><td>,119*</td><td>0,084</td></tr><tr><td>MONT_REV_PART</td><td>,159**</td><td>0,042</td><td>,196**</td><td>-0,026</td><td>-0,028</td><td>-0,032</td><td>-0,094</td><td>-0,06</td></tr><tr><td>IMP_REL</td><td>0,03</td><td>-0,04</td><td>-0,093</td><td>-,153**</td><td>-0,023</td><td>-0,099</td><td>-,197**</td><td>-,213**</td></tr><tr><td>MOB_ANT</td><td>0,051</td><td>,155**</td><td>-0,075</td><td>,146**</td><td>0,072</td><td>,167**</td><td>-0,092</td><td>0,073</td></tr><tr><td>ACIENisco</td><td>-0,019</td><td>-0,039</td><td>-0,022</td><td>-0,008</td><td>0,026</td><td>0,076</td><td>0,022</td><td>0,026</td></tr><tr><td>ANCIENPoste</td><td>-0,017</td><td>-0,035</td><td>-0,014</td><td>-0,005</td><td>0,026</td><td>0,076</td><td>0,024</td><td>0,025</td></tr><tr><td>GENRE</td><td>0,061</td><td>-0,083</td><td>0,087</td><td>-,141**</td><td>-0,04</td><td>-,125*</td><td>-,136**</td><td>-,148**</td></tr><tr><td>AGE</td><td>-,133**</td><td>,106*</td><td>-,113*</td><td>0,089</td><td>-0,01</td><td>0,065</td><td>0,05</td><td>0,098</td></tr><tr><td>SIT_FAM</td><td>-0,021</td><td>0,075</td><td>-,106*</td><td>0,043</td><td>-0,052</td><td>-0,042</td><td>-0,056</td><td>-0,053</td></tr></tbody></table>

<footnote>**. La corrélation est significative au niveau 0.01 (bilatéral).</footnote>

<footnote>* La corrélation est significative au niveau 0.05 (bilatéral).</footnote>
Nous remarquons un lien positif et significatif entre la variable « ancre de gestion » et l'intention d'accepter des mobilités verticales (ou sans changement de métier, avec ou sans mobilité géographique). L'ancre managériale est une force motrice qui guide les salariés vers la mobilité verticale lors d'une décision professionnelle.

Par contre, l'ancre « qualité de vie », qui désigne l'équilibre entre vies personnelle et professionnelle, présente un lien négatif à toute mobilité verticale géographique, avec changement de métier. De même, il manifeste une relation avec la mobilité verticale, avec changement de métier non accompagné d'une mobilité géographique et la mobilité horizontale, avec changement de métier, accompagnée d'une mobilité géographique.

Notons que ces deux ancres expliquent presque à part la variable explicative « ancres de carrières » ; 18 % la part expliquée par l'ancre « gestion » et 17% par l'ancre « qualité de vie » (tableau 100).

« L'ancre service » présente à son tour un lien négatif avec la mobilité verticale, sans changement de métier, non accompagnée d'une mobilité géographique et deux liens positifs avec l'intention d'accepter une mobilité horizontale ou verticale, avec changement de métier, accompagnée d'une mobilité géographique.

Concernant la perception des compétences professionnelles, cette variable est liée positivement à la mobilité horizontale, que ce soit avec ou sans changement de métier, sans tenir compte de la mobilité géographique.

La variable « perception de la mobilité intra organisationnelle comme un instrument d'accéder à une promotion » présente une relation positive l'intention des individus à accepter, une mobilité verticale géographique, avec ou sans changement de métier.

La variable « âge » présente aussi une corrélation négative avec l'intention d'accepter une mobilité horizontale ou verticale, sans changement de métier et non accompagnée d'une mobilité géographique.
La variable « genre » influence la mobilité verticale, avec changement de métier sans changement géographique. Et dans le cas d'une mobilité géographique, cette variable présente un lien positif avec la mobilité horizontale, avec changement de métier et les mobilités verticales, avec ou sans changement de métier.

La variable « situation familiale » présente un lien négatif avec la mobilité verticale non géographique, sans changement de métier.

La variable « expérience d'une mobilité antérieure » manifeste un lien positif avec les mobilités horizontales et verticales, avec changement de métier, sans mobilité géographique et un autre lien positif avec la mobilité horizontale, avec changement de métier et mutation. Ceci nous permet de rejeter l'hypothèse nulle d'absence de relation entre ces deux variables. Nous acceptons ainsi l'hypothèse alternative qui stipule que le fait d'avoir vécu une mobilité antérieure rend les salariés plus disposés à accepter une mobilité qui requiert un changement de métier.

Le salarié dont le revenu du partenaire est important exprime une relation négative à l'intention d'accepter ni de mobilité horizontale, avec changement de métier, sans mobilité géographique ; ni de mobilité verticale, sans changement de métier, non accompagnée d'une mobilité géographique. Par contre sa relation est positive avec l'intention d'accepter une mobilité verticale, sans changement de métier même si elle était accompagnée d'une mobilité géographique.

Le montant du revenu du partenaire influence la mobilité intra organisationnelle d'une autre façon. Cette variable présente un lien positif permettant d'accepter une mobilité non géographique, sans changement de métier, qu'elle soit horizontale ou verticale.

La variable « attachement aux amis, parents » présente un lien négatif avec l'intention d'accepter une mobilité verticale non géographique avec changement de métier. Cette variable présente aussi une forte corrélation négative avec la mobilité géographique verticale, avec ou sans changement de métier. Ainsi, cette variable peut être considérée comme un frein envers la mobilité, notamment géographique.
Le salarié «ouvert à l'expérience » n'a pas forcément l'intention d'accepter ni de mobilité horizontale non géographique, avec changement de métier ni de mobilité verticale, avec ou sans changement de métier, avec ou sans mobilité géographique.

Enfin, cette étude corrélationnelle entre les variables nous permet de constater que :

- l'intention des salariés varie selon le type de mobilité intra-organisationnelle proposée;

- chaque type de mobilité identifiée dans cette étude est influencé par des variables explicatives différentes.

À ce stade, nous ne commenterons pas plus ces résultats et nous passons directement aux analyses explicatives.
## Section 2 : Vérification du modèle et tests d'hypothèses de recherche.

Dans la section 1, nous avons réalisé une analyse bi variée afin de ressortir la corrélation entre les relations de notre modèle. Dans cette section, nous effectuons une régression linéaire ascendante. Cette régression envisage de:

- Déterminer la contribution (poids respectifs) de chaque variable à l'explication de la variable à expliquer ainsi que le sens de leur influence (positif ou négatif) ; il s'agit de la **finalité explicative** de la régression linéaire.

- Essayer de prédire la variable à expliquer en utilisant une ou plusieurs variables explicatives ; il s'agit de la **finalité prédictive** de la régression linéaire.

Nous commençons, d'abord, par un **rappel méthodologique** sur la régression linéaire (§2.1).

Ensuite, nous étudions l'effet des variables inspirées de la théorie des expectations sur l'intention envers les différents types de la mobilité intra-organisationnelle (§2.2).

Ainsi, nous vérifions le postulat suivant :

**L'intention du salarié envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle dépend de trois éléments :**

- Ses ancres de carrières: chaque personne se sent attirée de manière différente par les différents types de mobilités intra-organisationnelle.

- Son expectation : c'est la perception du salarié de détenir les compétences nécessaires pour être sélectionné et pour réussir sa mobilité intra-organisationnelle.

- Son instrumentalité : c'est la perception du salarié sur ses chances d'obtenir une promotion suite à l'expectation d'une mobilité intra-organisationnelle.

Pour cela, une régression linéaire multiple sera alors réalisée liant les trois variables de la théorie des expectations à chacun des huit types de mobilités adoptées par notre recherche.

Enfin, **testons notre modèle de recherche et les huit hypothèses qui y sont associées**.

Ainsi, nous cherchons les variables du modèle qui expliquent le mieux chacun des huit types de mobilité intra-organisationnelle (§2.3).
## 2.1. Rappel méthodologique sur la régression linéaire

Il s'agit de la méthode classiquement utilisée lorsque les variables de recherche sont quantitatives (Evrard et al. 1997).

Pour mieux comprendre cette technique, que nous allons utiliser pour mettre à l'épreuve notre modèle de recherche et les hypothèses qui y sont associées, nous proposons de présenter la régression linéaire (§2.1.1), ses conditions d'utilisations (§2.2.2), les méthodes de sélection des variables (§2.2.3) ainsi que l'interprétation de ses résultats (§2.2.4).

### 2.1.1. Présentation de la régression linéaire

La régression linéaire vise à expliquer une variable dépendante par une ou un ensemble de variables dépendantes quantitatives (Carricano, et al., 2008 p. 136). Il s'agit de construire une combinaison de variables indépendantes qui restitue du mieux possible la variabilité de la variable dépendante (Evrard, et al., 2003).

Cette technique multivariée est la plus utilisée pour prédire et expliquer. Dans le cas de la prédiction, l'objectif est de maximiser le pouvoir prédictif des variables indépendantes. Il est aussi possible de comparer des variables indépendantes dans leur pouvoir explicatif. Dans le cas de l'explication, la régression sert à déterminer l'importance relative de chaque variable indépendante par sa magnitude et sa direction (Carricano, et al., 2008 p. 141).

La méthode de la régression multiple a pour objectif de :

- Restituer une part importante de la variabilité de la variable dépendante ;

- Comporter le plus petit nombre de variables indépendantes possibles.

La régression cherche la combinaison de poids (b) pour les variables indépendantes (Xi) qui amènerait les valeurs de Y prédites par l'équation aussi près que possible des valeurs de Y mesurées :

$$Y_i = a + b_1 X_1 + b_2 X_2 + \dots + b_n X_n$$
### 2.1.2. Les conditions d'application de la régression linéaire multiple

L'examen réalisé par l'équation de régression n'atteint habituellement pas l'exactitude complète. La validité des résultats obtenus par l'analyse de la régression suppose que certaines conditions soient remplies. Ces conditions d'application de la régression linéaire sont les suivantes :

- l'absence de multi colinéarité : la multi colinéarité existe lorsque la corrélation est importante entre les variables explicatives. Une méthode simple pour détecter une trop grande corrélation entre les variables indépendantes consiste à demander des tests de colinéarité : tolérance et facteur d'inflation de la variance (VIF).

- La tolérance est définie comme la part de variabilité de la variable indépendante qui n'est pas expliquée par une ou d'autres variables indépendantes. Une tolérance élevée correspond à un faible degré de colinéarité. La tolérance doit être supérieure à 3 (Carricano, et al., 2008). À l'inverse, le seuil de facteur d'inflation de la variance (VIF) doit être faible, inférieur à 3 (Carricano, et al., 2008 p. 142) ou à 4 (Evrard, et al., 2003).

- L'homoscédacité : cette condition est vérifiée par l'examen des résidus (on regarde la forme du nuage de points formé par les résidus standardisés. Ces derniers ne doivent pas être distribués d'une manière aléatoire). Elle pourra aussi être vérifiée ou par un simple test statistique (test d'homogénéité de Levene).

- L'indépendance des résidus : cette condition nous permet de savoir s'il existe une auto-corrélation entre les résidus. Elle est vérifiée par l'examen des résidus qui doivent être indépendants les uns des autres. Le test de Durbin-Watson fournit une statistique dont la valeur doit approcher 2 pour conclure l'indépendance des résidus (Gavard-Perret, et al., 2008 p. 291). Une valeur comprise entre 1 et 3 est acceptable.

- La normalité de la distribution des résidus : Pour vérifier cette condition, nous regardons l'histogramme de dispersion des résidus.

- Les observations perturbatrices (outliers) : certaines observations ne sont pas conformes au modèle de régression. La détection de ces outliers se fait en s'appuyant sur un indicateur statistique, la distance de Cook. Le logiciel SPSS 18 nous permet de repérer ces observations extrêmes.

Ces observations perturbatrices ont été supprimées. Après, nous avons effectué après une nouvelle régression en retirant ces observations suspectes.
Les conditions à vérifier lors d'une analyse de données utilisant la régression multiple sont présentées dans le tableau ci-dessous :

<table><caption>Tableau 102 : conditions à vérifier lors d'une analyse de données utilisant la régression multiple ainsi que les méthodes statistiques utilisées.</caption><thead><tr><td>Conditions à vérifier</td><td>Méthodes utilisées</td><td>Commentaires</td></tr></thead><tbody><tr><td>1. L'absence de multi colinéarité)</td><td>- Examen graphique</td><td>Tolérance &gt; à 0.3<br>VIF &lt; à 3</td></tr><tr><td>2. La variance constante du terme d'erreur ou l'homoscédacité</td><td>- Examen graphique des résidus<br>- Test d'homogénéité</td><td>Les dispersions des points ne doivent pas suivre de tendance particulière. Ils doivent être répartis aléatoirement.<br>Ce test mesure l'égalité des variances par une seule paire de variables.<br>La variation des variances des termes d'erreur doit être comprise dans l'intervalle [-3 ; 3].</td></tr><tr><td>3. L'indépendance des résidus.</td><td>Examen graphique des résidus<br>Test de Durbin-Watson</td><td>La graphique doit présenter un ensemble de points suivant une ligne centrale.<br>Indice acceptable proche de 2 ou, le cas échéant, compris entre 1 et 3.</td></tr><tr><td>4. La normalité de la distribution des résidus.</td><td>Histogramme de la distribution du terme d'erreur</td><td>L'allure de la distribution doit être comme une courbe « en cloche », symétrique autour de la valeur prédite, avec un aplatissement régulier des extrémités.</td></tr></tbody></table>

Source : d'après Carricano & Poujol (2008, p. 136), Evrard, Pras, & Roux (2003)
### 2.1.5. Les méthodes de sélection des variables de régression

La sélection d'une méthode permet de spécifier la manière dont les variables indépendantes sont entrées dans l'analyse (Gujarati, 1988, 2009). Ainsi, pour réaliser des régressions linéaires multiples, il faut choisir, au préalable, une méthode qui spécifie la manière dont les variables indépendantes vont être incluses dans l'analyse.

Voici ces différentes méthodes de sélection des variables (Carricano, et al., 2008 p. 142) :

- **La méthode « entrée »** : toutes les variables d'un bloc sont introduites en une seule opération ; cette méthode a l'inconvénient de garder dans l'analyse les variables non significatives dont l'influence peut perturber les résultats des autres variables (effet de bruit).

- **La méthode « descendante »** : toutes les variables sont entrées initialement dans l'équation et sont ensuite éliminées une à une. La variable ayant la plus petite corrélation avec la variable dépendante est d'abord étudiée pour l'élimination. Si elle est éliminée par le modèle, la prochaine variable avec le plus petit coefficient de corrélation est étudiée, jusqu'à ce qu'aucune variable ne satisfasse plus au critère d'élimination.

- **La méthode « pas-à-pas ascendante »** : Avec cette méthode, la première variable introduite est celle qui a la plus forte corrélation, positive ou négative, avec la variable dépendante. Cette variable n'est toutefois introduite dans l'équation que si elle satisfait le critère d'introduction (F calculé<fnref n="47" /> < F tabulé<fnref n="48" />). Puis est ensuite introduite la variable explicative non présente dans l'équation, qui présente la plus forte corrélation partielle avec la variable à expliquer. À chaque pas, la significativité statistique du coefficient de régression de la nouvelle variable introduite est testée. La procédure s'interrompt lorsqu'il ne reste plus de variable satisfaisant le critère d'introduction spécifié par le chercheur (Jolibert, et al., 2006 p. 276).

- **La méthode « pas-à-pas descendante »** : les variables indépendantes sont ajoutées à l'équation une par une et peuvent être enlevées subséquemment si elle ne contribue plus significativement à la régression. Le processus s'arrête lorsqu'aucune variable ne peut plus être introduite ou éliminée.

<footnote n="47">⁴⁷ F calculé est fournie par SPSS.</footnote>

<footnote n="48">⁴⁸ F tabulé = n-k-1 où n c'est le nombre d'observations et k le nombre de variables explicatives.</footnote>
- **La régression hiérarchique** : c'est une méthode séquentielle dans laquelle les variables sont introduites progressivement (par blocs) en fonction d'une hiérarchie dictée par la logique de recherche. À l'introduction des variables concernées, le coefficient de détermination et les coefficients de la régression sont calculés. L'accroissement du R2 peut ainsi être calculé par différence entre deux étapes successives et attribué sans ambiguïté aux variables les plus récemment introduites (Jolibert, et al., 2006 p. 276).

Dans le cadre de notre recherche, la régression « pas-à-pas ascendante » sera utilisée pour nos analyses explicatives.

### 2.1.6. L'interprétation des résultats de la régression

Lorsqu'une analyse de régression est effectuée, celle-ci produit un certain nombre d'indices, indispensable pour pouvoir en déduire les conclusions appropriées au regard de la relation étudiée. Ainsi, les résultats de la régression se lisent grâce aux indices suivants (Carricano, et al., 2008 p. 137) :

1. **Le test F de Fisher** : ce test permet de valider la signification statistique globale de la régression. Sa valeur indique si la variance est significative, c'est-à-dire, quelle que soit la force de la relation entre les variables indépendantes et la variable dépendante, cette relation est susceptible d'exister et n'est pas due simplement au hasard.

2. **Le test t** : ce test permet de vérifier la signification statistique de chaque coefficient de régression. Autrement dit, elle indique si chacun des coefficients des variables présentes dans l'équation sont significatifs. Sa valeur doit être plus grande que 2 (1.96) pour être significatif (notée à p < 0.05).

3. **R** : le coefficient de corrélation multiple est un indice standardisé variant de -1 à +1, indiquant la force de la relation entre l'ensemble des variables indépendantes et la variable dépendante. Plus la corrélation est élevée, plus la relation linéaire entre les variables indépendantes et la variable dépendante est élevée.
<table><thead><tr><td>Valeurs de « R »</td><td>Interprétation</td></tr></thead><tbody><tr><td>R = -1</td><td>Une corrélation négative parfaite</td></tr><tr><td>-1 &lt; R &lt; -0.8</td><td>Une forte corrélation négative</td></tr><tr><td>-0.8 &lt; R &lt; -0.5</td><td>Une corrélation négative moyenne</td></tr><tr><td>-0.5 &lt; R &lt; 0</td><td>Une corrélation négative faible</td></tr><tr><td>R = 0</td><td>Pas de corrélation</td></tr><tr><td>0 &lt; R &lt; 0.5</td><td>Une corrélation positive faible</td></tr><tr><td>0.5 &lt; R &lt; 0.8</td><td>Une corrélation positive moyenne</td></tr><tr><td>0.8 &lt; R &lt; 1</td><td>Une forte corrélation positive</td></tr><tr><td>R = 1</td><td>Une corrélation positive parfaite</td></tr></tbody></table>

4. R² : la corrélation multiple au carré, appelé « coefficient de détermination », est un indice de la part de variance de la variable dépendante expliquée par les variables indépendantes qui sont dans l'équation. Pour juger des valeurs du R², Hair, Black, Babin, & Anderson (2010 :174) proposent des valeurs minimales du R² (en %) en fonction de la taille de l'échantillon, du niveau de signification exigé et du nombre de variables explicatives.

<table><thead><tr><th rowspan="3">Taille de l'échantillon</th><th colspan="4">seuil de signification (α=0.01)</th><th colspan="4">seuil de signification (α=0.05)</th></tr><tr><th colspan="4">Nombre des variables indépendantes</th><th colspan="4">Nombre des variables indépendantes</th></tr><tr><th>2</th><th>5</th><th>10</th><th>20</th><th>2</th><th>5</th><th>10</th><th>20</th></tr></thead><tbody><tr><td>20</td><td>45</td><td>56</td><td>71</td><td>NA</td><td>39</td><td>48</td><td>64</td><td>NA</td></tr><tr><td>50</td><td>23</td><td>29</td><td>36</td><td>49</td><td>19</td><td>23</td><td>29</td><td>42</td></tr><tr><td>100</td><td>13</td><td>16</td><td>20</td><td>26</td><td>10</td><td>12</td><td>15</td><td>21</td></tr><tr><td>250</td><td>5</td><td>7</td><td>8</td><td>11</td><td>4</td><td>5</td><td>6</td><td>8</td></tr><tr><td>500</td><td>3</td><td>3</td><td>4</td><td>6</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>9</td></tr><tr><td>1000</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td><td>3</td><td>1</td><td>1</td><td>2</td><td>2</td></tr></tbody></table>

(Hair, et al., 2010 p. 174)

5. R² ajusté : le coefficient de détermination R² ajusté est une correction du coefficient R² qui prend en compte la taille de l'échantillon par rapport au nombre de variables.

6. Le Bêta: cet indice permet de comparer la contribution de chaque variable puisqu'il s'agit du coefficient de régression ramené sur une échelle standard (entre -1 et +1). Dans le cadre spécifique d'une régression multiple, il peut être intéressant de s'intéresser à la corrélation semi-partielle de chaque variable explicative. Le carré de la corrélation semi-partielle correspond à la proportion de variances expliquées par la variable indépendante.
2.2. Vérifier la relation entre les « variables issues de la théorie des expectations » et « l'intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle ».

Dans cette sous section, nous essayons de répondre à notre première question de recherche :

**Pourquoi les salariés choisissent un type de mobilité intra-organisationnelle plutôt qu'un autre? Pour cela, et dans le cadre de la théorie des expectations, nous cherchons les variables cognitives qui expliquent son choix.**

Pour ce faire, nous avons effectué des régressions linéaires multiples entre les « variables issues de la théorie des expectations » et « l'intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle » dont les résultats se trouvent dans les tableaux n°103 et 104.
<table><caption>Tableau 103 : les variables explicatives issues de la théorie des expectations pour expliquer l'intention envers la mobilité intra organisationnelle non géographique.</caption><thead><tr><th colspan="10">Non géographique</th></tr><tr><th rowspan="3"></th><th colspan="4">Horizontale</th><th colspan="4">Verticale</th></tr><tr><th colspan="2">sans changement de métier</th><th colspan="2">Avec changement de métier</th><th colspan="2">sans changement de métier</th><th colspan="3">Avec changement de métier</th></tr><tr><th>KHOW</th><th>modèle 1</th><th>KHOW</th><th>modèle 1</th><th>ANC_GEST</th><th>modèle 1</th><th>ANC_QV</th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th></tr></thead><tbody><tr><th>R</th><td>0,162</td><td></td><td>0,185</td><td></td><td>0,104</td><td></td><td>0,125</td><td>0,176</td><td>0,216</td></tr><tr><th>R2</th><td>0,027</td><td></td><td>0,034</td><td></td><td>0,011</td><td></td><td>0,016</td><td>0,031</td><td>0,047</td></tr><tr><th>R2 ajustée</th><td>0,024</td><td></td><td>0,032</td><td></td><td>0,008</td><td></td><td>0,013</td><td>0,026</td><td>0,039</td></tr><tr><th>Variation R2</th><td>0,027</td><td></td><td>0,034</td><td></td><td>0,011</td><td></td><td>0,016</td><td>0,016</td><td>0,015</td></tr><tr><th>F</th><td>10,671***</td><td></td><td>13,766****</td><td></td><td>4,18**</td><td></td><td>6.13**</td><td>6.081***</td><td>6.150****</td></tr><tr><th>Durbin-Watson</th><td>2,129</td><td></td><td>2,068</td><td></td><td>2,192</td><td></td><td>2,074</td><td></td><td></td></tr><tr><th>VIF</th><td>entre 1 et 1,029</td><td></td><td>entre 1 et 1,095</td><td></td><td>entre 1 et 1,002</td><td></td><td>entre 1 et 1,043</td><td></td><td></td></tr><tr><th>Tolérence</th><td>entre 0,913 et 1</td><td></td><td>entre 0,913 et 1</td><td></td><td>entre 0,982 et 1</td><td></td><td>entre 0,970 et 1</td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote>*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01; ****p<0,001; (ns)</footnote>
<table><caption>Tableau 104 : les variables explicatives issues de la théorie des expectations pour expliquer l'intention envers la mobilité intra organisationnelle géographique.</caption><thead><tr><th colspan="10">Géographique</th></tr><tr><th colspan="2"></th><th colspan="4">Horizontale</th><th colspan="4">Verticale</th></tr><tr><th colspan="2">Sans changement de métier</th><th colspan="4">Avec changement de métier</th><th colspan="4">Sans changement de métier</th><th colspan="4">Avec changement de métier</th></tr><tr><th></th><th></th><th>modèle 1</th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th></th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th></th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th>modèle 4</th></tr></thead><tbody><tr><td>KHOW</td><td>0,105**</td><td>KHOW</td><td>0,181****</td><td>0,163***</td><td>0,132**</td><td>ANC_GESTION</td><td>0,252****</td><td>0,252****</td><td>0,237****</td><td>ANC_GESTION</td><td>0,182****</td><td>0,181****</td><td>0,182****</td><td>0,166****</td></tr><tr><td></td><td></td><td>ANC_QV</td><td></td><td>-0,106**</td><td>-0,112**</td><td>ANC_QV</td><td></td><td>-0,226****</td><td>-0,227****</td><td>ANC_SERVICE</td><td></td><td>0,157</td><td>0,157****</td><td>0,145**</td></tr><tr><td></td><td></td><td>ANC_SERVICE</td><td></td><td></td><td>0,103**</td><td>INSTR</td><td></td><td></td><td>0,124***</td><td>ANC_QV</td><td></td><td></td><td>-0,154***</td><td>-0,155****</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>INSTR</td><td></td><td></td><td></td><td>0,135***</td></tr><tr><td>R</td><td>0,105</td><td></td><td>0,181</td><td>0,209</td><td>0,231</td><td></td><td>0,252</td><td>0,339</td><td>0,361</td><td></td><td>0,182</td><td>0,24</td><td>0,285</td><td>0,315</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,011</td><td></td><td>0,033</td><td>0,044</td><td>0,046</td><td></td><td>0,064</td><td>0,115</td><td>0,13</td><td></td><td>0,033</td><td>0,058</td><td>0,081</td><td>0,099</td></tr><tr><td>R2 ajustée</td><td>0,008</td><td></td><td>0,03</td><td>0,039</td><td>0,046</td><td></td><td>0,061</td><td>0,11</td><td>0,123</td><td></td><td>0,031</td><td>0,053</td><td>0,074</td><td>0,09</td></tr><tr><td>Variation R2</td><td>0,011</td><td></td><td>0,033</td><td>0,011</td><td>0,1</td><td></td><td>0,064</td><td>0,051</td><td>0,15</td><td></td><td>0,033</td><td>0,025</td><td>0,024</td><td>0,018</td></tr><tr><td>F</td><td>4,339**</td><td></td><td>13,199****</td><td>8,891****</td><td>7,286****</td><td></td><td>26,346****</td><td>25,095****</td><td>29,233****</td><td></td><td>13,268****</td><td>11,861****</td><td>11,401****</td><td>10,611****</td></tr><tr><td>Durbin-Watson</td><td>1,95</td><td></td><td>2,008</td><td></td><td></td><td></td><td>1,966</td><td></td><td></td><td></td><td>1,892</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>VIF</td><td>entre 1 et 1,095</td><td></td><td>entre 1 et 1,099</td><td></td><td></td><td></td><td>entre 1 et 1,056</td><td></td><td></td><td></td><td>entre 1 et 1,138</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tolérence</td><td>entre 0,913 et 1</td><td></td><td>entre 0,913 et 1</td><td></td><td></td><td></td><td>entre 0,962 et 1</td><td></td><td></td><td></td><td>entre 0,880 et 1</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote>*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01; ****p<0,001; (ns)</footnote>
Le modèle de régression proposé par la théorie des expectations évoque que :

La variable « perception des compétences professionnelles » ressort comme l'unique variable contributive à l'explication de la variable à expliquer « intention d'accepter une mobilité horizontale non géographique, sans changement de métier » ($\beta$ = 0.163 ; p < 0.001). Elle permet d'expliquer seulement 2,4 % de la variance de la variable à expliquer en question (p < 0.001).

Cette même variable « perception des compétences professionnelles » permet d'expliquer 3,2 % de la variable à expliquer « intention d'accepter une mobilité horizontale non géographique, avec changement de métier» (p < 0.001). Là encore, c'est l'unique variable contributive à l'explication de l'intention d'accepter ce type de mobilité intra organisationnelle ($\beta$ = 0.185 ; p < 0.001).

C'est maintenant au tour de la variable « ancre de gestion » d'être identifiée comme étant l'unique variable contributive à l'explication de la variable à expliquer « intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, sans changement de métier» ($\beta$ = 0.104 ; p < 0.05).

Trois variables contribuent à l'explication de la variable à expliquer « « intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, avec changement de métier» (p < 0.001). Elles sont, par ordre d'importance : l'ancre qualité de vie (permet d'expliquer 1.3 % de la variance de la variable à expliquer en question), la perception des compétences relationnelles (permet d'expliquer 1.6 % de la variance de la variable à expliquer en question) et l'ancre sécurité (permet d'expliquer 1.5 % de la variance de la variable à expliquer en question).

En outre, tandis que les deux ancre « qualité de vie ($\beta$ = - 0.146, p < 0.01) et sécurité ($\beta$ = - 0.125, p < 0.05) » agissent contre « l'intention d'accepter mobilité verticale non géographique, avec changement de métier», nous pouvons considérer que le salarié à forte compétence relationnelle ($\beta$ = 0.136, p < 0.01) aura l'intention l'accepter ce type de mobilité.

La perception des compétences professionnelles permet d'expliquer aussi 0.8 % de la variable à expliquer « intention d'accepter une mobilité horizontale géographique, sans changement de métier» et constitue la seule variable contributive à l'explication de ce type de mobilité.
Trois variables permettent d'expliquer 4.6 % de la variable « intention d'accepter une mobilité horizontale géographique, avec changement de métier ». La première en termes de contribution est « la perception des compétences professionnelles » qui explique 3.3 % de la variance de la variable à expliquer. La deuxième est l'ancre qualité de vie qui permet d'expliquer 1.1 % de la variance de la variable à expliquer. La dernière est l'ancre qualité de vie qui permet d'expliquer 1 % de la variance de la variable à expliquer.

Nous pouvons ainsi remarquer que le salarié aura l'intention d'accepter ce type de mobilité puisqu'il se perçoit compétent ($\beta$ = 0.132, $p$ < 0.05) afin de rendre service aux autres ($\beta$ = 0.103, $p$ < 0.05). Or, pour préserver sa qualité de vie, il aura moins l'intention d'accepter ce type de mobilité ($\beta$ = - 0.112, $p$ < 0.05).

Egalement, trois variables permettent d'expliquer 12.3 % de la variable « intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier ». Elles sont respectivement l'ancre gestion (6.4 % de la variance de la variable à expliquer), l'ancre qualité de vie (5.10% de la variance de la variable à expliquer) et l'instrumentalité (1.5 % de la variance de la variable à expliquer).

Ce modèle présente un bon coefficient de détermination de la variable à expliquer « intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier ».

Nous pouvons dire ainsi, que l'ancre qualité de vie ($\beta$ = - 0.227, $p$ < 0.001) influence négativement sur ce type de mobilité contre une influence positive de la part l'ancre gestion ($\beta$ = 0.237, $p$ < 0.001) et la vision instrumentale de la mobilité ($\beta$ = 0.124, $p$ < 0.01).

Enfin, quatre variables contribuent à l'explication de 9% de la variable à expliquer « intention d'accepter une mobilité verticale géographique, avec changement de métier » comme nous pouvons voire dans le tableau ci-après.

<table><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th>Variation de R<sup>2</sup></th><th>R<sup>2</sup> ajustée</th><th>R<sup>2</sup> exigée</th><th>Variable à expliquer</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ancre gestion</td><td>3.3 %</td><td></td><td></td><td rowspan="4">L'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Ancre service</td><td>2.5 %</td><td rowspan="3">9 %</td><td rowspan="3">15.6 %</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>2.4 %</td></tr><tr><td>Instrumentalité</td><td>0.8 %</td></tr></tbody></table>
## 2.3. Vérification du modèle et tests d'hypothèses de recherche.

Dans cette sous section, nous réalisons des analyses explicatives par la méthode des régressions linéaires. Ces analyses nous permettent :

- d'identifier les variables du modèle qui expliquent chacun des huit types de mobilités intra organisationnelle ;

- de tester nos hypothèses avec chacun des huit types de mobilités adoptées par notre recherche.

Pour une meilleure compréhension, les résultats des régressions seront présentés dans deux tableaux. Le premier tableau (tableau 105) récapitule les résultats de nos régressions sur « l'intention d'accepter une mobilité intra organisationnelle non géographique ». Le second (tableau 106) récapitule les résultats de nos régressions sur « l'intention d'accepter une mobilité intra organisationnelle géographique).
<table><caption>Tableau 105 : régression linéaire multiple pour tester notre modèle de recherche (Mobilité non géographique).</caption><thead><tr><th colspan="11">non géographique</th></tr><tr><th colspan="3">Horizontale</th><th colspan="5">Verticale</th></tr><tr><th rowspan="2">sans changement de métier</th><th rowspan="2"></th><th colspan="3">Avec changement de métier</th><th colspan="4">sans changement de métier</th><th colspan="2">Avec changement de métier</th></tr><tr><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th>modèle 4</th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th></tr></thead><tbody><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>OUV_EXP</td><td>-0,143***</td><td>-0,141***</td><td>-0,159***</td><td>-0,167****</td><td>OUV_EXP</td><td>-0,246****</td><td>-0,247****</td></tr><tr><td></td><td>KHOW</td><td>0,197****</td><td>0,182****</td><td>0,191****</td><td>IMP REV TRAV PART</td><td>-0,137***</td><td>-0,135***</td><td>-0,149***</td><td>MOB ANT</td><td></td><td>0,193****</td></tr><tr><td></td><td>MOB ANT</td><td></td><td>0,152****</td><td>0,158****</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>IMP REV TRA PART</td><td></td><td></td><td>-0,127*</td><td>AGE</td><td></td><td>-0,113**</td><td>-0,128**</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>IMPO TRAV PART</td><td></td><td></td><td>-0,109*</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>R</td><td></td><td>0,197</td><td>0,248</td><td>0,279</td><td></td><td>0,143</td><td>0,198</td><td>0,227</td><td>0,251</td><td></td><td>0,246</td><td>0,313</td></tr><tr><td>R2</td><td></td><td>0,039</td><td>0,062</td><td>0,078</td><td></td><td>0,021</td><td>0,039</td><td>0,052</td><td>0,063</td><td></td><td>0,06</td><td>0,098</td></tr><tr><td>R2 ajustée</td><td></td><td>0,036</td><td>0,057</td><td>0,07</td><td></td><td>0,018</td><td>0,034</td><td>0,044</td><td>0,053</td><td></td><td>0,058</td><td>0,093</td></tr><tr><td>Variation R2</td><td></td><td>0,039</td><td>0,023</td><td>0,016</td><td></td><td>0,021</td><td>0,019</td><td>0,013</td><td>0,011</td><td></td><td>0,06</td><td>0,037</td></tr><tr><td>F</td><td></td><td>15,65****</td><td>12,72****</td><td>10,829****</td><td></td><td>7,72***</td><td>7,492</td><td>6,659</td><td>6,151</td><td></td><td>24,44****</td><td>20,528****</td></tr><tr><td>Durbin-Watson</td><td></td><td colspan="3">2,028</td><td></td><td colspan="3">2,256</td><td></td><td colspan="3">2,149</td></tr><tr><td>VIF</td><td></td><td colspan="3">VIF entre 1 et 1,100</td><td></td><td colspan="3">VIF entre 1 et 1,269</td><td></td><td colspan="3">VIF entre 1 et 1,057</td></tr><tr><td>Tolérence</td><td></td><td colspan="3">Tolérence entre 0,879 et 1</td><td></td><td colspan="3">Tolérence entre 0,888 et 1</td><td></td><td colspan="3">Tolérence entre 0,935 et 1</td></tr></tbody></table>

<footnote>*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01; ****p<0,001; (ns)</footnote>
1. Concernant la variable dépendante MOB_1 « **mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier** » : aucune variable n'a été saisie dans l'équation.

2. Concernant la variable dépendante MOB_2 « **mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier** » : les variables qui expliquent le mieux notre variable dépendante sont par ordre d'importance : « la perception des compétences professionnelles » (3.6% de la variance de la variable à expliquer), « l'expérience d'une mobilité antérieure » (2.3 % de la variance de la variable à expliquer) et « l'importance du revenu du partenaire (1.6 % de la variance de la variable à expliquer).

Ces résultats nous amènent à valider l'hypothèse H2b.

**H2b:** la relation entre les deux variables : « perception de l'individu de ses compétences professionnelles» et « intention d'accepter une mobilité horizontale non géographique, avec changement de métier » est positive (β = 0.191, p < 0.001).

Pour mieux interpréter la relation de MOB_2 avec « l'expérience d'une mobilité antérieure », nous avons procéder à une analyse de variance<fnref n="49" />.

> L'analyse de variance sert à tester l'hypothèse d'égalité des moyennes. Elle permet de savoir si au moins une des moyennes diffère des autres. Elle nous indique qu'il existe des différences entre les groupes, mais ne précise pas où sont situées ces différences. Pour remédier à cette situation, nous allons faire un test post-hoc de Duncan.

Le test de Levene n'est pas significatif (p = 0.000 < 0.05). Ainsi, nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse nulle de l'égalité des variances. Les différentes modalités de la variable « expérience d'une mobilité antérieur » sont ainsi considérées comme semblables.

Le test de Duncan (N= 352) (tableau 106) montre que les différences entre les 4 groupes de la variable « expérience d'une mobilité antérieure » sont minimes. Ainsi nous pouvons dire que « les salariés qui n'ont jamais vécu de mobilités au sein de l'entreprise ainsi que ceux qui ont

<footnote n="49">⁴⁹ Deux conditions sont nécessaires pour que les conclusions d'une ANOVA soient valides : 1) l'homogénéité de la variance intra groupe (test de Levene doit être > 0.05) ; 2) la normalité des données (vérification graphique des résidus).</footnote>
déjà vécu cette mobilité (une fois, deux fois, trois fois ou plus) auront la même intention envers une mobilité horizontale non géographique, avec changement de métier.

<table><caption>Tableau 106 : ANOVA (test Duncan : sous ensemble homogène entre les variables « EXPMob ANT & MOB_2»).</caption><thead><tr><th></th><th></th><th>MOB_2</th></tr></thead><tbody><tr><td>EXPMob ANT</td><td>N</td><td>Sous-ensemble pour alpha = 0.05</td></tr><tr><td>Aucune fois</td><td>213</td><td>3,36</td></tr><tr><td>Une fois</td><td>83</td><td>3,48</td></tr><tr><td>Deux fois</td><td>37</td><td>3,84</td></tr><tr><td>Trois fois ou plus</td><td>19</td><td>3,84</td></tr></tbody></table>

D'ailleurs, l'analyse de variance entre MOB_2 et « l'importance du revenu du partenaire » fait ressortir un test de Levene significatif (0.056 > 0.05). Le test de Duncan montre ensuite que « Plus le travail du partenaire est indispensable pour le foyer, moins le salarié aura l'intention d'accepter une mobilité horizontale non géographique, avec changement de métier » ($\beta$ = -0.127, $p$ < 0.1).

<table><caption>Tableau 107 : ANOVA (test Duncan : sous ensemble homogène entre les variables « IMPREV_PART & MOB_2»).</caption><thead><tr><th colspan="3">MOB_2</th></tr><tr><th rowspan="2">IMP_REV_TRAV_PART</th><th rowspan="2">N</th><th colspan="2">Sous-ensemble pour alpha = 0.05</th></tr><tr><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><td>nécessaire pour le foyer</td><td>112</td><td>3,36</td><td></td></tr><tr><td>complémentaire pour le foyer</td><td>86</td><td>3,38</td><td></td></tr><tr><td>indispensable pour le foyer</td><td>81</td><td></td><td>3,72</td></tr></tbody></table>
3. Concernant la variable dépendante « intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, sans changement de métier » : notre analyse de régression fait ressortir 4 relations négatives avec les variables « ouverture à l'expérience » (β = -0.167, p < 0.001), « importance du revenu du partenaire » (β = - 0.149, p < 0.01), « âge » (β = - 0.128, p < 0.05) et « importance travail du partenaire » (β = - 0.109, p < 0.1). La première variable permet d'expliquer 2.1% de la variance de la variable à expliquer, la seconde permet d'en expliquer 1.9%, la troisième permet d'en expliquer 1.3% et la dernière permet d'en expliquer 1.1%.

Ces résultats nous permettent ainsi de valider partiellement l'hypothèse **H8 (MOB_3)** qui prévoit une relation positive entre les deux variables « MOB_3 » et « ouverture à l'expérience » alors que notre étude empirique a ressortit une relation négative.

D'ailleurs, nous constatons que « plus le salarié avance en âge, moins il aura l'intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, sans changement de métier ».
L'hypothèse **H4 (MOB_3)** est ainsi **validée** pour ce type de mobilité intra organisationnelle.
Pour entrer plus en détail, le test de Duncan<fnref n="50" /> nous montre qu'à l'intérieur du variable « âge », nous retrouvons deux groupes d'influences négatives. Et c'est là où on peut remarquer qu'à partir de 38 ans les salariés auront beaucoup moins l'intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, sans changement de métier.

<table><caption>**Tableau 108 : ANOVA (test Duncan : sous ensemble homogène entre les variables « âge & MOB_3).**</caption><thead><tr><th></th><th>MOB_3</th><th colspan="2">Sous-ensemble pour alpha = 0.05</th></tr><tr><th></th><th>N</th><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><th>Duncan</th><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th>AGE</th><td></td><td></td><td></td></tr><tr><th>Entre 56 et 64</th><td>16</td><td>3,94</td><td></td></tr><tr><th>Entre 38 et 55 ans</th><td>174</td><td>4,14</td><td>4,14</td></tr><tr><th>Entre 29 et 37 ans</th><td>112</td><td></td><td>4,29</td></tr><tr><th>Moins de 29 ans</th><td>84</td><td></td><td>4,31</td></tr></tbody></table>

<footnote n="50">⁵⁰ Test de Levene n'est pas significatif (= 3.096 > 0.05). Ainsi, on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle de l'égalité des variances.</footnote>
D'ailleurs, quelque soit le niveau d'importance de la carrière du partenaire, cette variable influence d'une manière négative et similaire<fnref n="51" /> l'intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, sans changement de métier.

<table><caption>Tableau 109 : ANOVA (test Duncan : sous ensemble homogène entre les variables « importance travail du partenaire & MOB_3»).</caption><thead><tr><th></th><th>MOB_3</th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Duncan</td><td></td><td></td></tr><tr><td>IMP_TRAV_PART</td><td></td><td>Sous-ensemble pour alpha = 0.05</td></tr><tr><td></td><td>N</td><td>1</td></tr><tr><td>La carrière de mon partenaire est aussi importante que ma carrière</td><td>231</td><td>4,22</td></tr><tr><td>La carrière de mon partenaire n'est pas importante</td><td>26</td><td>4,23</td></tr><tr><td>La carrière de mon partenaire est la plus importante</td><td>8</td><td>4,25</td></tr><tr><td>La carrière de mon partenaire est plus importante que ma carrière</td><td>10</td><td>4,3</td></tr></tbody></table>

Par contre, l'intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, sans changement de métier est influencée d'une manière négative mais variée selon le niveau d'importance du revenu du partenaire. En effet, lorsque le revenu du partenaire est indispensable ou nécessaire pour le foyer ceci diminue encore plus l'intention d'accepter ce type de mobilité par rapport à un revenu complémentaire pour le foyer.

<table><caption>Tableau 110 : ANOVA (test Duncan : sous ensemble homogène entre les deux variables « importance du revenu du partenaire & MOB_3»).</caption><thead><tr><th></th><th>MOB_3</th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td>Duncan</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>IMP_REV_TRAV_PART</td><td></td><td>Sous-ensemble pour alpha = 0.05</td><td></td></tr><tr><td></td><td>N</td><td>1</td><td>2</td></tr><tr><td>complémentaire pour le foyer</td><td>86</td><td>4,06</td><td></td></tr><tr><td>nécessaire pour le foyer</td><td>109</td><td></td><td>4,29</td></tr><tr><td>indispensable pour le foyer</td><td>81</td><td></td><td>4,36</td></tr></tbody></table>

<footnote n="51">⁵¹ Test de Levene n'est pas significatif (= 0.216 > 0.05). Ainsi, on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle de l'égalité des variances.</footnote>
4. Concernant la variable dépendante MOB_4 « **intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, avec changement de métier** » : Deux variables contribuent à l'explication de notre variable dépendante. Il s'agit en premier de la variable « ouverture à l'expérience » (6 % de la variance de la variable à expliquer) ; en seconde, il s'agit de la variable « expérience d'une mobilité antérieure » qui permet d'expliquer 3.7 % de la variance de la variable à expliquer. Cependant, ces deux variables agissent d'une manière contradictoire. La première manifeste une relation négative (β = -0.247, p < 0.001) avec notre variable dépendante alors que la seconde présente une relation positive (β = 0.193, p < 0.001).

Ainsi, nous pouvons dire que l'hypothèse H8 (MOB_4) est validée partiellement.

D'ailleurs, pour ce type de mobilité, le test de Duncan<fnref n="52" /> présente deux groupes de la variable « expérience d'une mobilité antérieure » qui nous permet de conclure que les salariés qui ont bougé deux fois ou plus seront plus disposés à accepter une mobilité verticale non géographique, avec changement de métier de ceux qui n'ont jamais vécu de mobilités antérieures.

<table><caption>Tableau 111 : ANOVA (test Duncan : sous ensemble homogène entre les variables « EXPMob_4 » & « MOB_4 »).</caption><thead><tr><th></th><th>MOB_4</th><th colspan="2">Sous-ensemble pour alpha = 0.05</th></tr><tr><th>Duncan</th><td></td><th></th><th></th></tr><tr><th>MOB_ANT</th><td></td><th></th><th></th></tr><tr><th></th><th>N</th><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><th scope="row">Aucune fois</th><td>206</td><td>3,98</td><td></td></tr><tr><th scope="row">Une fois</th><td>83</td><td>4,18</td><td>4,18</td></tr><tr><th scope="row">Deux fois</th><td>37</td><td>4,24</td><td>4,24</td></tr><tr><th scope="row">Trois fois ou plus</th><td>17</td><td></td><td>4,53</td></tr></tbody></table>

<footnote n="52">⁵² Test de Levene n'est pas significatif (= 0.744 > 0.05). Ainsi, on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle de l'égalité des variances.</footnote>
<table><caption>Tableau 112 : régression linéaire multiple pour tester notre modèle de recherche (Mobilité géographique).</caption><thead><tr><th colspan="12">Géographique</th></tr><tr><th colspan="2">Horizontale</th><th colspan="10">Verticale</th></tr><tr><th rowspan="2">Sans changement de métier</th><th colspan="5">Avec changement de métier</th><th colspan="5">Sans changement de métier</th><th colspan="5">Avec changement de métier</th></tr><tr><th>modèle1</th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th>modèle 4</th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th>modèle 4</th><th>modèle 5</th><th>modèle 1</th><th>modèle 2</th><th>modèle 3</th><th>modèle 4</th><th>modèle 5</th></tr></thead><tbody><tr><td>KHOW</td><td>0,105**</td><td>KHOW</td><td>0,181****</td><td>0,166****</td><td>0,167***</td><td>0,178****</td><td>ANC GEST</td><td>0,261****</td><td>0,26****</td><td>0,244****</td><td>0,251****</td><td>0,23****</td><td>IMP REL</td><td>-0,213****</td><td>-0,229****</td><td>-0,202****</td><td>-0,18****</td><td>-0,161****</td></tr><tr><td></td><td></td><td>MOB ANT</td><td></td><td>0,141***</td><td>0,13***</td><td>0,133***</td><td>ANC QV</td><td></td><td>-0,219****</td><td>-0,219****</td><td>-0,224****</td><td>-0,203****</td><td>ANC SERV</td><td></td><td>0,172****</td><td>0,169****</td><td>0,167****</td><td>0,156****</td></tr><tr><td></td><td></td><td>GENRE</td><td></td><td></td><td>-0,113**</td><td>-0,135***</td><td>INSTR</td><td></td><td></td><td>0,133***</td><td>0,136***</td><td>0,118**</td><td>ANC GEST</td><td></td><td></td><td>0,152***</td><td>0,156****</td><td>0,145***</td></tr><tr><td></td><td></td><td>SITFAM</td><td></td><td></td><td></td><td>-0,1**</td><td>MOB ANT</td><td></td><td></td><td></td><td>-0,119**</td><td>-0,136***</td><td>ANC QV</td><td></td><td></td><td></td><td>-0,131***</td><td>-0,135***</td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>IMP RELA</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>-0,134***</td><td>INST</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>0,115**</td></tr><tr><td>R</td><td>0,105</td><td></td><td>0,181</td><td>0,229</td><td>0,255</td><td>0,273</td><td></td><td>0,261</td><td>0,34</td><td>0,365</td><td>0,384</td><td>0,405</td><td></td><td>0,213</td><td>0,273</td><td>0,312</td><td>0,338</td><td>0,356</td></tr><tr><td>R2</td><td>0,011</td><td></td><td>0,033</td><td>0,053</td><td>0,065</td><td>0,074</td><td></td><td>0,068</td><td>0,116</td><td>0,133</td><td>0,148</td><td>0,164</td><td></td><td>0,045</td><td>0,075</td><td>0,097</td><td>0,114</td><td>0,127</td></tr><tr><td>R2 ajustée</td><td>0,008</td><td></td><td>0,03</td><td>0,048</td><td>0,058</td><td>0,065</td><td></td><td>0,066</td><td>0,111</td><td>0,127</td><td>0,139</td><td>0,153</td><td></td><td>0,043</td><td>0,07</td><td>0,09</td><td>0,105</td><td>0,115</td></tr><tr><td>Variation R2</td><td>0,011</td><td></td><td>0,033</td><td>0,2</td><td>0,13</td><td>0,009</td><td></td><td>0,068</td><td>0,048</td><td>0,018</td><td>0,014</td><td>0,016</td><td></td><td>0,045</td><td>0,029</td><td>0,022</td><td>0,017</td><td>0,013</td></tr><tr><td>F</td><td>4,339**</td><td></td><td>13,199****</td><td>10,763****</td><td>8,988****</td><td>7,766****</td><td></td><td>28,196****</td><td>25,295****</td><td>19,755****</td><td>16,616****</td><td>14,998****</td><td></td><td>18,526****</td><td>15,661****</td><td>13,871****</td><td>12,406****</td><td>11,153****</td></tr><tr><td>Durbin-Watson</td><td>1,95</td><td></td><td>2,01</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1,921</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>1,933</td><td></td><td></td></tr><tr><td>VIF</td><td>entre 1 et 1,095</td><td></td><td>entre 1 et 1,132</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>entre 1 et 1,103</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>entre 1 et 1,137</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Tolérence</td><td>entre 0,913 et 1</td><td></td><td>entre 0,9 et 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>entre 0,910 et 1</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td><td>entre 0,886 et 1</td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote>*p<0,1; **p<0,05; ***p<0,01; ****p<0,001; (ns)</footnote>
5. Concernant la variable dépendante « **intention d'accepter une mobilité horizontale géographique, sans changement de métier** » : la variable « perception des compétences professionnelles » est ressortit comme l'unique variable contributive à l'explication de notre variable dépendante (β = 105, p < 0.05). Elle ne permet d'expliquer que 1.1 % de la variance de la variable à expliquer.

L'hypothèse H2 (MOB_5) est ainsi validée.

6. Concernant la variable dépendante « **intention d'accepter une mobilité horizontale géographique, avec changement de métier** » : quatre variables contribuent à l'explication de cette variable dépendante. Il s'agit en premier de la variable « perception des compétences professionnelles » (3.3 % de la variance de la variable à expliquer), en deuxième de la variable « expérience d'une mobilité antérieure » (2 % de la variance de la variable à expliquer), en troisième du variable « genre » (1.3 % de la variance de la variable à expliquer) et en dernier de la variable « situation familiale » (0.9 % de la variance de la variable à expliquer).

La relation est positive entre les deux premières variables (0.178, p < 0.01 et 0.133, p < 0.01) avec la variable dépendante et négative avec les deux dernières (- 0.135, p < 0.01 et 0.1, p < 0.05). L'hypothèse H2 (MOB_6) est ainsi validée.

Pour mieux comprendre les résultats, nous avons réalisé une analyse de variance entre MOB_6 et la variable « situation familiale ». Le test de Duncan<fnref n="53" /> ne nous permet pas de conclure que : les salariés, célibataires ou en couple avec trois enfants ou plus, seront moins disposés une mobilité horizontale géographique, avec changement de métier.

<table><caption>**Tableau 113 : ANOVA (test Duncan : sous ensemble homogène entre les variables « SIT_FAM & MOB_6»).**</caption><thead><tr><th></th><th>MOB_6</th><th colspan="2">Sous-ensemble pour alpha = 0.05</th></tr><tr><th>SIT_FAM</th><th>N</th><th>1</th><th>2</th></tr></thead><tbody><tr><td>en couple avec un enfant</td><td>47</td><td>2,49</td><td></td></tr><tr><td>en couple avec 2 enfants</td><td>100</td><td>2,61</td><td>2,61</td></tr><tr><td>en couple sans enfant</td><td>89</td><td>2,75</td><td>2,75</td></tr><tr><td>Célibataire</td><td>100</td><td></td><td>2,93</td></tr><tr><td>en couple avec trois enfants ou plus</td><td>55</td><td></td><td>2,95</td></tr></tbody></table>

<footnote n="53">⁵³ Test de Levene n'est pas significatif (= 0.104 > 0.05). Ainsi, on ne peut pas rejeter l'hypothèse nulle de l'égalité des variances.</footnote>
7. Concernant la variable dépendante « **intention d'accepter une mobilité verticale géographique sans changement de métier** » : cinq variables contribuent à l'explication de notre variable dépendante. Elles sont par ordre d'importance :

L'ancre gestion (6.8 % de la variance de la variable à expliquer), l'ancre qualité de vie « 4.8 % de la variance de la variable à expliquer), l'instrumentalité (1.8 % de la variance de la variable à expliquer), l'importance de rester à coté des parents, amis etc. (1.6 % de la variance de la variable à expliquer) et l'expérience d'une mobilité antérieure (1.4 % de la variance de la variable à expliquer).

Les ancres exercent deux influences contradictoires. L'ancre gestion influence d'une manière positive MOB_7 (β = 0.23, p < 0.001) alors que l'ancre qualité de vie l'influence d'une manière négative (β = - 0.203, p < 0.001).

En outre, l'instrumentalité présente une relation positive (β = 0.118, p < 0.05) avec MOB_7 contre deux relations négatives avec « l'expérience d'une mobilité antérieure » (β = - 0.136, p < 0.01) et «l'importance de rester à coté des parents, amis etc. » (β = - 0.134, p < 0.01).

L'hypothèse H1 (MOB_7) est validée en ce qui concerne la relation entre MOB_7 avec l'ancre gestion et l'ancre qualité de vie.

8. Concernant la variable dépendante « **intention d'accepter une mobilité verticale géographique avec changement de métier** » : cinq variables, dont trois parmi les ancres de carrières, contribuent à l'explication de notre variable dépendante. La variable « importance de rester à coté des parents et amis » arrive en première position puisqu'elle contribue à 4.5% de la variance de la variable à expliquer.

Les ancres service (β = 0.156, p < 0.001) explique 2.9 % de la variance de la variable à expliquer, gestion (β = 0.145, p < 0.05) explique 2.2 % de la variance de la variable à expliquer et qualité de vie (β = - 0.135, p < 0.05) explique 1.7 % de la variance de la variable à expliquer.

Enfin, l'instrumentalité (β = 0.115, p < 0.05) explique 1.3 % de la variance de la variable à expliquer.

L'hypothèse H1 (MOB_8) a été validée en ce qui concerne la relation entre MOB_8 et l'ancre gestion, l'ancre service et l'ancre qualité de vie.
Conclusion

Cette section nous a permis de réaliser plusieurs régressions multiples pour chaque type de
l'intention envers la mobilité intra organisationnelle.

Tout d'abord, nous avons étudié la relation entre les variables issues de la théorie des expectations et l'intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle.

Ensuite, nous avons identifié les principales variables (par ordre d'importance) qui expliquent l'intention envers chacun des huit types de la mobilité intra organisationnelle (tableau récapitulatif n°114). Enfin, nous avons testé nos hypothèses de recherches (tableau récapitulatif n°115).

Les résultats obtenus seront discutés en détail dans la section 3 de ce même chapitre.
<table><caption>Tableau 114 : Tableau récapitulatif qui présente les variables explicatives de l'intention des salariés envers les différents types de la mobilité intra organisationnelle.</caption><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th>Variable à expliquer</th><th>R²</th></tr></thead><tbody><tr><td>Aucune</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier</td><td></td></tr><tr><td>- Perception des compétences professionnelles.<br/>- Expérience d'une mobilité antérieure.<br/>- Importance du revenu du partenaire.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier</td><td>7 %</td></tr><tr><td>- Ouverture à l'expérience.<br/>- Importance du revenu du partenaire.<br/>- Age.<br/>- Importance du travail du partenaire.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, sans changement de métier</td><td>5.3 %</td></tr><tr><td>- Ouverture à l'expérience.<br/>- Expérience d'une mobilité antérieure.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, avec changement de métier</td><td>9.3 %</td></tr><tr><td>- Perception des compétences professionnelles.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier</td><td>0.8 %</td></tr><tr><td>- Perception des compétences professionnelles.<br/>- Expérience d'une mobilité antérieure.<br/>- Genre.<br/>- Situation familiale.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier</td><td>6.5 %</td></tr><tr><td>Ancre gestion<br/>Ancre qualité de vie<br/>Instrumentalité<br/>Expérience d'une mobilité antérieure<br/>Importance de rester à coté des amis, parents.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier</td><td>15.3 %</td></tr><tr><td>Importance de rester à coté des amis, parents.<br/>Ancre service<br/>Ancre gestion<br/>Ancre qualité de vie<br/>Instrumentalité</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, avec changement de métier</td><td>11.5 %</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 115 : Hypothèses de recherche : tableau récapitulatif des résultats.</caption><thead><tr><th></th><th></th><th></th></tr></thead><tbody><tr><td colspan="3">La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité horizontale non géographique, sans changement de métier (MOB_1)</td></tr><tr><td>H1 : la relation entre les variables « ancre de carrières » et MOB_1 est positive.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H2a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_1 est positive.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H2b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles » et MOB_1 est positive.</td><td>Validée partiellement</td></tr><tr><td>H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H6b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_1 est positive.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H4 : La relation entre « l'âge » et MOB_1 est négative.</td><td>Validée partiellement</td></tr><tr><td colspan="3">La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité horizontale non géographique, avec changement de métier (MOB_2)</td></tr><tr><td>H1 : la relation entre les variables « ancre de carrières » et MOB_2 est positive.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H2a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_2 est positive.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H2b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles » et MOB_2 est positive.</td><td>Validée</td></tr><tr><td>H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H6b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_2 est positive.</td><td>Validée partiellement</td></tr><tr><td>H4 : La relation entre « l'âge » et MOB_2 est négative.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td colspan="3">La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, sans changement de métier (MOB_3)</td></tr><tr><td>H1a : la relation entre la variable « ancre de gestion » et MOB_3 est positive.</td><td>Validée partiellement</td></tr><tr><td>H1b : la relation entre la variable « ancre de service » et MOB_3 est positive.</td><td>Validée partiellement</td></tr><tr><td>H2a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_3 est positive.</td><td>Validée partiellement</td></tr><tr><td>H2b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles » et MOB_3 est positive.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H6b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.</td><td>Non validée</td></tr><tr><td>H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_3 est positive.</td><td>Validée</td></tr></tbody></table>
H7 : La relation entre « l'âge » et MOB_3 est négative.

La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, avec changement de métier (MOB_4)

H1 a : la relation entre la variable « ancre de gestion » et MOB_4 est positive.

H1 b : la relation entre la variable « ancre qualité de vie » et MOB_4 est positive.

H2 a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_4 est positive.

H2 b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles » et MOB_4 est positive.

H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.

H6 b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.

H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_4 est positive.

H4 : La relation entre « l'âge » et MOB_4 est négative.

Validé partiellement

Validé partiellement

Non validée

Validée

Non validée

Non validée

Validée partiellement

Non validée

La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité verticale non géographique, avec changement de métier (MOB_4)

H1 a : la relation entre la variable « ancre de gestion » et MOB_4 est positive.

H1 b : la relation entre la variable « ancre qualité de vie » et MOB_4 est positive.

H2 a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_4 est positive.

H2 b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles » et MOB_4 est positive.

H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.

H6 b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.

H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_4 est positive.

H4 : La relation entre « l'âge » et MOB_4 est négative.

Validée partiellement

Validée partiellement

Non validée

Non validée

Non validée

Non validée

Non validée

Validée partiellement

Non validée

La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité horizontale géographique, sans changement de métier (MOB_5)

H1 : la relation entre les variables « ancre de gestion » et MOB_5 est positive.

H2 a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_5 est positive.

H2 b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles » et MOB_5 est positive.

H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.

Non validée

Non validée

Validée

Non validée
H6b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.

H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_5 est positive.

H4 : La relation entre « l'âge » et MOB_5 est négative.

H5a : La relation entre les couples « à double carrière» et l'intention d'accepter une mobilité intra organisationnelle géographique est négative.

H5b : La relation entre les couples « à double revenu» et l'intention d'accepter une mobilité intra organisationnelle géographique est négative.

Non validée

Non validée

Non validée

Non validée

Non validée

La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité horizontale géographique, avec changement de métier (MOB_6)

H1a : la relation entre la variable « ancre qualité de vie » et MOB_6 est positive.

H1b : la relation entre la variable « ancre service » et MOB_6 est positive.

H2a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_6 est positive.

H2b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles» et MOB_6 est positive.

H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.

H6b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.

H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_6 est positive.

H4 : La relation entre « l'âge » et MOB_6 est négative.

H5a : La relation entre les couples « à double carrière» et MOB_6 est négative.

H5b : La relation entre les couples « à double revenu» et MOB_6 est négative.

Validée partiellement

Validée partiellement

Non validée

Validée

Non validée

Non validée

Non validée

Non validée

Non validée

Non validée

La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier (MOB_7)

H1a : la relation entre la variable « ancre gestion » et MOB_7 est positive.

H1b : la relation entre la variable « ancre qualité de vie » et MOB_7 est négative.

H2a : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_7 est positive.

H2b : la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles» et MOB_7 est positive.

H3 : la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.

H6b : plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.

H8 : la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_7 est positive.

H4 : La relation entre « l'âge » et MOB_7 est négative.

Validée

Validée

Non validée

Non validée

Validée

Non validée

Non validée

Validée partiellement
H5a: La relation entre les couples « à double carrière» et MOB_7 est négative.

H5b: La relation entre les couples « à double revenu» et MOB_7 est négative.

Non validée

Validée partiellement

La variable à expliquer : intention d'accepter une mobilité verticale géographique, avec changement de métier (MOB_8)

H1a: la relation entre la variable « ancre gestion » et MOB_8 est positive.

H1b: la relation entre la variable « ancre qualité de vie » et MOB_8 est négative.

H1b: la relation entre la variable « ancre service » et MOB_8 est positive.

H2a: la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences relationnelles » et MOB_8 est positive.

H2b: la relation entre les variables « perception du salarié de ses compétences professionnelles et MOB_8 est positive.

H3: la perception de la mobilité interne comme instrument efficace pour accéder aux promotions influence positivement l'intention envers celle-ci.

H6b: plus le salarié a un locus de contrôle au travail externe, moins il sera disposé à accepter une mobilité intra organisationnelle.

H8: la relation entre la variable « ouverture à l'expérience » et MOB_8 est positive.

H4: La relation entre « l'âge » et MOB_8 est négative.

H5a: La relation entre les couples « à double carrière» et MOB_8 est négative.

H5b: La relation entre les couples « à double revenu» et MOB_8 est négative.

Validée

Validée

Validée

Non validée

Non validée

Validée

Non validée

Validée partiellement

Non validée

Non validée

Non validée
Section 3 : Discussion des résultats

Nous rappelons d'abord que notre modèle de recherche comporte sept groupes de variables susceptibles d'expliquer l'intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle.

Dans cette section, consacrée à la discussion de nos résultats empiriques, nous allons aborder,
de façon plus synthétique, l'influence de chacune de ces variables explicatives sur nos
variables à expliquer. Cette discussion sera aussi l'occasion de faire un rapprochement de nos
résultats avec d'autres travaux de recherche en GRH.

Nous discutons donc successivement les résultats concernant la variable à expliquer
« intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle » (§3.1),
l'influence de la théorie des expectations sur l'intention d'accepter une mobilité intra-
organisationnelle (§3.2), l'influence des ancrés de carrière (§3.3), l'influence de la perception
des compétences (3.4), l'influence de l'instrumentalité de la mobilité intra-organisationnelle
(§3.4), l'influence des variables sociodémographiques (§3.5), l'influence des variables liées à
la vie personnelle (§3.6), l'influence des variables liées à la caractéristique de la carrière
(§3.7) et l'influence des traits de personnalité (§3.8).
## 3.1. Discussion concernant la variable à expliquer « intention des salariés envers les différents types de la mobilité intra-organisationnelle »

Notre recherche a mis en évidence le caractère multidimensionnel du concept de la mobilité intra-organisationnelle.

En fait, lors de notre phase confirmatoire, l'analyse factorielle a fait ressortir 4 dimensions de la mobilité intra-organisationnelle. Il s'agit de la « mobilité d'adaptation », « mobilité de reconversion », « mobilité de rupture » et « mobilité de progression ».

<table><thead><tr><td>Item</td><td>Libellé</td><td>Dimensions</td><td>α de Cronbach</td></tr></thead><tbody><tr><td>MOB_1</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité d'adaptation (non géographique)</td><td>0.441</td></tr><tr><td>MOB_3</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité de reconversion (non géographique)</td><td>0.674</td></tr><tr><td>MOB_2</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité de reconversion (non géographique)</td><td>0.674</td></tr><tr><td>MOB_4</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité de reconversion (non géographique)</td><td>0.674</td></tr><tr><td>MOB_5</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité de rupture (géographique)</td><td>0.760</td></tr><tr><td>MOB_6</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité de reconversion (non géographique)</td><td>0.760</td></tr><tr><td>MOB_7</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, sans changement de métier.</td><td>Mobilité de progression (géographique)</td><td>0.704</td></tr><tr><td>MOB_8</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, avec changement de métier.</td><td>Mobilité de progression (géographique)</td><td>0.704</td></tr></tbody></table>

Or, la **cohérence interne de ces 4 dimensions est faible**. Seules les dimensions « mobilité de rupture » et « mobilité de progression » atteignent le seuil d'acceptabilité de 0.7 fixé lors de notre démarche méthodologique.
Ajoutons qu'en examinant la validité de ce modèle de 4 dimensions de la variable « intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle », en concurrence avec d'autres modèles, **nous avons trouvé que tous les modèles proposés n'atteignent pas les normes les moins rigoureuses d'ajustement**.

De ce fait, nous décidons d'étudier l'influence des variables explicatives sur chacun des 8 types de la mobilité intra-organisationnelle.

Cette multi dimensionnalité a été confirmée par nos analyses de régression. Concrètement, la preuve nous a été fournie par le fait que **chaque type de mobilité intra-organisationnelle est influencé par des variables explicatives différentes** (tableau n°116).
<table><caption>Tableau 116 : Variables explicatives de l'intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle.</caption><thead><tr><th></th><th>Variables explicatives</th><th>Variable à expliquer</th><th>R² ajustée</th><th>R² exigée</th></tr></thead><tbody><tr><td>MOB_1</td><td>Aucune</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier</td><td>NS</td><td>NS</td></tr><tr><td>MOB_2</td><td>— Perception des compétences professionnelles.<br/>— Expérience d'une mobilité antérieure.<br/>— Importance du revenu du partenaire.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier</td><td>7 %</td><td>9.3 %</td></tr><tr><td>MOB_3</td><td>— Ouverture à l'expérience.<br/>— Importance du revenu du partenaire.<br/>— Âge.<br/>— Importance du travail du partenaire.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, sans changement de métier</td><td>5.3 %</td><td>12.5 %</td></tr><tr><td>MOB_4</td><td>- Ouverture à l'expérience.<br/>- Expérience d'une mobilité antérieure.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, avec changement de métier</td><td>9.3 %</td><td>6.2 %</td></tr><tr><td>MOB_5</td><td>- Perception des compétences professionnelles.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier</td><td>0.8 %</td><td>3.1 %</td></tr><tr><td>MOB_6</td><td>- Perception des compétences professionnelles.<br/>- Expérience d'une mobilité antérieure.<br/>- Genre.<br/>- Situation familiale.</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier</td><td>6.5 %</td><td>12.5 %</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>MOB_7</td><td>Ancre gestion<br>Ancre qualité de vie<br>Instrumentalité<br>Expérience d'une mobilité antérieure<br>Importance de rester à côté des amis, parents.</td><td>+</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale<br>géographique, sans changement de métier</td><td>15.3 %</td><td>7.8 %</td></tr><tr><td>MOB_8</td><td>Importance de rester à côté des amis, parents.<br>Ancre service<br>Ancre gestion<br>Ancre qualité de vie<br>Instrumentalité</td><td>-</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale<br>géographique, avec changement de métier</td><td>11.5 %</td><td>7.8 %</td></tr></table>

Rappelons que :

- R² appelé « coefficient de détermination », est un indice qui détermine la part de variance de la variable dépendante expliquée par les variables indépendantes. Autrement dit, il reflète le pouvoir explicatif des variables explicatives sur la variable à expliquer.

- R² ajustée est une correction du coefficient R² qui prend en compte la taille de l'échantillon par rapport au nombre de variables.

- R² exigée est calculé pour notre recherche en se basant sur le tableau de Hair, Black, Babin, & Anderson (2010, p. 174) qui se trouve dans la section 2 (§2.1.6) du chapitre IX de notre thèse.
Premièrement, nos résultats montrent que l'intention des salariés d'accepter une mobilité intra-organisationnelle varie selon le type de mobilité proposée : Chaque personne se sent attirée de manière différente par les différents types de mobilité intra-organisationnelle.

Ainsi, les dimensions fonctionnelles (avec ou sans changement de métier), hiérarchiques (horizontale ou verticale) et géographiques doivent être prises en considération.

Ces résultats concordent avec les travaux de Noe, Steffy, & Barber (1988), de Landau, Shamir, & Arthur, 1992, de Noe & Barber (1993), d'Ostroff & Clark (2001) et de Mignonac (2001, 2008). Ces travaux avancent que l'intention d'accepter une mobilité intra organisationnelle ne peut pas être étudiée en absolue c'est-à-dire sans tenir compte la nature et la spécificité de la mobilité proposée.

Deuxièmement, nos résultats montrent aussi que chaque type de mobilité proposée est influencé par une gamme des variables explicatives différentes : le tableau n°116 identifie les variables explicatives de chaque type de mobilité intra-organisationnelle proposé.

Ces résultats sont compatibles avec les travaux de Noe & Barber (1993), d'Ostroff & Clark (2001) qui ont identifié les déterminants de chaque type de mobilité proposé.

Troisièmement, nos résultats ont mis en évidence que les anciens étudiants diplômés de l'IAE expriment leurs intentions d'accepter une promotion quelque soit la situation (les 4 premières positions sont liées à la promotion). Ceci s'explique par le fait que la promotion est vue comme la seule voie de progression professionnelle au sein de l'entreprise.

Ces résultats sont en contradiction avec les recherches qui portent sur les « nouvelles formes de carrière ». Ces recherches sont développées avec pour vocation l'abandon des mobilités verticales et la valorisation des mobilités horizontales ou fonctionnelles.

Cependant, ces résultats vont dans le même sens que les recherches de Mignonac (2001, p. 7) qui avance que la mobilité verticale reste encore souvent envisagée comme une des formes de reconnaissance les plus importantes, alors que des mobilités horizontales ou fonctionnelles sont considérées par le salarié comme une violation du « contrat psychologique » qui le lie à son organisation.
**Quatrièmement** (tableau n°117), nous remarquons que l'intention d'accepter une **promotion non géographique sans ou avec changement de métier** arrive en première position (faible écart de 0.15). Ceci s'explique par le fait que ce type de mobilité demande le moindre d'efforts de la part de salarié désirant progresser dans la hiérarchie de l'entreprise.

Nous remarquons aussi que l'intention d'accepter une **promotion géographique avec ou sans changement de métier** arrive en deuxième rang. Ceci s'explique probablement par le fait que la mobilité géographique pourrait être incontournable pour atteindre le sommet de la hiérarchie.

Ces deux résultats sont cohérents avec l'approche en termes de « **coûts-bénéfices** » d'Ostroff & Clark (2001). Cette approche stipule que les salariés seraient principalement disposés à accepter une mobilité intra-organisationnelle si les bénéfices associés à cette mobilité dépassaient les coûts. Dans notre cas, les **anciens étudiants diplômés de l'IAE aperçoivent que les bénéfices perçus de la mobilité verticale** (en termes d'augmentation de salaires, de prestige et de responsabilités) dépassent les coûts associés à la mobilité géographique (effort d'adaptation et perturbation de la vie familiale).

<table><caption>**Tableau 117 : Classement des intentions des salariés envers les différents types de la mobilité intra organisationnelle d'après leur moyenne.**</caption><tr><td>MOB_3</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, sans changement de métier.</td><td>4,17</td></tr><tr><td>MOB_4</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, non géographique, avec changement de métier.</td><td>4,02</td></tr><tr><td>MOB_7</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, sans changement de métier.</td><td>3,69</td></tr><tr><td>MOB_8</td><td>J'ai l'intention d'accepter une promotion, géographique, avec changement de métier.</td><td>3,59</td></tr><tr><td>MOB_2</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier.</td><td>3,47</td></tr><tr><td>MOB_1</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier.</td><td>3,28</td></tr><tr><td>MOB_6</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier.</td><td>2,76</td></tr><tr><td>MOB_5</td><td>J'ai l'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier.</td><td>2,54</td></tr></table>
Cinquièmement, nous remarquons que notre modèle trouve son utilité lorsque le salarié doit prendre une décision professionnelle majeure comme nous pouvons remarquer sur le tableau ci-dessous.

<table><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th></th><th>Variation de R<sup>2</sup></th><th>R<sup>2</sup> ajustée</th><th>R<sup>542</sup> exigée</th><th>Variable à expliquer<br>Mobilité de progression</th></tr></thead><tbody><tr><td>Ancre de gestion</td><td>+</td><td>6.8 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>-</td><td>4.8 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instrumentalité de la mobilité interne</td><td>+</td><td>1.8 %</td><td>15.3 %</td><td>7.8 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Expérience d'une mobilité antérieure</td><td>-</td><td>1.4 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Importance de rester à côté des amis/parents</td><td>-</td><td>1.6 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Importance de rester à côté des amis/parents</td><td>-</td><td>4.5 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre service</td><td>+</td><td>2.9 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>+</td><td>2.2 %</td><td>11.5 %</td><td>7.8 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>-</td><td>1.7 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instrumentalité de la mobilité interne</td><td>+</td><td>1.3 %</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

Ces résultats sont cohérents avec la théorie des ancres de carrière qui avance que les **ancres** guident ou contraignent toutes les décisions majeures de la carrière. Elles agissent ainsi comme des forces motrices sur le parcours professionnel des individus (Schein E., 1978 ; 1990).

Sixièmement, nous remarquons que l'attachement aux parents à des amis influence l'intention d'accepter une mobilité de progression.

Ces résultats sont compatibles avec la théorie des expectations qui stipule que, **lors d'un choix professionnel, il prend en compte l'environnement qui l'entoure** (Vroom, 1964).

<footnote n="54">54 R² calculé au seuil de signification < 0.05</footnote>
## 3.2. Discussion sur l'influence de la théorie des expectations sur l'intention d'accepter une mobilité intra-organisationnelle

Notre première question de recherche était :

**Pourquoi les salariés choisissent un type de mobilité intra-organisationnelle plutôt qu'un autre? Pour cela, et dans le cadre de la théorie des expectations, nous cherchons les variables cognitives qui expliquent son choix.**

Pour répondre à cette question, nous avons réalisé des régressions dont les résultats sont récapitulés dans le tableau n°118.
<table><caption>Tableau 118 : Influence des variables issues de la théorie des expectations sur l'intention envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle.</caption><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th>Variation de R<sup>2</sup></th><th>R<sup>2</sup> ajustée</th><th>R<sup>2</sup> exigée</th><th>Variable à expliquer</th></tr></thead><tbody><tr><td>Perception du salarié de ses compétences professionnelles</td><td>2.4 %</td><td>2.4 %</td><td>3.91 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences professionnelles</td><td>3.2 %</td><td>3.2 %</td><td>3.91 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>0.8 %</td><td>0.8 %</td><td>3.1 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>1.6 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences relationnelles</td><td>1.6 %</td><td>3.9 %</td><td>11.7 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Ancre sécurité</td><td>1.5 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences professionnelles</td><td>0.8 %</td><td>0.8 %</td><td>3.9 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences professionnelles</td><td>3.3 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>1.1 %</td><td>4.6 %</td><td>11.7 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Ancre service</td><td>0.2 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>6.4 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>5.1 %</td><td>12.3 %</td><td>11.7 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Instrumentalité</td><td>0.8 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>3.3 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre service</td><td>2.5 %</td><td>9 %</td><td>15.6 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>2.4 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instrumentalité</td><td>0.8 %</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>
Nous remarquons que notre liste des variables est fiable pour expliquer « l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier » (R2 ajustée = 12.3 % > R2 exigée = 11.7 %).

Cette relation se traduit comme suit, l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique sans changement de métier dépend :

(1) des ancres « de gestion et de qualité de vie » ;

(2) et de la perception de la mobilité intra-organisationnelle comme instrument efficace pour obtenir une promotion.

En fait, seules deux des trois variables de la théorie (Valence & Instrumentalité) ont des pouvoirs explicatifs envers la variable à expliquer en question.

Ces résultats ne sont pas compatibles avec la théorie de Vroom (1964) qui postule que la tendance qu'a un individu à agir d'une certaine façon dépend de trois concepts : la valence, (2) l'instrumentalité et (3) l'expectation. L'auteur avance aussi que la relation entre ces trois concepts est multiplicative. Ainsi, il est indispensable que les trois valeurs soient positives pour que l'individu soit disposé à accepter une mobilité intra-organisationnelle. Si un de ces trois éléments est négatif ou nul, le processus comportemental se trouve désorganisé.

Cependant, ces résultats sont en concordance avec les travaux de Wanous, Keon, & Latac (1983) qui ont constaté que la quasi-totalité des recherches sur la théorie des expectations vise à prédire l'attractivité d'un choix en particulier par la formule « VxI ».

Dans cette relation, « l'ancre gestion » semble la variable la plus importante (explique 6.4 % de la variance de la variable à expliquer) pour expliquer l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier.

Ce résultat est attendu puisque les individus ancrés gestion cherchent à atteindre des postes à haute responsabilité où leurs efforts sont récompensés par des promotions.

D'ailleurs, nous remarquons que l'ancre gestion n'est la seule ancre qui influence l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier.

Nous retrouvons aussi « l'ancre qualité de vie » qui explique 5.1 % la variance de la variable à expliquer.
Ces résultats ne vont pas dans le même sens que les travaux que Schein (1978 ; 1990).

En fait, Schein considère que chaque individu possède une **seule ancre de carrière** « **dominante**<fnref n="55" /> » qui ne changerait pas dans le temps. Alors, si **plusieurs ancre ressortaient de l'étude, c'était probablement parce que l'expérience de vie personnelle et professionnelle de l'individu était insuffisante pour lui permettre de déterminer ses priorités**<fnref n="56" /> (Schein, 1990 p. 24). Par contre, une fois que la personne a identifié son ancre de carrière, cette dernière est exclusive et guide ses choix professionnels en respect de ses motivations et en fonction de ses capacités.

Par contre, ces résultats sont compatibles avec les travaux de Feldman & Bolino (1996) qui suggèrent qu'il est possible que certains individus possèdent plusieurs ancre dominantes qui guident les décisions majeures de leur vie professionnelle. Ces ancre peuvent être d'ordres «primaires» et «secondaires».

L'influence des ancre de carrière sur nos variables à expliquer sera discutée en détail dans la prochaine sous-section (§3.3).

Concernant les autres relations, nous **constatons bien des relations significatives, mais inférieures aux coefficients de détermination exigés pour expliquer l'intention envers les différents types de mobilité proposée.**

<footnote n="55">⁵⁵ En pratique, cette ancre « dominante » revient à l'ancre ayant obtenu le score le plus élevé chez un individu.</footnote>

<footnote n="56">⁵⁶ « The person has not had enough life experience to develop priorities that determine how to make those choices» (Schein, 1990 p. 24).</footnote>
Dans cette sous-section, nous avons cherché à savoir si la théorie des expectations à travers ces trois concepts V.I.E, permet d'expliquer l'intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle.

Nos résultats ont révélé que les **variables « ancres de gestion », « ancre qualité de vie » et « perception de la mobilité intra-organisationnelle comme instrument efficace pour obtenir une promotion »** expliquent 12.3 % de la variance de la variable à expliquer « intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier ».

Or, le cadre d'analyse issue de la **théorie des expectations a été complété par quatre groupes de variables** (variables sociodémographiques, variables liées à la vie personnelle, variables liées aux caractéristiques de la carrière et traits de personnalité).

Ainsi, nous passons maintenant à la **vérification de notre modèle de recherche et aux tests de nos hypothèses** en effectuant des analyses de régression complétées par des analyses de variances.

Nous commençons par dresser un tableau qui récapitule les variables (par ordre d'importance) qui expliquent l'intention des salariés envers les différents types de la mobilité intra-organisationnelle ainsi que la part expliquée, par chacune de ces variables, de la variance de la variable à expliquer.
<table><caption>Tableau 119 : Variables explicatives de l'intention des salariés envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle.</caption><thead><tr><th>Variables explicatives</th><th>Variation de R<sup>2</sup></th><th>R<sup>2</sup> ajustée</th><th>R<sup>572</sup> exigée</th><th>Variable à expliquer</th></tr></thead><tbody><tr><td>Aucune</td><td>NS</td><td>NS</td><td>NS</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences professionnelles</td><td>3.9 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Expérience d'une mobilité antérieure</td><td>2.3 %</td><td>7.8 %</td><td>9.3 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, non géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Importance du revenu du partenaire</td><td>1.6 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ouverture à l'expérience</td><td>2.1 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Importance du revenu du partenaire</td><td>1.9 %</td><td>6.4 %</td><td>12.5 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Âge</td><td>1.3 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Importance de la carrière du partenaire</td><td>1.1 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ouverture à l'expérience</td><td>6 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Expérience d'une mobilité antérieure</td><td>3.7 %</td><td>9.7 %</td><td>6.2 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité verticale, non géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences professionnelles</td><td>1.1 %</td><td>0.8 %</td><td>3.1</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, sans changement de métier</td></tr><tr><td>Perception du salarié de ses compétences professionnelles</td><td>3.3 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Expérience d'une mobilité antérieure</td><td>2 %</td><td>6.5 %</td><td>12.5 %</td><td>L'intention d'accepter une mobilité horizontale, géographique, avec changement de métier</td></tr><tr><td>Genre</td><td>1.3 %</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Situation familiale</td><td>0.9 %</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

<footnote n="57">57 R² calculé au seuil de signification < 0.05</footnote>
<table><tr><td>Ancre de gestion</td><td>+</td><td>6.8 %</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>-</td><td>4.8 %</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instrumentalité de la mobilité interne</td><td>+</td><td>1.8 %</td><td>15.3 %</td><td>7.8 %</td></tr><tr><td>Expérience d'une mobilité antérieure</td><td>-</td><td>1.4 %</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Importance de rester à côté des amis/parents</td><td>-</td><td>1.6 %</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Importance de rester à côté des amis/parents</td><td>-</td><td>4.5 %</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre service</td><td>+</td><td>2.9 %</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>+</td><td>2.2 %</td><td>11.5 %</td><td>7.8 %</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>-</td><td>1.7 %</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Instrumentalité de la mobilité interne</td><td>+</td><td>1.3 %</td><td></td><td></td></tr></table>

Comme le montre le tableau n°119, notre modèle de recherche permet d'expliquer l'intention envers deux types de mobilité intra-organisationnelle : (1) l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, sans changement de métier et (2) l'intention d'accepter une mobilité verticale géographique, avec changement de métier.

Nous remarquons aussi que notre modèle trouve son sens lorsque la mobilité proposée est d'une grande ampleur, c'est-à-dire face à une décision professionnelle majeure qui pourra engendrer des changements radicaux dans la vie professionnelle, personnelle et familiale des individus.

Ce tableau sera commenté en détail au fur et à mesure dans les discussions sur les variables explicatives de l'intention envers les différents types de mobilité intra-organisationnelle.
### 3.3. Discussion sur l'influence de la variable « ancres de carrière »

Nous commençons cette discussion par un tableau qui classe les ancres de carrière des anciens étudiants diplômés de l'IAE.

<table><caption>Tableau 120 : classement des ancres de carrière des anciens étudiants de l'IAE.</caption><thead><tr><td>Ancres de carrière</td><td>Nombre de scores maximums obtenus<sup>58</sup></td></tr></thead><tbody><tr><td>Ancre service</td><td>3.765</td></tr><tr><td>Ancre autonomie</td><td>3.685</td></tr><tr><td>Ancre technique</td><td>3.595</td></tr><tr><td>Ancre gestion</td><td>3.512</td></tr><tr><td>Ancre qualité de vie</td><td>3.48</td></tr><tr><td>Ancre sécurité</td><td>3.33</td></tr></tbody></table>

Le tableau révèle que l'ancre qui présente le score le plus élevé est « l'ancre service » (3.765). Il s'agit a priori de l'ancre dominant des anciens étudiants diplômés de l'IAE. Or, contrairement à ce qui avance Schein, « l'ancre service », qui arrive en deuxième position, présente un score de (3.685), soit un écart minime de 0.08. Ce qui rend très difficile de conclure que « l'ancre service » est l'ancre dominante unique.

Par contre, nos résultats sont en adéquation aussi avec les travaux de Martineau, Wils et Tremblay (2005). Ces auteurs confirment l'existence de plusieurs ancres dominantes. Ils avancent que déterminer la dominance de l'ancre à partir du score le plus élevé est problématique puisque la différence entre deux scores élevés peut être si infime que retenir le plus élevé cache en fait la réalité des ancres multiples.

Nos résultats sont cohérents aussi avec les études de Roger (2006) qui stipulent que les gens discriminaient peu les ancres les unes des autres et ont tendance à trouver que tout était important pour eux. Ce qui explique la différence insignifiante entre les six scores obtenus.

<footnote n="58">58 Nous avons calculé la moyenne des scores obtenus par les items de chaque variable)</footnote>