L’\u00c9chelle de perception du greenwashing d’entreprise<\/strong> (connue dans la litt\u00e9rature internationale sous l’acronyme Perceived Corporate Greenwashing Scale<\/em> ou \u00e9chelle de Greenwash<\/em> de Chen & Chang, 2013) est un instrument psychom\u00e9trique d’auto-\u00e9valuation con\u00e7u pour mesurer la perception subjective qu’ont les consommateurs du caract\u00e8re trompeur, exag\u00e9r\u00e9 ou infond\u00e9 des revendications environnementales formul\u00e9es par une marque ou une entreprise. Dans un contexte de prolif\u00e9ration du marketing \u00e9cologique (green marketing<\/a>), le ph\u00e9nom\u00e8ne d’\u00e9coblanchiment ou de greenwashing<\/a> a suscit\u00e9 un scepticisme grandissant au sein de l’opinion publique, alt\u00e9rant la confiance des consommateurs et augmentant le risque per\u00e7u lors de l’achat de produits dits durables.<\/p>\n D\u00e9velopp\u00e9e initialement par Yu-Shan Chen et Ching-Hsun Chang (2013), cette \u00e9chelle unifactorielle comprend 5 items<\/strong> formul\u00e9s de mani\u00e8re directe, \u00e9valuant l’omission d’informations, l’exag\u00e9ration de la performance \u00e9cologique, l’impr\u00e9cision des preuves, ainsi que la nature trompeuse des \u00e9l\u00e9ments textuels et visuels utilis\u00e9s dans la communication de marque. Les r\u00e9ponses sont recueillies au moyen d’une \u00e9chelle de Likert en 7 points<\/strong> allant de 1 (\u00ab fortement en d\u00e9saccord \u00bb) \u00e0 7 (\u00ab fortement en accord \u00bb). Le score global s’obtient par la moyenne arithm\u00e9tique ou la somme des scores des cinq items, o\u00f9 un r\u00e9sultat \u00e9lev\u00e9 traduit une forte perception de greenwashing.<\/p>\n Sur le plan des propri\u00e9t\u00e9s psychom\u00e9triques, l’instrument pr\u00e9sente une consistance interne exemplaire, document\u00e9e par un coefficient alpha de Cronbach<\/a> r\u00e9guli\u00e8rement sup\u00e9rieur \u00e0 0,85 (atteignant 0,916 \u00e0 0,935 dans l’\u00e9tude princeps et les r\u00e9plications ult\u00e9rieures), une fiabilit\u00e9 composite (CR) sup\u00e9rieure \u00e0 0,88 et une variance moyenne extraite (AVE) sup\u00e9rieure \u00e0 0,65. Les analyses factorielles confirmatoires (AFC<\/a>) corroborent la robustesse d’une structure unidimensionnelle stable \u00e0 travers divers secteurs industriels (produits \u00e9lectroniques, cosm\u00e9tiques, biens de grande consommation, secteur automobile) et diff\u00e9rentes zones g\u00e9ographiques (Asie de l’Est, Europe, Am\u00e9rique du Nord). L’\u00e9chelle a d\u00e9montr\u00e9 une validit\u00e9 de construit, convergente et pr\u00e9dictive solide, en pr\u00e9disant n\u00e9gativement la confiance verte (green trust<\/em>) et l’intention d’achat \u00e9cologique, tout en augmentant la confusion du consommateur et le risque per\u00e7u.<\/p>\n Greenwashing per\u00e7u, \u00e9coblanchiment, marketing environnemental, scepticisme du consommateur, confiance verte, risque per\u00e7u, comportement d’achat durable, psychom\u00e9trie du consommateur, responsabilit\u00e9 sociale des entreprises, communication environnementale, analyse factorielle confirmatoire, validit\u00e9 de construit.<\/p>\n L’instrument a \u00e9t\u00e9 conceptualis\u00e9 et valid\u00e9 par :<\/p>\n L’objectif fondamental de l’\u00c9chelle de perception du greenwashing d’entreprise est de capturer, avec pr\u00e9cision et parcimonie, l’\u00e9valuation cognitive et perceptuelle par laquelle un consommateur juge que les all\u00e9gations \u00e9cologiques d’une marque sont fallacieuses, d\u00e9mesur\u00e9es ou en discordance flagrante avec ses pratiques op\u00e9rationnelles r\u00e9elles. Alors que les entreprises ont massivement int\u00e9gr\u00e9 les arguments \u00e9cologiques dans leurs strat\u00e9gies promotionnelles pour capter la demande des consommateurs \u00e9coresponsables, un d\u00e9calage substantiel s’est souvent creus\u00e9 entre les proclamations discursives et les performances environnementales effectives. L’\u00e9chelle a \u00e9t\u00e9 con\u00e7ue pour mesurer l’intensit\u00e9 de cette rupture per\u00e7ue.<\/p>\n Sur le plan de la recherche empirique, l’instrument r\u00e9pond \u00e0 un besoin m\u00e9thodologique crucial : op\u00e9rationnaliser le construit de greenwashing non pas comme une caract\u00e9ristique objective d\u00e9finie par des auditeurs externes ou des organismes de r\u00e9gulation (comme la Federal Trade Commission<\/a> aux \u00c9tats-Unis ou l’ARPP en France), mais en tant que construit perceptuel psychologique<\/em> individuel. En psychologie du consommateur et en sciences du comportement, ce ne sont pas uniquement les faits objectifs qui gouvernent les d\u00e9cisions et les attitudes, mais la repr\u00e9sentation mentale et la cr\u00e9dibilit\u00e9 accord\u00e9e aux stimuli environnementaux. L’\u00e9chelle permet ainsi d’explorer les m\u00e9diateurs et les mod\u00e9rateurs qui lient les campagnes promotionnelles \u00e0 l’\u00e9rosion du capital de marque \u00e9cologique.<\/p>\n Sur le plan des applications manag\u00e9riales et de consultation strat\u00e9gique, l’utilisation de cette \u00e9chelle fournit aux organisations un outil de diagnostic rigoureux pour auditer l’acceptabilit\u00e9 sociale et la cr\u00e9dibilit\u00e9 de leurs campagnes de d\u00e9veloppement durable. En appliquant cet instrument lors de pr\u00e9-tests publicitaires ou d’\u00e9tudes de suivi d’image de marque, les gestionnaires peuvent identifier si certains \u00e9l\u00e9ments linguistiques ou iconographiques d\u00e9clenchent du scepticisme ou un sentiment de tromperie. De surcro\u00eet, les organisations non gouvernementales, les associations de consommateurs et les agences de r\u00e9gulation publicitaire mobilisent cette mesure pour objectiver le degr\u00e9 d’ambigu\u00eft\u00e9 des discours corporatifs et quantifier leur impact d\u00e9l\u00e9t\u00e8re sur la confiance globale des citoyens envers la transition \u00e9cologique.<\/p>\n Le construit de greenwashing per\u00e7u<\/strong> est op\u00e9rationnalis\u00e9 dans ce mod\u00e8le comme une structure cognitive globale unifactorielle, refl\u00e9tant la croyance du consommateur selon laquelle les communications environnementales d’une marque manquent de v\u00e9racit\u00e9, d’int\u00e9grit\u00e9 ou d’exactitude. Bien que l’\u00e9chelle soit unidimensionnelle sur le plan factoriel, elle int\u00e8gre de mani\u00e8re synergique plusieurs facettes s\u00e9miotiques et cognitives inspir\u00e9es des typologies historiques de l’\u00e9coblanchiment (notamment les \u00ab sept p\u00e9ch\u00e9s du greenwashing \u00bb th\u00e9oris\u00e9s par TerraChoice en 2007) :<\/p>\n Cette dimension \u00e9value l’utilisation d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e de vocabulaire n\u00e9buleux, de jargon pseudo-scientifique ou de d\u00e9clarations linguistiques trompeuses concernant les caract\u00e9ristiques environnementales d’un produit (item 1). Par exemple, l’emploi de termes non r\u00e9glement\u00e9s tels que \u00ab \u00e9co-con\u00e7u \u00bb, \u00ab pur \u00bb ou \u00ab respectueux de la nature \u00bb, sans explicitation des crit\u00e8res scientifiques sous-jacents, induit le consommateur en erreur en sugg\u00e9rant une sup\u00e9riorit\u00e9 environnementale sans fondement factuel.<\/p>\n Le greenwashing ne repose pas uniquement sur des arguments discursifs, mais mobilise abondamment la s\u00e9miotique visuelle (item 2). L’usage abusif de paysages bucoliques, d’arbres verdoyants, de gouttes d’eau ou de pictogrammes sugg\u00e9rant fallacieusement une certification \u00e9cologique officielle active des heuristiques d’association positive chez l’individu. L’\u00e9chelle mesure explicitement la prise de conscience par le consommateur de cette manipulation visuelle visant \u00e0 masquer la r\u00e9alit\u00e9 polluante du produit.<\/p>\n Cette facette s’int\u00e9resse \u00e0 la pr\u00e9sence d’affirmations environnementales tellement floues, vagues ou d\u00e9pourvues de transparence qu’il est impossible pour un individu moyen ou un expert ind\u00e9pendant d’en v\u00e9rifier la mat\u00e9rialit\u00e9 (item 3). Cela englobe les revendications qui ne renvoient \u00e0 aucun rapport public de d\u00e9veloppement durable, \u00e0 aucune norme ISO 14021<\/a> ou \u00e0 aucun label tiers accr\u00e9dit\u00e9.<\/p>\n Le construit englobe \u00e9galement la distorsion disproportionn\u00e9e de l’utilit\u00e9 environnementale r\u00e9elle du bien ou du service (item 4). L’entreprise met en exergue une am\u00e9lioration marginale d’une fonctionnalit\u00e9 \u00e9cologique pour faire passer le produit entier pour une solution miracle \u00e0 la crise climatique, masquant ainsi l’empreinte \u00e9cologique majeure issue de l’ensemble de son cycle de vie (de l’extraction des mati\u00e8res premi\u00e8res \u00e0 la fin de vie).<\/p>\n Enfin, le construit englobe la r\u00e9tention d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e ou le masquage de donn\u00e9es contextuelles d\u00e9favorables (item 5). Il s’agit du m\u00e9canisme par lequel une entreprise attire l’attention sur un attribut vert isol\u00e9 (par exemple, un emballage compos\u00e9 de 10 % de plastique recycl\u00e9) tout en taisant la pr\u00e9sence de substances toxiques, un processus de fabrication hautement \u00e9metteur de carbone ou des conditions d’extraction mini\u00e8re d\u00e9sastreuses.<\/p>\n L’assise th\u00e9orique de l’\u00e9chelle s’inscrit au carrefour de plusieurs paradigmes fondamentaux de la psychologie cognitive, de la th\u00e9orie de la communication et du marketing comportemental :<\/p>\n D\u00e9velopp\u00e9 par Friestad et Wright (1994), le Persuasion Knowledge Model<\/em> postule que les consommateurs d\u00e9veloppent au fil du temps des connaissances m\u00e9tacognitives sur les tactiques, les motivations et les objectifs des communicateurs. Lorsqu’ils sont expos\u00e9s \u00e0 une all\u00e9gation \u00e9cologique, les consommateurs mobilisent ces connaissances pour interpr\u00e9ter si l’entreprise tente sinc\u00e8rement de les informer ou cherche \u00e0 manipuler leur perception. L’\u00e9chelle de Chen et Chang (2013) op\u00e9rationnalise le moment pr\u00e9cis o\u00f9 la connaissance de persuasion s’active : le consommateur attribue \u00e0 l’annonceur une intention de manipulation utilitariste, d\u00e9clenchant ainsi un biais de suspicion syst\u00e9matique.<\/p>\n Selon la th\u00e9orie de l’attribution causale<\/a> d’Harold Kelley, les individus cherchent continuellement \u00e0 assigner des causes aux comportements observ\u00e9s. Face \u00e0 une communication verte \u00e9manant d’une entreprise historiquement controvers\u00e9e ou polluante, le consommateur effectue une attribution externe (l’entreprise communique uniquement pour accro\u00eetre ses profits ou se conformer aux pressions r\u00e9glementaires) plut\u00f4t qu’interne (valeurs \u00e9cologiques intrins\u00e8ques). Lorsque cette attribution extrins\u00e8que s’impose, la perception de greenwashing \u00e9merge. De plus, la divergence constat\u00e9e entre les discours flatteurs et les scandales r\u00e9els engendre un \u00e9tat de dissonance cognitive<\/a> (Festinger, 1957) que le consommateur r\u00e9sout en rejetant la validit\u00e9 du message.<\/p>\n Issue de l’\u00e9conomie de l’information (Spence, 1973), la th\u00e9orie du signal explique comment deux parties g\u00e8rent l’asym\u00e9trie d’information. Les caract\u00e9ristiques \u00e9cologiques d’un produit constituent ce que Nelson (1970) et Darby et Karni (1973) qualifient de biens de croyance<\/em> (credence goods<\/em>) : des attributs dont le consommateur ne peut v\u00e9rifier la r\u00e9alit\u00e9 ni avant ni apr\u00e8s l’achat. Pour \u00eatre cr\u00e9dibles, les signaux doivent \u00eatre co\u00fbteux et v\u00e9rifiables. Lorsque les entreprises envoient des signaux peu co\u00fbteux et faciles \u00e0 contrefaire (phrases creuses, visuels s\u00e9duisants), le r\u00e9cepteur per\u00e7oit ces signaux comme des leurres d\u00e9grad\u00e9s, ce qui alimente directement le score sur l’\u00e9chelle de greenwashing.<\/p>\n Dans leur cadre th\u00e9orique int\u00e9grateur, Chen et Chang (2013) d\u00e9montrent que le greenwashing per\u00e7u constitue un ant\u00e9c\u00e9dent proximal d\u00e9stabilisateur qui active deux m\u00e9diateurs psychologiques majeurs : la confusion du consommateur vert<\/em> (\u00e9tat d’incapacit\u00e9 cognitive \u00e0 distinguer les offres v\u00e9ritablement \u00e9coresponsables) et le risque environnemental per\u00e7u<\/em> (la crainte que le produit achet\u00e9 ne tienne pas ses promesses \u00e9cologiques ou s’av\u00e8re n\u00e9faste pour la sant\u00e9). Ces deux facteurs conduisent in fine \u00e0 l’effondrement de la confiance verte<\/em> (green trust<\/em>), c’est-\u00e0-dire la disposition \u00e0 s’en remettre \u00e0 la fiabilit\u00e9 environnementale d’un produit.<\/p>\n L’\u00e9valuation psychom\u00e9trique de l’\u00c9chelle de perception du greenwashing d’entreprise a fait l’objet de v\u00e9rifications m\u00e9thodologiques rigoureuses lors de sa publication originelle et dans de multiples \u00e9tudes de r\u00e9plication transversales et interculturelles :<\/p>\n La formulation initiale des items a \u00e9t\u00e9 \u00e9labor\u00e9e sur la base d’une recension exhaustive de la litt\u00e9rature portant sur la tromperie publicitaire, la communication environnementale et les directives des agences environnementales. Des pr\u00e9-tests qualitatifs men\u00e9s aupr\u00e8s d’experts en comportement du consommateur et d’un \u00e9chantillon pilote d’acheteurs ont permis d’affiner la syntaxe afin d’\u00e9liminer toute ambigu\u00eft\u00e9 s\u00e9mantique et de garantir que les 5 items capturent pr\u00e9cis\u00e9ment les manifestations concr\u00e8tes du greenwashing.<\/p>\n La validit\u00e9 convergente atteste que les items con\u00e7us pour mesurer le construit partagent une proportion \u00e9lev\u00e9e de variance commune. Dans l’\u00e9tude de Chen et Chang (2013), men\u00e9e aupr\u00e8s de consommateurs de produits \u00e9lectroniques et informatiques \u00e0 Ta\u00efwan, les saturations factorielles standardis\u00e9es de l’ensemble des 5 items \u00e9taient toutes statistiquement significatives ($p < 0{,}001$<\/span>) et s’\u00e9chelonnaient entre 0,78 et 0,91. De surcro\u00eet, la variance moyenne extraite (AVE<\/a>) s’\u00e9levait \u00e0 0,698, exc\u00e9dant largement le seuil standard de 0,50 pr\u00e9conis\u00e9 par Fornell et Larcker (1981).<\/p>\n La validit\u00e9 discriminante a \u00e9t\u00e9 confirm\u00e9e en confrontant l’AVE du construit de greenwashing aux carr\u00e9s des corr\u00e9lations partag\u00e9es avec les construits adjacents dans le r\u00e9seau nomologique, \u00e0 savoir :<\/p>\n Pour chaque dyade de construits, la valeur de la racine carr\u00e9e de l’AVE de l’\u00e9chelle de greenwashing (environ 0,835) \u00e9tait nettement sup\u00e9rieure aux corr\u00e9lations inter-construits, satisfaisant pleinement le crit\u00e8re de Fornell-Larcker ainsi que le ratio h\u00e9t\u00e9rotrait-monotrait (HTMT < 0,85 dans les r\u00e9plications contemporaines).<\/p>\n La validit\u00e9 pr\u00e9dictive est particuli\u00e8rement \u00e9lev\u00e9e. Les mod\u00e9lisations par \u00e9quations structurelles (SEM<\/a>) r\u00e9v\u00e8lent que des scores \u00e9lev\u00e9s sur l’\u00e9chelle pr\u00e9disent de mani\u00e8re robuste et statistiquement significative une augmentation de la confusion cognitive du consommateur ($\b\\eta = 0{,}382$<\/span>, $p < 0{,}01$<\/span>) et une augmentation du risque vert per\u00e7u ($\b\\eta = 0{,}341$<\/span>, $p < 0{,}01$<\/span>). En retour, ces dynamiques induisent un effet indirect hautement n\u00e9gatif sur la confiance verte et sur les intentions r\u00e9elles de r\u00e9achat \u00e9coresponsable.<\/p>\n La consistance interne et la stabilit\u00e9 m\u00e9trologique de l’instrument ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9montr\u00e9es \u00e0 travers de multiples contextes empiriques :<\/p>\n Dans l’\u00e9chantillon princeps de Chen et Chang (2013), compos\u00e9 de consommateurs ta\u00efwanais de technologies de l’information et de produits \u00e9lectroniques, l’instrument a affich\u00e9 un coefficient alpha de Cronbach ($\u0007lpha$<\/span>) de 0,916<\/strong>. La fiabilit\u00e9 composite (Composite Reliability<\/em>, CR), qui pond\u00e8re chaque indicateur en fonction de sa charge factorielle r\u00e9elle plut\u00f4t que de pr\u00e9sumer une \u00e9quivalence tau stricte, s’\u00e9tablissait \u00e0 0,920<\/strong>, surpassant tr\u00e8s confortablement le crit\u00e8re d’acceptabilit\u00e9 conventionnel fix\u00e9 \u00e0 0,70 par Nunnally et Bernstein (1994).<\/p>\n Des travaux empiriques post\u00e9rieurs men\u00e9s dans divers contextes nationaux ont corrobor\u00e9 ces indices de fid\u00e9lit\u00e9 exceptionnels :<\/p>\n Bien que les donn\u00e9es de fid\u00e9lit\u00e9 test-retest \u00e0 long terme soient moins fr\u00e9quemment document\u00e9es en marketing en raison de la nature volatile des campagnes publicitaires, les \u00e9tudes de stabilit\u00e9 \u00e0 court terme (intervalle de deux \u00e0 quatre semaines dans des cadres quasi-exp\u00e9rimentaux) d\u00e9montrent un coefficient de corr\u00e9lation intraclasse sup\u00e9rieur \u00e0 0,82, attestant de la solidit\u00e9 m\u00e9trologique de l’outil.<\/p>\n La structure dimensionnelle de l’\u00e9chelle a fait l’objet de v\u00e9rifications approfondies par le biais d’analyses factorielles exploratoires (AFE) et confirmatoires (AFC) :<\/p>\n Lors des phases pr\u00e9liminaires de d\u00e9veloppement, l’extraction par analyse en composantes principales avec rotation orthogonale (Varimax) ou oblique (Promax) extrait un facteur unique<\/strong> dot\u00e9 d’une valeur propre (eigenvalue<\/em>) nettement sup\u00e9rieure au seuil d’\u00e9vidence de Kaiser de 1,0 (valeur propre typiquement sup\u00e9rieure \u00e0 3,45). Ce facteur dominant explique \u00e0 lui seul plus de 68 % \u00e0 74 % de la variance totale<\/strong> des r\u00e9ponses, sans qu’aucun facteur secondaire ne parvienne \u00e0 \u00e9merger de mani\u00e8re stable, confirmant le caract\u00e8re unidimensionnel du construit.<\/p>\n L’estimation par le maximum de vraisemblance (Maximum Likelihood) dans le cadre de l’AFC a confirm\u00e9 un ajustement statistique remarquable du mod\u00e8le unidimensionnel aux donn\u00e9es empiriques. Les indices d’ajustement couramment rapport\u00e9s respectent rigoureusement les standards fix\u00e9s par Hu et Bentler (1999) :<\/p>\n Les saturations factorielles standardis\u00e9es ($lambda$<\/span>) pour chacun des items se distribuent de fa\u00e7on particuli\u00e8rement homog\u00e8ne et robuste :<\/p>\n Ces r\u00e9sultats \u00e9liminent toute n\u00e9cessit\u00e9 de sp\u00e9cifier des corr\u00e9lations r\u00e9siduelles d’erreurs entre les items, confirmant la parcimonie et la puret\u00e9 m\u00e9trique de la structure unifactorielle.<\/p>\n Chen, Y. S., & Chang, C. H. (2013). Greenwash and green trust: The mediation effects of green consumer confusion and green perceived risk. Journal of Business Ethics<\/em>, 114(3), 489\u2013500. https:\/\/doi.org\/10.1007\/s10551-012-1360-0<\/a><\/p>\n Darby, M. R., & Karni, E. (1973). Free competition and the optimal amount of fraud. The Journal of Law and Economics<\/em>, 16(1), 67\u201388. https:\/\/doi.org\/10.1086\/466756<\/a><\/p>\n Festinger, L. (1957). A theory of cognitive dissonance<\/em>. Stanford University Press. https:\/\/doi.org\/10.1515\/9781503620766<\/a><\/p>\n Fornell, C., & Larcker, D. F. (1981). Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error. Journal of Marketing Research<\/em>, 18(1), 39\u201350. https:\/\/doi.org\/10.1177\/002224378101800104<\/a><\/p>\n Friestad, M., & Wright, P. (1994). The persuasion knowledge model: How people cope with persuasion attempts. Journal of Consumer Research<\/em>, 21(1), 1\u201331. https:\/\/doi.org\/10.1086\/209380<\/a><\/p>\n Hu, L. T., & Bentler, P. M. (1999). Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal<\/em>, 6(1), 1\u201355. https:\/\/doi.org\/10.1080\/10705519909540118<\/a><\/p>\n Kelley, H. H. (1973). The processes of causal attribution. American Psychologist<\/em>, 28(2), 107\u2013128. https:\/\/doi.org\/10.1037\/h0034225<\/a><\/p>\n Nelson, P. (1970). Information and consumer behavior. Journal of Political Economy<\/em>, 78(2), 311\u2013329. https:\/\/doi.org\/10.1086\/259630<\/a><\/p>\n2. Mots-cl\u00e9s \/ Keywords<\/h2>\n
3. Auteurs \/ Authors<\/h2>\n
\n
4. Objectif \/ Purpose<\/h2>\n
5. Construit psychologique \/ Construct<\/h2>\n
La tromperie verbale et textuelle<\/h3>\n
La tromperie visuelle et iconographique<\/h3>\n
L’impr\u00e9cision et l’inv\u00e9rifiabilit\u00e9 des all\u00e9gations<\/h3>\n
L’exag\u00e9ration et la sur\u00e9valuation de la performance verte<\/h3>\n
L’omission d’informations critiques et le cadrage s\u00e9lectif<\/h3>\n
6. Cadre th\u00e9orique \/ Theoretical Framework<\/h2>\n
La th\u00e9orie de la persuasion et le Mod\u00e8le de la Connaissance de la Persuasion (PKM)<\/h3>\n
La th\u00e9orie de l’attribution de Kelley et la dissonance cognitive<\/h3>\n
La th\u00e9orie de la signalisation (Signaling Theory)<\/h3>\n
Le mod\u00e8le de cha\u00eene causale de Chen et Chang<\/h3>\n
7. Validit\u00e9 \/ Validity<\/h2>\n
Validit\u00e9 de contenu et de fa\u00e7ade<\/h3>\n
Validit\u00e9 convergente<\/h3>\n
Validit\u00e9 discriminante<\/h3>\n
\n
Validit\u00e9 pr\u00e9dictive et nomologique<\/h3>\n
8. Fid\u00e9lit\u00e9 \/ Reliability<\/h2>\n
Consistance interne<\/h3>\n
R\u00e9plications et invariance de mesure<\/h3>\n
\n
9. Analyse factorielle \/ Factor Analysis<\/h2>\n
Analyse factorielle exploratoire (AFE)<\/h3>\n
Analyse factorielle confirmatoire (AFC)<\/h3>\n
\n
\n
10. Instrument de mesure \/ Instrument<\/h2>\n
\n
\n 1 = Fortement en d\u00e9saccord (strongly disagree<\/em>)
\n 2 = En d\u00e9saccord (disagree<\/em>)
\n 3 = L\u00e9g\u00e8rement en d\u00e9saccord (somewhat disagree<\/em>)
\n 4 = Neutre \/ Ni en accord ni en d\u00e9saccord (neither agree nor disagree<\/em>)
\n 5 = L\u00e9g\u00e8rement en accord (somewhat agree<\/em>)
\n 6 = En accord (agree<\/em>)
\n 7 = Fortement en accord (strongly agree<\/em>)<\/li>\n11. Permissions, Tarifs et Ann\u00e9e du test \/ Permissions & Fee and Test Year<\/h2>\n
\n
12. R\u00e9f\u00e9rences \/ References<\/h2>\n