Après avoir collecté les données, nous nous sommes retrouvé en possession d’un grand nombre de données difficiles à traiter manuellement dans l’optique d’une analyse et d’une interprétation. Cela nous a obligé à avoir un outil rapide et précis pour un tel traitement. En conséquence plusieurs statistiques ont été employées pour les analyses « univariée 110 , bivariaée 111 et multivariaée 112 » (cf. Agresti, 1996). Tous les questionnaires ont été codifiés sur le tableau Excel. En plus nous avons utilisé d’autres logiciels tels que : Statistical package for the Social Sciences – SPSS ; le LISREL ; Adobe illustrator et MapInfo. Ensuite, nous avons mis en place des programmes de traitement des données en recourant auxdits logiciels d’analyse de données. Ces logiciels de traitement statistique comportent un grand choix de méthodes d’analyse des données.
L’élaboration des modèles 113 a été menée en utilisant LISREL-8 Structural Equation Analysis Package (Joreskog & Sorbom, 1993). Ensuite l’analyse a été faite en utilisant le Maximum Likelihood Method of estimation avec le Two-Stage Process qui est proposé par Gursoy, et al. (2001). Nous reviendrons plus en détail sur cet aspect (analyse de données) assez important dans la recherche scientifique dans les autres quatre chapitres de cette deuxième partie de notre thèse.
Univariaée (à une variable) : fréquence de distribution, moyenne, médiane, rang et écart de distribution (cf. Agresti, 1996).
Bivariaée (à deux variables) : Khi deux (²), coefficient de corrélation de Spearman, rho () et Cramer’s V, t-tests et analyse de variance (ANOVA) (cf. Agresti, 1996).
Multivariaée (à plusieurs variables) : analyse factorièlle, analyse de régression et analyse de «cluster » (cf. Agresti, 1996).
Des procédures statistiques permettent de déterminer quelles variables retirer ou quelles variables ajouter dans un modèle. Cette démarche permet de retenir le meilleur modèle, celui qui est composé des variables qui sont : (i) les plus corrélées avec la variable à expliquer et (ii) les moins corrélées entre elles (cf. Agresti, 1996 ; Bourbannais, 2003).