L'audit financier€: historique, définition, objectif

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Chapitre V – Résultats de la recherche quantitative – Section 1 L’hypothèse H 5 « Les anciens stagiaires envisagent de rester plus longtemps dans les cabinets » est rejetée Afin de vérifier si, malgré ce résultat, la relation des anciens stagiaires avec leur emploi d’auditeur est différente, nous avons décidé d’introduire dans nos analyses de régression ultérieures la variable dichotomique de stage. L’hypothèse H 6 « Les auditeurs envisagent une relation de court terme avec leur cabinet » est validée La plupart des auditeurs de notre échantillon envisagent de quitter prochainement l’audit et une bonne partie affirme être en recherche active d’un autre emploi au moment de l’enquête. Ce résultat, obtenu sur une population de seniors, est donc conforme à l’idée traditionnelle de carrières en audit d’une durée de trois ou quatre ans. L’hypothèse H 17 « L’évaluation du contrat psychologique est plus favorable chez les auditeurs que chez les anciens auditeurs » est validée Tant pour les évaluations agrégées que pour les éléments du contrat pris un à un, des différences d’évaluation statistiquement significatives entre auditeurs et anciens auditeurs ont été mises en évidence. Ces différences sont particulièrement marquées pour les éléments liés à l’environnement humain des cabinets. L’hypothèse H 18 « Les auditeurs et les anciens auditeurs admettent les mêmes fréquences de comportements adaptatifs » est globalement vérifiée Pour la plupart, les fréquences des comportements adaptatifs admises par les auditeurs et les anciens auditeurs ne sont pas statistiquement différentes. Seuls les comportements les plus sensibles voire tabous ont été admis plus fréquemment par les anciens auditeurs (fraude et manipulation de tests substantifs). Les comportements composant nos variables agrégées RQA, NPROF et EQUIP n’en sont toutefois pas affectés et nous pouvons être confiant sur la sincérité des réponses fournies à leur sujet. L’hypothèse H 19 « Les auditeurs et les anciens auditeurs fournissent les mêmes explications pour leurs comportements adaptatifs » est rejetée En particulier, les explications liées à l’impact de la motivation sur la fréquence des comportements adaptatifs sont plus fréquemment admises par les anciens auditeurs. Il semble donc que, contrairement à ce qui se passe pour les fréquences des comportements en eux-mêmes, des biais de réponse soient intervenus au niveau de leurs explications. Il conviendra donc de rester prudent sur l’interprétation des résultats liés aux explications données par les répondants à propos de leurs comportements. 255
Chapitre V – Résultats de la recherche quantitative – Section 2 Section 2 – Etude explicative La deuxième partie de notre problématique articule diverses hypothèses liées à un modèle explicatif des comportements étudiés. Il convient encore une fois de souligner à ce niveau que nous ne nous attachons pas à mettre en évidence de lien de causalité entre nos variables. Nos traitements statistiques ont pour but de mettre en évidence une cooccurrence entre les comportements, leurs explications et l’évaluation du contrat psychologique, sans prétention déterministe. L’<strong>objectif</strong> de cette deuxième section est de présenter les traitements statistiques réalisés à cet effet et leurs résultats. Nous aborderons tout d’abord la méthode d’analyse utilisée dans cette recherche : la régression linéaire multiple (§1). Nous passerons en revue ses principes et ses conditions d’utilisation. Ensuite, nous présenterons les résultats obtenus par les analyses de régression pour chacune de nos variables dépendantes (§2). Pour terminer cette section, nous vérifierons la validité des conditions d’utilisation de la régression sur la base des modèles définitifs obtenus (§3). En effet, si les traitements statistiques sont devenus faciles à réaliser à l’aide des logiciels d’analyse de données, il ne faut pas oublier que les résultats d’une régression ne sont acceptables que si certains critères sont vérifiés. 1. Présentation de la méthode utilisée : la régression linéaire multiple La mise en évidence des relations entre variables est le fondement des analyses multivariées. Dans le cadre de ce travail, nous utiliserons des analyses de régression multiple pour mettre en évidence les relations de corrélation entre variables. Il s’agit de la méthode classiquement utilisée lorsque les variables de recherche sont quantitatives (Evrard et al. 1997). Les principes de la régression multiple sont généralement bien connus, mais il n’est pas inutile de les rappeler rapidement pour bien comprendre la nature des résultats qui seront obtenus (§1.1). En particulier, un élément fondamental à considérer dans la régression multiple est la sélection des variables. Les variables d’un modèle peuvent être choisies de différentes manières et la méthode de sélection peut éventuellement avoir un impact sur les variables significatives retenues (§1.2). En outre, l’utilisation de la régression multiple repose sur certains critères de qualité des données dont le respect est nécessaire à la validité des résultats (§1.3). 1.1 Principes de la régression multiple La régression multiple a pour <strong>objectif</strong> de mesurer la corrélation entre une variable dépendante (également appelée variable à expliquer) et un ensemble de variables indépendantes (également appelées variables explicatives). La variable dépendante mesure un phénomène que l’on souhaite « expliquer » et les variables indépendantes représentent des phénomènes qui sont supposés jouer sur le phénomène à expliquer. Il s’agit à la base de 256
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Résumé La qualité de la certific
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Introduction En tant qu'organisatio
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Première partie L’ensemble des f
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Turnley W.H. & Feldman D.C. (1998).
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