Approvisionnement des légumineuses et niveau du prix a Goma, cas du haricot, 2008-2013 à Goma RDC

- PRELIMINAIRE

Cette dernière partie du travail, se concentre principalement sur la présentation, le traitement, l'analyse et l'interprétation des données recueillies auprès du service spécialisé de l'Etat, là nous faisons allusion au Bureau urbain de l'économie nationale et commerce à la Mairie de Goma, Chargé de collecter les informations concernant tout produit de première nécessité consommé à Goma par les ménages. Dont parmi plus de 51 produits^37(*) enregistrés par le bureau, uniquement c'est le haricot qui nous a intéressé dans cette étude, vue sa consommation populaire et son bon marché.

III.1. METHODOLOGIES

A. TECHNIQUE DE COLLECTE DES DONNEES

a) Echantillonnage et technique d'interview non structurée 

Grace à une interview et une observation libre auprès des ménages de la ville de Goma, il a été constaté autant de fois, plusieurs ménages font le stock du haricot pour s'assurer une sécurité alimentaire, et ceux qui n'ont pas de moyen en achète quotidiennement en détail. Notamment 16 sur 20 ménages de 3 à 6 membres à Goma, affirme qu'un stock du haricot sec est toujours permanent dans la maison soit 80 % des enquêtés.

b) Technique documentaire 

Cette dernière, était importante pour accéder à la documentation produite par le bureau le Bureau urbain de l'économie nationale et commerce en ce qui concerne en particulier les données en rapport avec le haricot, dont principalement les variables prix et quantité font l'angle d'approche principal de ce travail de mémoire.

B. METHODE ANALYTIQUE

c) Traitement statistique des données

Grace à cette méthode, l'étape d'analyse et l'interprétation des données trouvées dans la documentation ici présente, via le biais du logiciel SPSS statistique 17.O  et de l'application Tableur du Microsoft Excel, le traitement ainsi l'interprétation des résultats issues de l'analyse a été facilité dans ce cadre, à savoir le prix et la quantité d'haricot à Goma à l'échéance de 2008-2013.

Par la détermination de :

- Coefficient de corrélation^38(*) : Grace à cette méthode, l'étude du lien ou de relation entre la quantité et le prix a été bien comprise. Elle nous a permis d'étudier la liaison que l'on rencontre fréquemment entre ces deux variables. Bien sûr comme dans toutes les sciences humaines ou appliquées. Il sied de rappeler que la corrélation est une notion couramment utilisée dans toutes les applications statistiques. Toutefois, la définition statistique de la corrélation est plus précise que le sens courant du terme : elle ne concerne que des variables statistiques quantitatives, c'est-à-dire dont on peut calculer les moyennes. Ce qui est le cas parfaitement ici présent dans ce travail, voir les tableaux qui expliquent en détail.

-Modèle de régression : Dans cette étude ce modèle nous a éclairés d'avantage sur le niveau de régression en rapport avec notre corrélation entre la quantité et le prix. Pour savoir exactement à l'aide d'un graphique que si notre corrélation est soit : positive, négative, parfaite, forte, moyenne ou nulle.

Le modèle de régression détermine la relation mathématique qui est mieux traduite par une droite. Il est donc question, à partir d'une liaison spécifique de présenter une méthode d'estimation de paramètre inconnu du modèle. Dans l'angle de connaitre alors où tend la quantité et le prix dans la régression.

-Le test d'ANOVA : Nous a été utile pour la comparaison de nos plusieurs moyennes, dans l'analyse des variances. Dans l'objectif de vérifier si les valeurs des moyennes des populations sont vraisemblablement différentes. Enfin de d'examiner la contribution relative de différente source de variation et tester les hypothèses.

-Le Test de T de Student : Il a nous a été utile de savoir si nos moyennes sont logiques dans l'ensemble, dans la mesure de tester leurs conformités de distributions d'échantillonnage utilisées pour effectuer les tests d'hypothèse ou calculer les intervalles de confiance, correspondants aux fluctuations d'échantillonnage de la différence de deux moyennes observées (prix et quantité) voir encore celles correspondant à la différence de deux populations ou pourcentage d'échantillon.

* ³⁷ Source : Bureau urbain de l'économie nationale et commerce : Rapport d'activité économique de la ville de Goma 2011

* ³⁸ BENE KABALA LUTHIA DENIS P.O, la statistique descriptive, cours inédit UNIGOM G1 2008-2009