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Les déterminants de l'adoption de variétés améliorées de manioc. Contribution à  la sécurité alimentaire au Plateau de Bateke en RDC

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par Fernand MBUYAMBA
Université protestante au Congo  - Licence en science économique (économie rurale ) 2011
  

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III.5 DETERMINANTS DE L'ADOPTION DES VARIETES

AMELIOREES DE MANIOC

Pour identifier les facteurs associés a l'adoption des variétés amé liorées de manioc se lon le modéle logistique binaire (0 = non adopté et 1=adopté), i l est ob ligatoire que le test global du modéle soit significatif (p<0,05). Ce la imp lique qu'au moins un des coefficients de régression du modéle soit significativement différent de 0. Cette condition se vérifie dans nos analyses parce que le Khi-deux du modéle est significatif (p= 0,004)28.

28 Voir les résultats des analyses sur SPSS en annexe

De plus, nous signalons que le test d'ajustement d'Hosmer et Lemeshow29 au seui l de 5% donne un résu ltat non significatif (p=0,933). Ce qui signifie que les données s'adaptent au modele logistique attendu.

Le tableau suivant montre les résu ltats du modele logistique binaire.

Tableau 18 : Facteurs associes a l'adoption des variétés améliorées de
manioc

Variables

Â

Wald 24

P

Sexe

1,028

1,985

1,59

Age

-0,066

0,116

<0,05

Statut matrimonial

-0,742

1,692

1,93

Instruction des
agriculteurs

0,391

0,505

<0,05

Participation à la
formation

1,942

2,474

<0,05

Source : Données de l'enquête

I l ressort de ce tableau que les facteurs associés a l'adoption des variétés amé liorées de manioc dans l'échanti llon sous étude sont l'Age, l'instruction des agricu lteurs et leur participation a une formation agrico le. En effet, un agricu lteur dont l'Age est inférieur a 49 ans a une grande probabi lité d'adopter une variété amé liorée du manioc. De plus, un agricu lteur instruit et ayant suivi une formation agrico le a une probabi lité é levée a adopter une variété amé liorée du manioc.

29 Il est souhaitable que le test d'ajustement d'Hosmer et Lemershow soit non significatif pour confirmer l'hypothèse selon laquelle les données s'adaptent au modèle lo gistique attendu. Voir, Michèle Dramaix, Cours intensifs en Analyse Multi variée appliquée a l'Epidémiolo gie, ESP-ULB, Bruxelles, 2009, p.25-26.

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