Analyse de l'impact de l'entrepreneuriat sur la réduction de la pauvreté dans la cité de Kimpese. Cas des petits entrepreneurs.

2.3. METHODE D'ANALYSE DES RESULTATS

Les données ainsi recueillies ont fait l'objet d'une analyse statistique (descriptive et inférentielle) en utilisant notamment le test de « Khi-carré ». En effet, la loi de Khi-carré est importante non pas comme les autres lois étudiées en statistique inférentielle mais en raison de rôle qu'elle joue dans les tests statistiques notamment dans les tests de l'ajustement d'une loi théorique à une distribution observée et dans le test d'hypothèse sur l'indépendance de deux variables aléatoires.^35(*)

Ainsi, les hypothèses sont formulées comme suit :

- Hypothèse nulle (H₀) : les deux variables ne sont pas en relation ;

- Hypothèse alternative (H₁) : les deux variables sont en relation.

Quant à la vérification, on calcule les variables de Khi-carré (X²) avec la formule appropriée, cette valeur ainsi calculée est comparée à la valeur du Khi-carré obtenu de degré (D₁) et on prend une décision d'accepter ou de rejeter l'hypothèse nulle. Lorsque la valeur de X² calculé est supérieure à sa valeur théorique c'est-à-dire qu'il est statistiquement significatif au seuil de signification de 5% ou de 10%, on accepte H₁ et on rejette H₀.

Formule : =

Où : O: fréquences observées  et E : fréquence attendue ;

- Table ( ,) c'est le point de rencontre entre le seuil de signification et le degré de liberté ;

- ( -1) ( -1) m étant le nombre de ligne et le nombre de colonne ;

- 5% ou 1 %.

* ³⁵ KIMPUTA Franck, cours de statistique, G2 FASEG, Université Kongo, 2014.