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Systeme mobile banking: analyse statistique des determinants du revenu des agents de proximite dans l'aire metropolitaine de Port-au-Prince

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par Fato FENE
Centre de Techniques de Planification et d'Economie Appliquee - DESS 0000
  

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IV.1.2.- La variable dépendante de l'étude

Revenu moyen par jour

Pour mesurer la variable Revenu, nous avons pris en compte le revenu moyen perçu journalièrement par un agent de proximité. Etant la variable-clé de notre étude, il est constitué des commissions que les agents tirent des consommateurs lors des transactions de dépôt et de retrait. Le consommateur a pour devoir de verser des frais qui varient selon le type de transactions et la catégorie de transactions. Pour avoir des informations nous permettant de catégoriser cette variable, nous avons mené une visite d'exploration en Avril 2012 dans certaines agences à travers la ville de Saint-Marc connue comme une des villes pilotes du projet mobile banking en Haïti. D'après les renseignements recueillis auprès de quelques agents et d'autres personnes connaissant l'activité, un agent qui travaille normalement, sans tenir compte des facteurs externes, doit gagner une commission de 350 gourdes pour la journée. D'autre part, selon leurs dires, ils sont rares ceux qui réalisent 1500 gourdes ou plus. De là, nous pouvons définir les tranches de revenus des agents de mobile banking de la manière suivante:

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- Moins de 350 gourdes : cette catégorie est définie pour prendre en compte les agents qui n'arrivent pas à atteindre le minimum qu'ils considèrent comme acceptable dans l'activité pour une journée de travail;

- Entre 350 à moins de 1500 gourdes : tranche considérée comme normale par les agents interrogés lors de la visite d'exploration;

- 1500 gourdes et plus : pour tenir compte de ceux qui ont un commissionnement élevé donc bien rémunérés.

Chapitre V.- Phase de traitement : analyse/présentation et interprétation/discussion des résultats

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La recherche ne se résume pas à la collecte d'une masse de données. Il convient toutefois de les traiter en vue d'isoler les unités signifiantes abstraites de leur contexte pour en opérer la comparaison terme à terme et faire une synthèse. En effet, la phase de traitement revêt d'une importance capitale dans le cadre de ce travail de recherche. Elle comprend trois grandes étapes :

V.1.- Evaluation de la qualité des données

L'évaluation de la qualité des données sert à déterminer dans quelle mesure le produit final satisfait aux objectifs initiaux de l'activité statistique, notamment sous l'angle de la fiabilité (exactitude, actualité et cohérence). Outre la pertinence des données, elle permet de vérifier s'il existe un lien entre certains types d'erreurs et certaines étapes du processus d'enquête afin de procéder à leur ajustement. D'où la nécessité d'évaluer la qualité des données avant l'entame de l'analyse.

V.2.- Analyse de données (Méthodes utilisées)

L'objectif de notre travail est de mesurer parmi les variables explicatives celles qui influencent le revenu des agents de proximité du Tchotcho Mobile dans l'aire métropolitaine de Port-au-Prince. En fait, il s'agit d'un test de causalité entre la variable dépendante et les variables indépendantes de l'étude. Donc, il convient de choisir une méthode permettant d'étudier le lien causal entre les différentes caractéristiques du phénomène. Ainsi, dans cette partie du travail, nous mettons l'emphase sur deux types d'analyse à savoir l'analyse descriptive et l'analyse explicative des données.

V.3.- Analyse descriptive

L'approche descriptive consiste à déterminer la nature et les caractéristiques des phénomènes et à établir les associations entre eux. Ainsi, des tableaux croisés ont été construits entre chaque variable indépendante et la variable étudiée. Donc, le recours à la statistique de Khi-deux est de mise car cette dernière permet de tester la liaison entre deux variables catégorielles. On se fixe un seuil d'erreur qui peut être de 5% ou 10%. Dans cette étude, le seuil de 5% est retenu de façon arbitraire. On calcule également une probabilité dont la valeur est comparée au seuil fixé. Si cette valeur est inférieure au seuil, on conclut que les deux variables sont associées. Dans le cas échéant, on dit qu'il y a indépendance entre les deux variables.

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