1.6. METHODOLOGIE DU TRAVAIL
Pour récolter, analyser et interpréter les
données de ce travail, nous avons fait recours aux méthodes et
techniques ci-après :
1.6.1. Méthodes et techniques de récoltes
des données
Pour réaliser ce travail, nous avons fait recours
à la méthode explicative qui nous a permis de construire
aisément un modèle d'aide à la prise de décision de
la consommation des produits pétroliers de type linéaire, qui
selon SENDRINE et al. (1998, p.3), « consiste à mettre en
relation une variable dépendante et des variables indépendantes
toutes étant quantitatives ».
La méthode analytique, nous a permis d'analyser les
différentes variables du modèle pour saisir l'impact de
l'inflation sur la consommation des produits pétroliers.
Quant aux techniques, notre travail a nécessité
l'usage de la technique documentaire, laquelle nous a aidé à la
construction de la théorie. En plus, celle-ci nous a permis de
récolter les données statistiques relatives aux
différentes variables.
1.6.2. Technique d'analyse des
données
Pour analyser les données, nous nous sommes servi de
quatre types de techniques d'analyse :
a. L'analyse exploratoire des
données
Selon G. WILLIAM (2005, p.7), trois éléments
importants résument l'essentiel de cette analyse de la façon
suivante :
- La construction des séries chronologiques que nous
avons ensuite consignées dans les tableaux statistiques à double
entrée ;
- La transformation des données brutes en indices
statistiques, ce qui contribue à rendre les variables beaucoup plus
indépendantes ; et
- La présentation graphique sur base des ces indices
pour permettre la visualisation des tendances et/ou des structures des
variables ainsi que leur évolution dans le temps.
Il faut en suite préciser que, ces calculs nous ont
été facile grâce aux logiciels d'analyses statistiques
comme : Eviews version 7.5 ; SPSS (Statistical Package of Social Sciences) for
Windows version 12.0. AMADO (Analyse graphique d'une Matrice de Données)
version 1.02 et Microsoft Office Excel 2007 avec « l'utilitaire
d'analyse ».
b. L'analyse initiale des données
L'analyse initiale consiste à choisir entre la (ou les)
méthode(s) statistique(s), à appliquer pour l'analyse des
données. Dans le cadre de notre travail, le choix a été
porté sur l'analyse de régression en tant que outil qui permet
d'étudier et de mesurer la relation existant entre deux ou plusieurs
variables.
c. L'analyse multivariée des
données
Pour ANDERSON, et al. (2004, p. 625), l'analyse
multivariée des données se fait pour un déploiement
d'espaces multidimensionnels de la transformation des données pour
réduire les dimensions et faciliter l'interprétation, voire la
recherche de structure. C'est dans ce cadre que notre analyse a porté
sur la régression simple et multiple.
d. L'analyse confirmatoire
Il est question ici de tous les tests d'hypothèses qui
ont été appliqués afin de généraliser les
résultats et de tirer des conclusions conséquentes. De ce fait,
pour valider nos conclusions, il a fallu nous assurer de la qualité de
la représentation du phénomène par le modèle
appliqué. Pour la validité globale du modèle, les
coefficients de corrélation et de détermination ont
été calculés.
1.6.3. Méthode d'estimation de
modèle
Pour B. HAUDEVILLE (1996, p.53), un modèle est
l'ensemble des variables organisées selon un système
cohérent de relations mathématiques. Il permet alors d'estimer
une équation, c'est-à-dire de déterminer la valeur des
paramètres de la fonction qui va relier une variable à ses
déterminants présumés. En effet, ce modèle
économétrique nous permettra de vous rendre compte de la fonction
de consommation qui tient compte de l'inflation, aussi bien de la croissance
démographique, du cours de change que d'autres variables qui influencent
la consommation des produits pétroliers.
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