Paragraphe 4. Collecte et
traitement des données
La collecte et le traitement des données se
révèlent une étape cruciale dans le déroulement de
notre travail. A l'exception de la performance des écoles (variable
dépendante) dont les données sont connues d'avance, toutes les
variables explicatives ont été l'objet d'une collecte
systématique de données empiriques. C'est de cela que nous
rendons compte dans les points suivants.
A) Collecte de
données
Le questionnaire a été administré au
directeur de l'établissement. La plupart des questionnaires ont
été rapatriés dans les délais prévus,
à l'exception de quelques uns pour lesquels les directeurs ont
enregistré un certain retard.
B) Traitement
informatique
Trois logiciels ont été utilisés pour la
saisie et le traitement des données. Tout d'abord nous avons
utilisé le tableur Excel pour la saisie des données. Cette
méthodologie nous offre la possibilité de les exporter vers SPSS
et Eviews. A notre avis, il est plus aisé et plus rapide de produire des
tableaux statistiques avec le logiciel SPSS. C'est pourquoi, nous avons
transféré les données d'Excel à SPSS. Nous avons pu
sortir des statistiques descriptives sur notre échantillon et
procéder à d'autres tests statistiques et
économétriques indispensables à notre analyse. Nous avons
transféré les données également vers Eviews qui
nous offre plus de facilité dans l'estimation des paramètres du
modèle Tobit et de faire d'autres tests économétriques.
Conclusion du chapitre 2
L'objectif du deuxième chapitre consistait à
exposer les éléments méthodologiques, la construction du
modèle théorique. Après avoir formulé les
hypothèses de recherche, nous avons discuté du choix de la
méthode d'estimation du modèle construit. Nous avons retenu un
modèle Tobit pour représenter le phénomène sous
étude. Le modèle Tobit a été suggéré
en raison du fait que la performance scolaire qui est une proportion, se trouve
dans l'intervalle continu [0 ; 100%]. Nous avons utilisé le
coefficient d'Alpha de Crombach pour sélectionner les différents
items devant constituer les variables explicatives du modèle. L'ensemble
des facteurs extraits respectent le seuil de 0.6, ce qui justifie la
fidélité des items à constituer les variables
explicatives. Dans le prochain chapitre, nous présentons et analysons
les résultats empiriques. Nous discutons aussi des principaux
résultats obtenus de la régression du modèle Tobit, des
apports empiriques et des implications managériales.
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