WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Relation entreprise-clients et performance : le cas des établissements de micro-finance au Cameroun

( Télécharger le fichier original )
par Odette CKOUEKAM
Université de Yaoundé II-SOA - Diplôme d'Etudes Approfondies en sciences de gestion, option finance 2008
  

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

IV-1-3. Rappel de la méthode statistique utilisée

Il se fera en trois étapes :

Ø Enonciation de l'hypothèse,

Ø Présentation de la méthode d'analyse

Ø Règle de décision

IV-1-3-1. Enonciation de l'hypothèse

L'hypothèse à tester est :

H2 : La fidélisation de la clientèle rend l'EMF rentable. Il ressort des travaux de Pasquet, Malo et Ricard (1998) que, selon les membres de la caisse populaire Desjardins, il faut chercher à fidéliser les clients détenteurs de gros comptes car la confiance qu'on leur accorde permet à l'EMF de gagner en temps et en argent tout en consolidant des relations de long terme qui pourra être source de création de valeur. La rentabilité d'un client tend à augmenter avec l'ancienneté de sa relation avec l'entreprise (Kotler et Dubois, 2000).

IV-1-3-2. Présentation de la méthode d'analyse

Nous avons utilisé pour notre analyse les tests non paramétriques et plus spécifiquement le test de corrélation de Kendall.

Les tests non paramétriques portent sur des statistiques (des fonctions) à partir des observations et qui ne dépendent pas de la distribution de la population correspondante. La validité des tests non paramétriques dépend des conditions très générales beaucoup moins contraignantes que celles requises pour la mise en oeuvre des tests paramétriques.

Les tests non paramétriques présentent plusieurs avantages (Ceresa, 1986) :

o Ils sont applicables aux petits échantillons

o Ils sont applicables à divers types de données (nominales, ordinales, d'intervalles, ratios)

o Ils sont applicables des données incomplètes ou imprécises

Le test non paramétrique peut se faire sur une variable dans plusieurs échantillons ou sur plusieurs variables dans un échantillon ou des échantillons appariés50(*).

Comparaison de deux variables X et Y mesurées sur deux échantillons appariés : test de corrélation des rangs Kendall.

La question de recherche est : deux variables X et Y mesurables sur deux échantillons appariés sont indépendants ?

i) Conditions d'applications

o Les deux échantillons sont aléatoires et appariés

o Les paires d'observation sont indépendantes

o Les variables X et Y sont au moins ordinales (nos variables ici sont nominales)

ii) Hypothèses

L'hypothèse nulle à éprouver est : H: les deux variables sont indépendantes

L'hypothèse alternative est H1 : les deux variables sont dépendantes

iii) Statistique calculée et interprétation du test

Soient deux variables (X, Y) observées sur un échantillon de taille n comprenant n paires d'observation (X1, Y1), (X2, Y2)............ (Xn, Yn). On peut obtenir une indication de la corrélation entre les variables X et Y en classant les valeurs Xi par ordre croissant et en comptant le nombre de valeurs Yi correspondantes ne satisfaisant pas cet ordre. Classer les valeurs Xi par ordre croissant signifie que Xi est inférieur à Xj pour tout i inférieur à j. Soit R le nombre de paires (Xi, Yi) telles que, si i inférieur à j, on ait simultanément Xi<Xj (ce qui va de soi du fait du classement par ordre croissant des Xi et Yi.

La statistique calculée est :

S = 2 R - n (n-1)/ 2

La statistique descriptive sur données de base est réalisée à partir du logiciel SPSS 10.1.

* 50 Deux ou plusieurs échantillons sont appariés lorsqu' ils sont liés d'une manière logique et que les paires ou n-uplets constitués d'observation des échantillons contient des individus identiques ou similaires. Par exemple, des échantillons comprenant les mêmes individus observés à un moment peuvent constituer autant d'échantillons appariés que de points d'observation dans le temps. De même, un échantillon de n individus et un autre constitué de n jumeaux(ou soeurs, frères, enfants, etc.), des premiers individus peuvent constituer des échantillons appariés dans le cadre d'une étude portant sur des questions génétiques.

précédent sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Il y a des temps ou l'on doit dispenser son mépris qu'avec économie à cause du grand nombre de nécessiteux"   Chateaubriand