3.2 Résultat de l'analyse de relation entre la
variable dépendante et les variables indépendantes
Nous nommerons communément la variable
dépendante le « niveau de vie » pour des problèmes de
commodités.
Avant d'analyser nos données au moyen de l'analyse
discriminante, il est nécessaire de procéder à des
analyses bivariées pour voir s'il existe une relation entre la variable
« niveau de vie » des ménages et les variables
indépendantes qui sont les variables sociodémographiques,
socio-économiques des chefs de ménages et du capital humain,
c'est-à-dire si elles partagent quelque chose, la variation de l'une
influence la variation de l'autre.
Les analyses bivariées ont pour objet de mettre en
évidence les relations éventuelles qui existent entre deux
variables analysées simultanément. Le test d'association (ou
d'indépendance) consiste à éprouver l'existence d'une
liaison entre deux variables. Les techniques utilisées diffèrent
selon que les variables sont qualitatives nominales, ordinales ou
quantitatives.
Le test de Khi-deux est appliqué si on veut
étudier la relation entre la variable dépendante et une variable
nominale. Si le test de Khi-deux permet de dire oui ou non deux variables
nominales sont liées, ce même Khi-deux ne permet pas de donner
directement l'intensité du lien. Pour cela, il faudra alors recourir
à des coefficients qui dépendent du Khi-deux et permettront de
mesurer cette intensité.
y' Le Phi de Guilford sera calculé dans un tableau
où il ya deux lignes et deux colonnes. y' Le V de Cramer sera
calculé dans un tableau quelconque où le nombre de lignes est
différent du nombre de colonnes.
Le coefficient Eta carré issu de la
décomposition de la variance (Anova à un facteur) sera
calculé pour mesurer le lien qui existe entre la variable
dépendante et une variable continue.
Question problème
Peut-on dire qu'il existe une relation entre la variable
dépendante et chacune des variables indépendantes ou
explicatives?
Hypothèses du test
y' H0 : il n'existe pas de lien entre la variable
dépendante et chacune des variables explicatives ;
Mémoire de fin d'études
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Mémoire de fin d'études
y' H1 : il existe un lien significatif entre la variable
dépendante et les variables
explicatives.
Prise de décision
y' Si < 0.05 on rejette l'hypothèse nulle, les deux
variables sont liées ;
y' Si > 0.05 on accepte l'hypothèse nulle, les
variables ne sont pas liées.
Tableau 05 : Résultats des tests et
intensité des liens entre la variable dépendante (le niveau de
vie) et les variables indépendantes
|
Variables indépendantes
|
Type de test
|
Valeur du test
|
Signifi- cation (á)
|
Type de coefficient
|
Intensité du lien
|
|
Sexe du chef de ménage
|
Khi-deux de Pearson
|
0,308
|
0,579
|
Phi de Guilford
|
0,006
|
|
Statut matrimonial du
chef de ménage
|
Khi-deux de Pearson
|
181,486
|
0,000
|
V de Cramer
|
0,155
|
|
Niveau de scolarisation du chef de ménage
|
Khi-deux de Pearson
|
811,798
|
0,000
|
V de Cramer
|
0,328
|
|
Groupe socio-
économique du chef de ménage
|
Khi-deux de Pearson
|
1982,113
|
0,000
|
V de Cramer
|
0,512
|
|
Milieu de résidence du chef de ménage
|
Khi-deux de Pearson
|
2553,347
|
0,000
|
Phi de Guilford
|
0,581
|
|
Région d'habitation
|
Khi-deux de Pearson
|
3826,147
|
0,000
|
V de Cramer
|
0,712
|
|
Âgé du chef de ménage
|
Fisher
(Anova à un facteur)
|
12,574
|
0,000
|
Eta carré
|
0,002
|
|
Taille du ménage
|
Fisher
(Anova à un facteur)
|
51,222
|
0,000
|
Eta carré
|
0,007
|
Source : Calcul de l'auteur sur les données de l'ELEP 2007
sous SPSS
Nous observons que tous les tests sont significatifs au seuil
de 0,05 sauf pour le test de la variable « sexe du chef de ménage
» ce qui nous pousse à rejeter l'hypothèse nulle H0 et
accepter l'hypothèse alternative H1 selon laquelle toutes les variables
indépendantes (excepté le sexe du chef de ménage) sont
liées au niveau de vie.
La variable « sexe du chef de ménage » a un
alpha supérieur à 0,05 soit (0,308), donc elle n'est pas
liée avec la variable dépendante. Cette variable ne sera pas
utilisée dans l'analyse discriminante. Par contre, toutes les autres
variables seront utilisées dans l'analyse de profil.
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Pour rappel :
Le coefficient de corrélation Eta2 a une valeur
possible entre 0 et 1.
Le coefficient V de Cramer a une valeur approximativement
possible entre 0 et 0,7. Le coefficient Phi de Guilford a une valeur possible
entre 0 et 1.
Nous remarquons que la variable « région
d'habitation » est la plus liée avec le niveau de vie, suivie du
« Milieu de résidence du chef de ménage », du «
Groupe socio-économique du chef de ménage », du «
niveau d'instruction du chef de ménage » et du « statut
matrimonial du chef de ménage ».
Par contre, les variables « Age du chef de ménage
» et « Taille du ménage » ont des liens très
faibles avec la variable dépendante.
Seulement 0,7 % des variations de la taille du ménage
sont expliquées par le niveau de vie des ménages et 0,2 % des
variations de l'âge du chef de ménage sont expliquées par
le niveau de vie des ménages.
Mémoire de fin d'études
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Mémoire de fin d'études
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