3.5 ANALYSE DES DONNEES
3.5.1 Traitement des
données
Les données primaires obtenues, suite à
l'administration des différents questionnaires, des relevés des
poids et des prix pratiqués ont d'abord été
dépouillés manuellement. Ensuite les logiciels SPSS 12.0 et Excel
sont utilisés pour un traitement détaillé. Ces
données portaient sur les caractéristiques démographiques
des acteurs de la filière (âge, niveau d'éducation, statut
matrimonial et sexe), la nature des relations entre les différents
acteurs de la filière, le nombre de régimes manipulés par
les différents acteurs de la filière.
3.5.2 Statistiques
utilisées
· Une analyse des fréquences simples a permis de
faire une description de l'échantillon.
En effet, elle a permis de catégoriser les acteurs, de
donner le nombre de régimes manipulés par acteur et de
déterminer la nature des relations entre acteurs.
· Les corrélations simples ont
été le principal outil statistique utilisé pour
déterminer le
degré d'association entre les variables explicatives et
les variables expliquées. R² est le coefficient de
détermination et permet de savoir s'il existe une association
linéaire entre deux variables. Il doit être supérieur ou
égal à 0,5. Le coefficient de corrélation de Pearson quant
à lui indique l'intensité et la direction de la relation
linéaire existant entre deux variables x et y au sein d'un
échantillon. Sa valeur absolue varie entre 0 et 1. Les résultats
de l'échantillon peuvent être généralisés
à la population si n = 25 (biais négligeable). Il est à
noter que les deux variables sélectionnées doivent être les
variables d'échelle.
Le coefficient de régression linéaire R² et
le coefficient de corrélation simple de Pearson ont permis de mesurer
le degré d'association entre les charges totales supportées par
les acteurs et les différents prix pratiqués.
Les conclusions de ces analyses sont présentées
dans le chapitre 4.
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