3.2 .1 Analyse de la relation Sexe et Age
a) Détermination des effectifs
La proportion des femmes ayant obtenu les crédits
à plus de 40 ans est de 44% , et les hommes ayant obtenu les
crédits à plus de 40 ans est de 22% . Les femmes ayant obtenus
les crédits à moins de 40 ans représentent 18%, les hommes
de moins de 40 ans représentent de 16%.
b) Calcul du coefficient de corrélation de
caractère Illustration Eviews N°1 : Test de
significativité entre Sexe-Age
Tabulation of SEXE and AGE Date: 06/21/11 Time: 14:36 Sample:
1 50
Included observations: 50 Tabulation Summary
Variable Categories
SEXE 2
AGE 2
Product of Categories 4
Measures of Association Value
Phi Coefficient 0.133953
Cramer's V 0.133953
Contingency Coefficient 0.132767
|
Test Statistics
|
df
|
Value Prob
|
|
Pearson X2
|
1
|
0.897167 0.3435
|
|
Likelihood Ratio G2
|
1
|
0.888331 0.3459
|
|
|
|
AGE
|
|
Count
|
|
0
|
1 Total
|
|
0
|
8
|
11 19
|
|
SEXE
|
1
|
9
|
22 31
|
|
Total
|
17
|
33 50
|
51 MPOTO MANKENI Pompon
Analyse de l'impact des
microcrédits dans
l'activité des
marchands
Pour ce cas, il est question de savoir si le sexe influence des
personnes âgées(ou moins âgées) à solliciter
des crédits ou pas.
- Spécification des hypothèses
H0 : indépendance des caractères
H1 : dépendance des caractères
- Règle de décision
Rejeter H0 si la probabilité-critique (p-value)
est inférieure à 0,05.
- Décision
La statistique de khi-carré à 1 degré de
liberté vaut : 0,897167 et sa probabilité critique au seuil de
signification de 5% est : 0,3435. Par conséquent on est amené
à accepter H0.
Cela étant, nous pouvons confirmer que le sexe n'influence
pas les individus âgés ou moins âgés à
solliciter un crédit.
3.2 .2 Analyse de la relation Sexe et
Activitéa) Détermination des effectifs
Dans cet échantillon, la proportion des femmes
effectuant une activité commerciale est de 54% et celle des hommes
effectuant une activité commerciale est de 36%.
La proportion des femmes effectuant une activité non
commerciale est de 8% et des hommes dans cette catégorie est de 2%.
b) Calcul du coefficient de corrélation de
caractère
Illustration Eviews N°2 : Test de
significativité entre Sexe-activité
Tabulation of SEXE and ACTIVITE Date: 06/21/11 Time: 14:39
Sample: 1 50
Included observations: 50
Tabulation Summary
|
Variable
|
|
Categories
|
|
|
|
SEXE
ACTIVITE
Product of Categories
|
2
2
4
|
|
Measures of Association
|
|
Value
|
|
|
|
Phi Coefficient
|
|
0.123613
|
|
|
|
Cramer's V
|
0.123613
|
|
|
|
Contingency Coefficient
|
0.122679
|
|
|
|
Test Statistics
|
Df
|
Value
|
Prob
|
|
Pearson X2
|
1
|
0.764007
|
0.3821
|
|
Likelihood Ratio G2
|
1
|
0.831338
|
0.3619
|
|
WARNING: Expected value is less than 5 in
|
50.00% of cells (2 of
|
|
|
|
4).
|
|
|
|
|
|
|
ACTIVITE
|
|
|
Count
|
|
0
|
1
|
Total
|
|
0
|
|
1
|
18
|
19
|
|
SEXE 1
|
|
4
|
27
|
31
|
|
Total
|
|
5
|
45
|
50
|
52 MPOTO MANKENI Pompon
Analyse de l'impact des
microcrédits dans
l'activité des
marchands
On veut savoir si le choix de l'activité commerciale ou
non effectué par les demandeurs des crédits est influencé
par leur sexe.
- Spécification des hypothèses
H0 : indépendance des caractères
H1 : dépendance des caractères
- Règle de décision
Rejeter H0 si la p-value est inférieure
à 0,05.
- Décision
La statistique de khi-carré à 1 degré de
liberté vaut : 0,764007 et sa probabilité critique au seuil de
signification de 5% est : 0,3821. Comme 0, 3821 0,05, on accepte H0
, d'où le sexe n'influence pas le choix des activités
(commerciales ou non) dans le chef des demandeurs .
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