3.2. 5 Analyse de la relation Age et Niveau
d'épargne
a) Détermination des effectifs
La proportion des personnes de moins de 40 ans ayant
augmenté leur niveau d'épargne représente 30% de
l'échantillon, celles qui n'ont pas augmenté leur niveau
d'épargne représentent 4%. Quant aux hommes de moins de 40 ans,
le niveau d'épargne { augmenter pour 58% et n'a pas augmenté pour
8%.
b) Calcul du coefficient de corrélation de
caractère Illustration Eviews N°5 : Test de
significativité entre Age-niveau
d'épargne.
Tabulation of SEXE and AFF_CREDIT Date: 06/21/11 Time: 14:41
Sample: 1 50
Included observations: 50
Tabulation Summary
Variable Categories
SEXE 2
AFF_REVENU 2
Product of Categories 4
Measures of Association Value
Phi Coefficient 0.117751
Cramer's V 0.117751
Contingency Coefficient 0.116943
Test Statistics df Value Prob
Pearson X2 1 0.693265 0.4051
Likelihood Ratio G2 1 0.690010 0.4062
AFF_CREDIT
Count 0 1 Total
0 10 9 19
SEXE 1 20 11 31
Total 30 20 50
55 MPOTO MANKENI Pompon
Analyse de l'impact des
microcrédits dans
l'activité des
marchands
Le fait d'être âgé influe sur l'augmentation
du niveau d'épargne ou pas.
- 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 : 0,001350 et sa probabilité critique au seuil de
signification de 5% est : 0,9707. Comme 0, 9707 0,05 , on est amené
à accepter H0 , cela étant le niveau d'âge
n'influe pas sur l'augmentation du revenu .
3.2. 6 Analyse de la relation Niveau d'étude et
Affectation du crédit
a) Détermination des effectifs
Les personnes ayant un niveau d'étude d'au moins les
humanités et ayant affecté la totalité de leurs
crédits représentent 34% et celles qui n'ont pas affecté
la totalité de leur crédit { l'activité productrice
représentent 50%. Les personnes ayant un niveau d'étude
secondaire ou qui n'ont jamais étudié et affectant leurs
crédits totalement { l'activité représentent 6% et celles
qui n'ont pas affecté la totalité de leur crédit dans
cette dernière catégorie représentent 10%.
b) Calcul du coefficient de corrélation de
caractère
Illustration Eviews N°6 : Test de
significativité entre Niveau d'étude-affectation du
crédit
Tabulation of ETUDE and AFF_CREDIT Date: 06/21/11 Time: 14:58
Sample: 1 50
Included observations: 50
Tabulation Summary
Variable Categories
ETUDE 2
AFF_REVENU 2
Product of Categories 4
Measures of Association Value
Phi Coefficient 0.022272
Cramer's V 0.022272
Contingency Coefficient 0.022266
Test Statistics df Value Prob
Pearson X2 1 0.024802 0.8749
Likelihood Ratio G2 1 0.024952 0.8745
WARNING: Expected value is less than 5 in 50.00% of cells (2 of
4).
AFF_CREDIT
Count 0 1 Total
0 5 3 8
ETUDE 1 25 17 42
Total 30 20 50
Analyse de l'impact des
microcrédits dans
l'activité des
marchands
La question est de savoir si le niveau d'étude influence
le comportement des bénéficiaires dans leur manière
d'affecter les crédits obtenus.
- 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 : 0,024802 et sa probabilité critique au seuil de
signification de 5% est : 0,8749. Comme 0, 8749 0,05 Cette
supériorité nous conduit { accepter H0. Donc le niveau
d'étude n'influence pas l'affectation de fonds obtenu comme
crédit { l'activité productrice.
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