2.3.4.2 Techniques d'analyse
Après la collecte des données, nous avons
procédé à leur épurement. Ceci nous a permis de
vérifier la concordance des informations recueillies, leur
fiabilité. Il s'en est suivi l'encodage des réponses obtenues
ainsi que l'enregistrement des résultats.
Les données ainsi obtenues ont été
enregistrées et traitées avec les logiciels SPSS version 10.1 et
EXCEL. A ce niveau, plusieurs analyses ont été faites.
Nous avons eu recours à différentes statistiques
descriptives pour caractériser les différents acteurs,
déterminer leur profil socio-économique, déceler les
tendances dominantes et faire de simples comparaisons.
L'analyse de concordance nous a permis de juger de la
concordance de certaines hiérarchisations faites par les producteurs et
les acheteurs.
L'analyse des prix nous a permis d'évaluer la
circulation de l'information entre les différentes zones
d'étude.
L'analyse des marges a été utilisée pour
étudier l'efficacité du système de commercialisation dans
la zone d'étude.
2.3.4.3 Tests
d'hypothèses
Les tests d'hypothèses nous ont permis de
vérifier les hypothèses émises dans le cadre de cette
étude.
Plusieurs tests ont été faits et varient d'une
hypothèse à l'autre.
En ce qui concerne la première hypothèse, il
s'agit pour nous de voir si le mode d'achat des noix de cajou par les
demandeurs (et donc le mode de vente par les offreurs) a une influence
perceptible sur le processus de concurrence. Il en est de même de la
deuxième hypothèse qui essaie de voir le poids des liens de
parenté dans le processus de concurrence. Le test de concordance W de
Kendall a été utilisé pour vérifier la concordance
des réponses fournies par chaque acteur. Ce test a été
choisi pour contourner un temps soit peu les difficultés liées
à la détermination et à l'estimation des quantités
de noix livrées par chaque offreur à des parents, à des
amis et à des tiers d'une part et à l'estimation des
quantités vendues au comptant, à crédit ou comme une
avance sur commercialisation d'autre part. Dans cette optique, il a
été demandé à chaque offreur (ici, les producteurs
en particulier) de procéder à une hiérarchisation des
liens qui l'unissent aux acheteurs ainsi qu'à une hiérarchisation
des modes de vente. Après la hiérarchisation faite par chaque
acteur, nous avons pu classer les différentes tendances. Le score le
plus élevé a été attribué à la
modalité qui vient en tête.
Le test W de Kendall nous a donc permis de voir les tendances
les plus fréquentes chez chaque offreur par rapport au mode de vente et
aux relations sociales avec l'acheteur et de vérifier la concordance des
réponses fournies par chaque acteur.
Du point de vue de la théorie, le coefficient de
concordance de Kendall permet de mesurer l'association entre plus de deux
variables et s'écrit :  où  est le nombre de variables (dans notre cas le nombre
d'enquêtés ayant procédé à la
classification),  est le nombre d'individus (dans notre cas le nombre de
catégories d'individus ou de modalités ayant été
classées) et  est la somme des rangs des  variables décrivant l'individu  . Avec des ex æquo, cette expression devient :  avec  où  est le nombre d'ex aequo au rang  de la variable .
Pour de petits effectifs ( <  ), il existe des tables pour tester l'hypothèse  , c'est-à-dire s'il y a indépendance entre les
différentes variables.
La distribution de  a été calculée et certaines valeurs critiques
tabulées (Table des valeurs critiques de  pour le coefficient de concordance) pour des  significatifs aux seuils 0,05 et 0,01. Lorsqu'une valeur observée
de est égale ou supérieure à celle de la table pour un
niveau de signification donné, alors  peut être rejeté à ce niveau de signification.
Pour des effectifs plus élevés, on a : 
Ainsi, quand  est supérieur à 7, l'expression donnée par la
formule ci-dessus est approximativement distribuée comme un khi
carré de .
La probabilité associée à cet test
déterminée par référence à la table du khi
carré.
Si la valeur  calculée selon la formule F égale ou
excède celle de la table du khi carré pour un niveau de
signification et un degré de liberté donnée,
l'hypothèse nulle peut être rejetée à ce niveau de
signification.
Cette analyse est faite non seulement au niveau des
producteurs, mais aussi au niveau des intermédiaires.
L'analyse de l'efficacité du système de
commercialisation a été faite grâce à la comparaison
des marges de commercialisation obtenues et des coûts supportés
par chaque agent. Cette comparaison a été faite au sein de chaque
catégorie d'acteurs d'une part, et entre les différentes
catégories d'autre part. Le test t de Student nous a permis de savoir si
les marges dégagées ou les coûts supportés varient
d'un acteur à l'autre au sein de chaque catégorie d'acheteur. Il
nous a permis de comparer pour chaque catégorie d'acteur la moyenne des
coûts à celle des marges. Le test d'analyse de variance (ANOVA)
à un facteur nous a permis de faire des comparaisons entre les
différents groupes et de déterminer les catégories qui
profitent au mieux de la commercialisation des noix de cajou.
Les objectifs, hypothèses et outils d'analyse sont
résumés dans le tableau 6.
Tableau 6:
Tableau récapitulatif des objectifs, hypothèses et outils
d'analyse.
|
OBJECTIFS
|
HYPOTHESES
|
OUTILS D'ANALYSE
|
TEST
|
|
Analyser les principaux éléments de la structure
du marché des noix de cajou dans les Communes de Bantè et de
Savalou
|
-
|
Analyse de fréquence, moyenne, pourcentage
|
-
|
|
Analyser la conduite des principaux marchés des noix de
cajou de la zone d'étude
|
Le mode d'achat permet aux demandeurs des noix de cajou de
mieux s'approvisionner.
|
Analyse de concordance
|
Test de concordance W de Kendall
|
|
Le lien de parenté avec le fournisseur, permet aux
demandeurs des noix de cajou de mieux s'approvisionner.
|
|
Analyser l'efficacité de la commercialisation des noix
de cajou dans ladite zone
|
Le système de commercialisation des noix de cajou dans
les communes de Bantè et de Savalou est efficace.
|
Analyse des prix
Analyse des coûts
Analyse des marges
|
T de Student
ANOVA
|
| 
