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Etude comparative de la préférence de produits laitiers dans la cité de Bunia; cas de Cowbell et Nido de 2009 à  2012

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par stanis mangala sosoabo
université de cepromad de Bunia - management et sciences économiques 2014
  

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III.2. Analyse comparative du niveau de consommation de Cowbell et Nido

Il est question ici d'appliquer les analyses statistiques (test) aux données des tableaux 4 et 5 ci-haut pour voir si la différence entre la demande de Cowbell et Nido est significative ou non, pour cela, nous allons appliquer le test du student.

Question-problème :

De ce deux types de produits laitiers (Cowbell et Nido), lequel est plus consommé que l'autre ? En d'autres termes, les niveaux de la demande (ou de consommation) du lait Cowbell tels que détaillés dans le tableau ci-dessus sont-ils significativement différents de ceux de la demande du lait Nido ?

Ho : les niveaux de demande (ou de consommation) de ces deux types de lait sont identiques

H1 : le niveau de demande (consommation) du lait Cowbell est supérieur à celui du lait Nido

Tableau VII : Tableau de calculs statistiques mathématiques

No

Cowbell

(X)

Nido

(Y)

X -

(X - )2

Y -

(Y - )2

(X - )( Y - )

1

1110

2285

66,25

4389,0625

1260,67

1589280,4

83519,167

2

1275

2217

231,25

53476,563

1192,67

1422453,8

275804,17

3

1208

1410

164,25

26978,063

385,67

148738,78

63345,75

4

1562

726

518,25

268583,06

-298,33

89002,778

-154611,3

5

890

1037

-153,75

23639,063

12,67

160,44444

-1947,5

6

1520

980

476,25

226814,06

-44,33

1965,4444

-21113,75

7

1012

636

-31,75

1008,0625

-388,33

150802,78

12329,583

8

1290

403

246,25

60639,063

-621,33

386055,11

-153003,3

9

740

762

-303,75

92264,063

-262,33

68818,778

79683,75

10

806

920

-237,75

56525,063

-104,33

10885,444

24805,25

11

640

656

-403,75

163014,06

-368,33

135669,44

148714,58

12

472

260

-571,75

326898,06

-764,33

584205,44

437007,58

?

12525

12292

 

1304228,3

 

4588038,7

794534

 

1043,75

1024,33

 

  =108685,69

 

   =382336,56

 

Source : Nos calculs sur base des éléments des tableaux 4 et 5

Nous dégageons les éléments statistiques observées :

Calculons ensuite le nombre de degré de liberté par la formule ci-après :

Pour un test à une issue, au seuil de 5%, la valeur critique de t sera égale à 1,717. (TETE MULENDA, 2013 : 96)

Etant donné que la valeur calculée de t(2,18) est supérieur à la valeur critique (1,717). Nous rejetons l'hypothèse nulle (Ho), les niveaux de la demande (consommation) du lait Cowbell sont significativement différentes de ceux de la demande du lait Nido, en d'autres termes, la consommation du lait Cowbell est supérieur à celle du lait Nido.

III.3. LES VARIABLES INDIVIDUELLES DE LA PREFERENCE

Dans cette partie du travail, nous concentrons notre analyse sur les variables subjectives qui motivent l'individu à consommer un produit ; dans le cas d'espèce, analyser les bénéfices qu'il recherche dans la consommation du lait Cowbell ou Nido.

Pour cela, nous avons tiré un échantillon qui pourra nous aider à procéder à une étude de processus décisionnels qui peuvent expliquer pourquoi un consommateur de lait décide d'acheter ou consommer une telle marque du produit laitier.

Ainsi, n'ayant pas le temps disponible pour parcourir toute la cité de Bunia, nous avons considéré un de ses 12 quartiers, le quartier Lumumba dont les habitants ont été au nombre de 124722 à l'année 2012. (Carnet d'enregistre 2005)

Nous nous sommes intéressé seulement à ceux qui ont vécu dans ledit quartier pendant la période de notre investigation c'est-à-dire de 2009 à 2012. En outre, dans le but d'avoir des informations fiables lors de l'enquête sur terrain, nous avons considéré les individus de 15 ans et plus.

D'où nous avons soustrait de 124722 les nombres des enfants de moins de 15 ans soit 106324 et de ceux qui n'ont pas été présenté dans le quartier Lumumba de 2009 à 2012 soit 14572 pour avoir 3826 individus comme la taille d notre population. De cette population, nous avons pris 30% pour former notre échantillon, soit 1147,8 que nous avons arrondis à 1150 individus.

De cette façon, pour aboutir à notre analyse de préférence, nous avons présenté les différentes variables sous forme des tableaux au dépouillement des données récoltées.

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