4.7.2. Tests statistiques et économétriques
Pour pouvoir contrôler la validité des
hypothèses émises et généraliser à toute la
population statistique, les résultats obtenus à partir des
échantillons étudiés seront soumis à des tests, des
démonstrations et à la construction de modèles
économétriques.
4.7.2.1.
Vérification de la première hypothèse
A l'aide d'un tableau synthétisant les résultats
obtenus par type d'exploitations agricoles, la démonstration de la
première hypothèse se fera en indiquant et en comparant le revenu
total généré par les sources agricoles et celui
généré par les sources non agricoles. Il revient de
démontrer que la contribution des sources agricoles au revenu global est
plus faible que celle des autres sources de revenu réunies. Les sources
agricoles dans notre étude sont la production végétale et
l'élevage et les sources non agricoles de revenu comprennent les
activités extra-agricoles et les transferts. Cette hypothèse sera
demontrée simplement par un tableau.
4.7.2.2.
Vérification de la deuxième hypothèse
Comme la première, la démonstration de la
deuxième hypothèse se fera, à l'aide d'un tableau
synthétique présentant les données sur les
différentes sources de revenu et la part de chaque source aux
dépenses de consommation des produits alimentaires de base. Il s'agit
notamment de démontrer que la contribution des sources non agricoles de
revenu aux dépenses de consommation des produits alimentaires de base
concernés est supérieure à celle des sources agricoles
dans tous les types d'exploitations agricoles.
4.7.2.3. Test de la
troisième hypothèse
L'analyse de variance sera utilisée pour tester
l'hypothèse selon laquelle la part de chacune des sources
d'approvisionnement dans les dépenses de consommation de chacun des
produits alimentaires de base diffère avec le type d'exploitations
agricoles.
Après avoir calculé une moyenne de chaque groupe
et une moyenne sur l'ensemble des groupes par les formules respectives et avec N = , on calcule les variations sous forme de sommes des carrés des
écarts à la moyenne (SCEM), les variations intergroupe et
intragroupe relativisées par leur nombre de degrés de
liberté (# ddl) respectif ou carrés moyens et enfin, on calcule
la statistique F de Fisher. Les formules se trouvent dans le tableau qui
suit.
Tableau 7. Analyse de
variance
Source de variation
|
SCEM
|
# ddl
|
Carré moyen
|
Test F
|
Intergroupe
|
|
k-1
|
|
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Intragroupe (=erreur)
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|
N-k
|
|
Totale
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|
N-1
|
|
k étant le nombre de groupes ; ni, le
nombre d'individus par groupe ; on note Xij, le ieme
individu du jieme groupe ; i varie de 1 à k ; j
varie de 1 à ni.
Critère de décision
Sous H0, F suit une loi de Fisher à k-1 et
n-k degrés de liberté. Pour chaque produit et pour chaque source
d'approvisionnement, on teste l'hypothèse nulle (H0) selon
laquelle « les moyennes sont toutes égales » contre
l'hypothèse (H1) selon laquelle « les moyennes ne
sont pas toutes égales ».
· Si Fobservé <
F1-á (q-1, n-q), F n'est pas significatif : la variance
entre groupes est égale à la variance intragroupes. Aucune
différence entre les moyennes n'est détectée. On accepte
H0.
· Si F est significatif : la variance inter groupes
est supérieure à la variance intragroupe, ce qui veut dire que
toutes les moyennes ne sont pas égales (au moins une moyenne
diffère). On rejette H0 avec un risque de première
espèce égal à á
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