7.3- Test de
significativité individuelle : Test de Student
Il est important d'effectuer le test de significativité
individuel car il nous permet de voir si les variables du modèle jouent
un rôle explicatif dans le modèle. Pour ce faire, on fait
référence au coefficient de chacune des variables explicatives du
modèle. Donc le test de Student.
Les hypothèses du test sont les suivantes :
H0 : ái = 0, pour i=0 à 5, le
coefficient n'est pas significatif
H1 : ai ? 0, le coefficient est significatif
La statistique du test est :
La statistique du test suit la loi Student à (N-k)
degrés de liberté car les erreurs du modèle suivent une
loi normale.
Règle de décision : on
rejette H0 si |t| calculé est supérieur à
t tabulée. On conclut que le coefficient est
significativement différent de zéro et que la variable- joue un
rôle explicatif dans le modèle.
Il faut noter que quand la taille de l'échantillon
est grande (N>30), on peut directement comparer |t| avec le
seuil critique de la loi normale centrée et réduite qui est 1.96
(pour un risque de 5%). Donc si |t| > 1.96, on rejette H0 et on accepte H1 :
le coefficient est significatif et la variable joue un rôle explicatif
dans le modèle.
Tableau 4 :
Résultats du test de Student pour les variables explicatives.
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Equation 1
|
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Variable
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t
|
|t|
|
Prob.
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Décision (Seuil 5%)
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CCOR
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-1.3588
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1.3588
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0.1829
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Non significatif
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|
CN
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3.2150
|
3.2150
|
0.0028
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Significatif
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STABPOL
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-0.6963
|
0.6963
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0.4908
|
Non significatif
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Equation 2
|
|
Variable
|
t
|
|t|
|
Prob.
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Décision
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CCOR
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2.2397
|
2.2397
|
0.0316
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Significatif
|
|
CN
|
1.6791
|
1.6791
|
0.1020
|
Non significatif
|
|
STABPOL
|
2.4194
|
2.4194
|
0.0209
|
Significatif
|
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LAPD
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-4.6066
|
4.6066
|
0.0001
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Significatif
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| 
