IV.1.2.- La variable dépendante de
l'étude
Revenu moyen par jour
Pour mesurer la variable Revenu, nous avons pris en compte le
revenu moyen perçu journalièrement par un agent de
proximité. Etant la variable-clé de notre étude, il est
constitué des commissions que les agents tirent des consommateurs lors
des transactions de dépôt et de retrait. Le consommateur a pour
devoir de verser des frais qui varient selon le type de transactions et la
catégorie de transactions. Pour avoir des informations nous permettant
de catégoriser cette variable, nous avons mené une visite
d'exploration en Avril 2012 dans certaines agences à travers la ville de
Saint-Marc connue comme une des villes pilotes du projet mobile banking en
Haïti. D'après les renseignements recueillis auprès de
quelques agents et d'autres personnes connaissant l'activité, un agent
qui travaille normalement, sans tenir compte des facteurs externes, doit gagner
une commission de 350 gourdes pour la journée. D'autre part, selon leurs
dires, ils sont rares ceux qui réalisent 1500 gourdes ou plus. De
là, nous pouvons définir les tranches de revenus des agents de
mobile banking de la manière suivante:
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- Moins de 350 gourdes : cette catégorie est
définie pour prendre en compte les agents qui n'arrivent pas à
atteindre le minimum qu'ils considèrent comme acceptable dans
l'activité pour une journée de travail;
- Entre 350 à moins de 1500 gourdes : tranche
considérée comme normale par les agents interrogés lors de
la visite d'exploration;
- 1500 gourdes et plus : pour tenir compte de ceux qui ont un
commissionnement élevé donc bien
rémunérés.
Chapitre V.- Phase de traitement :
analyse/présentation et interprétation/discussion des
résultats
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La recherche ne se résume pas à la collecte
d'une masse de données. Il convient toutefois de les traiter en vue
d'isoler les unités signifiantes abstraites de leur contexte pour en
opérer la comparaison terme à terme et faire une synthèse.
En effet, la phase de traitement revêt d'une importance capitale dans le
cadre de ce travail de recherche. Elle comprend trois grandes étapes
:
V.1.- Evaluation de la qualité des
données
L'évaluation de la qualité des données
sert à déterminer dans quelle mesure le produit final satisfait
aux objectifs initiaux de l'activité statistique, notamment sous l'angle
de la fiabilité (exactitude, actualité et cohérence).
Outre la pertinence des données, elle permet de vérifier s'il
existe un lien entre certains types d'erreurs et certaines étapes du
processus d'enquête afin de procéder à leur ajustement.
D'où la nécessité d'évaluer la qualité des
données avant l'entame de l'analyse.
V.2.- Analyse de données (Méthodes
utilisées)
L'objectif de notre travail est de mesurer parmi les
variables explicatives celles qui influencent le revenu des agents de
proximité du Tchotcho Mobile dans l'aire métropolitaine de
Port-au-Prince. En fait, il s'agit d'un test de causalité entre la
variable dépendante et les variables indépendantes de
l'étude. Donc, il convient de choisir une méthode permettant
d'étudier le lien causal entre les différentes
caractéristiques du phénomène. Ainsi, dans cette partie du
travail, nous mettons l'emphase sur deux types d'analyse à savoir
l'analyse descriptive et l'analyse explicative des données.
V.3.- Analyse descriptive
L'approche descriptive consiste à déterminer la
nature et les caractéristiques des phénomènes et à
établir les associations entre eux. Ainsi, des tableaux croisés
ont été construits entre chaque variable indépendante et
la variable étudiée. Donc, le recours à la statistique de
Khi-deux est de mise car cette dernière permet de tester la liaison
entre deux variables catégorielles. On se fixe un seuil d'erreur qui
peut être de 5% ou 10%. Dans cette étude, le seuil de 5% est
retenu de façon arbitraire. On calcule également une
probabilité dont la valeur est comparée au seuil fixé. Si
cette valeur est inférieure au seuil, on conclut que les deux variables
sont associées. Dans le cas échéant, on dit qu'il y a
indépendance entre les deux variables.
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