Annexe 3 : Représentation cartographique
Représentation cartographique des points de
service de Tchotcho Mobile dans l'aire métropolitaine de
Port-au-Prince
Source : Traitement de l'auteur sur Google Map
à partir des données de l'enquête portant sur les agents de
proximité du M-Banking dans l'aire métropolitaine de P-au-P,
Août 2012.
? A ? B?
Annexe 4 : Présentation détaillée de
quelques tests statistiques utilisés a) Test d'indépendance du
Khi-deux
Contexte
L'analyse de la dépendance entre 2 variables
quantitatives peut être réalisée à l'aide du
coefficient de corrélation linéaire. En revanche, dans
l'hypothèse où les variables sont qualitatives (par exemple :
analyse de la dépendance entre le type d'opération
financière et la méthode de valorisation
privilégiée), ce coefficient ne peut être calculé et
le recours au test du khi-2 devient nécessaire.
Principes
2 événements A et B sont indépendants si P =
P(A).P(B).
106 | P a g e
Donc, si A et B représentent des variables
aléatoires (respectivement X et Y), alors ces variables
sont indépendantes si P = P .P .
En notant :
P =
P =
P = ,
? p p p
ij ? ?
i . . j
n m
N. ?? p p
i = 1 j = 1
i . . j
, ji
? 2 ? ? 2 ? ??
On peut écrire que X et Y sont indépendantes
à condition que =
En d'autres termes, X et Y sont indépendantes à
condition que, et :
- = 0
P ? ? 2 ? x?
2
Si cette égalité est vraie pour tout i et j, alors
- = 0.
Toutefois, pour éviter des compensations du type - = -100
et - = +100, il
serait plus logique de retenir .
En réalité, on
retient :
Méthodologie
?
Dans un premier temps, les données statistiques,
recueillies à partir d'un échantillon, doivent être
transformées en proportions.
Ainsi, chaque effectif observé est transformé en
proportion où =
et N = effectif total = nombre total
d'observations.
En d'autres termes : N =
nij
n m ? p -
p p ?
ij i . . j
N . ?? p p
i = 1 j = 1
i . . j
2
On calcule alors sur l'échantillon l'indicateur =
En outre, le khi-2 suit une loi du khi-2 de paramètre
(s'appelle le nombre de degrés de
?2 ? ? 2 ?
(2 ? 1). (2 ?1)? ? ?2 (1)
liberté) avec :
= (nombre de lignes du tableau de contingence -1) x (nombre de
lignes du tableau -1).
On note : .
Or, la table de la loi du khi-2 permet de déterminer x tel
que : = où est le risque
de rejeter à tort l'hypothèse
d'indépendance entre les variables (risque généralement
fixé à 10%, 5% ou 1%).
Par exemple, pour un tableau de contingence à 2 lignes
et 2 colonnes, : le khi-2 suit une loi du khi-2 à 1 degré de
liberté.
107 | P a g e
La table de la loi du khi-2 permet de déterminer tel que :
= 5%. On lit x = 3,84.
Ainsi, si les variables sont indépendantes, alors il y a
seulement 5% de chances pour que le khi-2 soit supérieur à
3,84.
Dès lors, si calculé dans l'échantillon est
supérieur à 3,84, on rejette l'hypothèse
d'indépendance, avec un risque de 5% de le faire par
erreur. En revanche, si est inférieur à
3,84, on peut accepter l'hypothèse
d'indépendance.
a) Test de significativité individuelle des
paramètres : test de Wald
? Hypothèses
: Le paramètre n'est pas significatif (ou =0)
: Le paramètre est significatif (ou ?0)
? Statistique
En , la statistique de wald associée au test est la
suivante :
> (1) avec l'estimateur de la variance de
La plupart des logiciels (sauf SAS) ne propose pas cette
statistique de Wald, mais une statistique définie comme la racine
carrée de la précédente. Etant donné que SAS sera
utilisé dans cette
recherche, la statistique précédente sera
utilisée.
? Règle de décision
On rejette l'hypothèse H, c'est-à-dire le
paramètre est significatif si : W > , soit la
valeur critique du pour un risque á (5% dans le cadre de
cette étude) donné. Par ailleurs, SAS
nous offre également la possibilité de prendre en
compte les probabilités associées au et
rejeter si < (pour á=5%).
b) Test de significativité globale des
paramètres: Test du rapport des maxima de vraisemblance
(LRT)
Hypothèses
: le modèle est mal spécifié ( = = = =0)
: le modèle est bien spécifié (ou 0, j
[0, k] ?0)
Statistique
En , la statistique du test de associée au test est la
suivante :
= -2[log L (y, ) log L (y, )]
> (r), avec et désignant les estimateurs
respectivement non contraint et contraint du vecteur complet
â et r le nombre de restrictions imposées sur les
paramètres (pour ce test, r= k + 1)
Règle de décision
Rejeter l'hypothèse , c'est-à-dire le
modèle est bien spécifié si : > , soit la valeur
critique du pour un risque á donné à
r degré de liberté. (á = 10%). A partir du
logiciel SAS, il
est possible également de tenir compte de la
probabilité critique associée au et rejeter
l'hypothèse H0, si < (pour á=10%).
Questionnaire d'enquête
Centre de Techniques de Planification et d'Economie
Appliquée
(C.T.P.E.A)
Etude des déterminants du revenu des agents de
proximité dans l'aire métropolitaine de
Port-au-Prince.
Questionnaire d'Enquête
Juin 2012
Bonjour. Je m'appelle Je réalise une
enquête sur les agents de Tchotcho Mobile dans le cadre de
la préparation de mémoire de sortie d'un Etudiant du CTPEA. J'ai
quelques petites questions à vous poser concernant votre
expérience en termes d'utilisation et de rentabilisation du service de
Mobile Banking. Les informations fournies resteront confidentielles et ne
seront utilisées que pour les besoins de l'enquête. Merci de votre
collaboration !
A- Localisation
1- Département
2- Commune
3- Ville/Quartier Section communale
4- Rue No
5- Zone d'intervention |__|
1- Urbaine
2- Rurale
B- CARACTÉRISTIQUES
SOCIODÉMOGRAPHIQUES
Sexe : 1- Masculin |__|
2- Féminin
1- Age (en année) : |__|__|__|
2- Commune d'origine :
3- Depuis combien de temps évoluez-vous dans la commune
?
|__|__|
108 | P a g e
4- Statut Matrimonial : |__|
1- Célibataire 2-Marié(e)
3- Divorcé(e)
4- Placé(e)
5- Vivre avec
6- Autres (à préciser)
5- Niveau d'études de l'agent : |__|
1- Aucun
2- Primaire
3- Secondaire
4- Universitaire
5- Professionnel
6- Autres (à préciser)
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