Problématique de financement de petites et moyennes entreprises par les institutions financières en RDC: "cas de la ville de Kinshasa"

SECTION II : LA PROCEDURE METHODOLOGIQUE DU TRAVAIL

Dans cette section, il est question de présenter l'ensemble des démarches méthodologiques utilisées pour mener cette étude. il s'agit en fait de préciser la population et l'échantillon de notre étude, les méthodes et techniques, sans oublier quelques difficultés rencontrées.

III.2.1. Population et échantillon d'étude

II.2.1.1. La population d'étude.

Toute recherche scientifique s'intéresse nécessairement à une population étant donné que ses résultats seront mis à la disposition de celle-ci en vue de trouver la solution à un problème auquel elle est confrontée.

La population d'étude désigne un ensemble dont les éléments sont choisis parce qu'ils possèdent tous, une même propriété et qu'ils sont de même nature^33(*).

Selon MUCHIELLI, la population d'étude est définie comme un groupe humain concerné par les objectifs de l'étude^34(*).

L. D'HAINAUT quant à lui, définit la population d'étude comme un ensemble des éléments parmi lesquels on aurait pu choisir l'échantillon, c'est-à-dire l'ensemble des éléments qui possèdent les caractéristiques que l'on veut observer^35(*).

Partant de ces différentes définitions, nous pouvons donc dire que notre population d'étude est constituée de toutes les entreprises évoluant dans le secteur financier et qui octroient du crédit aux petites et moyennes entreprises à Kinshasa. Ainsi, cette population est de 1O6 entreprises^36(*).

III. 2.1.2. L'échantillon

La population toute entière ne peut pas être examinée ou étudiée parce qu'elle est nombreuse, et surtout à cause des moyens matériels réduits dont dispose le chercheur. Ce dernier se contentera d'un sous ensemble représentatif de la population auquel seront faites les généralisations qu'on appelle échantillon.

Comme le précise sylvain SHOMBA^37(*), cette technique est née d'une impossibilité pratique d'interroger individuellement toute une population à laquelle on s'intéresse et d'une possibilité statistique d e décrire le tout par la partie. Il s'agit en fait, de recueillir une image globale conforme à celle qui serait en interrogeant l'ensemble de la population.

MULUMA MUNANGA, définit l'échantillon comme un ensemble des personnes à interroger, extrait d'une population parent comportant des caractéristiques avec une fréquence identique^38(*).

OMANGA MULAMBA dit qu'il existe plusieurs méthodes pour choisir un échantillon d'une population^39(*). Ces méthodes peuvent être regroupées en deux catégories : l'échantillonnage aléatoire ou probabiliste et l'échantillonnage non aléatoire ou non probabiliste.

Pour sélectionner les individus, nous avons fait recours à l'échantillonnage aléatoire simple. Disposant de la base de sondage ( liste de 106 entreprises du secteur financier), nous les avons numéroté de 001 à 106. A partir de la table des nombres au hasard ; nous avons sélectionné 40 entreprises. Après distribution de 40 questionnaires auprès de 40 entreprises, 18 seulement nous ont répondu et retourné les questionnaires. Ce qui a ramené la taille de notre échantillon à 18 entreprises soit 16,98% de notre population d'étude.

* ³³ M. GRAWITZ, méthode en sciences sociales, Dalloz, Paris, 1974, p.38

* ³⁴ R. MUCHIELLI, le questionnaire dans l'enquête psychosociale, L.T., Paris, 1968, p.16

* ³⁵ L. D'HAINAUT, Concept et méthode de la statistique, Fernand-Nathan, Paris, 1975, p. 16

* ³⁶ YOUSSOUFOU, Op. Cit, p.7

* ³⁷ S., SHOMBA KINYAMBA, Méthode de la recherche scientifique, MES, Kinshasa, p.39

* ³⁸ A. MULUMA MUNANGA, op. Cit, p. 135

* ³⁹ K. OMANGA MULAMBA, Statistique inférentielle, 2^ème édition Pro-copy, Kinshasa, 2008, p.56