4.6
Difficultés rencontrées et solutions pour les résoudre
En déposant les outils de collectes de données
au gouvernorat le 15 avril 2013 nous espérions recevoir les
données le 1er mai. Mais jusqu'au 15 mai 2013 les agents des
communes de deux provinces ne les avaient pas reçu. Cela nous a
contraint à procéder à un deuxième envoi desdits
outils en profitant d'une rencontre régionale des agents des communes
rurales du Centre-Ouest. Ce n'est que le 10 juin 2013 que nous avons
récupéré les questionnaires. La deuxième
difficulté est liée à l'utilisation du logiciel SPSS pour
le traitement statistique des données car l'utilisation dudit logiciel
n'a pas fait l'objet d'enseignement lors de notre formation
académique ; nous avons dû l'apprendre en autodidacte.
4.7
Procédure d'analyse des données
Nous avons d'abord utilisé les sondages à
travers les taux de satisfaction et d'implication puis avons appliqué
les tests du ÷²[ de Karl Pearson et du t de
Student pour vérifier nos hypothèses.
Selon Howell (1998), le test du ÷²[
(Chi-deux ou Khi-carré) de Pearson est un test ]statistique
permettant de tester l'adéquation d'une série de données
à une famille de lois de probabilités ou de tester
l'indépendance entre deux variables aléatoires. Il est
utilisé en cas de variables qualitatives pour comparer les
fréquences de plusieurs groupes afin d'inférer une relation entre
X et Y. Il permet d'infirmer ou de confirmer une hypothèse nulle (H0).
L'hypothèse nulle suppose qu'il n'y a pas de différence
significative entre deux variables tandis que l'hypothèse du chercheur
(H1) stipule qu'il existe une différence significative, que de
l'existence de cette différence on peut conclure sans risque que Y
dépend de X et donc que X est bel et bien la cause de Y. Pour ce faire,
on calcule la probabilité p d'un tableau croisé.
Si la valeur de p ou Signification asymptotique bilatérale
est supérieure à 0,05 alors on accepte l'hypothèse nulle
(H0), par conséquent, l'hypothèse du chercheur (H1) est
infirmée, dans le cas contraire H1 est confirmée. Pour que le
test du khi-deux soit valide, il faut que 80% des cellules aient une valeur
supérieure ou égale à 5. Le logiciel SPSS permet de
calculer et corriger automatiquement le khi-deux.
Utilisé pour les variables quantitatives
indépendantes, le test du t de Student permet de comparer les
moyennes de deux groupes. Ce test permet de savoir si la différence
entre les moyennes de deux groupes est significative au point d'en faire une
loi. L'hypothèse peut être orientée ou non. On dit d'une
hypothèse qu'elle n'est pas orientée si le chercheur affirme
simplement qu'il y a une différence de moyenne entre un groupe X et un
groupe Y. L'hypothèse est orientée lorsque le chercheur formule
que la moyenne de X est significativement supérieure ou
inférieure à celle de Y. Dans ce cas, on calcule la
probabilité p et on la divise par 2. Si p/2 est
inférieure à 0,05 alors l'hypothèse est confirmée,
dans le cas contraire elle est infirmée.
Nous avons utilisé le logiciel Microsoft Office Excel
2007 pour calculer les taux puis le logiciel de traitement statistique SPSS
Student Version 15.0 pour calculer le Chi-deux et le t de Student.
Les résultats de l'analyse des données et les
recommandations et suggestions pour une meilleure satisfaction et implication
des agents des communes rurales sont exposés dans la partie suivante.
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