Remarque
Il faut préciser que nous avons remplacé les
valeurs nulles par les moyens des CAP et des revenus des individus. Car, les
individus qui préfèrent un autre type de poisson offrent un CAP
supérieur à 0,00$, c'est encore ce qu'on appelle les faux
zéros ou les vrais zéros (TERRA,2005),
Quatrième étape :
Détermination des coefficients á et â et calcul des
consentement à payer moyen et médian (TERRA,2005)
En remplaçant alpha par le coefficient affecté
au consentement à payer dans la régression logistique et
bêta par la somme des produits des variables indépendants par
leurs coefficients respectifs dans la formule 23, on obtient le CAP moyen
estimé pour l'échantillon est de 0,96$ qui est le même que
la valeur observée.
4-1-3 Comparaison des trois model choisis
En observant les résultats obtenus pour les trois
models que nous avons arbitrairement choisi, nous constatons le model 1 est le
plus représentatif si on s'en tient aux valeurs de R2 qui est
de 0,62 et le niveau de signifiance qui est de 80%, les variables S5 qui
correspond au revenu des individus, Q35 qui correspond au saumon GM, Q42 qui
correspond à la question que nous avons posées aux individus par
rapport aux risque que le saumon GM peut avoir sur le saumon sauvage ont des
coefficients positifs et relativement important, cela signifie que les
individus sondés pensent que le saumon GM est un risque pour leur
santé et l'environnement . La portée de l'étiquette est
une donnée importante du point de vue des individus.
A l'observation des données du tableau 4.5,
l'écart type du model 1 est de 0,726 et le logarithme de vraisemblance
est de -62,48, ce qui signifie que les écarts entre les variables
indépendantes sont relativement élevés. Le nombre
Khi-deux(Chi-squared) est de 26,87 pour 12 degrés de liberté, il
joue le même rôle que le logarithme de vraisemblance car, il permet
de savoir si les variables utilisées dans le modèle sont assez
indépendantes, dans le cas échéant, la valeur relativement
important nous permet d'affirmer que c'est effectivement le cas. Le model 3
donne aussi un résultat appréciable car est de 0,43 et le niveau
de signifiance est de 0,46, par rapport aux variables de ce model, nous
pouvons également affirmer que l'étiquetage et les aliments
à base d'OGM préoccupent également les individus du
sondage car leur coefficients élevés montrent qu'ils ont une
influence importante sur le CAP.
Tableau 4.5 Tableau récapitulatif des
résultats des Models 1, 2, 3
|
Model observable1
|
Model 1
|
Model 2
|
Model 3
|
|
CAP Moyen
|
0,96$
|
0,94$
|
0,76$
|
0,94$
|
|
CAP minimum
|
0,00$
|
0,00$
|
0,00$
|
0,00$
|
|
CAP maximum
|
2,50$
|
2,00$
|
2,00$
|
2,00$
|
|
CAP median
|
1,25$
|
1,00$
|
1,00$
|
1,00$
|
|
R2
|
|
0,62
|
0,24
|
0,43
|
|
Log likelihood function
|
|
-62,48
|
-63,45
|
-58,45
|
|
Chi-squared
|
|
26,87
|
24,93
|
35,00
|
|
Stan. dev.
|
|
0,729
|
0,729
|
0,729
|
|
Significance level
|
|
0,80
|
0,151
|
0,46
|
|
|
