Analyse statistique de demandes et d'offres d'emploi enregistrées par un service de l'état. Cas de l'Office National de l'Emploi / direction provinciale du Nord-Kivu en RDC de 2007 à 2009

III.3.2. Test de signification des coefficients de la droite de la régression

Plus les points représentatifs des observations sont proches de la droite de régression, c'est-à-dire les résidus sont faibles. Le plus important est la variabilité de y expliquée par l'équation de régression estimée. La variabilité totale de y est donc égale à la somme de la variabilité expliquée et la variabilité résiduelle.

· Pour le coefficient a

Il est question de tester les hypothèses :

H₀ : a=0, c'est-à-dire il n'y a pas une dépendance linéaire entre Y et X Contre

H₁ : a0, c'est-à-dire il y a une dépendance linéaire entre Y et X.

Règle de décision

On rejette H₀ au seuil si

, donc si

Conclusion : Nous adoptons H₀ avec , c'est-à-dire qu'il n'y a pas de dépendance linéaire entre Y (demandes d'emploi) et X (offres d'emploi). En d'autre terme, il y a une indépendance entre les variables.

· Pour le coefficient b

Même procédure que pour le coefficient a, nous testons les hypothèses :

H₀ : b=0, c'est-à-dire la droite passe par l'origine

Contre

H₁ : b0, c'est-à-dire la droite ne passe pas par l'origine.

Règle de décision

On rejette H₀ au seuil si

Ou encore si

Conclusion : Nous adoptons H₀ avec , c'est-à-dire que la droite passe par l'origine.

Interprétation : Nous concluons que les offres d'emploi n'explique pas les demandes d'emploi à l'ONEM/DP-NK au seuil de signification ?=0,05.

III.3.3.Calcul du coefficient de détermination (R2 ) 32(*)

Pour notre cas, on étudie l'intensité de la relation linéaire entre une variable à expliquer d'une part et de l'autre variable de l'autre part.

Tableau N°6 : Procédure de calcul du coefficient de détermination

1	17	318	-10.8	116.64	304.62	-24.19	179.16	585.18
2	18	548	219.19	48044.26	305.39	-23.42	58862.04	548.52
3	16	334	5.19	26.94	303.85	-24.96	909.32	623.03
4	8	203	-125.8	15825.64	297.69	-31.12	8965.25	968.49
5	21	221	-107.8	11620.84	307.70	-21.11	7516.02	445.66
6	11	156	-172.8	29859.84	300.00	-28.81	20734.56	830.05
7	16	113	-215.8	46569.64	303.85	-24.96	36421.81	623.03
8	33	197	-131.8	17371.24	316.94	-11.87	14384.40	140.91
9	56	314	-14.8	219.04	334.65	5.84	426.22	34.10
10	22	417	88.19	7777.48	308.47	-20.34	11779.85	413.74
11	63	217	-111.8	12499.24	340.04	11.23	15137.61	126.10
12	31	897	568.19	322839.88	315.40	-13.41	338264.38	179.84
13	85	270	-58.8	3457.44	356.98	28.17	7564.65	793.52
14	34	219	-109.8	12056.04	317.71	-11.10	9742.68	123.22
15	55	393	64.19	4120.36	333.88	5.07	3495.77	25.70
16	47	397	68.19	4649.88	327.72	-1.09	4800.41	1.19
17	33	226	-102.8	10567.84	316.94	-11.87	8269.17	140.91
18	50	205	-123.8	15326.44	330.03	1.22	15631.25	1.49
19	79	337	8.19	67.08	352.36	23.55	235.78	554.58
20	43	160	-168.8	28493.44	324.64	-4.17	27104.68	17.39
21	56	238	-90.8	8244.64	334.65	5.84	9340.26	34.10
22	39	259	-69.8	4872.04	321.56	-7.25	3913.13	52.57
23	69	371	42.19	1780.00	344.66	15.85	694.06	251.20
24	64	482	153.19	23467.18	340.81	12.00	19936.03	143.99
25	65	700	371.19	137782.02	341.58	12.77	128468.48	163.06
26	61	267	-61.8	3819.24	338.50	9.69	5111.54	93.89
27	95	325	-3.81	14.52	364.68	35.87	1574.11	1286.62
28	35	285	-43.8	1918.44	318.48	-10.33	1120.58	106.72
29	72	244	-84.81	7192.74	346.97	18.16	10601.79	329.77
30	49	432	103.19	10648.18	329.26	0.45	10556.54	0.20
31	79	374	45.19	2042.14	352.36	23.55	468.51	554.58
32	62	328	-0.81	0.66	339.27	10.46	126.90	109.40
33	82	299	-29.81	888.64	354.67	25.86	3098.59	668.71
34	64	445	116.19	13500.12	340.81	12.00	10856.60	143.99
35	61	325	-3.81	14.52	338.50	9.69	182.12	93.89
36	48	321	-7.81	61.00	328.49	-0.32	56.03	0.10
Total	1739	11837	-	807755.21			796530.24	11209.42

= 0,014

=1,4%

Conclusion : Comme le coefficient de détermination R²=1,4%, c'est-à-dire les demandes d'emploi sont expliquées par les offres d'emploi à 1,4% et le reste soit 98,6% est expliqué par d'autres facteurs.

* ³² BOFOYA KOMBA B., op cit.