4.2. Analyse descriptive multi-variée :
Recherche du profil des femmes propriétaires terriennes au Cameroun
L'analyse descriptive bi variée réalisée
dans la section précédente a été nécessaire
pour décrire le lien entre la variable dépendante
(propriétaire terrienne) et les différentes variables
explicatives. Elle nous a ainsi permis de voir la relation entre deux
variables. Toutefois elle ne permet pas d'analyser, les proximités entre
les modalités d'une même variable (étude du profil des
individus) et les proximités entre les modalités de variables
différentes (étude du profil des variables). Ainsi, l'analyse
bi-variée présente donc des insuffisances que nous tenterons de
résoudre avec l'analyse factorielle de correspondances
multiples(AFCM)
Ainsi, l'un des objectifs, de l'étude est
d'établir le profil des femmes propriétaires terriennes. Pour y
arriver nous utiliserons l'Analyse Factorielle des Correspondances Multiples
(AFCM). Dans un contexte de ressources limitées, ce profilage
dégage les caractéristiques détaillées des femmes
sur lesquelles devraient être axés en priorité les
programmes visant l'amélioration des conditions d'accès des
femmes à la propriété foncière.
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Femmes et accessibilité à la
propriété foncière au Cameroun 2018/2019
ONANA Jean Christophe Master Professionnel en
Démographie
4.2.1. Détermination des axes factoriels
À l'issue de l'apurement effectué par le
logiciel, la base des données utilisée pour l'analyse descriptive
multi variée comporte au total 11 variables actives, avec 34
modalités qui leur sont associées. Ainsi, nous disposons de 23
axes factoriels (obtenus de la différence 3411), dont la somme des
valeurs propres est 2,09 (obtenue en faisant l'opération [34-11]/11).
D'où la nécessité de ne considérer que les axes
principaux, car une représentation du nuage de points dans un espace
à 23 dimensions serait impossible. La représentation graphique se
fera donc sur deux axes, l'ensemble du nuage des points est projeté sur
ces deux axes dits principaux.
L'histogramme des valeurs propres (Cf. graphique 4.11)
présente un « coude » à partir du troisième axe.
En d'autres termes, ces deux premiers axes ou facteurs sont ceux qui comportent
individuellement les plus fortes proportions de la variance du
phénomène. Ils expliquent respectivement 14, 39% et 10,64%,
faisant un ensemble de 25,03% de la variance totale traduite par les 23 axes
factoriels. Cette proportion de la variance totale expliquée
étant très faible, une classification mixte sera ensuite mise en
oeuvre, en retenant les informations contenues dans tous les axes factoriels.
Le profilage est ainsi obtenu par proximité des modalités selon
leurs positions dans l'espace à 23 dimensions.
Graphique 4.11. Contribution des axes
factoriels à l'explication de l'inertie totale
4.2.1.1 Desription du premier axe factoriel
Source : Exploitations des
données du MICS Cameroun 2014
Pour chaque axe, le pourcentage d'inertie théorique
moyen expliqué par chaque modalité est de 2,94% (soit 100/34).
Seules les modalités dont la contribution est supérieure ou
73
Femmes et accessibilité à la
propriété foncière au Cameroun 2018/2019
ONANA Jean Christophe Master Professionnel en
Démographie
égale à cette moyenne sont à
considérer pour l'interprétation des axes. Nous prendrons aussi
en compte la qualité de la représentation des modalités
(à travers les cosinus carrés) et les valeurs tests de ces
dernières pour juger de leur position significative sur les axes dans
l'optique de bien caractériser nos deux axes.
Le premier axe factoriel (Cf.
Tableau 4.2), présente du côté positif,
les femmes retrouvées dans les régions du Centre qui
résident en milieu urbain, issues des ménages de niveau de vie
élevé, qui ont un niveau d'instruction élevé
(secondaire et plus) et ont une exposition aux médias
élevée. Ces femmes, s'opposent à celles qu'ont retrouvent
dans les régions du Nord, et de l'Extrême nord, qui
résident en milieu rural, sont issues des ménages de niveau de
vie faible, un niveau d'instruction faible (inférieur ou égal au
primaire) et qui ont une faible exposition aux médias.
Tableau 4.2..Modalités qui contribuent
le plus à la formation du premier axe factoriel
|
Contribution
|
Variables
|
Modalités
|
Positive
|
Négative
|
Milieu de résidence
|
Urbain
|
7,67
|
|
|
|
9,96
|
Niveau de vie
|
Faible
|
|
12,86
|
|
9,81
|
|
Niveau instruction
|
Peu ou pas instruite
|
|
8,34
|
|
7,87
|
|
Exposition aux médias
|
Faible
|
|
11,10
|
|
6,54
|
|
Région
|
Centre
|
2,44
|
|
|
0,09
|
|
|
|
0,49
|
|
|
3,99
|
|
|
2,94
|
|
|
0,33
|
|
Source : Exploitations des
données du MICS Cameroun 2014
| 
