Pour vérifier la significativité du
modèle dans le cadre de notre analyse, nous utilisons (tableau 5.1), le
test de khi2 donc les P-value permettent de tester l'hypothèse nulle H0
: tous les coefficients des variables explicatives sont nuls contre
l'hypothèse alternatives H1 : il existe au moins une variable dont le
coefficient est différent de zéro. On rejette H0 si la
P-value est significative.
Tableau 5.1: Test de significativité
du modèle global
Modèle Chi2 du modèle P-Value
MICS 2014 (M10) 72,31 0,0072795
Source : Exploitations des
données du MICS Cameroun 2014
Nous constatons, après analyses des données du
MICS 2014 que, le P-Value finale est inférieur au seuil de 1%
(0.0072795). De ce fait, nous pouvons dire que ce modèle est
significatif. Ceci signifie, que les variables indépendantes
considérées dans l'ensemble contribuent significativement
à l'explication du phénomène de l'accès à la
propriété foncière chez les femmes de au Cameroun.
80
ONANA Jean Christophe Master Professionnel en
Démographie
Femmes et accessibilité à la
propriété foncière au Cameroun 2018/2019
ONANA Jean Christophe Master Professionnel en
Démographie
Le second test, qui est celui de l'ajustement de notre
modèle permet d'appréhender le pouvoir discriminatoire du
modèle à travers la représentation graphique de la
qualité discriminatoire. Ce pouvoir discriminatoire est
d'autant meilleur quand il tend vers 1.
Il ressort du graphique 5.1, que la valeur du Roc
est comprise entre 0,7 et 0,8. Ce qui signifie que notre modèle
a un pouvoir discriminatoire acceptable et adéquat. Ceci
pourrait s'expliquer par le fait que les variables pertinentes ont
été prises en compte dans le modèle. A travers ce
résultat, Nous pouvons conclure que le modèle est
validé.
Graphique 5.1. : Courbe roc issue du
modèle saturé (M10)
0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
1 - Specificity
Area under ROC curve = 0.7223
Source : Exploitations des
données du MICS Cameroun 2014