III.3. L'estimation retenue du modèle
Tableau n°23 : Variables absentes de
l'équation
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Score
|
ddl
|
Sig.
|
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Pas 0 Variables connaissance(1)
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8,955
|
1
|
,003
|
|
Effetdori(1)
|
,671
|
1
|
,004
|
|
Statmatri
|
2,478
|
2
|
,
|
|
Statmatri(1)
|
1,330
|
1
|
,007
|
|
Statmatri(2)
|
,107
|
1
|
,054
|
|
Statistiques générales
|
11,260
|
4
|
,024
|
Source : nos analyses à partir de la base
des données de SPSS 23.0
Ce tableau ressort le résultat selon lequel après
la première estimation, nous restons avec 3
variables qui expliquent très significativement
l'insertion des jeunes dans le secteur public car elles ont un seuil de
significativité inférieur à 0,05%
Tableau n°24 : Récapitulatif des
modèles
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Pas
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Log de
vraisemblance -2
|
R-deux de Cox et Snell
|
R-deux de
Nagelkerke
|
|
1
|
196,312a
|
,565
|
,675
|
Source : nos analyses à partir de la base
des données de SPSS 23.0
De ce tableau ressort le résultat selon lequel le
R-deux de cox et Snell est de 56,5% ce qui explique que les variables
indépendantes expliquent significativement la variable réponse
(dépendante) c'est-à-dire que la prédiction que les
personnes interrogées avaient fait sur ces variables était
correcte.
65
a. Interprétation statistique des
résultats sur l'insertion des jeunes dans le secteur Public à
Goma
Au regard du test de significativité globale il ressort
que Dans le modèle de régression linéaire avec variable
dépendante continue, il est usuel de tester l'hypothèse que les
variables explicatives sont globalement significatives ; ce qui revient
à utiliser le test de Fisher.
Dans le cas des modèles estimés par maximum de
vraisemblance, comme le modèle logistique, un test analogue est
employé, fondé sur le rapport des vraisemblances.
Pour juger de la qualité du modèle on se sert du
rapport du maximum de vraisemblance (LR statistique). Pour notre cas il est
égal à 18.78 et il est significatif car la
probabilité qui lui est associée est de 0.0089,
inférieure à 0.05. Nous pouvons donc conclure que les
variables Connaissance, sexe, Niveau d'étude, Religion, Test, statut
matrimonial et Effet d'origine expliquent globalement et d'une manière
significative la probabilité d'un individu d'être
inséré dans le secteur public à Goma.
a. Interprétation sociologique des
résultats sur l'insertion des jeunes dans le secteur Public à
Goma et présentation d'une brève discussion
La connaissance de l'individu explique significativement la
probabilité de son insertion dans le secteur public, car la valeur P
associé à la statistique Z de connaissance égale à
0.020, qui est inférieure à 0.05. Par ailleurs le coefficient de
la variable connaissance a le signe positif, ce qui veut dire que la
connaissance de l'individu explique positivement la probabilité de son
insertion dans le secteur public à Goma. En d'autres termes, plus
l'individu est connu, plus il a la chance de s'insérer dans la fonction
publique à Goma.
Le sexe d'un individu n'explique pas significativement la
probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car
la valeur P associé à la statistique Z de sexe égale
à 0.609, qui est supérieure à 0.05. Par ailleurs le
coefficient de la variable statut sexe a le signe positif, ce qui veut dire que
le sexe d'un individu, bien que non significatif influence positivement sur la
probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.
Le niveau d'étude d'un individu n'explique pas
significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public
à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de
niveau d'étude égale à 0.419, qui est supérieure
à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable niveau d'étude
a le signe positif, ce qui veut dire que le niveau d'étude d'un
individu, bien que non significatif influence positivement sur la
probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma.
La religion d'un individu n'explique pas significativement la
probabilité de son insertion dans le secteur public à Goma, car
la valeur P associé à la statistique Z de religion
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égale à 0.641, qui est supérieure
à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable religion a le signe
positif, ce qui veut dire que la religion d'un individu, bien que non
significatif influence positivement sur la probabilité de son insertion
dans le secteur public à Goma.
Le résultat du test d'un individu explique
significativement la probabilité de son insertion dans le secteur
public, car la valeur P associé à la statistique Z de
connaissance égale à 0.014, qui est inférieure à
0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable test a le signe
négatif, ce qui veut dire que le résultat du test de l'individu
explique négativement la probabilité de son insertion dans le
secteur public à Goma.
Le statut matrimonial d'un individu n'explique pas
significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public
à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z de
statut matrimonial égale à 0.226, qui est supérieure
à 0.05. Par ailleurs le coefficient de la variable statut matrimonial a
le signe positif, ce qui veut dire que le statut matrimonial d'un individu,
bien que non significatif influence positivement sur la probabilité de
son insertion dans le secteur public à Goma.
L'effet d'origine d'un individu n'explique pas
significativement la probabilité de son insertion dans le secteur public
à Goma, car la valeur P associé à la statistique Z d'effet
d'origine égale à 0.149, qui est supérieure à 0.05.
Par ailleurs le coefficient de la variable effet d'origine a le signe
négatif, ce qui veut dire que l'effet d'origine d'un individu, bien que
non significatif influence négativement sur la probabilité de son
insertion dans le secteur public à Goma.
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