7. CHAPITRE VI : ANALYSE DES
DETERMINANTS DE LA PREDISPOSITION DES MENAGES A ADOPTER LE DECORTICAGE
MECANIQUE ET LA FORTIFICATION EN FER DU SORGHO.
D'après notre revue de littérature, dans les
milieux où la consommation de sorgho domine, le risque d'anémie
martiale est élevé, en raison du fort taux de facteurs
antinutritionnels retrouvés dans les aliments. Aussi, les
résultats présentés dans le chapitre V nous ont
révélé que 40 % des enquêtées ont connu au
sein de leurs ménages au moins un cas d'anémie
sévère, sans compter les cas d'anémie
modérée et légère qui ne sont pas décelables
par les populations. Toujours dans le chapitre V, nous avons vu que la
pâte de sorgho occupait une place de choix dans l'alimentation des
ménages enquêtés.
A partir de ce moment, il était important de proposer
à ces ménages consommateurs un procédé de
transformation du sorgho qui les exposera moins aux risques de contracter cette
maladie qui est l'anémie. Une fois ce procédé, qui est une
innovation, proposé, il faudra identifier et analyser les facteurs qui
influenceront, positivement et/ou négativement son adoption. C'est
justement ce qui est fait et les résultats sont présentés
dans ce chapitre. Nous avons, pour ce faire, utilisé un modèle
Logit binomial dont les résultats sont consignés dans le tableau
8. Seules les variables significatives y sont présentes.
Tableau 8: Résultats
de la régression logistique binomiale.
Variable dépendante :
prédisposition à adopter le décorticage et la
fortification du sorgho.
|
Variables
explicatives
|
Définition de la
variable
|
Signes
Attendus
|
Coefficients
|
Probabilités
|
Degré de
signification
|
|
Constante
|
/
|
/
|
-8,280
|
0,0001
|
***
|
|
REVENU
|
Revenu de l'enquêtée.
|
+
|
0,0001
|
0,044
|
**
|
|
APPP
|
Appartenance de l'enquêtée à la phase
pilote du projet.
|
+
|
-3,974
|
0,022
|
**
|
|
COMPLX
|
Complexité perçue de la procédure de
décorticage mécanique et de la fortification en fer du sorgho
|
-
|
-5,801
|
0,024
|
**
|
|
COMPAT
|
Compatibilité de la technologie avec les normes et
valeurs du ménage
|
+
|
8,481
|
0,020
|
**
|
|
STATU
|
statut social de l'enquêtée après
l'adoption de la technologie
|
+
|
5,616
|
0,029
|
**
|
|
Nombre d'observations = 120 ; Nombre de
prédisposées = 90 ; Nombre de non prédisposées
= 30.
|
|
-2Log vraisemblance = 28,134
Khi-deux = 58,853
Significativité du modèle: 0,0001 ***
|
|
Pouvoir de prédiction: 54,4 % (Cox et Snell); 79,2 %
(Nagelkerke)
|
|
* * * = Significatif à 1%; * * = Significatif à
5%; ns = Non significatif.
|
7.1.1. 6.1.
Qualité, pouvoir de prédiction et variables déterminantes
du modèle
· Qualité du modèle
Le ratio de vraisemblance s'est révélé
significatif à 1% après le test de khi-deux. Par
conséquent, le modèle est globalement significatif à 1%.
Les résultats du modèle (notamment les signes des coefficients)
peuvent être valablement pris en compte. Les variations de la variable
indépendante sont alors expliquées par les variables
dépendantes de manière acceptable.
· Pouvoir de prédiction
Les estimations du modèle de régression ont
donné le pseudo-R2 de Nagelkerke égal à 0,792.
On peut donc, à partir du modèle, faire des prévisions sur
les modalités de la variable dépendante, connaissant celles des
variables indépendantes avec une probabilité allant à 79,2
% d'avoir une prédiction juste.
· Variables déterminantes
Les résultats obtenus indiquent que les variables qui
déterminent l'adoption du décorticage mécanique et de la
fortification en fer du sorgho sont : le revenu de l'enquêtée
(REVENU), son appartenance à la phase pilote du projet (APPP), la
complexité perçue de la procédure de décorticage
mécanique et de la fortification en fer du sorgho (COMPLX), la
compatibilité de l'innovation avec les normes et valeurs du
ménage de l'enquêtée (COMPAT) et la perception de
l'enquêtée de son statut social après l'adoption de la
technologie (STATU).
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