III.3.2. Analyse des
données d'études
Dans ce point, il est question de faire les analyses à
travers le test de Khi-carré d'une part, et d'autre part, la
présentation graphique des résultats de cette monographie.
III.3.2.1 Description des
variables
Il est important de mentionner que nous avons deux types des
variables : endogène ou expliquée et les variables
exogènes ou explicables.
La variable endogène est une
variable expliquée ou une variable dépendante est une variable
dont la détermination dépend des autres variables. Et une
variable exogène est une variable explicative
ou variable indépendante. Donc, est une variable qui ne dépend
pas des autres variables endogènes.
Prenons par exemple,  
III.3.2.2. Analyse des
données d'études
Le test d'indépendance du Khi-carré permet de
déterminer au moyen des hypothèses, s'il existe de lien entre
deux variables mesurées à échelle nominale ou ordinale
dans une population, à partir d'un échantillon.
Après avoir formulé les questions et les
hypothèses, on indique le seuil de signification du test et/ou   est la probabilité qui révèle qu'il existe un lien
entre les deux variables alors que dans le fait ce lien n'existe pas qui est de
0,05.
Ainsi, nos variables et hypothèses se
définissent comme suit :
ü Le bien-être des rentiers est une variable
endogène, dépendante ou expliquée ;
ü Le montant des allocations et pensions perçu par
les rentiers est une variable exogène, indépendante ou
explicative.
Quant aux hypothèses de vérification, notons
qu'on en distingue deux telles que ci-dessous :
Hypothèse nulle (H0) : une
hypothèse incrédule ou une hypothèse qui remet en
cause un fait observé ;
Hypothèse alternative (H1) : une
hypothèse de confirmation de fait observé.
Signalons également qu'une hypothèse est nulle
ou alternative dans la mesure où pour le premier cas le Khi-carré
calculé est supérieur au seuil de signification (0,05) et
l'inverse dans le second cas, c'est-à-dire alternative si le
Khi-carré calculé est inférieur au seuil de
signification.
Tableau n°18. Tableau croisé Montant
des allocations pensions reçu par les rentiers Impact de la mutation de
l'INSS à la CNSS sur le bien-être des rentiers
Le tableau qu'ici-bas présente le test de
Khi-carré pour vérifier la dépendance ou
l'indépendance entre les variables dont : montant des allocations,
pensions reçues par les rentiers et l'impact de la mutation de l'INSS
vers la CNSS sur le bien-être des rentiers. Pour vérifier
celles-ci, nous avons deux hypothèses suivantes :
H0 : le bien-être des rentiers ne
dépend pas du montant des allocations pensions perçus par les
rentiers (soit le bien-être des rentiers est indépendant du
montant des allocations pension.
H1 : le bien-être des rentiers
dépendant du montant des allocations, pensions perçu par les
rentiers ;
|
Valeur
|
Ddl
|
Signification asymptotique
(bilatérale)
|
|
Khi-carré de Pearson
|
2,276a
|
2
|
,320
|
|
Rapport de vraisemblance
|
2,639
|
2
|
,267
|
|
Association linéaire par linéaire
|
2,197
|
1
|
,138
|
|
N d'observations valides
|
60
|
|
|
Source : Calcul fait par le logiciel SPSS
25.
Il ressort de ce test que la valeur de Khi-carré
calculé est de 0,320 supérieure à 0,05 qui est la valeur
de Khi-carré théorique autrement dit, le résultat du test
Khi-carré démontre que le degré de signification
asymptotique du Khi-deux calculé est supérieur à 0,05.
Nous rejetons l'hypothèse nulle et nous acceptons l'hypothèse
alternative. Donc, le bien-être des rentiers dépend du montant.
Graphiquen°01. Impact de la mutation de l'INSS
vers CNSS sur le bien-être desrentiers de la CNSS de la ville
d'ISIRO
Source :Conçu sur base du tableau
n°14.
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