4.2 Analyse exploratoire
4.2.1 Structure des corrélations entre les
indicateurs
Pour chaque secteur, nous faisons une analyse en 2005 puis une
analyse sur la période 2005 - 2012. Cette dernière se fait en
considérant pour chaque indicateur les couples
région-année comme individus statistiques.
4.2.1.1 Agriculture
Dans l'agriculture, nous étudions les corrélations
entre les rendements des différentes cultures principales. Les
données dont nous disposons se rapportent aux cultures suivantes: mil
(agric_01), sorgho (agric_02), maïs (agric_03), arachide (agric_04),
niebé (agric_05) et manioc (agric_06). Nous étudions dans un
premier temps les corrélations à l'année 2005 (nuage de
gauche) puis dans un second temps la structure des corrélations sur la
période considérée (nuage de droite).
En 2005, nous pouvons remarquer que sur l'ensemble des
régions tous les rendements sont positivement corrélés au
premier axe factoriel à l'exception du rendement du manioc. Cette
corrélation est d'autant plus importante pour le mil, l'arachide et le
niebé. Ceci se justifie puisque la plupart des paysans consacre la
même parcelle pour ces deux cultures voisines. Sur toute la
période 2005 à 2012, la structure des corrélations n'est
pas altérée. En effet, le rendement du mil
Brice Baem BAGOA, Elève Ingénieur des
Travaux Statistiques Page 48
4.2. Analyse exploratoire
Graphique 4.5 -- Corrélations des
indicateurs de l'agriculture entre 2005 et 2012
Source : ANSD, Nos calculs
reste positivement corrélé avec celui du
niebé. Le maïs et l'arachide évoluent aussi dans le
même sens. Ces résultats signifient que toute politique mise en
oeuvre pour le développement du mil par exemple sera favorable au
développement du niebé et vice versa. Il en est de même
pour le maïs et l'arachide.
4.2.1.2 Éducation
Les indicateurs de l'éducation que nous
considérons ici sont les deux ratios étudiés plus haut en
plus des taux brut de scolarisation et de pré-scolarisation (TBS et
TBPS). Que se soit en début de période ou tout au long de
celle-ci, l'analyse montre que les ratios élèves/classes et
élèves/maître sont positivement corrélés
(conformément à l'analyse descriptive effectuée plus haut)
d'une part et que d'autre part, le TBS est positivement corrélé
avec le TBPS.
Cette structure s'explique simplement par le fait que le
nombre d'enseignants augmente naturellement avec le nombre de salles de classes
d'une part et que d'autre part, l'entrée au primaire est
conditionnée par l'entrée au préscolaire. Toute politique
visant à améliorer d'un de ces indicateurs devra donc mettre en
oeuvre les ressources pour améliorer l'indicateur qui lui est
corrélé. Par exemple, un projet de construction de salles de
classes supplémentaires dans une localité doit disposer de
ressources pour recruter des enseignants supplémentaires.
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