Analyse de la satisfaction des entreprises en produits et services de télécommunication au Cameroun

Chapitre3

Construction de l'indicateur composite de satisfaction et analyse descriptive

le deuxième axe sera interprété car les modalités de la variable satisfaction globale y sont bien représentées ce qui n'est pas le cas des autres deux autres axes. Le tableau ci-dessous donne le profil de satisfaction en produits et services de télécommunication des entreprises informelles.

Tableau 24 : Profil de satisfaction des entreprises du marché informel

Entreprises globalement satisfaites	Entreprises globalement non satisfaites
Emploient un seul salarié	N'emploient pas de salarié
Souhaitent être accompagnées dans le choix des produits/services de télécommunication	Ne souhaitent pas être accompagnées dans le choix des produits/services de télécommunication
Ne souhaitent pas confier leur budget télécommunication à un seul opérateur	Souhaitent confier leur budget télécommunication à un seul opérateur
Ont souscris à un produit/service qui permet de réduire les coûts de communication au sein de l'entreprise	N'ont pas souscris à un produit/service qui permet la réduction des coûts de communication au sein de l'entreprise
Exercent leurs activités dans le Grand Littoral ou dans le Grand Ouest	Exercent leurs activités dans les villes de Douala ou Yaoundé

Source : INCPAT SARL, Business Segment Research, 2012

La détermination du profil de satisfaction des entreprises permettra aux opérateurs de mener leur stratégie en ciblant celles qui sont non satisfaites afin d'oeuvrer pour l'amélioration de leur satisfaction.

NGUEMO NGUEABOU Joel - Élève Ingénieur Statisticien 51

Chapitre 4 - Les déterminants de la satisfaction globale des entreprises en produits et

services de télécommunication au Cameroun

CHAPITRE 4 : LES DÉTERMINANTS DE LA SATISFACTION
GLOBALE DES ENTREPRISES EN PRODUITS ET SERVICES DE
TÉLÉCOMMUNICATION AU CAMEROUN

Dans ce chapitre, nous estimons un modèle de régression logistique binaire⁵⁵ pour chacun des opérateurs aussi bien sur le marché formel qu'informel. Les variables explicatives sont celles qui ont servi à la mise en oeuvre des ACM pour chaque opérateur. Les estimations se sont faites à l'aide du logiciel Stata (version 11) avec comme variable dépendante la satisfaction globale (deux modalités : globalement satisfait ou globalement non satisfait). La vérification de la qualité des modèles estimés se fera à l'aide d'outils statistiques tels que la matrice de confusion, la courbe ROC ainsi que le test de Hosmer-Lemeshow qui permet de vérifier la qualité d'ajustement du modèle estimé.

I- Méthodologie de la régression logistique binaire56

La régression logistique présentée ici concerne le modèle dichotomique univarié, en particulier le modèle Logit, car la variable endogène Y est qualitative binaire. Bien qu'il existe deux modèles (modèle probit et modèle logit) qui permettent l'estimation d'une régression logistique, dans ce document nous utiliserons uniquement le modèle logit qui permet une estimation plus aisée des odds ratio. La différence fondamentale entre ces deux modèles tient à la distribution de fréquence des erreurs qui dans le modèle probit suit une loi normale et dans le modèle logit suit une loi logistique.

A) Approche de modélisation

On considère un échantillon de N individus indicés i=1,..., N. Pour chaque individu, il est observé la réalisation d'un évènement, la satisfaction dans le cadre de cette étude par exemple. On obtient alors la variable dichotomique suivante, observée pour chaque individu :

(

1 si l'évènement s'est réalisé pour l'individu i ,o, i E [1, N] 10 sinon

⁵⁵ Le lecteur intéressé par les aspects théoriques de la régression logistique binomiale peut se référer à l'ouvrage de RICCO Rakotomalala (voir bibliographie)

⁵⁶ Source : PIEUME Calice Olivier, Économétrie des variables qualitatives, Notes de Cours, Année Scolaire 2010/2011, ISSEA

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Chapitre 4 - Les déterminants de la satisfaction globale des entreprises en produits et

services de télécommunication au Cameroun

Le problème est de partir d'un ensemble de descripteurs X=(X1,..., XJ) pour expliquer la survenue de l'évènement considéré pour les individus de l'échantillon. Les modèles dichotomiques admettent pour variable expliquée non pas un codage quantitatif associé à la réalisation d'un évènement⁵⁷, mais la probabilité de cet évènement conditionnée par les variables exogènes (les descripteurs). L'idée est de déterminer la probabilité⁵⁸ :

P = P r o b ( Y =1/X ) = F(Xi'f3) où f3 = (f31, ..., f3J) est le vecteur des paramètres à estimer ; Xi'

1

la transposée du vecteur des descripteurs pour l'individu i et F la fonction de répartition de la loi logistique.