III.2. Analyse comparative du
niveau de consommation de Cowbell et Nido
Il est question ici d'appliquer les
analyses statistiques (test) aux données des tableaux 4 et 5 ci-haut
pour voir si la différence entre la demande de Cowbell et Nido est
significative ou non, pour cela, nous allons appliquer le test du student.
Question-problème :
De ce deux types de produits laitiers (Cowbell et Nido),
lequel est plus consommé que l'autre ? En d'autres termes, les
niveaux de la demande (ou de consommation) du lait Cowbell tels que
détaillés dans le tableau ci-dessus sont-ils significativement
différents de ceux de la demande du lait Nido ?
Ho : les niveaux de demande (ou de consommation) de ces
deux types de lait sont identiques
H1 : le niveau de demande (consommation) du lait Cowbell
est supérieur à celui du lait Nido
Tableau VII : Tableau de calculs statistiques
mathématiques
|
No
|
Cowbell
(X)
|
Nido
(Y)
|
X -  
|
(X -   )2
|
Y -  
|
(Y -   )2
|
(X -   )( Y -   )
|
|
1
|
1110
|
2285
|
66,25
|
4389,0625
|
1260,67
|
1589280,4
|
83519,167
|
|
2
|
1275
|
2217
|
231,25
|
53476,563
|
1192,67
|
1422453,8
|
275804,17
|
|
3
|
1208
|
1410
|
164,25
|
26978,063
|
385,67
|
148738,78
|
63345,75
|
|
4
|
1562
|
726
|
518,25
|
268583,06
|
-298,33
|
89002,778
|
-154611,3
|
|
5
|
890
|
1037
|
-153,75
|
23639,063
|
12,67
|
160,44444
|
-1947,5
|
|
6
|
1520
|
980
|
476,25
|
226814,06
|
-44,33
|
1965,4444
|
-21113,75
|
|
7
|
1012
|
636
|
-31,75
|
1008,0625
|
-388,33
|
150802,78
|
12329,583
|
|
8
|
1290
|
403
|
246,25
|
60639,063
|
-621,33
|
386055,11
|
-153003,3
|
|
9
|
740
|
762
|
-303,75
|
92264,063
|
-262,33
|
68818,778
|
79683,75
|
|
10
|
806
|
920
|
-237,75
|
56525,063
|
-104,33
|
10885,444
|
24805,25
|
|
11
|
640
|
656
|
-403,75
|
163014,06
|
-368,33
|
135669,44
|
148714,58
|
|
12
|
472
|
260
|
-571,75
|
326898,06
|
-764,33
|
584205,44
|
437007,58
|
|
?
|
12525
|
12292
|
|
1304228,3
|
|
4588038,7
|
794534
|
|
 
|
1043,75
|
1024,33
|
|
  =108685,69
|
|
  =382336,56
|
|
Source : Nos calculs sur base des
éléments des tableaux 4 et 5
Nous dégageons les éléments statistiques
observées :
Calculons ensuite le nombre de degré de liberté
par la formule ci-après :
Pour un test à une issue, au seuil de 5%, la valeur
critique de t sera égale à 1,717. (TETE MULENDA, 2013 :
96)
Etant donné que la valeur calculée de t(2,18)
est supérieur à la valeur critique (1,717). Nous rejetons
l'hypothèse nulle (Ho), les niveaux de la demande (consommation) du lait
Cowbell sont significativement différentes de ceux de la demande du lait
Nido, en d'autres termes, la consommation du lait Cowbell est supérieur
à celle du lait Nido.
III.3. LES VARIABLES
INDIVIDUELLES DE LA PREFERENCE
Dans cette partie du travail, nous concentrons notre analyse
sur les variables subjectives qui motivent l'individu à consommer un
produit ; dans le cas d'espèce, analyser les
bénéfices qu'il recherche dans la consommation du lait Cowbell ou
Nido.
Pour cela, nous avons tiré un échantillon qui
pourra nous aider à procéder à une étude de
processus décisionnels qui peuvent expliquer pourquoi un consommateur de
lait décide d'acheter ou consommer une telle marque du produit
laitier.
Ainsi, n'ayant pas le temps disponible pour parcourir toute
la cité de Bunia, nous avons considéré un de ses 12
quartiers, le quartier Lumumba dont les habitants ont été au
nombre de 124722 à l'année 2012. (Carnet d'enregistre 2005)
Nous nous sommes intéressé seulement à
ceux qui ont vécu dans ledit quartier pendant la période de notre
investigation c'est-à-dire de 2009 à 2012. En outre, dans le but
d'avoir des informations fiables lors de l'enquête sur terrain, nous
avons considéré les individus de 15 ans et plus.
D'où nous avons soustrait de 124722 les nombres des
enfants de moins de 15 ans soit 106324 et de ceux qui n'ont pas
été présenté dans le quartier Lumumba de 2009
à 2012 soit 14572 pour avoir 3826 individus comme la taille d notre
population. De cette population,
nous avons pris 30% pour former notre échantillon, soit 1147,8 que nous
avons arrondis à 1150 individus.
De cette façon, pour aboutir à notre analyse de
préférence, nous avons présenté les
différentes variables sous forme des tableaux au dépouillement
des données récoltées.
|
|
