CHAPITRE II : CLASSIFICATION DES MENAGES
(CLASSIFICATION EN NUEES
DYNAMIQUE)
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8 Création de la variable « niveau de
vulnérabilité alimentaire » : une classification en
nuée dynamique.
Pour appréhender la situation des ménages ruraux
au Niger, il nous faut positionner chaque ménage de l`échantillon
sur une échelle de vulnérabilité alimentaire.
Nous allons donc créer une variable niveau de
vulnérabilité alimentaire qui classe chaque ménage dans
une catégorie selon son niveau de sécurité alimentaire.
Comme nous l`avons énumère en haut,
l`insécurité alimentaire est un phénomène
multidimensionnel, la classification non hiérarchique
nécessairement, s`avère être la méthode
appropriée pour la création de la variable niveau de
vulnérabilité alimentaire.
La classification en nuée dynamique permet de
construire une typologie ou partition d`un ensemble d`individus en classe
telles que les individus appartenant à une classe sont proches alors que
les individus appartenant à des classes différentes sont
éloignés.
Nous avons utilise la distance de Ward qui est une
méthode des voisins réciproques.
Cette méthode est la plus courante à être
utilise du fait des résultats meilleurs qu`elle donne.
Pour le cas de notre étude, nous avons utilisés
cinq(5) variables continues
simultanément qui chacune prise individuellement peut
mesurer la
vulnérabilité alimentaire des ménages ruraux
du moment.
Il faut aussi noter que les autres variables (dépense
totale des ménages, revenu moyen mensuel par tête, et
dépense mensuelle moyenne par tête) qui ne sont pas pris en compte
ici, ne sont ni significatives et ne permettent pas d`avoir un bon
partitionnement, c'est pourquoi nous les avons automatiquement enlevé
dans la suite des analyses.
Les variables mis en jeu pour la détermination des
classes de vulnérabilité alimentaire sont :
? L`indice stratégie de survie ;
? Le score de consommation alimentaire ;
? Le nombre de mois que peut couvrir le stock du ménage
;
? Les parts des dépenses alimentaires dans les
dépenses totales en cash ;
? Et le nombre de tête de bétail du ménage
exprime en Unité Bétail Tropical (UBT).
8.1 Résultats de la classification et choix du
nombre de classe :
Ici, il nous faut chercher la meilleure classification,
autrement dit chercher la classification qui répond à trois(3) ou
à quatre (4) critères statistiques qui sont :
o La meilleur Indice de Variation Qualitative(IQV) ;
o Les états carrées les plus élevés
possibles des différentes variables prises individuellement ;
o Et en fin la classe qui à plus des variables
significatives.
o Le nombre de classe fourni par l`analyse en composante
principale.
En nous appuyant sur les conditions
précédentes, nous avons retenus la classification en cinq(5) bien
que n`ayant pas le plus grand IQV qui est 0.99 et n`étant pas
homogène(les effectifs des classes ne sont identiques entre elles), mais
elle détient les variables qui sont significatives et ont des
états carrés les plus élevés (Voire annexe2).
Cette partition en cinq classes nous a paru pertinente, car
elle fait ressortir les caractéristiques de la
vulnérabilité alimentaire qui a secoué les ménages
ruraux au Niger.
Les différentes sortes de partitions, parmi les
quelles nous avons retenus la classification en cinq classes sont en annexes
(voire annexe1).
Il ya aussi le dendrogramme qui montre la coupure de l'arbre
en cinq partie (cf. annexe2).
8.1.1 Description de la classe moyenne.
Tableau1 : caractéristique de la
classe moyenne.
variables
|
Taille
|
moyenne
|
pourcentage
|
NMCS
|
9332
|
4.38
|
100
|
UBT
|
9332
|
2.31
|
100
|
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SCA
|
9332
|
49.72
|
100
|
CSI
|
9332
|
4.15
|
100
|
PDADTC
|
9332
|
56.14%
|
100
|
|
Dans cette classe moyenne nous avons la taille de
l`échantillon retenue à 9332, cette différence de taille
entre la vraie taille fixée(échantillon) à 9200, la taille
reçue(9362) et la taille valide par la machine (9332) s`explique
respectivement par le fait que certains enquêteurs dépassent la
taille qu`on leur a fixé d`avance, et ensuite il ya la suppression
automatique des données manquantes dans l`analyse par la machine, Car la
machine ne traite pas des données manquantes dans une analyse
multidimensionnelle. Grosso modo, nous pouvons dire que la différence de
taille n`est qu'une erreur d`échantillonnage.
Ainsi, les ménages de cette classe consacrent
moyennement 56,14% de leur revenu monétaire à l`achat d`aliment,
ce faible part des dépenses alimentaire dans les dépenses totales
en cash s`explique par le fait que la population rurale vie à grande
partie de l`agriculture, donc n`achète pas de vivre en temps normal.
Comme on le voit ici, le nombre de mois que peut couvrir le stock du
ménage est de 4 mois soit un mois avant les récoltes
prochaines.
Ces ménages ont un score de consommation alimentaire
moyenne est égale à 49.72 ce qui leur oblige parfois à
développer une stratégie de survie (CSI) pour faire face à
la vulnérabilité alimentaire du moment.
En fin, dans cette classe moyenne les ménages
domestiquaient 1 boeuf, et 8 moutons. En milieu rural, rare des manages qui ne
regorgent pas des animaux domestiques,
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