II.3.2. Corrélations et graphiques descriptifs
des variables portant sur
l'égalité des sexes
Tableau 9 : Matrice des
corrélations des variables liées à la proportion des
filles dans l'enseignement
|
F_G_ENS_C
|
F_G_ENS_P
|
F_G_ENS_Q
|
F_G_ENS_S
|
PAUV04
|
TX_ACHEV_C
|
|
F_G_ENS_C
|
1,00
|
0,65
|
0,84
|
0,75
|
-0,64
|
0,48
|
|
F_G_ENS_P
|
0,65
|
1,00
|
0,44
|
0,40
|
-0,57
|
0,43
|
|
F_G_ENS_Q
|
0,84
|
0,44
|
1,00
|
0,64
|
-0,53
|
0,25
|
|
F_G_ENS_S
|
0,75
|
0,40
|
0,64
|
1,00
|
-0,42
|
0,35
|
|
PAUV04
|
-0,64
|
-0,57
|
-0,53
|
-0,42
|
1,00
|
-0,55
|
|
TX_ACHEV_C
|
0,48
|
0,43
|
0,25
|
0,35
|
-0,55
|
1,00
|
|
TX_ACHEV_P
|
0,61
|
0,49
|
0,42
|
0,49
|
-0,65
|
0,69
|
|
E_POT
|
0,31
|
0,41
|
0,25
|
0,25
|
-0,33
|
0,51
|
|
AGE_PR_MAR
|
0,10
|
0,18
|
0,16
|
0,22
|
-0,15
|
0,12
|
|
F_CHOM
|
0,14
|
-0,25
|
0,20
|
0,12
|
-0,26
|
0,12
|
|
ALPH_FEM
|
0,75
|
0,71
|
0,58
|
0,57
|
-0,73
|
0,68
|
|
ALPH_HOM
|
0,75
|
0,71
|
0,58
|
0,57
|
-0,73
|
0,68
|
|
ALPHA
|
0,70
|
0,72
|
0,51
|
0,53
|
-0,72
|
0,67
|
Tableau 9 : Matrice des
corrélations des variables liées à la proportion des
filles dans
l'enseignement (suite)
|
TX_ACHEV_P
|
E_POT
|
AGE_PR_MAR
|
F_CHOM
|
ALPH_FEM
|
ALPH_HOM
|
ALPHA
|
|
F_G_ENS_C
|
0,61
|
0,31
|
0,10
|
0,14
|
0,75
|
0,75
|
0,70
|
|
F_G_ENS_P
|
0,49
|
0,41
|
0,18
|
-0,25
|
0,71
|
0,71
|
0,72
|
|
F_G_ENS_Q
|
0,42
|
0,25
|
0,16
|
0,20
|
0,58
|
0,58
|
0,51
|
|
F_G_ENS_S
|
0,49
|
0,25
|
0,22
|
0,12
|
0,57
|
0,57
|
0,53
|
|
PAUV04
|
-0,65
|
-0,33
|
-0,15
|
-0,26
|
-0,73
|
-0,73
|
-0,72
|
|
TX_ACHEV_C
|
0,69
|
0,51
|
0,12
|
0,12
|
0,68
|
0,68
|
0,67
|
|
TX_ACHEV_P
|
1,00
|
0,64
|
0,08
|
0,10
|
0,86
|
0,86
|
0,85
|
|
E_POT
|
0,64
|
1,00
|
0,39
|
-0,11
|
0,70
|
0,70
|
0,71
|
|
AGE_PR_MAR
|
0,08
|
0,39
|
1,00
|
-0,07
|
0,25
|
0,25
|
0,32
|
|
F_CHOM
|
0,10
|
-0,11
|
-0,07
|
1,00
|
0,09
|
0,09
|
0,05
|
|
ALPH_FEM
|
0,86
|
0,70
|
0,25
|
0,09
|
1,00
|
1,00
|
0,99
|
|
ALPH_HOM
|
0,86
|
0,70
|
0,25
|
0,09
|
1,00
|
1,00
|
0,99
|
|
ALPHA
|
0,85
|
0,71
|
0,32
|
0,05
|
0,99
|
0,99
|
1,00
|
Le premier indicateur à étudier pour cet
objectif est le rapport filles/garçons dans
l'enseignement, et pour plus de précision nous
avons vu l'intérêt de distinguer entre les différents
niveaux de l'éducation à savoir le primaire, le collégial,
le qualifiant et le supérieur. Toutefois, ces rapports dans les
différents niveaux cités mis à part le qualifiant se
comportent
de la même façon vis-à-vis des taux
d'alphabétisation féminin et masculin et du taux de
branchement en eau potable, dans le sens que les deux groupes de variables
augmentent ou diminuent en même temps. Les taux d'achèvement
du primaire et du collège agissent positivement sur les trois
rapports mais de façon décroissante lorsqu'on passe d'un niveau
à l'autre. Alors que tous les trois rapports sont élevés
pour des niveaux bas de la pauvreté. Au niveau de l'enseignement
supérieur, aucune variable prétendue expliquer ce rapport ne
parait influente néanmoins une tentative de modélisation sera
toujours faite au chapitre suivant.
Du coté des variables explicatives, les deux taux
d'alphabétisation (hommes et
femmes) sont fortement corrélés avec les deux taux
d'achèvement et le taux de branchement
en eau potable.
Graphique 4 : Variation
provinciale de certaines variables explicatives (fortement
corrélées entre elles) de la proportion des filles dans
l'enseignement
3 3
2 2
1 1
0 0
-1 -1
-2 -2
-3
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
60
ALPHA E_POT TX_ACHEV_P
-3
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
60
ALPHA PAUV04
Tableau 10 : Matrice des
corrélations des variables liées à la proportion des
femmes parmi
les chômeurs
|
F_CHOM
|
ALPH_FEM
|
ALPH_HOM
|
ALPHA
|
F_SEC
|
F_SUP
|
AGR_TET
|
IND_TET
|
FECOND
|
TX_URBA
|
|
F_CHOM
|
1,00
|
0,09
|
0,09
|
0,05
|
0,08
|
0,14
|
0,23
|
0,03
|
-0,04
|
0,01
|
|
ALPH_FEM
|
0,09
|
1,00
|
1,00
|
0,99
|
0,99
|
0,80
|
-0,23
|
0,39
|
-0,59
|
0,78
|
|
ALPH_HOM
|
0,09
|
1,00
|
1,00
|
0,99
|
0,99
|
0,80
|
-0,23
|
0,39
|
-0,59
|
0,78
|
|
ALPHA
|
0,05
|
0,99
|
0,99
|
1,00
|
0,98
|
0,78
|
-0,23
|
0,38
|
-0,61
|
0,76
|
|
F_SEC
|
0,08
|
0,99
|
0,99
|
0,98
|
1,00
|
0,71
|
-0,22
|
0,40
|
-0,54
|
0,75
|
|
F_SUP
|
0,14
|
0,80
|
0,80
|
0,78
|
0,71
|
1,00
|
-0,12
|
0,30
|
-0,66
|
0,70
|
|
AGR_TET
|
0,23
|
-0,23
|
-0,23
|
-0,23
|
-0,22
|
-0,12
|
1,00
|
-0,13
|
-0,04
|
-0,11
|
|
IND_TET
|
0,03
|
0,39
|
0,39
|
0,38
|
0,40
|
0,30
|
-0,13
|
1,00
|
-0,23
|
0,27
|
|
FECOND
|
-0,04
|
-0,59
|
-0,59
|
-0,61
|
-0,54
|
-0,66
|
-0,04
|
-0,23
|
1,00
|
-0,61
|
|
TX_URBA
|
0,01
|
0,78
|
0,78
|
0,76
|
0,75
|
0,70
|
-0,11
|
0,27
|
-0,61
|
1,00
|
Finalement, nous constatons aussi que la proportion des femmes
parmi les chômeurs
est faiblement liée aux variables jugées
explicatives à savoir les taux d'alphabétisation des femmes et
des hommes, le niveau d'éducation, la production industrielle par
tête et le taux d'urbanisation. Néanmoins la production
agricole par tête lui est relativement corrélée.
L'indice synthétique de fécondité agit aussi faiblement
mais dans le sens opposé et en plus il varie très peu entre les
différentes provinces. Par ailleurs, tel qu'il apparaît sur le
graphique suivant le niveau d'éducation est positivement lié
à la production industrielle par tête et au taux d'urbanisation et
négativement à la fécondité.
Graphique 5 : Variation
provinciale de certaines variables explicatives (fortement
corrélées
entre elles) de la proportion des femmes parmi les
chômeurs.
8 6
6 4
4
2
2
0
0
-2 -2
-4
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55
60
-4
5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
55 60
F_SEC IND_TET TX_URBA
F_SUP FECOND
Au terme de ce chapitre, nous avons une idée sur
le comportement des différentes
variables ; descriptions, corrélations et variations. Nous
pourrions donc désormais à partir de
ces constats choisir les variables explicatives candidates et
ajuster les différents modèles. Tel
est l'objectif du chapitre suivant qui porte sur la
présentation des résultats des estimations et
les interprétations qui y sont faites.
|
|
