Tableau 38 : Sexe prioritaire en matière
d'instruction et présence des filles qui ont abandonné les
études
Le tableau ci-haut nous renseigne que les ménages ayant
des filles qui ont abandonné les études représentent 76,5
% de la population totale soit 306 ménages contre 23,5 % soit 94
ménages n'ayant point de filles qui ont abandonné les
études et les ménages qui donnent une priorité sur les
garçons sont au nombre de 382 soit 95,5 % de la population totale contre
18 ménages qui pensent que il faut accorder une chance aux deux sexes,
ce qui représente 4,5 % de la population totale qui est de 400.
Les filles qui ont abandonnés les études par
rapport à la variable ménages qui donnent priorité en
matière d'instruction au sexe masculin sont au nombre de 292 ce qui
représente 95,42 % des filles qui ont abandonné les
études, ces dernières représentent 76,5 % des 400
ménages, ce qui nous donne un chiffre de 306. Et les ménages dont
les filles n'ont pas abandonné les études et qui donnent une
priorité aux deux sexes en matière d'instruction des enfants
représentent 4,26 % des 94 ménages, ce qui équivaut
à 4 ménages, ces mêmes ménages représentent
22,22 % des ménages qui ne donnent aucune priorité à l'un
des sexes. Par contre ces ménages équivalent à 1 % des 400
ménages qui ont fait partie de notre échantillon.
Nous constatons aussi que les ménages qui donnent une
priorité aux filles ne représentent même pas moins d'un
pourcent, par contre les ménages qui donnent priorité aus deux
sexes pendant que ces ménages ont au moins une fille qui
abandonné les étudessont dans une proportion de 3,5 % des
ménages qui ont fait partie de notre enquête. En même temps
nous rencontrons des ménages qui donnent une priorité aux
garçons, pendant que ce même ménage compte au moins une
fille qui a abandonné les études. Tout ces statistiques sont
vérifiables dans les tableaux de fréquences 34 et 18.
Pour notre échantillon nous avons le devoir de
signifier que les ménages qui comptent des filles qui n'ont pas
abandonné, ne disent pas non plus dans la totalité que dans leurs
ménages car nous avons eu à rencontrer des ménages qui ne
comptait pas de filles et c'est la raison pour laquelle il n'y a pas de filles
qui ont abandonné les études, mais étant donné que
nous n'avons pas eu à nous ne n'avons pas rienté nos travaux sur
la structures demographique des différents ménages nous ne nous
sommes pas attardé sur le sexe des enfants constituants les
ménages de notre échantillon.
En ce qui concerne le test d'indépendance statistique
des variables, nous nous sommes proposés de le vérifier par le
test de Khi deux de Pearson qui a aussi des conditions à remplir et pour
cela, en rapport à nos variables nous constatons que toutes les cellules
ne contiennent pas des effectifs supérieur à cinq, en effet il y
a quatre ménages qui ont repondu que non seulement qu'il y a
présence des filles qui ont abandonné les études pendant
qu'il n'y a pas de priorité accordé à l'un des sexes en
matière d'instruction. En effet nous voyons que l'un des
préalables pour l'utilisation du test de Khi deux. Etant donné
que cette condition est condition non négligeable dans l'utilisation de
cette statistique, nous nous devons de trouver une technique nous permettant de
tester cette hypothèse.
Par rapport à cette difficulté nous nous sommes
proposés de continuer notre analyse, mais cette fois en appliquant une
correction de continuité élaborée par Yates, afin de
corriger notre Khi deux par la formule suivante :
avec
- O comme fréquences observé.
- E comme fréquences théorique.
Après calcul notre Khi deux corrigé nous donne
la valeur égale à 0,134 qui comparée avec le Khi deux
tabulé nous pousse à accepter l'hypothèse nulle
d'indépendance statistique des variables étant donné que
la statistique calculée est inférieure à 3,841 qui nous
est donnée par la table de Khi deux. Nous pouvons aboutir à la
conclusion selon laquelle la présence des filles qui ont
abandonné les études dans la commune de Ngaba ne serai pas due
à la priorité accordée à l'un des sexes en
matière d'éducation.
Quant aux deux autres variables nous avons effectué une
analyse sur base du tableau de contingence suivant :
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