3.2 .2 Analyse de la
relation Sexe et Activité
a) Détermination des effectifs
Dans cet échantillon, la proportion des femmes
effectuant une activité commerciale est de 54% et celle des hommes
effectuant une activité commerciale est de 36%.
La proportion des femmes effectuant une activité non
commerciale est de 8% et des hommes dans cette catégorie est de 2%.
b) Calcul du coefficient de corrélation de
caractère
Illustration Eviews N°2 : Test de
significativité entre Sexe-activité
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Tabulation of SEXE and ACTIVITE
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Date: 06/21/11 Time: 14:39
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Sample: 1 50
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Included observations: 50
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Tabulation Summary
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Variable
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Categories
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SEXE
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2
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ACTIVITE
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2
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Product of Categories
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4
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Measures of Association
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Value
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Phi Coefficient
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0.123613
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Cramer's V
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0.123613
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Contingency Coefficient
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0.122679
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Test Statistics
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Df
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Value Prob
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Pearson X2
|
1
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0.764007 0.3821
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Likelihood Ratio G2
|
1
|
0.831338 0.3619
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WARNING: Expected value is less than 5 in 50.00% of cells (2
of
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4).
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ACTIVITE
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Count
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|
0
|
1 Total
|
|
0
|
1
|
18 19
|
|
SEXE
|
1
|
4
|
27 31
|
|
Total
|
5
|
45 50
|
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On veut savoir si le choix de l'activité commerciale ou
non effectué par les demandeurs des crédits est influencé
par leur sexe.
- Spécification des hypothèses
H0 : indépendance des caractères
H1 : dépendance des caractères
- Règle de décision
Rejeter H0 si la p-value est inférieure à
0,05.
- Décision
La statistique de khi-carré à 1 degré de
liberté vaut : 0,764007 et sa probabilité critique au seuil
de signification de 5% est : 0,3821. Comme 0, 3821 0,05, on accepte
H0 , d'où le sexe n'influence pas le choix des activités
(commerciales ou non) dans le chef des demandeurs .
3.2. 3 Analyse de la
relation Sexe et Affectation
a) Détermination des effectifs
Les femmes ayant affecté leur crédit totalement
à l'activité sont de 22%, les hommes sont de 18%.
Les femmes n'ayant pas affecté leur crédit
directement représentent 40%, les hommes de cette catégorie
représentent 20%.
b) Calcul du coefficient de corrélation de
caractère
Illustration Eviews N° 3 : Test de
significativité entre Sexe-Affectation du crédit
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Tabulation of SEXE and AFF_CREDIT
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Date: 06/21/11 Time: 14:41
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Sample: 1 50
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|
Included observations: 50
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Tabulation Summary
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Variable
|
Categories
|
|
|
SEXE
|
2
|
|
|
AFF_REVENU
|
2
|
|
|
Product of Categories
|
4
|
|
|
|
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|
|
Measures of Association
|
Value
|
|
|
Phi Coefficient
|
0.117751
|
|
|
Cramer's V
|
0.117751
|
|
|
Contingency Coefficient
|
0.116943
|
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|
Test Statistics
|
df
|
Value Prob
|
|
Pearson X2
|
1
|
0.693265 0.4051
|
|
Likelihood Ratio G2
|
1
|
0.690010 0.4062
|
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|
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|
|
AFF_CREDIT
|
|
Count
|
|
0
|
1 Total
|
|
0
|
10
|
9 19
|
|
SEXE
|
1
|
20
|
11 31
|
|
Total
|
30
|
20 50
|
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Nous voulons évaluer l'impact du facteur sexe dans
l'affectation des revenus.
- Spécification des hypothèses
H0 : indépendance des caractères
H1 : dépendance des caractères
- Règle de décision
Rejeter H0 si la p-value est inférieure à
0,05.
- Décision
La statistique de khi-carré à 1 degré de
liberté vaut : 0,693265 et sa probabilité critique au seuil
de signification de 5% est : 0,4051. Comme 0, 4051 0,05
, on est amené à rejeter H1 , donc le sexe
n'influence pas l'affectation de la totalité du revenu à une
activité productive.
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