II.3 LES LOGICIELS DE TRAITEMENT
Une fois le questionnaire administré, les
données seront exportées de google forms sous format Excel et les
analyses (régression logistique) réalisées avec le
logiciel de traitement économétrique R sous sa version 5.3.3.
Il s'agit principalement de :
Ø La codification des données ;
Ø La vérification des données
collectées ;
Ø La correction des erreurs ;
Ø La réalisation de la régression.
III SECTION 3 : OUTILS D'ANALYSE ET DE TRAITEMENT DES RESULTATS
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L'objectif de notre étude étant de
déterminer les variables significativement liées au choix
d'adoption des SFD bancaires par la population, quatre (04) techniques
d'analyse seront utilisées pour tester les résultats obtenus. Il
s'agit de la description analytique, de l'analyse d'indépendance, et de
l'analyse de régression.
III.1 L'ANALYSE DESCRIPTIVE/UNIVARIEE
Les statistiques descriptives sont la base de toute analyse
de données. En effet, avant d'approfondir l'analyse dans les
détails, il faut commencer par la description globale à l'aide de
ces statistiques. L'analyse descriptive a été utilisée
pour exposer les caractéristiques des variables. Elle donne les
répartitions des enquêtés selon les différentes
variables explicatives.
III.2 LES ANALYSES D'INDEPENDANCE DES VARIABLES
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du
Burkina »
Chapitre 3 : Approche methodologique
C'est l'analyse permettant de faire des comparaisons entre
les variables afin de savoir si les résultats obtenus sont
aléatoires ou s'ils révèlent un sens. Elle permet
également d'évaluer la possibilité de relations entre des
variables d'intérêt. Pour ce faire, nous allons utiliser le test
de khi-carré.
Ø Le test d'indépendance du
khi-carré de Pearson : Le principe du test de Khi-2 est de
prouver l'indépendance entre deux variables. Il sert à
établir s'il y a indépendance ou non entre deux variables. Il est
très simple parce qu'il peut être utilisé lorsque les
variables ne sont que nominales et, de plus, il ne suppose pas que la
population d'où l'échantillon est tiré suit une
distribution normale. On choisit un seuil fixe (ici 5%), et si la
probabilité P associée à la valeur du Khi-2
calculée est inférieure à 5%, on rejette
l'hypothèse d'indépendance des variables concernées.
III.3 L'ANALYSE DE REGRESSION MULTIVARIEE
Les modèles économétriques à
variables dépendantes qualitatives peuvent se présenter sous
plusieurs formes (Amemiya, 1981 ; Griffiths et al, 1993) dont trois sont les
plus couramment utilisées : la fonction de probabilité
linéaire, la forme probit et la forme logit (Amemiya, 1981).
La fonction de probabilité linéaire est
inadéquate pour estimer les modèles de probabilité. Par
ailleurs le choix entre les deux modèles (Probit et Logit) est
difficile.
En effet Griffiths et al (1993) et Amemiya (1981) sont
arrivés à la conclusion que les modèles probit et logit
conduisent aux mêmes résultats et la base de choix entre les deux
modèles est très limitée. La seule différence entre
les deux modèles réside dans la distribution du terme d'erreur
qui suit une loi normale pour le modèle probit et une loi logistique
pour le modèle logit.
Le modèle Logit retenu ici dans le cadre de notre
analyse est estimé par la méthode itérative du maximum de
vraisemblance (annexe 4). Il est retenu parce que le modèle logit est
plus facile à analyser. La variable dépendante étant une
variable aléatoire, le modèle cherche à déterminer
la probabilité Pi que l'enquêté adopte les SFD bancaires,
c'est-à-dire : Pi = Probabilité (adoption = 1). La
décision d'adoption des SFD bancaires intervient seulement lorsque
l'effet combiné des facteurs atteint une valeur à partir de
laquelle il accepte d'adopter ou non les SFD. Pour
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