Analyse des facteurs socio-économiques influençant les dépenses à Kyeshero

Les facteurs socio-économiques Kyeshero jouent un rôle crucial dans l’analyse des dépenses de consommation des ménages. Cet article met en lumière les liens significatifs entre ces facteurs et les comportements d’achat, en se basant sur des données empiriques recueillies dans le quartier Kyeshero.

Chapitre III. ANALYSE DES FACTEURS INFLUENCANTS LES DEPENSES DE CONSOMMATION DES MENAGES

Ce chapitre porte sur la présentation des données, l’analyse et l’interprétation des résultats. Il est question d’analyser s’il existe un lien significatif entre différentes facteurs socio-économiques et les dépenses de consommations par les ménages du quartier Kyeshero en ville de Goma. Ce chapitre est subdivisé en deux sections à savoir :

• La description de l’approche méthodologique,
• La présentation et discussion des résultats de l’enquête. Et en fin ce chapitre sera sanctionné par une conclusion.

Approche méthodologique

Dans cette section, il sera question de présenter l’approche méthodologique de notre travail ; c’est- à-dire, d’une part présenter ou parler de notre échantillon et de notre questionnaire, et d’autre part, présenter la méthode d’analyse des résultats que nous avons utilisés.

Technique de collecte des données.

Il s’agit ici de présenter l’outil d’enquête et le processus du déroulement de notre enquête auprès des ménages du quartier Kyeshero/Goma.

Elaboration du questionnaire d’enquête

Afin de collecter les données de cette étude, nous avons fait recours à la technique d’enquête par questionnaire. La collecte des données s’est faite auprès d’un échantillon des ménages du quartier Kyeshero en ville de Goma. La structuration du questionnaire définitif a été faite dans une logique de recherche en informations dans le but de réaliser les objectifs que nous nous sommes fixés. La plupart de nos questions sont fermées pour permettre une nette compréhension et précision à nos enquêtés. Cependant, notre questionnaire comprend Dix-sept (17) questions regroupés en quatre

(4) catégories :

« Le profil sociodémographique et économique du chef de ménage, les caractéristiques du ménage et revenu, Dépenses de consommation et l’affectation du revenu »

Tableau 1.3 : Synthèse du questionnaire

Nous remarquons que nous avons un total de 17 questions d’où 6 pour le thème Un qui est le profil socio démographique du chef de ménage, 5 questions pour les caractéristiques du ménage et le revenu, 4 questions qui concernent les dépenses de consommations et en fin 2 questions portants sur l’affectation du revenu qui nous fait un total de 17 questions.

Ainsi nous allons présenter notre processus d’échantillonnage ainsi que la collecte des données proprement dite.

Population de l’étude et échantillonnage

Les données primaires de l’étude ne pouvant être obtenues qu’auprès des personnes concernées par le problème, il est intéressant de répondre à deux principales questions : Quelles sont les personnes cibles de l’étude ? Comment allons-nous les atteindre ? Le but du présent processus d’échantillonnage est d’apporter les réponses à ces questions. Ceci au travers de la définition de la population, du cadre, de l’unité et de la méthode d’échantillonnage, ainsi que de la taille de l’échantillon.

Le principe des enquêtes est de décrire un tout en n’en connaissant qu’une partie, dit J.L. LOUEBT. Le tout est appelé population ou univers, la partie est désignée sous le vocable d’échantillon.

La définition de la population selon J. TSHIMPANGA, est un ensemble parent, univers, elle est l’ensemble de tous les individus (humains ou non) qui possède en commun un trait particulier ou un groupe de traits particuliers, sur les quels porte une étude.

Un échantillon est un segment ou sous-ensemble de la population à propos duquel on recueille effectivement de mesures. Quant à l’échantillonnage, c’est le processus par lequel s’opère la

sélection d’un échantillon¹.

La population de notre étude est constituée de l’ensemble des Ménages du quartier Kyeshero c’est- à-dire les ménages du quartier Kyeshero qui sont économiquement actifs donc qui consomment, dépensent et qui ont un revenu. Les unités d’échantillonnage ou répondants sont toutes les personnes découlant de la population décrite ci-dessus.

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Source : 10_img_1

Le choix du quartier Kyeshero est dû à plusieurs contraintes ; étant principales contraintes, la contrainte financière et de délais que nous avions pour achever notre travail. L’idéal serait de parcourir toute la ville de Goma mais faute de moyen d’une part et du temps, il nous a été difficile d’atteindre cet objectif. Le quartier Kyeshero étant le plus vaste et le plus peuplé de 18 quartiers que compte la ville de Goma, avec en son sein 56 avenues et 6 cellules, la détermination de la taille de l’échantillon s’est faite en utilisant la formule de LUNCH donnée par :

Avec :

n= taille de l’échantillon N= population totale

p= Probabilité pour avoir un échantillon médiocre= ½ Z= La valeur de la variable 1,96

d= le choix de l’erreur 0,1²

En appliquant cette formule de LUNCH nous avons : sachant que le nombre de ménages du quartier Kyeshero est de 14969².

n=

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Source : 10_img_2

Le plan utilisé pour notre échantillonnage a été aléatoire simple, qui nous a permis d’une manière aléatoire de sélectionner nos observations, durant notre enquête.

Méthode de Traitement d’analyse des résultats

Les données recueillies ont ainsi fait l’objet d’une analyse statistique (tant descriptive qu’inférentiel) notamment par l’utilisation du test de « Khi-carré » ; ce dernier est si important en raison du rôle

¹ Joseph TSHIMPANGA BAKADIANGILA, statistique descriptive, cours inédit, G1 FSEG, ULPGL/ GOMA, 2017 P1.

² Bureau du quartier Kyeshero/Goma rapport publié en Mai 2019

qu’il joue dans les tests statistiques notamment dans les tests de l’ajustement d’une loi théorique à une distribution observée, et dans les tests d’hypothèse sur l’indépendance et de la dépendance de deux variables aléatoires. Nous procédons cependant à l’étude de corrélation entre les variables déterminantes de la consommation des ménages.

Quant à la vérification, on calcule la valeur de khi-carré avec la formule appropriée, la valeur du khi-carré obtenue de la valeur théorique en tenant compte du nombre de degré de liberté (dl), et on prend enfin une décision d’acceptabilité ou de rejeter l’hypothèse nulle (H0) ; et si la valeur du khi- carré (X²) calculée excède celle de le table, l’hypothèse nulle est rejetée, dans le cas contraire on ne la rejette pas.

On accepte cependant H1 et on rejette H0, dans le cas où la valeur de khi-carré calculée est supérieure à sa valeur théorique (statistiquement significatif) au seuil de signification de 5%. Ces hypothèses sont cependant formulées de la manière suivante :

FORMULE :

Où

O : fréquences observées E : fréquences attendue

X2 Table = (a, dl) : c’est le point de rencontre entre le seuil de signification et le degré de liberté ;

dl= (m-1) (n-1) : avec « m » étant le nombre de lignes et « n » le nombre de colonnes ; a = 5% ou 1%

Hypothèse nulle (H0) : c’est-à-dire, les deux variables analysées ne sont pas en relation. Et elle est rejetée si et seulement si la probabilité est supérieure à 5%

Hypothèse alternative (H1) : c’est- à-dire, les deux variables analysées sont en relation. Elle est acceptée si et seulement si la probabilité est inférieure à 5%.

Déroulement de l’enquête

L’enquête s’est déroulée du 05/09 au 10/09 2020 dans le quartier Kyeshero, commune de Goma, ville de Goma, dans la province du Nord-Kivu en République Démocratique du Congo.

Nous avons effectué nous-même l’enquête suite aux moyens financiers qui étaient insuffisants. L’enregistrement des données qui sont présentées s’est fait de manière indirecte. Durant notre enquête nous nous sommes heurter à bien de difficultés comme le refus par l’enquêté de discuter avec nous, la contrainte financière surtout en matière de transport.

Dépouillement des données de l’enquête

Nous avons dépouillé les données avec le logiciel MS Excel 2010. L’encodage a consisté à donner un chiffre à chaque variable afin de bien l’introduire dans le logiciel SPSS version 20 pour le traitement de ces dernières.

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¹ Joseph TSHIMPANGA BAKADIANGILA, statistique descriptive, cours inédit, G1 FSEG, ULPGL/ GOMA, 2017 P1. ↑

² Bureau du quartier Kyeshero/Goma rapport publié en Mai 2019. ↑