DÉMARCHE DE L’ANALYSE ET TRI DES FACTEURS EXPLICATIFS 6.2

Pour déterminer les liens entre le capital social et le statut d’activité des femmes, nous allons procéder à des analyses multivariées suivant la logique du schéma de « capabilité

». Dans un premier temps, les analyses sont effectuées sur les « capabilités combinées»

(configuration familiale et capital social) puis dans un deuxième temps sur les accomplissements ou réalisations (occupation, types d’activités). Par rapport à la

deuxième « capabilité », à savoir la configuration familiale, nous allons nous référer aux analyses déjà faites au niveau du quatrième chapitre. Pour atteindre notre but, nous intégrons dans nos analyses en même temps les deux « capabilités » pour observer les interactions entre elles dans la prévision des réalisations. Quelques précisions importantes sont à apporter concernant ces analyses.

Pour procéder aux analyses multivariées, nous avons présélectionné les variables influentes dans les analyses bivariées. Cependant, en tenant compte du caractère exploratoire de notre étude, il importe d’inclure le maximum de facteurs afin d’avoir une meilleure compréhension des liens entre le capital social, les configurations familiales et le statut d’activité. Dans cette perspective, notre but n’est pas de se limiter aux meilleurs prédicteurs mais de considérer aussi les facteurs moins influents pour avoir une vue d’ensemble sur notre objet d’étude. Cela implique une plus grande tolérance par rapport au seuil de significativité statistique. Pour les analyses de régression (voir tableaux suivants), nous préciserons les valeurs significatives à 90, 95 et 99 % (respectivement avec des p-valeurs inférieures ou égales à 0.1, 0.05 et 0.001).

Le but est de les repérer comme potentiellement influentes. Ceci est d’autant plus pertinent que la taille de l’échantillon reste assez faible, ce qui laisse penser que des échantillons plus larges pourraient les montrer autrement plus significatives.

Tenir compte de la nature exploratoire de l’étude n’en exige pas moins de procéder à un tri des variables à intégrer dans les analyses multivariées. La première raison pour écarter une variable est qu’elle se révèle non significative dans les analyses bivariées préalables (sans contrôle par une autre variable). Deux variables (la fréquentation des Dahira et la différence d’âge avec le conjoint) ont ainsi été retirées car n’ayant pas été significatives dans les différentes analyses effectuées. La seconde raison est liée à la forte corrélation entre certaines variables qui pose le problème de la colinéarité. La trajectoire d’activité est liée à l’occupation et aux types d’activité, elle est écartée puisque se pose le problème de colinéarité. Les autres variables en question sont principalement celles liées à la structuration et au mode de cohabitation : le type familial élargi monogamie/polygamie, la cohabitation avec la coépouse, la corésidence avec le mari, la filiation avec le chef de famille et la migration virilocale.

Nous rapportons à cet effet les rapports de corrélations (RC) entre ces variables dans le Tableau 32. On constate une très forte corrélation entre le type monogamie/polygamie

et la corésidence totale avec le mari (RC = -0,967). Cette dernière variable qui indique le fait de résider sept jours sur sept avec le mari est également corrélée avec le fait de ne pas cohabiter avec la coépouse (RC = -0,538). Cette double corrélation justifie que la variable « corésidence avec le mari » soit retirée des analyses multivariées. Cohabiter avec la coépouse est évidemment lié à la polygamie mais son incidence est d’un tiers si on ne compte que les ménages polygames (48 cas /134 ménages polygames = 0,35%).

Par rapport au seuil de corrélation à considérer pour éviter les problèmes de colinéarité, on peut se référer à deux avis. Le premier avis est celui de Hair & all. (1998) qui fixe ce seuil à 0,5 tandis Hamilton (1992) conseille de ne pas dépasser 0,8.

Tableau 32: Corrélations entre variables de structuration et de cohabitation familiale monogamie/polygamie dépasse de peu le seuil le plus sévère (RC = -0,52). Puisque ces deux variables n’ont pas une forte corrélation, étant éloignée du seuil proposé par Hamilton (0,8), nous les maintenons alors dans l’analyse.

Par ailleurs et concernant les configurations familiales, celles avec des effectifs faibles ont des chances d’être croisées avec certaines variables dépendantes qui ont aussi des effectifs faibles. Pour éviter ce genre de situation pouvant péjorer les analyses multivariées, les configurations familiales peuvent être regroupées du moment qu’elles

ont un sens sociologique commun. Nous regroupons ainsi les configurations familiales alliance avec polygamique, caractérisées par une forte présence des parents par alliance (mère, père, sœur, épouse de conjoint). Nous appelons ce regroupement la configuration familiale « conjugale » en référence à la relation avec le conjoint. Les autres capital social a déjà été établie (voir chapitre 4). La configuration familiale étant liée au type de capital social, la question est de savoir quels sont les facteurs de contexte et de conversion, contrôlés ou non par les configurations familiales, qui sont liés au capital social. L’objet est donc d’identifier les déterminants du capital social en intégrant un grand nombre de facteurs parallèlement ou en sus des configurations familiales.

Une première analyse est effectuée sur le type de capital social avant une autre sur le niveau de capital social. Pour rappel, le premier type de capital social (chaine ou bonding) est lié à la densité relationnelle tandis que le second (pont ou bridging) renvoie à la centralisation du réseau de relations. Le tableau suivant donne les résultats des régressions logistiques²⁶ sur le fait de posséder ces deux types respectifs de capital social. Seuls les rapports de cote ou odds-ratio sont rapportés dans les différents modèles. Les statistiques Bêta (B) correspondant aux coefficients de régression sont précisées lorsqu’elles sont négatives pour justifier éventuellement l’inversion de la relation entre la covariée et la variable dépendante.

Les modèles 1, 2 et 3 du Tableau 33 concernent les facteurs déterminants dans le fait d’avoir un capital social de type chaîne. Le premier modèle donne les rapports de cote des facteurs de contexte et de conversion. La confrérie et la résidence virilocale sont les seules significatives (à p < 0,10). L’introduction de l’occupation comme facteur (modèle 2) n’entraine pas de changements contrairement aux types de configurations familiales (modèle 3). Même si le modèle n’explique que 9% (R² de Nagelkerke = 0,09)

26 Nous avons procédé à des régressions séquentielles avec la possibilité de choisir l’ordre d’entrée des variables, ceci dans le but de nous conformer au cadre théorique.