Minimum 0.0 Maximum 6.0
Tableau 11
Répartition des 406 sujets de l ' é c h a n t i l l o n selon leurs comportements.
Comportements
(scores) Fréquences absolues
Fréquences
relatives Fréquences ajustées
0
7
1.7 1.71
79 19.5 19.52
178 43.8 43.83
108 26.6 26.64
26 6.4 6.45
7
1.7 1.76
1
0.2 0.2Les variables " r e l i g i o n " , " s t a t u t s o c i a l " , "intégration so- c i a l e des immigrants", "contenu", "écoute", "perception de l'animation" ont été écartées de l'analyse, s o i t par manque de v a r i a b i l i t é , s o i t parce qu'elles ne se rapportaient qu'à une catégorie de l ' é c h a n t i l l o n .
La stratégie u t i l i s é e pour procéder à la v é r i f i c a t i o n de notre hypothèse consistera à la traduire dans un modèle de régression.
L'analyse de la régression multiple nous est apparue consti- tuer un modèle apte à permettre la détermination de l ' i n f l u e n c e glo- bale et spécifique des diverses variables socio-économiques sur le n i - veau de p a r t i c i p a t i o n ( * ) .
Dans l a présentation des r é s u l t a t s , nous allons distinguer deux niveaux d'analyse. Dans un premier temps, nous nous intéresserons à la contribution globale de l'ensemble des variables prédictives ou socio-économiques.
Sur le plan technique, cette phase consiste en une analyse de la régression multiple avec un seul niveau d'inclusion des variables, c ' e s t - à - d i r e où toutes les variables sont introduites à la f o i s .
A un second niveau, nous nous intéresserons à l a contribution spécifiques de chacune des variables par rapport â l'ensemble. Dans un t e l cas, les variables seront introduites une à une dans l'équation de régression, T o r d r e d'inclusion étant déterminé par l ' a p t i t u d e d'une variable â maximiniser la régression. I l s ' a g i t donc dans ce cas d'une analyse de la régression multiple par étape ou "stepwise".
(*) I l est à noter que toutes les analyses statistiques présentées dans ce rapport ont été f a i t e s à l ' a i d e de la trousse SPSS (Sta- t i s t i c a l Package f o r Social Sicences) et que le niveau de signi- f i c a t i o n retenu pour ces analyses f u t de .05.
6.3.1 La contribution de l'ensemble des variables
Comme précédemment énoncé, pour cette partie de l'analyse, nous avons i n t r o d u i t l'ensemble des variables prédictives pour savoir leur contribution globale à la prédiction de la p a r t i c i p a t i o n .
Le tableau XII présente les résultats de l'analyse de ré- gression multiple portant sur l'ensemble des variables retenues. A l'examen de ces r é s u l t a t s , nous pouvons dire que l'analyse de régres- sion débouche sur une valeur de F de 17.32893, avec les degrés de l i - berté de (7,394), s i g n i f i c a t i v e au seuil de confiance de .05.
Nous pouvons en conclure que l'ensemble des variables rete- nues (revenu, sexe, âge, s c o l a r i t é , s i t u a t i o n matrimoniale, s e n s i b i l i - sation et a t t i t u d e envers le changement) permettent d'expliquer 23.54% de la variance du niveau de p a r t i c i p a t i o n .
6.3.2 La contribution spécifique de chaque variable socio-économique Nous allons maintenant étudier l'apport de chaque variable à la prédiction du niveau de p a r t i c i p a t i o n .
Les r é s u l t a t s , obtenus à l ' a i d e de l'analyse de régression (méthode stepwise) permettent de hiérarchiser la contribution des d i f - férentes variables et de pondérer cette contribution par rapport à la contribution de l'ensemble des variables.
6.3.2.1 La s e n s i b i l i s a t i o n
La s e n s i b i l i s a t i o n constitue la variable la plus importante quant à sa contribution à la prédiction du niveau de p a r t i c i p a t i o n . Cette variable représente à e l l e seule 10.57% de la variance de la va- r i a b l e " p a r t i c i p a t i o n " avec les degrés de l i b e r t é de (1,400) et une valeur de F de 47,307, s i g n i f i c a t i v e au seuil de confiance de .05
73 za r o 3 r+ fD Oi fD - 5 CL fD t o —i. t o n at rt —i. < fD OJ c t o fD c Q . fD n o ^ 1 Ol o fD Q . fD O IV) CO en t . o p» CO cn —; CO za zo > fD» fD» 3 Ut t Q Oi •• s —' Q . fD << C Ut to Ut fD • J . O CL 3 fD , Oi < Ol 5 —i. Ol 3 O fD O J t o Q . t=» J —' CO o 3 —* 3 O co fD <T> r o ■ . Q _ i CT> fD 0 0 t o t o CD r o ~ J CD O CO o Ol 5 5 fD» l/l O Oi o > s • . s r o CM fD» O l ^ J t o o 3 t n p i O —' o << fD co r o r o t o co * t o t o zo fD O fD» 3 n tA t o —•. c _ l . o — 1 cr i r + > i . fD» Qi —' O r+ _ j . o t o t o 3 OJ O CL r t 3 fD J . —i. O D — i 3 tz — m* fD Oi t o 3 Oi Dl rt O —■ rt c << j . t o rt-a fD c 5 O fD» Q fD CL fD t o — i . n — 1 fD c + Ol 3 — i . < < s fD fD fD» 5 t o t o t o 5 4 . fD — i 5 t o fD fD tA < — i . O fD o zr 3 3 01 C 3 v 3 LZS c fD t o — i 7i fD c+ fD X —i. 3 fD X3 rt J —* fD . O» t o — J . fD 3 w T 3 t o — J . O O o C — Ol Ol 3 5 rt —A. rt — t fD» — J fD 3 t o t o _ i . fD r . 3 c cr Oi — i rt fD — J . O Q 3 fD t o 3 Ol < rt OJ 5 s J • --J* 3 Ol O c r 3 — > _ J ■ fD OJ t o fD Ol c r fD OJ IS.
Tableau 13
Résultats de l'analyse de régression impliquant chacune des variables socio-économiques ou prédictives (revenu, sexe, âge, situation matri- moniale, s e n s i b i l i s a t i o n , attitudes envers le changement).
Niveaux d'inclu-
sion Variables
R
multiple Variance expliquée Gain Beta (relatif au F gain)
1
Sensibili- sation 0.32521 0.10576 0.10576 0.25779 47.307 *2
Sexe 0.39659 0.15729 0.05153 -0.18823 24.396 *3
Age 0.45204 0.20434 0.04705 -0.17056 23.535 *4
Attitudes envers le changement 0.47349 0.22419 0.01985 0.14444 10.158 *5
Scolarité 0.48342 0.23370 0.00951 0.09589 4.915 *6
Situation matrimoniale 0.48485 0.23508 0.00138 0.04515 0.715 *7
Revenu 0.48518 0.23540 0.00032 0.02378 0.164 *6.3.2.2 Le sexe
La variable "sexe" apporte la deuxième plus grande c o n t r i - bution à l a prédiction du niveau de p a r t i c i p a t i o n . L'introduction de cette variable à l'étape 2 améliore le R m u l t i p l e , qui passe à 0.39659 ainsi que le R2 dont la nouvelle valeur est de 0.15729.
Nous pouvons donc dire que les variables " s e n s i b i l i s a t i o n " et "sexe" prises conjointement, expliquent 15.729% de la variation du niveau de p a r t i c i p a t i o n ; le F, à cette deuxième étape a une va- leur de 37.235 qui reste s i g n i f i c a t i v e au seuil de confiance de .05, avec les degrés de l i b e r t é de (2,399).
La variable "sexe" prise séparément, apporte une variation de 5.153% dans la variable dépendante (tableau X I I I ) .
6.3.2.3 L'âge
La variable "âge", quant à e l l e , a r r i v e en troisième posi- t i o n par l'importance de sa contribution. Le R m u l t i p l e , avec l ' i n - troduction de cette v a r i a b l e , s'améliore sensiblement et a t t e i n t une valeur de 0.45204 de même que le R2 qui prend la valeur de 0.20434. Ainsi donc, les variables s e n s i b i l i s a t i o n , sexe et âge, expliquent
20.434% de l a v a r i a t i o n du niveau de p a r t i c i p a t i o n . Avec les degrés de l i b e r t é de (3,398) le F a une valeur de 34.07067 qui reste s i g n i - f i c a t i v e au seuil de confiance de .05.
La variable âge, prise séparément, améliore de 0.04705% le R2 et explique donc 4.705% de la variation de la variable dépendante
(tableau X I I I ) .
6.3.2.4 Les a t t i t u d e s envers le changement
Les a t t i t u d e s envers l e changement interviennent à la qua- trième place quant à l'importance de la contribution de cette variable à l ' e x p l i c a t i o n de la variation du niveau de p a r t i c i p a t i o n .
Le R multiple s'améliore et prend une valeur de 0.47349 tan- dis que le R2 passe à 0.22419, ce qui veut dire que 22.419% de la varia- tion du niveau de participation sont expliquées par les variables "sen- sibilisation", "sexe", "âge" et "attitudes envers le changement", opérant conjointement.
Avec les degrés de liberté de (4,397), le F a une valeur de 28.68063, qui reste significative au seuil de confiance de .05.
La variable, prise séparément, améliore la prédiction de 1.985% (tableau XIII).
6.3.2.5 La scolarité
Le niveau de scolarisation constitue la cinquième variable la plus importante pour sa contribution à la prédiction de la variation du niveau de participation.
Cette variable améliore le R multiple, qui prend la nouvelle valeur de 0.48342. Avec un R2 de 0.23370, nous pouvons dire que 23.37% de la variance de la variable dépendante sont expliquées par les variables
"sensibilisation", "âge", "sexe", "attitudes envers le changement", et "scolarité".
Les degrés de liberté étant de (5,396), le F a une valeur de
24.15370, qui est significative au seuil de confiance de .05 (tableau XIII) 6.3.2.6
A cette étape-ci, les valeurs de F correspondant aux variables "situation matrimoniale" et "revenu", et qui devaient entrer dans l'ana- lyse, ne sont plus significatives au seuil de confiance de.05, avec les degrés de liberté de (1,395) et (1,394).
En conclusion, les variables qui peuvent être considérées comme ayant la plus grande capacité de prédiction de la variation du niveau de participation sont dans Tordre, "la sensibilisation", "le sexe", "l'âge",
"situation matrimoniale" et "revenu" n'améliorent pas la prédiction et peuvent être rejetëes de l'analyse. En effet, ces deux variables, même combinées, ne permettent d'expliquer que .17% de variance additionnelle à la variable dépendante.
6.3.3 Les facteurs permettant la distinction entre participants et non participants
L'analyse de régression nous a permis dans une première étape de déterminer l'importance de la capacité prédictive des variables de recherche retenues pour le niveau de participation. Dans une deuxième étape, il conviendrait de pondérer les informations que nous avons ainsi
recueillies. En d'autres termes, quels sont les facteurs qui introdui- sent des différences significatives entre les trois catégories de par- ticipants?
Pour ce faire, nous avons procédé â une analyse de la variance simple (ONEWAY) avec les variables sexe, âge, scolarité, situation ma- trimoniale, sensibilisation, attitudes envers le changement et revenu, en utilisant toujours la trousse S.P.S.S.
Nous avons complété l'analyse de la variance par une étude de contraste permettant de comparer les groupes entre eux par rapport à une variable indépendante particulière (multiple range test. L.S.D. procedure) Les résultats de l'analyse de contraste sont à lire au seuil de confiance de .05.
6.3.3.1 La sensibilisation
Avec les degrés de liberté de (2,399), l'analyse de la variance débouche sur une valeur de F. de 31.972, significative au seuil de con- fiance de .00.
Nous pouvons donc dire que la sensibilisation introduit des différences significatives entre les groupes, quant à leur niveau de par- ticipation aux émissions.
En observant les moyennes des trois groupes, nous constatons que le groupe 1 (non impliqué), a été moins sensibilisé que les groupes 2 et 3 (irrégulier et régulier). Nous constatons également que le grou- pe des participants irrëguliers a été plus sensibilisé aux émissions que le groupe des participants réguliers.
L'étude de contraste nous indique également qu'il existe une différence significative entre le groupe 1 d'une part, et les groupes 2 et 3 d'autre part, (tableau XlVa et b).
6.3.3.2 Le sexe
Pour la variable sexe, les degrés de liberté sont de (2,401), ce qui donne une valeur de F de 22.629, significative au seuil de con- fiance de .00. Ceci nous permet de dire qu'il y a une différence signi- ficative entre les trois groupes de participants, quand on fait inter- venir la variable sexe. L'étude de contraste atteste qu'il y a une dif- férence significative entre le groupe 1 d'une part, et les groupes 2 et 3 d'autre part (tableau XIII).
En conclusion, il apparaîtrait que les hommes ont plus tendance à participer que les femmes. D'ailleurs, si nous croisons les variables sexe et participation, la tendance se confirme. Ainsi, pour la catégorie des non impliqués, l'échantillon compte 38.4% de femmes pour 28.5% d'hom- mes. Toujours sur la base de l'échantillon, il y a 10.4% de femmes pour 23.8% d'hommes dans la catégorie des participants réguliers, l'échantillon comporte 3.5% d'hommes pour 1.5% de femmes (tableau XV).
6.3.3.3 L'âge
Pour la variable âge, la valeur du F est de 7.543 avec les de- grés de liberté de (2,390). Cette valeur de F est significative au seuil de confiance de .0006. I l y a donc une différence significative entre les trois groupes et leur niveau de participation, différence partielle- ment due à la variable âge (tableaux a et b).
Tableau 14a
Résultats de l'analyse de la variance sur le niveau de participation impliquant les variables socio-économiques retenues ( s e n s i b i l i s a t i o n , sexe, âge, attitudes envers le changement, s c o l a r i t é ) .
Variables Source de
variation d.l. Somme des carrés Carrés moyens
F
Sensibilisation Inter-groupes2
466.1624 233.0812 31.972 * Intra-groupes 399 2908.7968 7.2902 Sexe Inter-groupes2
10.2428 5.1214 22.629 * Intra-groupes 401 90.7530 0.2263 Age Inter-groupes2
2972.3160 1486.1580 7.543 * Intra-groupes 390 76837.3789 197.0189 Attitudes enversle changement Inter-groupes Intra-groupes 400 2 601.9814 54.8846 27.4423 1.5050
18.235 * Scolarité Inter-groupes
2
31.2380 15.6190 8.658 *Intra-groupes 401 723.3897 1.8040
Tableau 14b
Statistiques descriptives accompagnant l'analyse de la variance, rela- tives aux d i f f é r e n t s niveaux de p a r t i c i p a t i o n .
Variables groupe 1
(non impliqué) groupe 2 (irrêgulier) groupe 3 (régulier)
Sensibilisation
N
244 138 20M
2.8115 5.0870 4.3500D
2.8468 2.5300 1.8144 SexeN
246 138 20M
1.6301 1.3043 1.3000D
0.4838 0.4618 0.4702 AgeN
239 134 20M
45.8117 41.3507 36.0500D
14.2162 13.1910 17.1601 Attitudes envers le changement N M 245 5.1061 138 5.8478 20 5.9500D
1.3045 1.1067 0.9987 ScolaritéN
246 138 20M
0.1992 0.6232 1.2500D
0.9757 1.6881 2.2913Tableau T5
Le niveau de participation selon le sexe
Total
SEXE
Fréquences % ligne % colonne
% t o t a l Homme Femme Total
91 155 246 Non impliqué 37.0 63.0 60.9 45.3 76.4 22.5 38.4 PARTICIPATION 96 42 138 Irrëgulier 69.6 47.8 30.4 20.7 34.1 23.8 10.4 14 6 20 Régulier 70.0 7.0 30.6 3.0 5.0 3.5 1.5 201 49.8 203 50.2 404 100.00
L'étude de contraste confirme cette différence: ainsi les groupes 3 et 2 se distinguent du groupe 1, mais il existe une différence significative entrele groupe 1 et le groupe 3.
L'observation des moyennes des différents groupes fait apparaî- tre que les plus jeunes ont plus tendance à participer que les plus âgés. Ainsi, la moyenne d'âge du groupe 3 (participants réguliers) est de
36.0500, celle du groupe 2 (irréguliers) est de 41.3507 et enfin celle du groupe 1 (non impliqués) de 45.8117.
6.3.3.4 Les attitudes envers le changement
Avec le degré de liberté de (2,400), la valeur de F associée à la variable attitude envers le changement est de 18.235; cette valeur de F est significative au seuil de confiance de 0.00.
Nous pouvons donc dire qu'il y a une différence significative entre les groupes pour ce qui est de leurs attitudes envers le change- ment.
L'étude des contrastes démontre qu'il y a une différence signi- ficative entre les groupes 1 et 2, entre les groupes 1 et 3, mais que la différence entre les groupes 2 et 3 n'est pas significative.
6.3.3.5 La scolarité
Pour la variable scolarité, le F a une valeur de 8.658 pour les degrés de liberté de 2 (2,401). Cette valeur de F est significative au seuil de confiance de .0002 (tableau XIV a et b).
Il y a donc une différence significative entre les groupes de participants quant à leur niveau de scolarisation.
L'étude des contrastes permet d'ajouter que les sujets du grou- pe 1 se distinguant significativement des groupes 2 et 3, mais la diffé- rence entre les groupes 2 et 3 n'est pas significative.
Il apparaît donc que les sujets les plus scolarisés ont ten- dance à participer plus régulièrement que les non scolarisés.
6.3.3.6 La situation matrimoniale et le revenu
Avec les degrés de liberté de (2,400), la valeur de F associée à la variable situation matrimoniale est de 5.029; le niveau de signifi- cation de cette valeur de F est de .007. Il existe donc une différence significative entre le groupe 3 et les groupes 2 et 1, mais lorsqu'on tient compte des autres variables, tel qiel'âge, cette différence est dé- jà expliquée; néanmoins, nous constatons que la participation des sujets augmente à l'inverse de leurs obligations matrimoniales: ainsi les sujets du groupe 3, celui des participants réguliers, ont une moyenne de score de 2.25 contre 1.5163 et 1.5547 pour les groupes 1 et 2 respectivement.
Pour la variable revenu, les degrés de liberté sont de (2,272) pour une valeur de F de 0.164, qui est significative au seuil de la con- fiance de .8485.
Une telle valeur de F nous autorise à conclure que la variable revenu n'introduit pas de différence significative entre les groupes, ce que confirme d'ailleurs l'étude de contraste.
6.3.3.7 Synthèse
L'analyse de régression nous a permis dans un premier temps de déterminer les variables les plus importantes à la prédiction de la par- t i c i a p t i o n et de préciser leur contribution respective: i l s ' a g i t par or- dre d'importance, des variables " s e n s i b i l i s a t i o n " , "sexe", "âge", " a t t i - tudes envers l e changement", et " s c o l a r i t é " ; les variables " s i t u a t i o n matrimoniale" et "revenu", nous l'avons vu dans l'analyse de régression, ont une contribution négligeable et des valeurs de F non s i g n i f i c a t i v e s au seuil de confiance de .05.
L'analyse de la variance précise donc dans un deuxième temps les résultats de l'analyse de régression.
En conclusion, l a p a r t i c i p a t i o n aux émissions a tendance à augmenter quand l e sujet est plus s e n s i b i l i s é , q u ' i l est relativement jeune et de sexe masculin; q u ' i l manifeste des attitudes positives en-
vers le changement; le f a i t d'avoir été s c o l a r i s é , favorisent également la p a r t i c i p a t i o n .
6.4 Les comportements ou la pratique effective des messages de Télé Pour Tous
Le problème consiste i c i à déterminer si les comportements ob- servés sur l ' é c h a n t i l l o n sont une conséquence de la p a r t i c i p a t i o n à Télé Pour Tous. Nous entendons par comportements, la pratique quotidienne des enseignements des émissions, par exemple la consommation d'eau f i l t r é e , l'ouverture d'un compte d'épargne, l'adhésion à une coopérative, e t c . . Dans ce contexte, la question pourrait se poser sous la forme suivante: est-ce que les comportements des participants sont d i f f é r e n t s de ceux des non participants?
Cette analyse pose le problème des variables associées à la détermination du niveau de p a r t i c i p a t i o n . I l faudrait donc chercher à écarter l ' i n f l u e n c e des variables "âge", "sexe", "attitudes envers le
changement", " s i t u a t i o n matrimoniale" ef'revenu". La technique u t i l i s é e pour ce f a i r e consistera en une analyse de régression multiple où T o n i n c l u e r a i t d'abord les variables associées ensemble et puis la variable " p a r t i c i p a t i o n " dans un deuxième temps.
Ce procédé est apte à estimer la variance due â ces variables associées ( i l s ' a g i t i c i de la variance à la variable "comportement") et à i s o l e r l ' i n f l u e n c e de la variable " p a r t i c i p a t i o n " .
La question deviendrait alors: est-ce que le f a i t d'ajouter la variable " p a r t i c i p a t i o n " , améliore de façon s i g n i f i c a t i v e le comportement des sujets?
S ' i l n'y a pas de r e l a t i o n s i g n i f i c a t i v e entre l e comportement et la p a r t i c i p a t i o n , l ' i n c l u s i o n de cette dernière variable ne permettra pas une amélioration de la p r é d i c t i o n .
6.4.1 La contribution des variables associées
Comme précédemment énoncé, dans l'étape première de l'analyse, nous introduisons les variables "âge", "sexe", "situation matrimoniale", "revenu" et "attitudes envers le changement".
Avec les degrés de liberté de (5,397), nous avons une valeur de F de 21.41831, significative au seuil de confiance de .05.
2
La valeur de R étant de 0.21244, nous pouvons dire que 21.244% de la variance de la variable "comportement" sont expliquées par ces va- riables associées. Si nous examinons les valeurs de F correspondant aux variables figurant dans l'équation, nous constatons que la contribution des variables "âge" et "sexe" n'est pas significative au seuil de confian- ce de .05 (tableau XVI). Il en est de même de la valeur de F de la va- riable "participation" qui devrait être introduite dans l'analyse à la seconde étape.
Nous pouvons donc déjà conclure que la participation aux émis- sions n'améliore pas la prédiction des comportements: en d'autres termes le comportement des participants ne diffère pas de celui des non parti- cipants.
Mais nous avons procédé à une seconde analyse d'où nous avons exclu les variables "sexe" et "âge" qui n'ont pas une contribution signi- ficative, comme nous l'avons vu, afin d'améliorer autant que possible la prédiction, une fois introudite la variable "participation".
Dans l'étape 1 de l'analyse de régression, nous introduisons donc les variables "situation matrimoniale", "revenu" et "attitudes en- vers le changmenet". Avec les degrés de liberté de (3,399), nous obte- nons une valeur de F de 35.73025, significative au seuil de confiance de
2
.05. Le R étant de 0.21176, nous pouvons dire que les trois variables mentionnées ci-dessus expliquent 21.176% de la variance du comportement. Le F de la variable participation, d'une valeur de 1.536 avec les de- grés de liberté de (1,398) n'est pas significative (tableau XVI).
Tableau 16
Résultats de l'analyse de régression r e l a t i v e au comportement et impliquant les variables âge, sexe, situation matrimoniale, revenu, attitudes envers le changement et p a r t i c i p a t i o n .
Niveaux Variance
d ' i n d u - Variables R multiple expliquée Gain Beta F r e l a t i f au gain s ion 1 Sexe 0.46902 0.21244 1.21244 0.77239 21.41831 * Age Sit. matr. Revenu Att. chang. 2 Participation 0.46535 0.21655 0.00411 0.07017 2.076
Tableau 17
Résultats de l'analyse de régression r e l a t i v e au comportement et i m p l i - quant les variables s i t u a t i o n matrimoniale, revenu, attitudes envers le changmenet, p a r t i c i p a t i o n .