• Aucun résultat trouvé

استخدام أسلوب التحليل التمييزي في قياس مستوى الاستهلاك البذجي لدى الأسر الجزائرية دراسة سوسيو -اقتصادية لمجموعة أسر معلمين بمدينة غليزان

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Partager "استخدام أسلوب التحليل التمييزي في قياس مستوى الاستهلاك البذجي لدى الأسر الجزائرية دراسة سوسيو -اقتصادية لمجموعة أسر معلمين بمدينة غليزان"

Copied!
166
0
0

Texte intégral

(1)
(2)

:ٌٝبؼر للها بّّٙحس ٟؼفبشٌا َبِلإا تربو ٟٔضٌّا َبِلإا شور

:يبـــــــــــــــــــــــــــــــــل رإ

،أطخ ٍٝػ فم٠ ْبوٚ لاإ حشِ ٓ١ٔبّص ٟؼفبشٌا َبِلإا ٍٝػ خٌبعشٌا ةبزو دأشل "

" 'ٗثبزو ش١غ ح١حط ةبزو ْٛى٠ ْأ للها ٝثأ ٗ١٘' ٟؼفبشٌا يبمف

(3)

زيدقتو زكش

"ت١ٔأ ٗ١ٌإٚ ذٍوٛر ٗ١ٍػ للهبث لاإ ٟم١فٛر بِٚ "

خ٠٢ا دٛ٘

88

ذؼث

َذمرأ ،غضاٛزٌّا ًّؼٌا از٘ َبّرإ ٍٝػ ٟٕٔبػأ ٞزٌا ًعٚ ضػ ٌٌّٝٛا شىش

ًضفر ٞزٌا ذّحأ شِبػ شِبػ سٛزوذٌا :ًضبفٌا ٞربزعلأ ْبفشؼٌاٚ شىشٌا ً٠ضغث

ٗربٙ١عٛزث بٕ١ٍػ ًخج٠ ٌُ ٞزٌاٚ ،ًّؼٌا از٘ ٍٝػ فاششلإا يٛجمث اسٛىشِ

.ٗرادبشسإٚ

بغٔإ ٟف اش١ضو ٟٕرذػبع ٟزٌا حشضخ ٟزم١مش ٌٝإ

.ًّؼٌا از٘ ص

.بمجغِ خشلبٌّٕا خٕغٌ ءبضػأٚ َاشىٌا بٕرزربعأ شىشٔٚ

(4)

ءادهإ

.بّ٘شّػ ٟف للها يبطأ ٓ١ّ٠شىٌا ٞذٌاٚ ٌٝإ

.للها بٙظفح "خ٠آ" خ١ٌبغٌا ٟزج١جح ٌٝإ

(5)
(6)

І І 1 І 2 І 3 І 1.3 І 2.3 І 2 І 1.2 І 2.2 І 3.2 І 4.2 І 3

(7)

І 1.3 І 2.3 II II ІІ 1.1 II ІІ 1.2.1 ІІ 2.2.1 ІІ 3.2.1 ІІ 3.1 ІІ 1.3.1 II ІІ 2 II II II II II II II II II

(8)

II II I I I I I І 1.3.1 I I I I І 2.2 І 1.2.2 І 3.2 II II ІІ 1.1 II II I

(9)

I I I I I I 6 I 7 I І I І I І . 2 حسبّزعلاٌ ٍٟىشٌا ُ١ظٕزٌا. I І 3 I І I І 5 I І . 6 حادلأا قذط. І І ІІ ІІ ІІ ІІ ІІ ІІ

(10)

ІІ ІІ . 2.3.2 خٍمزغٌّا داش١غزٌّا. ٞض١١ّزٌا ً١ٍحزٌا داٛطخ حٛطخٌا 1 خٍمزغٌّا داش١غزٌّاٚ غثبزٌا ش١غزٌّا ٓ١ث خللاؼٌا ذ٠ذحر : حٛطخٌا 2 دبػّٛغٌّا دبطعٛزِ ٓ١ث قشفٌا سبجزخا : حٛطخٌا 3 خ١ّز٠سبغٌٍٛا دذحِ : حٛطخٌا 4 سبجزخا: BOX حٛطخٌا 5 خ١ٍؼفٌا ُ١مٌا : حٛطخٌا 6 خللاؼٌا حٛلٚ خٌلاذٌا سبجزخا: حٛطخٌا 7 ض١١ّزٌا ياٚد: حٛطخٌا 8 خ١ٍى١ٌٙا خفٛفظٌّا: حٛطخٌا 9 ٓ٠بجزٌا ً١ٍحر: ANOVA حٛطخٌا 11 ٟلٚذٕظٌا ُعشٌا َاذخزعبث غثبزٌا ش١غزٌٍّ ٟٔب١جٌا ً١ضّزٌا: BoxPlot حٛطخٌا 11 ًمص ضوشِ: دبػّٛغٌّا خمثبغٌا دبعاسذٌاٚ دب١ضشفٌا ءٛض ٍٝػ ظئبزٌٕا خشلبِٕ خِبػ خّربخ

(11)
(12)
(13)

XOB

(14)
(15)
(16)
(17)
(18)
(19)
(20)
(21)
(22)
(23)
(24)
(25)
(26)
(27)
(28)
(29)
(30)

І . І 1 François Perroux   

І

2

(31)
(32)

І

3

І

1.3 05 %

(33)

C = a + bx

І

2.3

І.І

(34)

І.І . 2 APC MPC 50

(35)

Y=C C=a+by 01 055 055 055 055 APC 055 055 055 055 50 І.І.І

(36)

C= ƒ (Yc,Ypp) C Yc Ypp (C/Yc) = a + b(Yc/ Ypp) APC MPC a 0101 0105 =1,196-0,25 C=1,196Yc-0,25 0,934 =0,934 APC=1,196-0,25 Yc Ypp Yc Ypp

(37)

Ypp Yc Y1 50 CL C CSH CSH C1 C3 C2 Y Y1 Y2 02 Y2 C1C2 C1C3 Ratchet Effect

І

3.2

(38)

0 C=KYp 0 Yc=Yp+YT 3 C=Cp+CT 0 Cp K K i w u K= ƒ (i,w,u) K K Yp 0 Yc Yp YT Yp=𝛼 yt+𝛼 yt-1+𝛼 yt-2+….. 𝛼 𝛼 𝛼 𝛼 𝛼 𝛼 yt

(39)

3 =0 MPC= 0 0 Yp=Yc-Yt 0 3 0 Cp=K(Yc-Yt) 0 0 6 Cc=K(Yc-YT)+CT 0 6 6 C=K(Yc-YT)+CT K

(40)

YI=CT=0 0 C=KY C=ky c y 03 APC MPC = =K = MPC = K= = APC APC=k MPC 0

(41)

C=Ky-KyT=CT Y =k- k+ APC + = k-k = APC CT Y YT k APC

І

4.2

(42)

05 00 y s>0 s<0 c s>0 04 t Wt Yt Vt

(43)

Ct=a1yt+a2vt+a3wt a1 a2 a3 a1 0 a3 a2 a1 Ct=A1Yt+A2Vt+A3Wt ) i A i=1,2,3.. APC APC= A1+A2 +A3 Yt Vt APC

(44)

І

3

І

1.3 S=s(Yd,I) S Yd I

C= Yd-s(Yd,I)=C(Yd,I)

(45)

50 C1 C0 Y0 05 Y0 C0 C1

(46)
(47)

0 0 3

І

2.3     

(48)

ІI . І 1.1.ІІ

.

ІІ.І.І ІІ

(49)

  

ІІ

ІІ

ІІ

.

1.І

.

(50)

ІІ

І.1.І

(51)

ІІ.І.1.І

II

.

І

ІІ.І.І

ІІ

(52)
(53)

(54)

(55)

ІІ

ІІ

2117

(56)

ІІ

ІІ

ІІ

ІІ

(57)

ІІ

ІІ

(58)
(59)
(60)
(61)
(62)

I

І

(63)
(64)

www.alryadh.com

(65)

% 3,672 ,27, 3276 % 3103 www.alryadh.com يبمِ ،عب٠شٌا حذ٠شع غلِٛ ش٠ذحر صٚبغزر ٓ١١غ١ٍخٌا ٍٝػ خ١ظخشٌا عٚشمٌا يب٠س ْٛ١ٍ٠شر دذؼٌا ، ، ٞبِ ص ،

(66)

І І ،حدٌّٛا خثاٛث ،ٞسذٌٙا نلاٙزعلاا ٌٝإ ً١ّر خ٠دٛؼغٌا شعلأا شفط ـٌ كفاٌّٛا ٟفٔبع عب٠شٌا ،

(67)

І

،َٛ١ٌا داسبِلإا خٍغِ ،سبخدلاا خفبمص ششٔٚ خ١فشظٌّا دلا١ٙغزٌا طجضث ٛجٌبط ءاشجخ ،ٞٚبشٌّٕا ًِأ خ١ٍ٠ٛع

(68)

% 3100 01 45 06 25 42 % І

(69)
(70)

І І غلِٛ ش٠ذحر يبمِ ، حسٚشض ذحجطأ دب١ٌبّىٌا ْأ ْٚذمزؼ٠ ْٛ١ثٚسٚلأا ، شجّغ٠د خػبغٌا ٍٝػ ، بع

(71)

% Zadig Kooples Traveller Made 5, 16 60

comité Colbert, le luxe, un atout de croissance pour l’Europe du 21 ème siècle, Décembre,2008, page 09

(72)

І

(73)

 41  21 24  24 51  24 51   % 274 % 4 01 21 % 54 % ,4 % 54 % 92 % 14 311, 3115 30% 40% 55% 60% 75% 80% 70% 88%

(74)

60

comité Colbert, le luxe, un atout de croissance pour l’Europe du 21 ème siècle, Décembre,2008, page 07

І 2.2

(75)

І 12,4% 3101 5% 3102 تؼشٌا حذ٠شع غلِٛ ش٠ذحر ٓ١ث ْٛىٍٙزغِ ٚ ٟف حشخبفٌا غٍغٌا نلاٙزعلا خ١غ١ئس خػّٛغِ ٛحجطأ بِبػ ش٠ذحر ،ذٔشزٔلاا ٍٝػ خ١ِٛ١ٌا تؼشٌا حذ٠شع ،ٓ١ظٌا

(76)

3112

3113

3112

(77)

ІІ ،ةٛمؼ٠ٛث ذّحأ ٍٟئبؼٌا نلاٙزعلاا َب٠أ ذمؼٌّٕا ٌٟٚذٌا شّرؤٌّا يلاخ خٍخاذِ ، شجّزجع ضوشّث خّطبؼٌا شئاضغٌبث

(78)
(79)

خٕغٌا ا خٌٚذٌ شئاضغٌا ةشغٌّا ظٔٛر شظِ 1991 29,54 31,94 34,05 30,14 2115 29,67 38,45 45,20 42,57 يذؼِ سٛطزٌا +0,4% 20,40% 32,75% 41,20%

(80)
(81)

ІІ

عٛضِٛ ،ساشحلأا دٛط ،ٓطٌٛا

(82)

Consommation des algériens un modèle qui s’occidentalise, El Watan Economie, du 24 au 30 Avril2006, p5.

(83)

ІІ

،ِٟٛ١ٌا قٚششٌا حذ٠شع ،خ٠شئاضغٌا خٍئبؼٌا فٚشظِ ًللأا ٍٝػ ب٠شٙش ٓ١٠لاِ La consommation en Algérie, Samira Bourbia, Econews, 03 Sep 2012

يبمِ ،ٓ٠لا ْٚأ قٚششٌا غلِٛ ش٠ذحر غٍعٚ خ١ٌّبػ دبوسبِ ٓ١٠شئاضغٌا نلاٙزعا طّٔ ٟف حسٛص سذحر خ١ٍطأ ، ،ةٍٛظِ ٍٝ١ٌ ـٌ طبرٚسٛثس شجّزجع ش١ّغ٠د خ٠سبزث ش٠ذحر ، خػبغٌا ٍٝػ

(84)

% 51

(85)
(86)
(87)
(88)

I

І

І

(89)

І

І 4

(90)

І ةيئاىشع ةنياعم ةطيسب ةنياعملا تاينقت ةيلامتحا ريغ ةيلامتحا ةبسانتم ةنيع ةيلقع ةنيع ةيبسن ةنيع تايرك ةنيع جلثلا يرخأ تاينقت ةيدىقنع ةنيع ةيقبط ةنيع ةمظتنم ةنيع

(91)

(92)
(93)
(94)

( )

(95)

n ІІ

(96)
(97)
(98)

ІІ

(99)

ІІ

(100)

ІІ

(101)

ІІ

α α

α α

(102)
(103)
(104)

I χ 𝜒 ∑ * :

(105)

α

(106)
(107)
(108)
(109)

χ α α α α α  94.1% 86.7% 95.7% 67.5% 85.9% 3.5% 11.4% 2.0% 29.8% 12.2% هكاىفلا ةيزاغلا تابورشملا بيلحلا تاقتشم تارسكملا تايىلحلا معن لا

(110)

α α

α

α

(111)

11% 42% 20.8% 29.4 74,1% 43.1% 44.3% 53.3% 39.6% 85.1% 55.7% 75.5% 67.1% 23,5% 54.1% 52.9% 43.9% 57.3% ةسنكم ةيئابرهك ةشرفلأا ةيضف يناوأ ةيساحن يناوأ لسنم رىكيد ةيلسنم تاتابن ىيديف ريىصت ةلآ اريماك معن لا

(112)

α α α α α α α α α α α α α α α α α α α α α

(113)

α α  α α α α α

(114)

α α α α α α α α

(115)

α

(116)

α  α α α α

(117)

α α α α  

(118)

α

α

(119)

α

α

α

(120)

α

α

α

(121)

α α

α

α

(122)

α

α α

(123)

α α α α α α α α α 

(124)

α

(125)

α

(126)
(127)

α α α α α α

(128)

 α α α α II

(129)

II

II

(130)
(131)

II

II

46

: Damodar N, Gujarati, Econométrie, traduction par Bernard Bernier, 1éme édition, de boeck, 2004, page 300.

(132)

̌

̌

(133)
(134)

II

(135)
(136)

II

(137)

ْب١جٌا χ² خثٛغحٌّا ddl خ٠ٕٛؼٌّا ٜٛزغِ خ٠دبظزلاٛ١عٛغٌا عبضٚلأا ٓغحر .341 2 .843 ٟعٌٕٛٛىزٌا َذمزٌا 2.514 2 .284 غٍغٌا خ١ٌبّع 5.268 2 .072 خ١ولاٙزعلاا عٚشمٌا 0.029 2 .986 خ١ظخش غفاٚد 0.963 2 .618 خّ٠ذمٌا ءب١شلأا ِٓ ًٌٍّا 4.478 2 .107 خٕ١ّضٌا ءب١شلأبث َبّز٘لاا 3.244 2 .198 ش١١غزٌٍ بّئاد ٝؼغ٠ 11.130 2 .004 ْلاػلابث َبّز٘لاا 9.997 2 .007 خِلاؼٌبث َبّز٘لاا 19.294 2 .000 ظٕغٌا 9.058 2 .011 خِبللإا ْبىِ 8.961 2 .011 α

(138)

F ddl=2

(139)

H0

(140)

F-Fisher

0.005

0.000

(141)

(142)
(143)
(144)
(145)

،خ٠دٛؼغٌا ،بٙعلاػٚ خ٠ذؼجٌا دبٔسبمٌّاٚ ٞدبحلأا ٓ٠بجزٌا ً١ٍحر َاذخزعا دلاىشِ ،ٟراشّشٌا ٝعِٛ ذّحِ : ، ص .

(146)
(147)

1,153 0,813+0,164+1,153=2,13

(148)

(149)

(150)
(151)
(152)
(153)
(154)
(155)
(156)
(157)

20-Dominique Debois7 une introduction à l’analyse discriminante

avec spss pour windows, revue Modulad, N°30, France, 2003.

(158)
(159)
(160)

IPSOS

20

3102

(161)
(162)

ُٔبغزغِ خؼِبع خ٠دبظزللاا ٍَٛؼٌا خ١ٍو :حسبّزعلاا خ٠سبر ُلس :حسبّزعلاا دذظث ُٔبغزغِ خؼِبغث خمجطِ خ١ّو دب١ٕمر ضظخر خ٠دبظزللاا ٍَٛؼٌا ُغمث خّطبف ٞذشاس خجٌبطٌا بٔأ ٜذٌ ٟخزجٌا نلاٙزعلاا حش٘بظ ٌٝإ قشطز٠ خ٠دبظزللاا ٍَٛؼٌا ٟف ش١زغعبٌّا حدبٙش ً١ٌٕ حشوزِ صبغٔإ خثبعلاا ٍٝػ اٛطشحر ْأٚ ، حسبّزعلاا ٖز٘ ءًِ دٛٔ ،خ٠شئاضغٌا شعلأا خِلاػ غضٛث خٍئعلأا غ١ّع ٍٝػ ( x .ُىٔٚبؼر ُىٌ حشوبش ،خجعبٌّٕا خثبعلاا َبِأ ) :ةزسلأن تماعنا ثانايبنا 1 ٝضٔأ شور :ظٕغٌا. 2 طٚضزِ ش١غ )ح( طٚضزِ :خ١عاٚضٌا خٌبحٌا. )ح( هٌر ش١غ 3 ِٓ ًلأ : ٓغٌا. 31 ِٓ خٕع 31 ٌٝإ خٕع 41 ِٓ شضوأ خٕع 41 خٕع 4 )ح( ًِبػ ش١غ )ح(ًِبػ :)ح( طٚضٌٍ خ٠دشفٌا خٌبحٌا. ...:؟ )ب٘( ٍّٗػ ٛ٘ بِ )ح( ًِبػ )د(ْبو ارإ 5 :حشعلأا عٛٔ. ٓ٠شخآ داشفأ+دلاٚأ+خعٚص+طٚص دلاٚأ+خعٚص+طٚص دلاٚأ+ َلأا 6 ...:حشعلأا داشفأ دذػ. 7 ...:يبفطلأا دذػ. 8 ...:طسذّزٌا ٓع ذحر يبفطلأا دذػ. 9 شعأزغِ خ١ىٍِ :ٓىغٌا. 11 مطِٕ. خ١ف٠س خ٠شضح :خِبللإا خ 0 3 0 3 3 0 0 2 3 0 3 2 0 3 0 2 3

(163)

I تيعهسنا ثاعىمجمنا :لولأا رىحمنا. 11 :خ١ٌبزٌا خ١ئازغٌا غٍغٌا ٞشزشر ً٘. خ١ئازغٌا غٍغٌا ُؼٔ لا ٗواٛفٌا. 1 2 شئبظؼٌاٚ خ٠صبغٌا دبثٚششٌّا. 1 2 )دسٚٚب١ٌاٚ ٓجغٌا( ت١ٍحٌا دبمزشِ. 1 2 داشغىٌّا. 1 2 دب٠ٍٛحٌا. )...خطلاٛىش ،ذ٠ٛىغث( 1 2 12 ؟ب١ػٛجعأ ٚأ ب١ِٛ٠ بٙىٍٙزغر ٟزٌا غٍغٌا ٟ٘ بِ ، حاشزشٌّا غٍغٌا ٓ١ث ِٓ. خ١ئازغٌا غٍغٌا ب١ِٛ٠ ب١ػٛجعأ ٗواٛفٌا. 1 2 شئبظؼٌاٚ خ٠صبغٌا دبثٚششٌّا. 1 2 )دسٚٚب١ٌاٚ ٓجغٌا( ت١ٍحٌا دبمزشِ. 1 2 داشغىٌّا. 1 2 ،ذ٠ٛىغث( دب٠ٍٛحٌا. )...خطلاٛىش 1 2 13 ؟بٙىٍّر ٟزٌا داض١ٙغزٌا ٟ٘ بِ ،ٌٟبزٌا ٌٟضٌّٕا سبصلأاٚ داض١ٙغزٌا ٓ١ث ِٓ. ٌٟضٌّٕا سبصلأاٚ داض١ٙغزٌا ُؼٔ لا خ١ئاٛ٘ خغٕىِ. 1 2 )شخبف ٌْٛبط( خششفلأا. 1 2 خ١ضف ٟٔاٚأ. 1 2 خ١عبحٔ ٟٔاٚأ. 1 2 دٚسٚ ،دب٠ش٘ضِ ،خ١ٕف دبحٌٛ( يضِٕ سٛى٠د. )ٓ١٠ضزٌٍ 1 2 خ١ٌضِٕ دبربجٔ. 1 2 ٛ٠ذ١ف. 1 2 ش٠ٛظر خٌآ. 1 2 اش١ِبو. 1 2 14 ؟ٌٟبزٌا ٌٟضٌّٕا سبصلأا ش١١غزث َٛمر ً٘. ٌٟضٌّٕا سبصلأا ُؼٔ لا )ٌْٛبط( خششفلأا. 1 2 )ٓ١٠ضزٌا( ٟٔاٚلأا. 1 2 يضٌّٕا سٛى٠د. 1 2

(164)

15 ُؼٔ :حسب١ع هٍّر ً٘. لا بٙػٛٔ ٛ٘ بِ ، ُؼٔ ْبو ارإ : خ١حب١ع خ١ؼفٔ حشِ ِٓ شضوأ حذحاٚ حشِ :هرسب١ع ش١١غزث ذّل حشِ ُو. :خعٚضٌٍ خجغٌٕبث. 16 لا ُؼٔ :؟ب٘شٙظّث اش١ضو ُزٙر ً٘. 17 هٍّر. لا ُؼٔ :خٕ١ّص داش٘ٛغِٚ داساٛغغوا :بِ حشٙغٌ طٚشخٌا ذٕػ. 18 لا ُؼٔ :؟اذ٠ذع بثٛص ٞشزشر. 19 لا ُؼٔ :بٙ٠ذٌ بّث ٟفزىر. 21 ِٓ بٙ٠ذٌ بّث ٟفزىر ً٘. لا ُؼٔ :؟ً١ّغزٌا داشضحزغِٚ سٛطػ 21 طمف دبجعبٌّٕا ٟف ب١ػٛجعأ :خللاحٌا ٌٝإ أغٍر. 22 ؟طاشػلأاٚ دلافحٌا ّْٛ١مر ف١و. خّخف خػبل ذ١جٌا ٟف 23 ُؼٔ :؟يضٌّٕا طسبخ سٛطفٌا يٚبٕر ٌٝإ بٔب١حأ أغٍر ً٘. لا 24 لا ُؼٔ ؟بٙ١ٌإ هٌبفطأ زخلأ خٔبضحٌا ٌٝإ أغٍر ً٘. 25 لا ُؼٔ ؟ُٙ٠ذٌ بٌّ خفبضإ هٌبفطلأ تؼٌ ٞشزشر ً٘. 26 لا ُؼٔ ؟ندلاٚأ ظ٠سذزٌ خ١طٛظخٌا طٚسذٌبث ٓ١ؼزغر ً٘. 27 ْٛضمر ف١و. يضٌّٕا طسبخ يضٌّٕا ٟف ؟عٛجعلأا خ٠بٙٔ خٍطػ 28 خ١حب١ع كطبِٕ حسب٠ص شحجٌا ئطبش ٍٝػ ؟خ١ف١ظٌا خٍطؼٌا ْٛضمر ف١و. II يخذبنا كلاهتسلاا ىهع مماىعنا ضعب زيثأت :يناثنا رىحمنا. .ذ٠ذغزٌبث هِبّز٘ا ٜذِ ٍُؼٔ ْأ دٛٔ. 29 ئاد ٝؼغر ً٘. لا ُؼٔ ؟هٌضِٕ ٟف ُ٠ذل ٛ٘ بِ ش١١غر ٌٝإ بّ 31 ؟خّ٠ذمٌا ءب١شلأا ش١غر هٍؼغ٠ ٞزٌا بِ ،خ١ٌبزٌا ةبجعلأا ِٓ. ةبجعلأا ُؼٔ لا ذ٠ذغزٌا ٟف خ١ظخشٌا خجغشٌا. 1 2 ًضفأ ٛ٘ بّػ ُئاذٌا شحجٌا. 1 2 ٓ٠شخلأا ذ١ٍمر. 1 2 0 3 0 3 3 0 3 0 0 3 0 3 3 0 3 0 3 0 0 3 0 0 3 3 3 0 3 0 3 0 3 0 0 3

(165)

31 اش١ضو ُزٙر ً٘. لا ُؼٔ ؟فحظٌا ٟف خٌٚاذزٌّا دبٔلاػلابث 32 لا ُؼٔ ؟خّخفٌا دلاحٌّاٚ دبوسبٌّا ٓ١ث ِٓ بٕٙػ شحجر ً٘:بِ خؼٍع نءاشش ذٕػ. 33 لا ُؼٔ )خؼٍغٌا ٖز٘ ٟٕزمر ٓ٠أ ِٓ ُٙ٠ لا( طمف ءاششٌبث ٟفزىر. 34 ػ ض١ّزٌا ًضفر ً٘. لا ُؼٔ ؟خٕ١ّص ءب١شأ نلازِا دشغّث ٓ٠شخ٢ا ٓ 35 :ه١ٌإ خجغٌٕبث بٙز١ٍضفأ تغح بٙجرس ،خ١ٌبزٌا خ٠شٙظٌّا دلابغٌّا ه١ٌإ. خ٠شٙظٌّا دلابغٌّا ت١رشزٌا يضٌٍّٕ ٟعسبخٌا ًىشٌا. 1 سبصلأا. 2 خ١ٕفٌا فحزٌا. 3 َبؼطٌا عٛٔ. 4 ُػبطٌّا ٟف ًولأا. 5 حسب١غٌا عٛٔ. 6 ٖضٕزٌا. 7 خٍفحٌا ًىش. 8 داش٘ٛغٌّا. 9 ظثلاٌّا. 11 36 لا ُؼٔ ؟غٍغٌا ِٓ عٌٕٛا از٘ ءاششٌ ط١غمزٌبث غ١جٌا خم٠شطث ٓ١ؼزغر ً٘. III يخذبنا كلاهتسلاا لىح ةزسلأا ءارآو ثاهاجتا :ثناثنا رىحمنا. 37 ،غٍغٌا ِٓ عٌٕٛا از٘ نلاٙزعا ه٠أس ٟف. لا ُؼٔ ؟ش٠زجر 38 ؟غٍغٌا ِٓ عٌٕٛا از٘ نلاٙزعا ٌٝإ حشعلأا غفذر ٟزٌا ًِاٛؼٌا ٟ٘ بِ ،ٍٟ٠ بِ ٓ١ث ِٓ. ًِاٛؼٌا ُؼٔ لا خج١ٌٙا ذ٠ضر خ٠شٙظٌّا ءب١شلأا. 1 2 ٓ٠شخ٢ا ٓػ ض١ّزٌا. 1 2 ُ٘ذ١ٍمرٚ ٓ٠شخ٢بث شصأزٌا. 1 2 خٕ١ّضٌا ءب١شلأبث َبّز٘لاا. 1 2 ًٌٍّا. خّ٠ذمٌا ءب١شلأا ِٓ 1 2 خ١ظخش غفاٚد. 1 2 39 :ٌٝإ غعاس بٕؼّزغِ ٟف ٟخزجٌا نلاٙزعلاا حدب٠ص ،ه٠أس ٟف. ًِاٛؼٌا ُؼٔ لا حبوبحٌّا. 1 2 سبٙشلااٚ ْلاػلاا ًئبعٚ سٛطرٚ ٟعٌٕٛٛىزٌا َذمزٌا. 1 2 خ٠دبظزلاٛ١عٛغٌا عبضٚلأا ٓغحر. 1 2 غٍغٌا ٖز٘ خ١ٌبّع. 1 2 عٚشمٌا. شعلأا َبِأ خحبزٌّا خ١ولاٙزعلاا 1 2 0 0 3 3 0 3 3 0 3 0 3 0

(166)

Résumé :

La consommation de luxe prend une large surface dans les études sociales et économiques. C’est une nouvelle consommation dans les sociétés arabes surtout les pays du Golf.

Plusieurs facteurs contribuent dans ce type de consommation, tels que les valeurs et les traditions sociales.

L’objet de cette étude est de mesurer le niveau de la consommation de luxe, à partir d’une étude de terrain sur un échantillon des enseignants du primaire en utilisant l’analyse discriminante comme l’une des méthodes de classification.

Mots clés : consommation, échantillon par grappe, consommation de luxe,

Références

Documents relatifs

Favier, “PARAFAC-PARATUCK Semi-Blind Receivers for Two-Hop Cooperative MIMO Relay Systems”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol. de Almeida, “Semi-Blind Receivers for

In this paper, we suggest modeling the expected ideal behavior an application must meet, as it executes, through the Moore Finite State Machine modeling framework (Moore FSM)[18].

First Experiments of Deep Learning on LiDAR Point Clouds for Classification of Urban ObjectsY. Younes Zegaoui, Marc Chaumont, Gérard Subsol, Philippe Borianne,

We propose to consider the FMI time-triggered interface doStep(∆t) as a spe- cific case where we ask a simulation unit to simulate until a specific predicate characterized by an

Certaines catégories sociales, comme les employés du gouvernement et des entreprises d’État, ont un accès privilégié à la santé ; 50 % de la population urbaine et 80 % de la

The open question this paper addresses is whether an oath can induce more sincere bidding behavior, thanks to commitment, thereby improving the power of demand revelation and

As a result, a significant increase in the number of invested tokens in the risky activity under Designation as compared to the level chosen under Individual Lottery (for the same

However, prudence alone retained its normative appeal to justify the application of a given decision model, in accordance to our argumentative pattern: «Observation shows that