enseignement de base au niger :quel bilan - CONFEMEN

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test _b[ FPI1ANPL]=_b[ FPI1AN] ( 1) FPI1ANPL - FPI1AN = 0.0 F( 1, 97) = 2.50 Prob > F = 0.1173. . vif Variable | VIF 1/VIF -------------+---------------------- DIPCYCLB | 2.02 0.495254 NIVCYCLB | 1.86 0.538739 FPI1AN | 1.83 0.545865 RURAL | 1.77 0.565512 FPI1ANPL | 1.74 0.574681 UTILIVMT | 1.70 0.588778 DIRENSEIG | 1.66 0.603524 CONSPEDAG | 1.64 0.611296 MTCHANGECO | 1.53 0.654709 MTPRECENS | 1.52 0.656498 ABSMT | 1.49 0.669699 LIV_FR | 1.48 0.676065 MAITRFEM | 1.47 0.678304 MTMOBILE | 1.40 0.713652 APEACTIV | 1.39 0.717653 LIV_MT | 1.37 0.731345 NIVEAUVIE3 | 1.34 0.745506 DOUBLFLX | 1.34 0.747749 UTILIVRFR | 1.31 0.763237 INSPECTEUR | 1.30 0.769852 STINI2FM | 1.30 0.772108 MTCONCOUR | 1.25 0.798320 MTRESTENS | 1.25 0.802827 BANCO | 1.24 0.804339 MTAUTREACT | 1.18 0.848032 CONSULCOLL | 1.16 0.862366 AGEPLUS | 1.11 0.897721 REDAN2 | 1.08 0.927223 FILLE | 1.07 0.934475 ENFTCONFIE | 1.06 0.939869 -------------+---------------------- Mean VIF | 1.43 On observe que la formation professionnelle de plus d’un an a un effet positif significatif sur les apprentissages. Par contre, celle d’un an ne se distingue pas de la référence qui est la formation d’au plus 3 mois. Il faut noter que cette spécification du modèle permet d’augmenter de près de 1.5 point le R² par rapport au modèle V.11, ce qui tend à indiquer que le rôle de la formation professionnelle dans le processus d’apprentissage est plus important que celui du statut. ii) ancienneté Modèle IV.14 . reg STFIN2FM STINI2FM FILLE AGEPLUS ENFTCONFIE NIVEAUVIE3 REDAN2 LIV_FR LIV_MT MAITRFEM SERVICE DIPCYCLB NIVCYCLB MTMOBILE MTPRECENS MTAUTREACT MTRESTENS MTCONCOUR ABSMT DOUBLFLX BANCO UTILIVRFR UTILIVMT APEACTIV CONSULCOLL INSPECTEUR CONSPEDAG MTCHANGECO DIRENSEIG RURAL , cluster(NUMECOLE) Regression with robust standard errors Number of obs = 1447 F( 29, 120) = 23.32 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.4106 103
Number of clusters (NUMECOLE) = 121 Root MSE = .77047 ------------------------------------------------------------------------------ | Robust STFIN2FM | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- STINI2FM | .4972789 .0401746 12.38 0.000 .4177361 .5768218 FILLE | -.0479842 .0445935 -1.08 0.284 -.1362761 .0403078 AGEPLUS | -.063602 .078816 -0.81 0.421 -.2196523 .0924482 ENFTCONFIE | .0095374 .064484 0.15 0.883 -.1181365 .1372113 NIVEAUVIE3 | .0781013 .0819803 0.95 0.343 -.0842141 .2404166 REDAN2 | -.2303353 .0653728 -3.52 0.001 -.3597688 -.1009018 LIV_FR | .3088183 .06438 4.80 0.000 .1813504 .4362861 LIV_MT | .0702324 .0557392 1.26 0.210 -.0401273 .1805922 MAITRFEM | -.0394632 .1385088 -0.28 0.776 -.3137011 .2347746 SERVICE | -.0114362 .0097973 -1.17 0.245 -.0308343 .0079618 DIPCYCLB | -.0458734 .1352276 -0.34 0.735 -.3136146 .2218679 NIVCYCLB | .1959065 .1226574 1.60 0.113 -.0469466 .4387596 MTMOBILE | -.1048674 .1575825 -0.67 0.507 -.4168698 .2071351 MTPRECENS | .2426821 .104148 2.33 0.021 .0364764 .4488879 MTAUTREACT | -.0963437 .1076252 -0.90 0.372 -.3094342 .1167467 MTRESTENS | -.1217495 .1137461 -1.07 0.287 -.3469588 .1034599 MTCONCOUR | .2571201 .1456278 1.77 0.080 -.0312127 .5454529 ABSMT | .0039706 .0136332 0.29 0.771 -.0230222 .0309634 DOUBLFLX | -.4878168 .1488976 -3.28 0.001 -.7826238 -.1930099 BANCO | -.1801658 .1142901 -1.58 0.118 -.4064521 .0461206 UTILIVRFR | .2578543 .126984 2.03 0.045 .0064348 .5092738 UTILIVMT | -.314629 .1349983 -2.33 0.021 -.5819163 -.0473417 APEACTIV | -.1432397 .1011853 -1.42 0.159 -.3435795 .0571001 CONSULCOLL | .0206748 .1158894 0.18 0.859 -.208778 .2501277 INSPECTEUR | -.1371076 .14979 -0.92 0.362 -.4336815 .1594662 CONSPEDAG | .0182538 .0994792 0.18 0.855 -.1787081 .2152156 MTCHANGECO | .0866017 .1104541 0.78 0.435 -.1320898 .3052932 DIRENSEIG | .2815821 .124721 2.26 0.026 .0346433 .5285209 RURAL | -.3191369 .1217376 -2.62 0.010 -.5601689 -.0781048 _cons | -.1761018 .2926912 -0.60 0.549 -.7556101 .4034064 ------------------------------------------------------------------------------ On n’observe pas d’effet significatif de l’ancienneté. Même si on introduit le carré de l’ancienneté, on n’observe pas d’effet significatif. De plus, la significativité des autres variables n’est pas modifiée. On constate également que le R² du modèle ne progresse pas par rapport au modèle de référence. 6. Introductions d’un critère d’hétérogénéité des scores initiaux des élèves dans leur classe Reprenons le modèle global dans le quel nous avons distingué les volontaires diplômés des non diplômés. Introduisons un critère de mesure d’hétérogénéité des scores initiaux dans la classe, notamment l’écart type du score initial dans la classe. On aboutit à l’estimation suivante : Modèle IV.15 . reg STFIN2FM STINI2FM SDINI2CL FILLE AGEPLUS ENFTCONFIE NIVEAUVIE3 REDAN2 LIV_FR LIV_MT MAITRFEM VOLDPF VOLNDPF DIPCYCLB NIVCYCLB MTMOBILE MTPRECENS MTAUTREACT MTRESTENS MTCONCOUR ABSMT DOUBLFLX BANCO UTILIVRFR UTILIVMT APEACTIV CONSULCOLL INSPECTEUR CONSPEDAG MTCHANGECO DIRENSEIG RURAL , cluster(NUMECOLE) Regression with robust standard errors Number of obs = 1445 F( 31, 118) = 21.02 104
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