enseignement de base au niger :quel bilan - CONFEMEN
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AGEPLUS | 1.27 0.786385<br />
CONSPEDAG | 1.27 0.787896<br />
ZEROPARALPHA | 1.25 0.797023<br />
MTRESTENS | 1.25 0.798955<br />
AIDE | 1.22 0.820803<br />
STINI5FM | 1.22 0.821392<br />
INSPECTEUR | 1.21 0.825984<br />
REDOUB14 | 1.16 0.861151<br />
APEACTIV | 1.13 0.882062<br />
REDAN5 | 1.12 0.892692<br />
FILLE | 1.06 0.945037<br />
ENFTCONFIE | 1.03 0.969423<br />
-------------+----------------------<br />
Mean VIF | 1.38<br />
Ce modèle ne contient pas <strong>de</strong> multi colinéarités et nous avons vu que les modalités sont assez<br />
bien représentées pour pouvoir faire <strong>de</strong>s estimations. Réduisons le nombre <strong>de</strong> variables en<br />
éliminant celles dont la probabilité du coefficient sont supérieures à 0.80 et qui ne sont pas<br />
d’un grand intérêt dans l’interprétation. On aboutit <strong>au</strong> modèle suivant :<br />
Modèle V.7<br />
. reg STFIN5FM STINI5FM FILLE AGEPLUS REDOUB14 REDAN5 ENFTCONFIE ZEROPARALPHA<br />
NIVEAUVIE1 AIDE LIV_FR LIV_MT MAITRFEM VOLONTAIRE DIPCYCLB NIVCYCLB MTPRECENS<br />
MTAUTREACT ABSMT MTCHANGECO MTRESTENS MTCONCOUR TCLASSE UTILIVRFR UTILIVMT<br />
APEACTIV INSPECTEUR CONSPEDAG RURAL DIRENSEIG , cluster(NUMECOLE)<br />
Regression with robust standard errors Number of obs = 1503<br />
F( 29, 118) = 23.90<br />
Prob > F = 0.0000<br />
R-squared = 0.3965<br />
Number of clusters (NUMECOLE) = 119 Root MSE = .78448<br />
------------------------------------------------------------------------------<br />
| Robust<br />
STFIN5FM | Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval]<br />
-------------+----------------------------------------------------------------<br />
STINI5FM | .5345546 .0379427 14.09 0.000 .4594177 .6096916<br />
FILLE | .028919 .0461745 0.63 0.532 -.062519 .120357<br />
AGEPLUS | .0358228 .0728161 0.49 0.624 -.1083729 .1800186<br />
REDOUB14 | -.0979422 .05447 -1.80 0.075 -.2058077 .0099233<br />
REDAN5 | -.0670859 .071138 -0.94 0.348 -.2079585 .0737868<br />
ENFTCONFIE | .055965 .0548104 1.02 0.309 -.0525745 .1645044<br />
ZEROPARALPHA | -.0547065 .0467682 -1.17 0.244 -.1473203 .0379072<br />
NIVEAUVIE1 | .0588331 .0701133 0.84 0.403 -.0800104 .1976765<br />
AIDE | -.0482765 .0489179 -0.99 0.326 -.1451473 .0485943<br />
LIV_FR | .0630427 .05523 1.14 0.256 -.0463277 .1724131<br />
LIV_MT | .0756991 .0759473 1.00 0.321 -.0746973 .2260954<br />
MAITRFEM | -.0370089 .1104359 -0.34 0.738 -.255702 .1816842<br />
VOLONTAIRE | -.2716256 .1293365 -2.10 0.038 -.5277471 -.0155041<br />
DIPCYCLB | -.0285254 .1215418 -0.23 0.815 -.2692112 .2121604<br />
NIVCYCLB | .0493226 .1005964 0.49 0.625 -.1498857 .2485308<br />
MTPRECENS | .2391352 .0954454 2.51 0.014 .0501272 .4281431<br />
MTAUTREACT | -.11701 .1060038 -1.10 0.272 -.3269265 .0929064<br />
ABSMT | -.0481442 .0180015 -2.67 0.009 -.0837921 -.0124963<br />
MTCHANGECO | -.114666 .1027141 -1.12 0.267 -.318068 .0887359<br />
MTRESTENS | -.1632853 .1015549 -1.61 0.111 -.3643917 .037821<br />
MTCONCOUR | -.1660762 .1333323 -1.25 0.215 -.4301105 .0979581<br />
TCLASSE | .0036934 .0045023 0.82 0.414 -.0052224 .0126092<br />
UTILIVRFR | .0605176 .1078122 0.56 0.576 -.1529799 .2740151<br />
UTILIVMT | -.2566391 .1692165 -1.52 0.132 -.5917339 .0784557<br />
APEACTIV | -.1200094 .0951845 -1.26 0.210 -.3085006 .0684817<br />
INSPECTEUR | .0689923 .1567309 0.44 0.661 -.2413775 .3793621<br />
CONSPEDAG | .1856702 .113211 1.64 0.104 -.0385185 .4098588<br />
RURAL | -.0158855 .1188564 -0.13 0.894 -.2512535 .2194826<br />
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