Annexe technique

1. Source des données

Projet : Afrobarometer Round 10
Pays : Cameroun
Période de collecte : 27 février – 20 mars 2024
Taille échantillon : 1 200 adultes (18 ans+)
Producteurs : CDD-Ghana, Cible Études & Conseil
Langues d’administration : français, anglais, pidgin, fufuldé
Lien vers Afrobarometer https://www.afrobarometer.org

2. Liste des abréviations

Abréviation	Signification
AFC	Analyse factorielle des Correspondances
ADD	Analyse de Données
ISE	Ingénieur statisticien économiste
ENSAE	École nationale de la Statistique et de l’Analyse économique Pierre Ndiaye
Dim	Dimension
Khi²	Statistique du chi-deux

3. Glossaire des indicateurs et notions utiles

Terme / Indicateur	Définition simple
Modalité	Valeur possible d’une variable qualitative (ex : « emploi », « santé »)
Tableau de contingence	Tableau croisé entre deux variables qualitatives
Fréquence observée	Nombre d’occurrences d’une combinaison de modalités
Fréquence théorique	Fréquence attendue si les deux variables sont indépendantes
Poids (pondération)	Coefficient appliqué à une réponse pour représenter correctement la population
Inertie	Mesure de la dispersion globale des données (analogue à la variance)
Coordonnée	Position d’une modalité sur un axe factoriel dans un plan
Contribution	Part de variance de chaque modalité expliquée par une dimension
Cos² (qualité de représentation)	La qualité de représentation (Cos2) mesure à quel point une modalité est bien représentée dans l’espace factoriel. Elle est généralement exprimée en pourcentage, et une valeur élevée indique une bonne représentation par les dimensions
Nuage principal	Nuage des modalités actives utilisées pour construire l’AFC
Nuage dual	Représentation symétrique des modalités de l’autre variable ou des individus
Indépendance	Hypothèse de base testée par l’AFC (absence de lien entre les modalités)
Chi² global	test d’indépendance entre attentes et instruction
Valeurs propres (inertie)	poids des axes factoriels

4. Variables utilisées

Pour répondre à notre problématique, trois variables principales ont été sélectionnées à la fois sur leur pertinence analytique et leur adéquation avec une analyse de type AFC (Analyse factorielle des Correspondances), qui exige des variables qualitatives.

a. Variable filtre – Q98 : Intention de vote

Question posée : « Si des élections présidentielles avaient lieu demain, pour le parti de quel candidat voteriez-vous ? »

Cette sélection permet de recentrer l’analyse sur ceux qui sont non seulement conscients des enjeux nationaux, mais également disposés à participer au processus électoral.Ont été exclus de l’échantillon :

Les répondants ayant déclaré qu’ils ne voteraient pas ;
Ceux ayant refusé de répondre.

b. Variable clé 1 – Q46PT1 : Doléances principales

Question posée : « À votre avis, quels sont les problèmes les plus importants auxquels le pays fait face et auxquels le gouvernement devrait s’attaquer ? »

Les réponses ont été traitées à l’aide d’un codage thématique, permettant d’agréger les items similaires en grandes familles de préoccupations, comme le montre le tableau suivant :

Table 1: Regroupement thématique des doléances
Catégorie	Exemples.de.réponses.regroupées
Économie / Emploi	Chômage, pauvreté, coût de la vie
Services sociaux	Santé, éducation, accès à l’eau, électricité
Gouvernance	Corruption, mauvaise gestion, favoritisme, manque de transparence
Sécurité / Justice	Insécurité, terrorisme, banditisme, lenteur judiciaire
Infrastructures	Routes, transport, urbanisation, accès aux services
Environnement	Pollution, déforestation, gestion des déchets, climat

Ce regroupement permet de constituer une variable qualitative synthétique, mieux adaptée à la visualisation dans un plan factoriel. Il évite également la dispersion des modalités rares, qui compliqueraient l’interprétation des axes de l’AFC.

c. Variable clé 2 – Q96 : Niveau d’instruction

Question posée : « Quel est votre plus haut niveau d’instruction ? »

Cette variable mesure le capital éducatif des répondants. Pour l’analyse, les modalités ont été regroupées en quatre catégories hiérarchiques, comme le montre le tableau ci-dessous :

Table 2: Regroupement des niveaux d’instruction (Q96)
Regroupement	Définition
Aucun	Aucun enseignement formel (analphabétisme, pas d’école)
Primaire	Enseignement élémentaire partiel ou complet
Secondaire	Premier et second cycles du secondaire
Supérieur	Université, grandes écoles, formations post-bac

5. Choix méthodologiques

Type d’analyse : AFC (Analyse factorielle des Correspondances)
Pourquoi AFC ? : permet d’étudier les associations entre les modalités de deux variables qualitatives (ici attentes électorales et le niveau d’instruction au Cameroun) et de visualiser les proximités.
Prétraitement : Extraction des trois variables d’intérêt issues de la base initiale ; (ii) Exclusion des individus n’exprimant pas d’intention de vote ou refusant de répondre ; (iii) catégorisation des modalités des variables qualitatives.
Nombre d’axes : (min(n-1, p-1)) = (min(8-1, 4-1))= 3 ; les deux premiers axes expliquent 94,13 % de l’inertie totale. Par ailleurs, l’examen des valeurs propres selon la méthode du coude de Cattell confirme ce choix. Ainsi, le plan factoriel retenu est constitué des dimensions 1 et 2.

Figure 1 : Graphique des valeurs propres

Choix_dim

Source : Réalisation des auteurs

6. Pondération

Dans cette analyse, la pondération n’a pas été appliquée.

Les variables de pondération disponibles dans la base Afrobaromètre (weight_hh ou weight_ea) sont conçues pour refléter la taille totale de l’échantillon, mais ne permettent pas une inférence directe à l’échelle nationale dans le cadre d’une Analyse Factorielle des Correspondances (AFC).
Par ailleurs, nous ne disposons pas, à ce stade, d’un cadre méthodologique clair permettant d’intégrer rigoureusement ces poids dans l’analyse factorielle.

Nos résultats doivent donc être interprétés comme valables pour l’échantillon enquêté, sans prétention de représentativité nationale.