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Précisions


Taux d'intérêt réel (%). Le taux d’intérêt réel correspond au coût de l’emprunt ou encore au rendement des placements dans un pays pour une année. Par opposition au taux d’intérêt nominal, le taux d’intérêt réel tient compte de l’inflation et des primes de risques.

Source. The World Bank


Épargne domestique brute (% du PIB). Globalement, l'épargne domestique brute représente la différence entre le PIB et les dépenses de consommation finale (l'ensemble de la consommation dans un pays pendant une période donnée). D'une manière plus précise, il s'agit de la partie du revenu national disponible qui n'est pas affectée à la dépense de consommation finale, celle des ménages ou celle des gouvernements. L'épargne domestique brute correspond aussi à la somme des épargnes brutes des différents secteurs institutionnels. Cet indicateur tire son utilité du fait qu'il nous renseigne sur la capacité d'un pays à débloquer ses propres capitaux pour les investissements, autrement dit, la non dépendance vis-à-vis les capitaux étrangers.

Source. The World Bank

Relations statistiques


Analyse corrélationnelle. L'analyse est faite à partir des données de 70 pays. La relation statistique entre les deux variables, du moins selon les données ici considérées, affiche un coefficient de corrélation de -0,00 et le coefficient de détermination vaut 0,00. En ne considérant que ces deux variables, on peut généralement dire que la variation de l'une expliquerait 0% de la variation de l'autre. Quand on opère une transformation logarithmique sur les deux variables, le coefficient de corrélation est alors de -0,36 et le coefficient de détermination vaut 0,13. La part expliquée serait conséquemment de 13%.

Pour interpréter ces résultats, on peut se baser sur les balises de Cohen généralement utilisées: coefficient de détermination > 0,25=relation forte; >0,09=relation moyenne; >0,01 relation faible. En bas de ce dernier seuil, la relation statistique serait inexistante ou triviale. Pour les deux variables croisées, il s'agirait d'une relation absente ou triviale. Pour les données transformées, il s'agirait d'une relation moyenne. L'équation pour la régression linéaire, du type y=a+(b)x, serait: y=19,38+(-0,00)x. Quand le coefficient -soit le b- est négatif, c'est évidemment que la pente est négative. La relation s'interprète selon la formule: toutes autres choses étant égales, à une augmentation d'une unité sur x, correspond une diminution moyenne de (-0,00) sur y. Sur la base des données transformées, l'équation pour la régression linéaire serait: y=3,57+(-0,30)x.

Attention: une corrélation statistique ne correspond pas nécessairement à une relation causale. Pour aller plus loin quant à l'interprétation: COHEN, Jacob, Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences, Hillsdale, New Jersey, Lawrence Erlbaum Associates, 1988. GUAY, Jean-Herman, Statistiques en sciences humaines avec R, 2014, Presses de l'Université Laval, Québec, De Boeck, Bruxelles Site de référence.

Données manquantes: des données ne sont pas disponibles pour tous les pays. Plusieurs raisons possibles: 1) elles ne sont pas colligées par les autorités étatiques; 2) elles ne sont pas réputées fiables par l'organisme qui procède à l'agrégation des données des différents pays; 3) elles ne sont pas disponibles pour l'année choisie. Dans ce dernier cas, il faut alors choisir une autre année, proche de celle visée et vérifier si plus de données sont disponibles.

Données présentes mais absentes sur le graphique: cela se produit lorsqu'on utilise la transformation logarithmique et que, parmi les données, on retrouve des valeurs nulles (0) ou négatives. Changer pour une présentation normale de données

Aucune représentation graphique: cela se produit lorsqu'on utilise la transformation logarithmique. Changer pour une présentation normale de données

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