📊 𝓡é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷 𝓪𝓿𝓮𝓬 𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 𝓓𝓾𝓶𝓶𝔂 – 𝓣𝓻𝓪𝓷𝓼𝓯𝓸𝓻𝓶𝓮𝓻 𝓵𝓮𝓼 𝓓𝓸𝓷𝓷é𝓮𝓼 𝓠𝓾𝓪𝓵𝓲𝓽𝓪𝓽𝓲𝓿𝓮𝓼 𝓮𝓷 𝓘𝓷𝓼𝓲𝓰𝓱𝓽 𝓠𝓾𝓪𝓷𝓽𝓲𝓽𝓪𝓽𝓲𝓯

En économétrie et en recherche appliquée, on est souvent confronté au défi d’analyser des facteurs qualitatifs comme le genre, la région ou l’impact d’une politique.

Les variables Dummy rendent cela possible en traduisant les catégories en valeurs numériques (0/1), permettant ainsi de mesurer leur impact dans les modèles de régression.

---

🔹 𝓟𝓸𝓾𝓻𝓺𝓾𝓸𝓲 𝓬’𝓮𝓼𝓽 𝓲𝓶𝓹𝓸𝓻𝓽𝓪𝓷𝓽 :
• Capture les différences entre groupes (ex. : revenus hommes vs femmes)
• Utile pour l’évaluation des politiques publiques et la recherche sociale
• Évite de simplifier à l’excès les données catégorielles dans l’analyse quantitative

---

🔹 𝓐𝓹𝓹𝓵𝓲𝓬𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 :
• Études sur l’écart salarial entre les genres
• Comparaisons urbain vs rural
• Analyses avant/après une réforme
• Effets fixes par région ou par secteur

---

✨ 𝓥𝓪𝓻𝓲𝓪𝓫𝓵𝓮𝓼 𝓓𝓾𝓶𝓶𝔂 : 𝓭𝓸𝓷𝓷𝓮𝓻 𝓾𝓷𝓮 𝓿𝓸𝓲𝓭𝓮 𝓪𝓾𝔁 𝓬𝓪𝓽é𝓰𝓸𝓻𝓲𝓮𝓼 𝓭𝓪𝓷𝓼 𝓵𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓭𝓮 𝓻é𝓰𝓻𝓮𝓼𝓼𝓲𝓸𝓷

---

________________________________________

________________________________________

Si vous avez trouvé cette publication utile, n'hésitez pas à 𝒍𝒂 𝒍𝒊𝒌𝒆𝒓 𝒆𝒕 à 𝒍𝒂 𝒑𝒂𝒓𝒕𝒂𝒈𝒆𝒓 avec vos amis et collègues !

Pour mieux apprendre l’utilisation des logiciels et modèles statistiques, nous vous invitons à prendre part à la prochaine session de notre formation en 𝙀𝙘𝙤𝙣𝙤𝙢é𝙩𝙧𝙞𝙚 𝙚𝙩 𝙏𝙚𝙘𝙝𝙣𝙞𝙦𝙪𝙚𝙨 𝙌𝙪𝙖𝙣𝙩𝙞𝙩𝙖𝙩𝙞𝙫𝙚𝙨 

________________________________________

---

#Économétrie #AnalyseDeDonnées #VariablesDummy #Régression #DataScience