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Pauvreté et grossesse des adolescentes au Cameroun


par Sandrine NANKIA DJOUMETIO
Institut Sous-Régional de Statistique et d'Economie Appliquée -ISSEA - Ingénieur d'Application de la Statistique 2010
Dans la categorie: Economie et Finance
   
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3.3 Profils des adolescentes selon qu'elles sont ou non enceintes et redéfinition du niveau de vie du ménage : analyse multidimensionnelle

Dans cette section nous essayerons d'une part de dégager les profils des adolescentes selon qu'elles sont enceintes ou pas au moment de l'enquête et d'autre part, nous essayerons de redéfinir ces profils selon que l'adolescente est issue d'une famille « pauvre » ou « non pauvre ». La présentation bidimensionnelle nous a permis d'appréhender les diverses relations qui existent entre la survenance d'une grossesse chez les adolescentes et les caractéristiques sociodémographiques, culturelles et comportementales de celles-ci. Mais cette analyse ne nous a pas permis de cerner l'influence combinée de ces différentes variables sur la grossesse chez les adolescentes. Pour parer à cette insuffisance, nous ferons une analyse multivariée et plus précisément une Analyse des Correspondances multiples (ACM) sur un ensemble de variables sélectionnées.

3.3.1 Bref aperçu sur l'Analyse des Correspondances Multiples (ACM)

L'ACM est une méthode d'analyse factorielle due à Guttman (1941) et à Benzecri (1973). Elle généralise l'AFC et permet donc de représenter sur le même graphique les modalités de réponses de plus de 2 variables. Elle présente une propriété particulière redevable à la nature même du tableau disjonctif complet. En effet, elle met en évidence des types d'individus ayant des profils semblables quant aux attributs choisis pour les décrire. Les règles d'interprétation des résultats (Coordonnées, CRT, CO2) concernant les éléments actifs d'une ACM sont sensiblement les mêmes que celle d'une AFC. Pour choisir la dimension du sous-espace de projection, on utilisera soit le critère du coude de Cattell (décrochement ou décroissance des premières valeurs propres), soit le critère de Kaiser, et très souvent la règle de la valeur propre supérieure à la moyenne des valeurs propres . La faible part de la variance expliquée sur les premiers axes est une caractéristique de l'ACM qui donne généralement des mesures pessimistes de l'information extraite. L'inertie totale est donnée par et exprime le nombre moyen des modalités par les variables actives d'une unité. Contrairement à cette somme des valeurs propres (inertie totale) qui n'a pas de sens statistique, la somme des carrés des valeurs propres est un indicateur de liaison entre variables : elle est d'autant plus élevée que les liaisons entre variables sont plus fortes. En ACM, une variable continue n'est active que si elle est rendue nominale (soit découpée en classe, soit recodée selon 2 colonnes numériques). En Annexe E, est présenté l'AFC et l'aide à l'interprétation des résultats d'une ACM (encadré E.1 et E.2).

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