4. DISCUSSION
4.1. LA VALIDATION DES
PARAMETRES D'ESTIMATION
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0 C
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1 AGE
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2 EMAT
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3 DESIR
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Hypothèses
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H0 :
0 =0
H1 :
0 0
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H0 :
1 =0
H1 :
1 0
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H0 :
2 =0
H1 :
2 0
|
H0 :
3 =0
H1 :
3 0
|
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Valeur z calculé
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zc = -12,72154
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zc = 1,533782
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zc = 1,087004
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zc = -9,507751
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Valeur de probabilité
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0,0000
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0,1251
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0,2770
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0,0000
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Décision
(au seuil de 5%)
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Rejet de H0
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Acceptation de H0
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Acceptation de H0
|
Rejet de H0
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Interprétation
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Paramètre significatif
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Paramètre non significatif
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Paramètre non significatif
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Paramètre significatif
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4 GEST
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5 NIVET
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6 PROF
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Hypothèses
|
H0 :
4 =0
H1 :
4 0
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H0 :
5 =0
H1 :
5 0
|
H0 :
6 =0
H1 :
6 0
|
|
Valeur z calculé
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zc =3,462595
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zc = 6,967213
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zc = 2,608062
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Valeur de probabilité
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0,0005
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0,0000
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0,0091
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Décision
(au seuil de 5%)
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Rejet de H0
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Rejet de H0
|
Rejet de H0
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Interprétation
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Paramètre significatif
|
Paramètre significatif
|
Paramètre significatif
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Zi = Log (P/1-P) = Logit AV = -4.777436231 + 0.3863106543*AGE
+ 0.3576108643*EMAT - 1.886920213*DES + 0.1326159989*GEST + 1.444990369*NIVET +
0.3162477663*PROF
Les tests de signification de paramètres montrent que
les facteurs Age et Etat matrimonial, bien qu'ayant un signe positif, sont non
significatifs dans le modèle. Aussi influencent-elles peu la pratique
des avortements provoqués dans la population d'étude. Par
contre, les facteurs Désir de la grossesse, le nombre de grossesses, le
niveau d'étude et la profession sont significatifs et influencent la
pratique des avortements provoqués.
Le coefficient constant du modèle est hautement
significatif et indique qu'il existe d'autres facteurs non pris en compte dans
le modèle qui ont un impact certain sur la pratique des avortements. Le
travail ayant porté sur les facteurs socio-économiques, il
convient donc de les rechercher et d'en tenir compte dans les interventions sur
le terrain.
Le désir de grossesse a un impact négatif sur
la pratique des avortements provoqués. Ici est montré
l'importance de la mise en place d'un programme de santé de la
reproduction en général, plus particulièrement de la
planification familiale portant la contraception et l'éducation,
information et communication sur les naissances désirables.
4.2. LA VALIDITE DU
MODELE
1. Le coefficient de l'ajustement
Le comptage R carré est estimé à l'aide
de Eviews à 0,98. Ce coefficient servirait à mesurer la
bonté de l'ajustement par le rapport entre les prédictions
correctes et le nombre total des observations( Tableau des prédictions
et des résultats attendus)
1. Le test de vraisemblance.
Un bon modèle est un modèle dont la
vraisemblance est grande, c'est à -dire qui tend vers 1. En pratique,
la moins double logvraisemblance (-2LL) est utilisée de sorte que
lorsque la vraisemblance tend vers 1 alors -2LL tend vers 0.(5)
Pour tester l'adéquation du modèle,
les hypothèses sont
HO : -2LL = 0
HA : -2LL ? 0
-2LL calculé est de 1271,6766
Statistique du test.
-2LL se distribue selon la distribution de Khi-carré
avec N-p degré de liberté (N=taille de l'échantillon et p
le nombre de paramètres)
Règle de la décision : rejeter
l'hypothèse nulle si -2LL calculé est inférieur à
la -2LL de la table. Si cette probabilité est supérieure,
accepter l'hypothèse nulle et le modèle est correct.
Détermination de la statistique :
N=8762 p=6 N-p= 8756
Khi-carré avec 8756 degrés de liberté
(n>30) et un seuil de signification de á=0,05 avec un intervalle de
confiance de 0,95 est 43,8.(6)
Décision : accepter HO
Interprétation : le modèle est correct.
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