Memoire Online - Les inégalités de la mortalité des enfants de moins de cinq ans selon le sexe: cas du Congo

L'évaluation consiste à porter un regard critique sur la qualité des données en vue de déceler des erreurs éventuelles. Deux grands types d'erreurs sont souvent mentionnés, à savoir les erreurs d'échantillonnage (dues à l'inférence statistique) et les erreurs d'observation (dues aux mauvaises déclarations et enregistrements, voire à la saisie des données).

De leurs effets, va dépendre non seulement la qualité des données et les résultats de l'enquête (EDSC1), mais également les méthodes d'analyses ainsi que les résultats auxquels ces analyses aboutiront. Dans cette section nous nous proposons d'examiner la deuxième catégorie d'erreurs, notamment les erreurs d'observation.

Au regard des résultats, on constate que, seule la variable type d'union n'est pas pertinente parmi les variables retenues dans l'étude. Ce qui implique que l'interprétation des résultats sur cette variable devra être relativisée.

Variables	Réponses valides	Valeurs manquantes	Proportion de non réponse (%)
Statut dans le ménage	-	-	-
Niveau d'instruction	16798	0	0
Occupation	16673	125	0,75
Ethnie	16778	20	0,12
Religion	16779	19	0,11
Age à l'accouchement	-	-	-
Etat matrimonial	16798	0	0
Type d'union	12803	3995	23,78
Milieu de résidence	16798	0	0
Région de résidence	16798	0	0

L'indice de Whipple permet de se prononcer sur la préférence (attraction ou répulsion) des âges ronds (qui se terminent par 0 et 5). Cet indice vaut 5 lorsque tous les âges enregistrés se terminent par 0 ou 5; il vaut 1 lorsqu'il y a aucune préférence pour ces chiffres ; il est inférieur à 1 lorsqu'il y a au contraire répulsion ou attraction pour ces deux chiffres et vaut 0 si aucun âge ne se termine par l'un de ces deux chiffres. Pour ce cas d'espèce l'indice de Whipple est égal à 1,66; il est supérieur à 1. On peut conclure qu'il y a des préférences pour les âges ronds comme l'indique d'ailleurs le graphique ci-dessous.

Ce graphique montre également une diminution des effectifs des femmes en dents de scie qui dénote un mauvais classement des femmes par rapport à leurs âges dans l'ensemble. Dans le souci d'examiner les disparités des préférences pour les âges ronds et le mauvais classement nous avons repris le graphique précédent selon le milieu de résidence. On peut constater qu'en dépit d'une petite différence au niveau des adolescentes, la baisse des effectifs suit presque une même tendance et un même rythme comparable à celui de l'ensemble. En milieu urbain comme en milieu rural, il y a attraction pour les âges ronds. Cependant on remarque des saillies et des creux au niveau des âges qui se terminent par des chiffres autres que 0 et 5 qui dénotent une attraction ou une répulsion qui serait nécessaire de vérifier avec les indices de Myers et Bâchi.

Graphique3.2 : Attraction des âges et Evolution des effectifs de femmes par milieu de résidence

Pour déterminer les indices de Myers et de Bâchi nous avons eu recours à la procédure SINGAGE du logiciel PASEX. En effet, à la différence de l'indice de Whipple qui est le plus simple à calculer manuellement, ces indices sont plus complexes.

L'indice de Myers exprime les préférences ou les aversions pour les âges se terminant par les chiffres compris entre 0 et 9. Si les déclarations d'âges sont exactes, l'indice est à peu près nul. Sa valeur est d'autant plus élevée que les aversions pour les âges se terminant par certains chiffres sont plus grandes et sa valeur maximale est atteinte lorsqu'il y a préférence pour tous les âges se terminant par un seul et un même chiffre, il vaut dans ce cas 180.

Pour les données de l'EDSC1, l'indice de Myers que nous avons trouvé vaut 11,2 pour les hommes et 9,9 pour les femmes. Cela voudrait dire qu'il y a une préférence que pour certains de ces chiffres et que ces préférences ne sont pas très importantes.

L'examen du graphique3.3 obtenu à cet effet, montre une légère répulsion pour les âges qui se terminent par les chiffres 1 et 4 puis une légère attraction pour ceux qui se terminent par les chiffres 0 ; 2 et 5. Les âges qui se terminent par 8 sont attractifs pour les hommes et répulsifs pour les femmes. Toute fois les aversions pour ces chiffres sont plus prononcées chez les hommes que chez les femmes, ce qui sous entend que les femmes ont plus ou moins bien déclaré les âges par rapport aux hommes.

L'indice de Bâchi peut être considéré comme une version améliorée de l'indice de Myers. Elle permet d'observer l'attraction et la répulsion de l'un des chiffres de 0 à 9. Le principe d'interprétation de cet indice est le même que celui de Myers, à la différence qu'il varie entre 0 et 90, il est généralement à peu près égale à la moitié de l'indice de Myers pour les mêmes données. Il est égal à 6,3 pour les hommes et 5,3 pour les femmes, ce qui suppose une préférence pour quelques chiffres.

A travers le graphique3.4, on peut se rendre compte qu'il s'agit d'une attraction des âges qui se terminent par les chiffres 0 ; 2 et 5 puis d'une répulsion des âges qui se terminent par les chiffres 1 ; 4 ; 6 et légèrement par ceux qui se terminent par 9. L'indice de bâchi confirme la tendance observée au niveau de l'indice de Myers puisque le chiffre 8 demeure répulsif pour les femmes et attractif pour les hommes. Il introduit une petite différence au niveau de l'ampleur des préférences pour tous ces chiffres.

Etant donné que l'absence de préférence pour certains âges n'exclut pas la mauvaise déclaration d'âges, nous avons utilisé la procédure AGESEX pour évaluer la structure de la population avec l'indice combiné des Nations Unies (ICNU). Cet indice permet d'apprécier la qualité des données, notamment la structure par groupes d'âges et par sexe de la population.

En effet, une valeur de l'ICNU inférieur à 20 indique que les données sont de bonne qualité, lorsqu'elle est comprise entre 20 et 40, les données sont de mauvaise qualité et elles sont de très mauvaise qualité lorsque l'ICNU est supérieur à 40.

Les calculs que nous venons de faire aboutissent à un indice brut de 57,94. Corrigé du fait que l'effectif de la population est inférieur à un million, cet indice vaut finalement 35,31. Cela dénote un mauvais classement des effectifs par groupes d'âge puisque l'ICNU est compris entre 20 et 40 (20<ICNU<40). Cela peut encore se remarquer à travers la courbe d'évolution des effectifs de femmes ajustée. Car, on voie bien que l'allure de cette courbe n'est pas tout à fait régulière. Ce qui veut dire que les indicateurs de mortalité qui seront estimés sur la base de l'âge des mères pourront comportés un biais, notamment une surestimation ou une sous estimation (selon les cas) de la mortalité puisque la mauvaise déclaration de l'âge des mères implique un mauvais classement des événements (naissances et décès) selon l'âge.

Graphique3.5 : Evolution de la structure par âge de la population féminine

Les inégalités de la mortalité des enfants de moins de cinq ans selon le sexe: cas du Congo

III.5. Evaluation de la qualité des données