ANNEXE C : Encadrés
Encadré C1 : Explication du sens des
scores moyens utilisés pour le traitement des variables
d'échelle
La notion de score est directement liée à celle
des variables d'échelle. On utilise la notion d'échelle lorsqu'on
cherche à mesurer un phénomène trop complexe pour
être appréhendé par une simple question dichotomique, se
satisfaisant d'une réponse du genre « oui/non », «
vrai/faux » ou encore « 1/0).
Considérons à titre d'exemple le concept de
« disponibilité d'un produit » en marketing social. C'est une
notion dont le sens peut être cerné à travers plusieurs
perceptions différentes dont notamment:
· la connaissance par la population, des endroits
d'approvisionnement ;
· la connaissance par la population, des endroits
d'approvisionnement à une distance déterminée du domicile
(dans un rayon de 5km par exemple) ;
· la facilité à accéder effectivement
au produit (je peux me procurer facilement ce produit chaque fois que j'en ai
besoin) ;
· l'accessibilité financière du produit pour
la population (produit à la portée de tout le monde à un
prix abordable) ;
Tenant compte de ces différents aspects qui
sous-tendent le phénomène, la disponibilité peut
être évaluée à travers un schéma (ou «
construct » en version anglo-saxonne) de plusieurs questions (items) dont
les réponses se situent sur une échelle allant de la plus grande
approbation « totalement d'accord » à la désapprobation
la plus totale (totalement en désaccord) selon les répondants, en
passant par les prises de position intermédiaires.
|
|
Source : PSI Burundi (2005) :
Planification Familiale Enquête TRaC sur l'utilisation des
Méthodes Contraceptives Parmi les Femmes en âge de
Procréer, PP 10-11
Encadré : Exemple de bulle et de
question à échelle
OPPORTUNITÉ
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Disponibilité
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Maintenant je vais lire quelques phrases pour vous sur les
contraceptifs, je suis intéressé à entendre votre opinion
sur certains problèmes. SVP dites-moi si vous êtes
«d'accord» ou «en désaccord»
Note : Si l'enquêté est d'accord, relancer pour
savoir « totalement d'accord » ou peu « un peu d'accord »
Si plutôt en désaccord ,chercher à savoir si «
totalement en désaccord » ou »un peu en désaccord
»
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501
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Totalement d'accord
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Un peu d'accord
|
Un peu en
désaccord
|
Totale-
ment
en
désaccord
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501a
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Les contraceptifs sont toujours disponibles quand j'en
ai besoin.
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4
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3
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2
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1
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501b
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Il y a un endroit proche d'ici où je peux
toujours trouver les contraceptifs quand j'en ai besoin
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4
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3
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2
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1
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501c
|
Il y a plusieurs différentes méthodes
contraceptives disponibles que les femmes comme moi peuvent avoir de nos
jours.
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4
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3
|
2
|
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1
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501d
|
Parfois les femmes ne peuvent pas trouver les
contraceptifs quand elles en ont besoin.
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4
|
3
|
2
|
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1
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501e
|
Les contraceptifs sont difficiles à trouver dans
les environs d'ici.
|
4
|
3
|
2
|
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1
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501f
|
Dans quelques endroits tout autour d'ici, il y a des
prestataires qui ne sont prêts qu'à vous donner les
méthodes qu'ils ont eux même choisies.
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4
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3
|
2
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1
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501g
|
Dans quelques endroits tout autour d'ici, il y a des
prestataires qui ne sont prêts qu'à vous donner les pilules qu'ils
ont eux mêmes choisies
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4
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3
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2
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1
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501h
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Dans quelques endroits tout autour d'ici, il y a des
prestataires qui ne sont prêts qu'à vous donner les injectables
qu'ils ont eux mêmes choisies
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4
|
3
|
2
|
|
1
|
|
Source : ACMS (2008) :
Planification Familiale Enquête TRaC sur l'utilisation des
Méthodes Contraceptives Parmiles Femmes en âge de
15-49, questionnaire.
Encadré C3 : Procédure de
création de la variable Index Socioéconomique
Un ensemble de questions portant sur le cadre de vie (mode
d'approvisionnement en eau du ménage, nature du plancher et des
mûrs, possession de certains biens et existence de certaines
facilités dans le ménage) ont permis de constituer la variable
Index socio-économique.
La méthode utilisée a consisté à
attribuer des points à chaque ménage selon qu'il dispose de tel
ou tel bien ou consomme une qualité d'eau particulière. Les
points attribués ont tenu compte du coût relatif de chaque bien
sur le marché. Une variable composite a été
calculée donnant le nombre total des points obtenus pour chaque
ménage.
Après une analyse descriptive, il est ressorti que la
valeur médiane du total de points était égale à
14,5.Le premier quartile s'établissait à 12 et le dernier
quartile à 18. La variable index socioéconomique est alors la
variable qui considère tous les ménages ayant obtenu le total de
points inférieur au premier quartile (12) comme ménages à
index « bas » et ceux dont le total de points dépasse le
troisième quartile (18) comme ménages à index «
élevé ». Les autres ménages dont le total de points
est compris entre ces deux valeurs extrêmes sont considérés
comme ménages à index « moyen ». Ainsi l'on a pu
obtenir une variable Index socio-économique comprenant trois
modalités : Bas - Moyen - Elevé.
Source : Rapport de
l'étude du comportement de l'attitude et de la pratique du planning
familial à Yaoundé, ACMS/FOCAP, 2009
Encadré C4 : Présentation de
l'analyse factorielle
C'est une méthode de la famille de l'analyse des
données et plus généralement de la statistique
multivariée, qui consiste à transformer des variables
liées entre elles (dites "corrélées" en statistique) en
nouvelles variables indépendantes les unes des autres (donc "non
corrélées"). Ces nouvelles variables sont nommées les
« axes factoriels » et sont des combinaisons linéaires des
variables initiales. Elle permet de réduire l'information en un nombre
de composantes plus limité que le nombre initial de variables. La
factorisation en axes principaux est une méthode d'analyse factorielle
très proche de l'Analyse en Composante Principale (ACP). Elle se
concentre exclusivement sur la variance partagée. On peut
préciser le nombre de facteurs souhaités : toutefois, ce nombre
est inférieur à celui qu'on peut atteindre avec une ACP. En
général, on se contente d'un seul facteur.
Source : LIAUDET (2008), Cours
de data mining : modélisation non-supervisée, les analyses
factorielles
|
|
Encadré C5 : Présentation de
l'analyse de fiabilité
L'analyse de fiabilité permet d'étudier les
propriétés des échelles de mesure et des
éléments qui les constituent. La procédure d'analyse de
fiabilité calcule plusieurs mesures fréquemment utilisées
de la fiabilité de l'échelle et propose également des
informations sur les relations entre les différents
éléments de l'échelle. L'analyse de la fiabilité
permet de déterminer dans quelle mesure les éléments d'un
facteur sont liés les uns aux autres et procure un indice
général de la consistance ou de la cohérence interne de
l'échelle dans son ensemble. Elle permet enfin d'identifier les
éléments qui posent problème et qu'il faudrait exclure de
l'échelle.
Il existe plusieurs modèles de fiabilité dont le
modèle Alpha (Cronbach). Il s'agit d'un modèle de
cohérence interne, fondé sur la corrélation moyenne entre
éléments.
|
|
Source : SPSS, Manuel
d'aide.
Encadré C6 : Présentation du test
d'indépendance du khi deux
Le test d'indépendance du khi deux examine
l'indépendance entre deux variables qualitatives.
Les hypothèses sont :
H0 : Indépendance des variables H1 : dépendance
des variables
La règle de décision est la suivante :
· On ne rejette pas l'hypothèse
d'indépendance si la valeur de la probabilité est
supérieure au seuil de significativité
· On rejette l'hypothèse d'indépendance dans
le cas contraire.
Généralement, le seuil de significativité
est soit 1 %, 5 % ou 10 %.
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Source : DOUCOURE (2004),
Méthodes économétriques: cours et travaux pratiques
Encadré C7 : Présentation de
l'ACM
L'ACM est une méthode d'analyse factorielle permettant
de décrire les associations entre p, (p >2) variables qualitatives
observées de façon simultanée auprès de n
individus. Elle se prête aux données d'enquêtes
présentant en lignes les unités statistiques et en colonnes les
variables sur lesquelles porte l'étude. L'idée est de
dégager les différents profils qui caractérisent les
unités statistiques. L'ACM permet de dégager les ressemblances
qui existent entre les modalités des variables. Elle met en exergue les
structures de dépendance entre chaque modalité de la variable
d'intérêt et les modalités des variables restantes.
L'inertie totale (perçue à travers les valeurs propres) ne
dépend que du nombre de variables et des modalités, et non pas
des liaisons existant entre ces variables.
En désignant par P le nombre de variables et par J le
nombre total de modalités des P
variables, l'inertie totale (I) s'exprime par la relation I =3 4
- 1
Source : LEBART(2000)
Statistique exploratoire multidimensionnelle
|
Encadré C8 : Critères
d'interprétation de la courbe ROC
Si l'aire en dessous de la courbe ROC est égal à
0.5, il n'y a pas de discrimination (le modèle de prédiction ne
sert à rien).
Si l'aire en dessous de la courbe est supérieur à
0.5, il y'a une discrimination.
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Source : RICCO RAKOTOMALALA
(2010), Courbe ROC, Equipe de recherche en Ingénierie des
connaissances
TABLE DES MATIÈRES
DÉDICACES i
REMERCIEMENTS ii
SOMMAIRE iii
SIGLES ET ABRÉVIATIONS v
LISTE DES GRAPHIQUES vi
LISTE DES TABLEAUX vii
LISTE DES ENCADRÉS viii
AVANT-PROPOS ix
RÉSUMÉ x
ABSTRACT xi
PRÉSENTATION DE LA STRUCTURE D'ACCUEIL xii
INTRODUCTION GÉNÉRALE 1
Contexte et justification 1
Problématique 3
Objectifs 4
Résultats attendus 5
Hypothèses de recherche 5
Intérêt de la recherche 5
Plan de la recherche 6
PREMIÈRE PARTIE : FONDEMENTS DE LA PRATIQUE
CONTRACEPTIVE MODERNE 7
CHAPITRE I : ASPECTS CONCEPTUELS ET CADRE INSTITUTIONNEL 8
I.1 Définitions des concepts 8
I.1.1 Concepts généraux 8
I.1.2 Définitions de la contraception et des
différents types de contraceptifs modernes 9
I.2 Cadre conceptuel et méthodologie de recherche des
déterminants de la pratique
contraceptive moderne 11
I.2.1 Cadre conceptuel de « Perform» pour le Marketing
Social 11
I.2.2 Cadre conceptuel du changement de comportement 13
I.2.3 Méthodologie de recherche sur le changement de
comportement en marketing social
selon PSI 14
I.3 Cadre institutionnel 17
I.3.1 Politiques de population 17
I.3.2 Politiques de santé de la reproduction 19
I.3.3 Services de planification familiale 21
I.3.4 Principales réalisations de l'ACMS en Planification
Familiale 21
CHAPITRE II : ASPECTS THÉORIQUES ET GÉNÉRAUX
SUR LA PRATIQUE
CONTRACEPTIVE MODERNE 24
II.1 Quelques aspects théoriques sur la pratique
contraceptive moderne 24
II.1.1 Théorie malthusienne 24
II.1.2 Apport du néomalthusianisme 25
II.1.3 Rôle du féminisme 25
II.1.4 Théorie microéconomique de la famille 26
II.1.5 Théorie d'Easterlin 27
II.2 Aspects généraux : Approches explicatives de
la pratique de la contraception moderne 27
II.2.1 Approches socioéconomiques 27
II.2.2 Approches socioculturelles 29
II.2.3 Approches sociodémographiques 30
II.2.4 Approches en termes de facteurs d'opportunité, de
capacité et de motivation (OCM)
32
II.3 Présentation des variables retenues et population
cible de l'étude 37
II.3.1 Présentation des variables de l'étude 37
II.3.2 Population cible de l'étude 39
DEUXIÈME PARTIE : APPROCHE EMPIRIQUE DE LA PRATIQUE
CONTRACEPTIVE MODERNE 41
CHAPITRE III : NIVEAUX ET TENDANCE DE LA PRATIQUE
CONTRACEPTIVE
MODERNE PAR LES FEMMES EN UNION 42
III.1 Présentation de la source des données de
l'étude 42
III.1.1 Objectifs 42
III.1.2 Synthèse méthodologique 43
III.2 Pratique contraceptive moderne par les femmes en union
44
III.2.1 Pratique de la contraception moderne 44
III.2.2 Pratique de la contraception moderne suivant les facteurs
socioéconomiques 45
III.2.3 Pratique de la contraception moderne suivant les facteurs
socioculturels 48
III.2.4 Pratique de la contraception moderne suivant les facteurs
sociodémographiques 50
III.2.5 Pratique de la contraception moderne suivant les facteurs
relatifs aux relations avec
le conjoint 53
III.3 Profil des femmes en union, utilisatrices et non
utilisatrices de la contraception moderne
55
III.3.1 Présentation de l'analyse des correspondances
multiples (ACM) 55
III.3.2 Variables retenues pour l'analyse 55
III.3.3 Résultats 56
III.3.4 Interprétation des résultats 57
III.4 Suivi des facteurs OCM de la pratique de la contraception
moderne 57
III.4.1 Présentation de la méthodologie de
construction des variables composites (scores) 57
III.4.2 Construction des variables composites (scores) pour les
facteurs d'opportunité 60
III.4.3 Construction des variables composites (scores) pour les
facteurs de capacité 62
III.4.4 Construction des variables composites (scores) pour les
facteurs de motivation 63
III.4.5 Interprétation et analyse du niveau des scores OCM
chez les femmes en union de la ville de Yaoundé. 65
CHAPITRE IV : ANALYSE EXPLICATIVE DE LA PRATIQUE
CONTRACEPTIVE
MODERNE PAR LES FEMMES EN UNION 68
IV.1 Identification des déterminants de la pratique de la
contraception moderne 68
IV.1.1 Présentation du modèle de régression
logistique 68
IV.1.2 Présentation des variables 70
IV.1.3 Qualité du modèle 70
IV.1.4 Interprétation des résultats 72
IV.2 Comparaison des niveaux des déterminants
significatifs de la pratique contraceptive
moderne chez les utilisatrices et
les non utilisatrices de la contraception moderne 77
IV.2.1 Présentation du test de Student 77
IV.2.2 Présentation des variables 78
IV.2.3 Résultats 78
IV.2.4 Interprétation des résultats 79
CONCLUSION GÉNÉRALE ET RECOMMANDATIONS 82
BIBLIOGRAPHIE 88
ANNEXES 92
ANNEXE A : Graphiques 93
ANNEXE B : Tableaux 96
ANNEXE C : Encadrés 109
TABLE DES MATIÈRES 114
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