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Analyse de la mortalité infanto-juvénile en Cote d'Ivoire

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par NOHOUA TRAORE
Université de Cocody-Abidjan - DEA en économie du développement 2010
  

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Section 1 : ESTIMATION DU MODELE

L'analyse des facteurs qui influencent la probabilité qu'un enfant meurt avant son cinquième anniversaire est mis en évidence par l'estimation de l'équation MORTA. Nous avons fait l'hypothèse que certaines variables socio-économiques, culturelles et maternelles telles que :

Le sexe de l'enfant, la vaccination, les soins prénataux, activité de la mère, niveau d'instruction de la mère, le rang de naissance, l'ethnie, la religion, l'âge de l'enfant, la dépense journalière de consommation et l'âge de la mère à l'accouchement influencent la mortalité infanto-juvénile. En guise d'outil d'interprétation de nos résultats de l'estimation, nous avons, en outre, calculé les effets marginaux.

1-1 Calculs des effets marginaux

Selon le principe des effets marginaux, il s'agit d'avoir une idée de la sensibilité de la probabilité de l'événement par rapport à des variations dans les variables explicatives. Cette sensibilité est généralement fournie par le calcul de l'effet marginal, c'est-à-dire la dérivée de la probabilité estimée par rapport aux composantes de i (Alban Thomas, 2000).

Posons

(7)

(8)

n

prob y

( ) ( ) ( )

= =

1 F X i F

â â 0 â

= + i X i

i = 1

On appelle effet marginal la quantité :

? prob yi

( )

= 1

ef j =

?Xi

? F

ef =â j j

= â j ( i â

f X

? X j

)

(9)

Ainsi donc si Xj varie de Xj + 1 alors, la probabilité varie de efj . C'est donc un outil de surveillance de l'évolution de la probabilité prédite (voir tableau 4.1).

1-2 Résultats des régressions

Nous avons utilisé le logiciel stata 9 pour l'estimation de notre modele et les résultats sont présentés dans le tableau 4. 1

Tableau 4-1 Résultat de l'estimation du modèle MORTA

Log de vraisemblance = -30,803845 Nombre d'observations = 146

LR chi2 (17) = 75,19 Prob > chi2 = 0,0000 Pseudo R2 = 0,5496

Variables

Coefficients

Écart-type

Z

P(z)

Effets marginaux

Allaitsein

-0,9996283

1,041837

-0,96

0,337

-0,0369717

rangnais 2

-6,189308

2,666698

-2,32

0,020

-0,1489331

rangnais 1

-6,876481

3,097347

-2,22

0,026

-0,1443792

rangnais 4

-1,543244

1,951733

-0,79

0,429

-0,0253651

rangnais 3

-2,867953

2,278523

-1,26

0,208

-0,0541941

rangnais 5

-2,386983

2,062857

-1,16

0,247

-0,0299943

vacc

-5,488882

1,247712

- 4,40

0,000

-0,5268123

ageenf

-1,04009

0,4240879

-2,45

0,014

-0,0290238

depjc

0,0005525

0 ,0006413

0 ,86

0,389

0,0000154

agemerea

-0,1645992

0,103601

-1,59

0,112

-0,0045932

Secondaire

-3,526916

1,753934

-2,01

0,044

-0,0386137

primaire

0,1642266

0,9290669

-0,18

0,860

0,0046655

salarié

0,8609932

1,706083

0,50

0,614

0,034753

sexema

-0,0477057

0,7539143

-0,06

0,950

-0,0013346

autoempl

-0,6801409

0,9184926

-0,74

0,459

-0,0171276

etuelev

0,997462

1,701633

0,59

0,558

0,0422777

chrétienne

-1,840055

0,9124641

-2,02

0,044

-0,0594767

Source : Résultats de nos estimations

Dans un modèle Logit, on teste la significativité globale du modèle au seuil de 5 % pour voir si les variables utilisées conviennent pour l'estimation, ici notre modèle est globalement significatif avec (Prob > chi2 = 0.000).

Le test de corrélation montre que les variables explicatives ne sont pas fortement corrélées, ce qui montre que la régression est de qualité. (Voir annexe 2)

Pour tester individuellement la significativité des coefficients du modèle, on regarde leur probabilité respective (P value) au seuil de 5%.

Le test de significativité individuel des paramètres au seuil de 5% révèle que le statut vaccinal, le rang de naissance, le niveau d'instruction de la mère, âge de l'enfant et la religion de la mère sont les variables pertinentes. L'activité de la mère, l'âge de la mère à l'accouchement, le mode d'allaitement, le sexe et la dépense journalière de consommation sont non significatives.

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