REFERENCE
BIBLIOGRAPHIQUE
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du Congo)
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ménages de la zone de santé de Matete. », Mémoire de
spécialisation, Economie de la Santé, Kinshasa, .ESP, UNIKIN,
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déterminants de l'accessibilité et du recours aux soins de
santé du niveau tertiaire par la population de Kinshasa : cas de
service de pédiatrie des cliniques universitaires de kinshasa. »,
Mémoire de spécialisation, Economie de la Santé, Kinshasa,
.ESP, UNIKIN, 2008
21. MBUYAMBA (Bakatuseka Sam), «Analyse de
l'utilisation de la moustiquaire imprégnée d'insecticide dans la
prévention du paludisme chez les enfants de 0 à 5 ans et la femme
enceinte : cas de la zone de santé de Kananga.»,
Mémoire de spécialisation, Economie de la Santé, Kinshasa,
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22. TALANI. P et coll.; «Lutte contre le paludisme
maladie par la moustiquaire imprégnée d'insecticide a
Brazzaville»
23. Population Services International. Enquête TRAC sur
l'Utilisation de la Moustiquaire Imprégnée d'Insecticide par les
Enfants de moins de 5 ans dans les Provinces du Kasaï Occidental, Nord
Kivu et Sud Kivu, DRC Juillet 2007
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d'accessibilité aux soins, ASRAMES, Goma
25. Aikins, M.K., Pickering, H.A., Alonso, P.L., d'Alessandro
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trial using insecticide-treated bednets and targeted chemoprophylaxis in a
rural area of The Gambia, West Africa. 4. Perceptions of the causes of malaria
and of its treatment and prevention in the study area», Transactions of
the Royal Society of Tropical Medicine and Hygiene, vol. 87 (suppl. 2), p.
25-30
Annexes
1 : Questionnaire d'enquête
REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO
UNIVERSITE DE KINSHASA
ECOLE DE SANTE PUBLIQUE
PROGRAMME « ECONOMIE DE LA SANTE»
DETERMINANTS DE L'UTILISATION DE MOUSTIQUAIRE IMPREGNEE
D'INSECTICIDE CHEZ LES ENFANTS DE MOINS DE CINQ ANS DANS LA ZONE DE SANTE DE
LEMBA
Numéro de la fiche :
/__//__//__/
Code
01 : ville Province : de Kinshasa
02 : Zone de Santé : de Lemba
03 : Aire de santé / Quartier :
........................................................... [ ]
04 : Rue :
....................................N°........................ [ ]
05 : Nombre de ménage dans l'unité
d'habitation : ..................... [ ]
06 : Numéro d'ordre du ménage dans
l'unité d'habitation............. [ ]
07 : date de l'interview :
(jour/mois/année)...............................
|
08 : Résultats de l'interview :
1. Rempli
2. refus
3. Absent de la maison
4. Partiellement rempli
5. Pas de répondant éligible
|
09 : Langue de l'interview :
1. Français
2. Lingala
|
10. Equipe de travail :
|
Membres
|
Noms
|
Date
|
Signature
|
Code/ membre
|
|
Enquêteur
|
|
|
|
|
|
Contrôleur
|
|
|
|
|
|
Superviseur
|
|
|
|
|
|
Codificateur
|
|
|
|
|
|
Agent de saisie
|
|
|
|
|
Heure de début :
....................................
Module I : Caractéristiques socio
démographiques
|
N°
|
Variable
|
Modalité
|
code
|
|
Q101
|
Nom et post-nom
|
................................. ....
|
|
|
Q102
|
Quelle est la date de naissance du chef de ménage
|
/ /
|
|
|
Q103
|
Le sexe du chef de ménage
|
1= Masculin
2= Féminin
|
/__/
|
|
Q104
|
Quel est le niveau d'étude le plus élevé
que vous avez atteint (du chef de ménage) ?
|
0= Sans niveau
1= Primaire
2= Secondaire incomplet
3=Diplôme d'état
4= Université/Supérieur
5=Technique/Professionnel
|
/__/
|
|
Q105
|
Quel est votre état civil (du chef de
ménage) ?
|
1= Célibataire sans enfant
2= Célibataire avec enfant
3= Marié(e)/union libre
4= Divorcé(e)/séparé(e)
5= Veuf (ve)
|
/__/
|
|
Q106
|
Combien d'enfants avez-vous ?
|
Nombre ..................
|
/__/
|
|
Q107
|
Nombre d'enfants de moins de 5 ans dans le ménage
|
|
/__/
|
Module II : Caractéristiques socio
économiques
|
N°
|
VARIABLES
|
MODALITE
|
CODE
|
|
Q201
|
Quelle est votre profession (du chef de
ménage) ?
|
1= Sans emploi
2= salarié de l'Etat
3= salarié chez les privés
4=Débrouillard
5=Etudiant/élève
6= Autre (à préciser)
........................
|
/__/
|
|
Q202
|
Etes vous salarié (le chef de ménage) ?
|
1=OUI 2=NON
|
/__/
|
|
Q203
|
Si oui, combien gagnez vous par mois ? (en FC)
|
MONTANT/__/__/__/__/__//__/
|
__/__/__/__/__//__/
|
|
Q204
|
Exercez vous (le chef de ménage) une autre
activité pour compléter votre revenu ?
|
1= OUI
2= NON
|
/__/
|
|
Q205
|
Si oui, Combien cela vous rapporte-t-il ? (en FC)
1. par jour
2. par mois
|
MONTANT/__/__/__/__/__//__/
MONTANT/__/__/__/__/__//__/
|
/__/__/__/__/__//__/
|
|
Q206
|
Si non, que faites vous pour nouer les deux bouts du
mois ?
|
...................................
..................................
|
|
|
Q207
|
Pour le chef de ménage non salarié : (en
FC)
1. Combien gagnez vous par jour ?
2. Combien gagnez vous par mois ?
|
MONTANT /__/__/__/__/__//__/
MONTANT /__/__/__/__/__//__/
|
/__/__/__/__/__/
|
|
Q208
|
Ce revenu vous permet il de nouer les deux bouts du
mois ?
|
1= OUI
2= NON
|
/__/
|
|
Q209
|
Si non, que faites vous pour nouer les deux bouts du
mois ?
|
...................................
..................................
|
|
|
Q210
|
Nombre de personnes à charge et vivant dans
ce ménage
|
|
/__//__/
|
|
Q211
|
Combien avez-vous dépensé pour la nourriture la
journée du hier ?
|
.................................
|
/__/__/__/__/__/
|
Les modules 1 et 2 s'adressent au chef du
ménage
MODULES III Informations sur les enfants de moins de 5
ans :
|
N° de la ligne de l'enfant
|
prénom enfant
|
Age
(en mois)
|
Sexe de l'enfant
|
Age de la mère / gardienne
(en années)
|
Lien de la gardienne avec l'enfant :
1= mère ; 2=soeur ;
3= grand-mère ; 4= tante ; 5=sans lien de
parenté ; 6= autre (précisez)..............
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Q300
|
Total des enfants de moins de 5 ans dans le ménage
|
|
Enquêteur, parmi tous ces enfants, sélectionnez
de manière aléatoire l'un d'entre eux encerclez le numéro
de l'enfant sélectionné). Les questions suivantes concernent la
mère/gardienne de cet enfant.
Enquêteur, si l'enfant sélectionné a tout
au plus 24 mois ( = 24 mois) , poser les questions 303 à 305 et les
réponses de la mère est plus que souhaitée
|
Q301
|
Quel est l'age de l'enfant retenu ? (c'est
l'enquêteur qui choisit) (en mois)
|
............
|
/__/__/
|
|
Q302
|
Quel est le sexe de l'enfant retenu ?
|
0=féminin
1=masculin
|
/__/
|
|
Q303
|
quels sont les moyens que tu as utilisés pour
protéger ton bébé contre le paludisme ?
|
1= rien
2=salongo (assainissement)
3=MII
4= serpentin (KISI YA BA NGUNGI)
5= insecticides (bombe)
6= salongo et MII
7=Moustiquaire simple
8=autres à préciser
|
/__/
|
|
Q304
|
Dormiez vous sous MII pendant cette grossesse
|
1.Oui 2. Non
|
/__/
|
|
Q305
|
Si non pourquoi?
|
1. Ne connaît pas la MII
2. Connaît la MII mais n'en dispose pas
3. Manque d'argent pour acheter la MII
4. j'ai l'argent mais ne sait pas où on vend la MII
5. Pas de moustiques à la maison
6. Il fait chaud dans une moustiquaire / elle
étouffe
7. elle coûte cher
8. autre (précisez
..................
|
/__/
|
MODULES IV CONNAISSANCES, ATTITUDES et PRATIQUES EN RAPPORT
AVEC LE PALUDISME
|
Q401 Avez-vous déjà entendu parler de la
malaria ?
|
1. Oui 2. Non
|
/__/
|
|
Q402 Avez-vous déjà souffert de la
fièvre ces 2 dernières semaines ?
|
1. Oui 2. Non
|
/__/
|
|
Q403 Comment attrape -t-on la malaria ?
(Enquêteur ne suggérer pas les réponses.
Plusieurs réponses sont possibles)
Encerclez les items (numéros de réponses)
cités
|
1. Piqûre des moustiques
2. Transfusion sanguine
3. Transmission de la mère à l'enfant
4. Eau de boisson
5. Piqûre autres insectes
6. Ne sait pas
7. Sorcellerie
8. Autres....................................
|
/__/
|
|
Q405 Avez-vous noté la présence des moustiques
dans votre parcelle/maison ces 4 dernières semaines ?
Encerclez les items (numéros de réponses)
cités
|
1. Oui, beaucoup
2. Oui, mais pas beaucoup
3. Non
|
/__/
|
|
Q406 D'après vous d'où proviennent les
moustiques ?
Encerclez les items (numéros de réponses)
cités
|
1. De l'eau stagnante/flaque d'eau
2. Des immondices/déchets
3. Présence de la saleté
4. Fosse septique
5. Eau de boisson
6. autre (précisez) ........................
..............................................
|
/__/
|
|
Q407 Quel moyen utilisez-vous principalement, dans votre
maison pour vous protéger contre les moustiques,
|
1. Rien
2. Usage de l'insecticide
3. pommade anti moustique
4. Usage de bâton fumigène (serpentin,spirale)
5. Fumigation à l'aide des essences
végétales
6. Utilisation de la moustiquaire simple
7. Utilisation de la moustiquaire imprégnée
d'insecticide
8. autre (préciser)............................
|
/__/
|
|
Q409 Avez-vous déjà entendu parlé de la
moustiquaire imprégnée d'insecticide et de ses avantages ?
|
1. Oui 2. Non
|
/__/
|
Q410 Comment avez-vous obtenu cette information
?
(Ne suggérez pas de réponses ; plusieurs
réponses sont possibles, Sondez l'enquêté)
Encerclez les items (numéros de réponses)
cités
|
1. Radio 2.TV
3. Journal 4.A l'église
5. Ecole 6.Centre de santé
7. Au travail 8.Par un membre de famille
9. Par les amis 10.Affiches
11. Par le canal du relais communautaire
12.Par mon époux / épouse 13.Autre
(préciser) ...................
|
/__/
|
Q411 Avez-vous des moustiquaires dans votre
ménage ? Si non, passez à la question 4.15
|
1. Oui 2. Non
|
/__/
|
|
Q412 Si oui, combien ?
|
..........................(nombre)
|
/__/
|
Q413 Combien sont
imprégnées ?
|
1........................... (nombre)
2. je ne sais pas
|
/__/
|
|
Q414 Si pas de MII, pourquoi ?
|
1. Ne connaît pas la MII
2. Connaît la MII mais n'en dispose pas
3. Manque d'argent pour acheter la MII
4. j'ai l'argent mais ne sait pas où on vend la MII
5. Pas de moustiques à la maison
6. Il fait chaud dans une moustiquaire/ elle
étouffe
7. autre (précisez
|
/__/
|
Q415 D'après vous à partir de quand
vous penser faire dormir votre enfant de moins de 5ans sous MII ?
(Proposer les réponses)
|
1= c'est une priorité pour nous et dort
déjà sous MII
2=c'est une urgence, mais il ne dort pas encore sous MII
3=quand j'aurai les moyens
4=c'est ne pas important
5= autre à préciser
|
/__/
|
MODULES 5 : Renseignements sur la moustiquaire
Q501 Renseignements sur la moustiquaire
imprégnée d'insecticide
|
Numéro de la moustiquaire
|
|
1ere MII
|
2e MII
|
3e MII
|
4e MII
|
5e MII
|
|
Q502.1 La moustiquaire est-elle effectivement suspendue
au-dessus d'un lit/une natte?
1.Oui
2.Non
|
|
|
|
|
|
|
Q503. Comment l'avez-vous obtenue?
(Suggérez les assertions)
1. Gratuitement (don, distribution gratuite)
2. Achat
|
|
|
|
|
|
|
Q504 Où l'avez-vous obtenue? Ne pas suggérez la
réponse
1. Au centre de santé 2.lors de
la CPN
3. lors de la CPS
4.A la pharmacie du BCZS
5. A une pharmacie privée 6.Au
marché
7. Auprès d'un marchant ambulant 8.au
magasin/boutique
9.auprès d'un relais communautaire 10.autre
(préciser) ......................
|
|
|
|
|
|
|
Q505 Depuis quelle date (mois et année) avez-vous
obtenue la dernière MII ?
|
|
|
Q506. Pourquoi utilisez-vous la moustiquaire
imprégnée ?
(Plusieurs réponses sont possibles, sondez
l'enquêté)
|
1. Pour se protéger contre les piqûres des
moustiques
2. Pour se protéger contre le froid
3. Pour se protéger contre la malaria
4. Par habitude
5. Autre (préciser) ...........................
|
/____/
|
|
Q507. dans votre quartier, où est ce qu'on vend ou
distribue la MII
|
1=je ne sais pas
2= au marché de la place
3= A la pharmacie de la place
4= au CS ou hôpital de la place
5= autre à préciser
|
/____/
|
MODULES 6 UTILISATION DE LA MII CHEZ LES ENFANTS DE MOINS DE
5 ANS
Ces questions concernent l'enfant retenu ; voir question
Q301
|
Q601. L'enfant a-t-il souffert d'une maladie au cours de ces
15 derniers jours ?
|
1= oui 2= non
|
/____/
|
|
Q602 Quels symptômes ou quelle maladie a-t-il
présenté ?
Enquêteur, encerclez le numéro de l'item (signe)
cité.
(Plusieurs symptômes/maladies sont possibles)
|
1. fièvre
2. maux de ventre
3. maux de tête
4. diarrhée
5. blessure
6. Convulsion
7. Pâleur/ diminution de sang
8. Inconscience/coma
9. Jaunisse/ictère
10. Autres....................
|
/____/
|
|
Q603. l'enfant a-t-il dormi sous moustiquaire la nuit
dernière?
|
1= oui 2= non
(Si non passer à la question 606)
|
/____/
|
|
Q604 Si oui, pourquoi?
|
1=confort (contre la nuisance de piqûre des
moustiques)
2= se protéger contre la malaria
3=pour les 2 raisons
4=autres à préciser
|
/__/
|
|
Q605. Si oui, cette moustiquaire est-elle
imprégnée ?
|
1= oui 2= non 3. je ne sais pas
|
/____/
|
|
Q606. Si non, Pourquoi
l'enfant n'a pas dormi sous MII
|
1. Ne connaît pas la MII
2. Connaît la MII mais n'en dispose pas
3. Manque d'argent pour acheter la MII
4. j'ai l'argent mais ne sait pas où on en vend la
MII
5. Pas de moustiques à la maison
6. Il fait chaud dans une moustiquaire/ elle
étouffe
8.autre(précisez)..............................................................................................................................................................
|
/____/
|
Module 7 : Coûts de la MII
|
N°
|
VARIABLES
|
MODALITE
|
MONTANT/CODE
|
|
Q701
|
Vous avez dit que vous aviez au moins une MII ?
Si oui, continuez
|
1= OUI, 2= NON
3= je ne sais pas
|
/____/
|
|
Q702
|
Comment avez-vous obtenue la dernière MII?
(Suggérez les assertions)
|
1=j'ai acheté, 2=distribution gratuite
3=don
4=autre, préciser .......
|
/____/
|
|
Q703
|
Si, acheter ; combien avez-vous dépensé
pour cette dernière MII? (en FC)
|
/__/__/__/__/__/
|
/__/__/__/__/__/
|
|
Q704
|
Est-ce que le coût était abordable selon vous
?
|
1= OUI, 2= NON
|
/____/
|
Heure de fin de
l'interview
Annexe 2 : les régressions
linéaires
|
Dependent Variable: DEPENSE
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 10/10/08 Time: 09:24
|
|
Sample: 1 156
|
|
Included observations: 156
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
2977.962
|
199.0086
|
14.96399
|
0.0000
|
|
REVENU
|
0.019930
|
0.003872
|
5.146723
|
0.0000
|
|
R-squared
|
0.146761
|
Mean dependent var
|
3629.590
|
|
Adjusted R-squared
|
0.141221
|
S.D. dependent var
|
2069.382
|
|
S.E. of regression
|
1917.704
|
Akaike info criterion
|
17.96838
|
|
Sum squared resid
|
5.66E+08
|
Schwarz criterion
|
18.00748
|
|
Log likelihood
|
-1399.534
|
F-statistic
|
26.48876
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.420454
|
Prob(F-statistic)
|
0.000001
|
White Sans terme
croisé
|
White Heteroskedasticity Test:
|
|
F-statistic
|
1.233868
|
Probability
|
0.294045
|
|
Obs*R-squared
|
2.476184
|
Probability
|
0.289937
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation:
|
|
Dependent Variable: RESID^2
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 10/10/08 Time: 09:27
|
|
Sample: 1 156
|
|
Included observations: 156
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
2675938.
|
865996.7
|
3.090009
|
0.0024
|
|
REVENU
|
35.83596
|
28.85976
|
1.241728
|
0.2162
|
|
REVENU^2
|
-8.22E-05
|
0.000136
|
-0.603025
|
0.5474
|
|
R-squared
|
0.015873
|
Mean dependent var
|
3630439.
|
|
Adjusted R-squared
|
0.003009
|
S.D. dependent var
|
7082032.
|
|
S.E. of regression
|
7071370.
|
Akaike info criterion
|
34.40005
|
|
Sum squared resid
|
7.65E+15
|
Schwarz criterion
|
34.45870
|
|
Log likelihood
|
-2680.204
|
F-statistic
|
1.233868
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.835741
|
Prob(F-statistic)
|
0.294045
|
White avec terme croisé
|
White Heteroskedasticity Test:
|
|
F-statistic
|
1.233868
|
Probability
|
0.294045
|
|
Obs*R-squared
|
2.476184
|
Probability
|
0.289937
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation:
|
|
Dependent Variable: RESID^2
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 10/10/08 Time: 09:27
|
|
Sample: 1 156
|
|
Included observations: 156
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
2675938.
|
865996.7
|
3.090009
|
0.0024
|
|
REVENU
|
35.83596
|
28.85976
|
1.241728
|
0.2162
|
|
REVENU^2
|
-8.22E-05
|
0.000136
|
-0.603025
|
0.5474
|
|
R-squared
|
0.015873
|
Mean dependent var
|
3630439.
|
|
Adjusted R-squared
|
0.003009
|
S.D. dependent var
|
7082032.
|
|
S.E. of regression
|
7071370.
|
Akaike info criterion
|
34.40005
|
|
Sum squared resid
|
7.65E+15
|
Schwarz criterion
|
34.45870
|
|
Log likelihood
|
-2680.204
|
F-statistic
|
1.233868
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.835741
|
Prob(F-statistic)
|
0.294045
|
|
Ramsey RESET Test:
|
|
F-statistic
|
1.935280
|
Probability
|
0.166202
|
|
Log likelihood ratio
|
1.960851
|
Probability
|
0.161422
|
|
|
|
|
|
|
Test Equation:
|
|
Dependent Variable: DEPENSE
|
|
Method: Least Squares
|
|
Date: 10/10/08 Time: 09:25
|
|
Sample: 1 156
|
|
Included observations: 156
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
2005.692
|
726.5172
|
2.760694
|
0.0065
|
|
REVENU
|
-0.004832
|
0.018214
|
-0.265306
|
0.7911
|
|
FITTED^2
|
0.000129
|
9.28E-05
|
1.391143
|
0.1662
|
|
R-squared
|
0.157419
|
Mean dependent var
|
3629.590
|
|
Adjusted R-squared
|
0.146405
|
S.D. dependent var
|
2069.382
|
|
S.E. of regression
|
1911.907
|
Akaike info criterion
|
17.96863
|
|
Sum squared resid
|
5.59E+08
|
Schwarz criterion
|
18.02728
|
|
Log likelihood
|
-1398.553
|
F-statistic
|
14.29245
|
|
Durbin-Watson stat
|
1.455075
|
Prob(F-statistic)
|
0.000002
|
Annexe 3 : les régressions
logistiques
3.4.2.2 Estimation du modèle avec
Eviews
Les résultats de l'estimation obtenus par Eviews:
|
Dependent Variable: UTIL
|
|
Method: ML - Binary Logit
|
|
Date: 10/06/08 Time: 14:01
|
|
Sample(adjusted): 3 320
|
|
Included observations: 263
|
|
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
|
|
Convergence achieved after 8 iterations
|
|
Covariance matrix computed using second derivatives
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
z-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-2.680530
|
1.328610
|
-2.017545
|
0.0436
|
|
AGE
|
-0.004641
|
0.016187
|
-0.286692
|
0.7743
|
|
NIVET
|
0.507457
|
0.208920
|
2.428950
|
0.0151
|
|
TAILLE
|
-0.156737
|
0.056637
|
-2.767405
|
0.0057
|
|
CONMAL
|
0.416536
|
0.579733
|
0.718496
|
0.4725
|
|
ALTER
|
-1.379886
|
0.300174
|
-4.596959
|
0.0000
|
|
CONMII
|
2.742519
|
1.062383
|
2.581478
|
0.0098
|
|
DISPO
|
0.496858
|
0.329106
|
1.509719
|
0.1311
|
|
DEPENSE
|
0.000112
|
7.28E-05
|
1.542867
|
0.1229
|
|
Mean dependent var
|
0.486692
|
S.D. dependent var
|
0.500776
|
|
S.E. of regression
|
0.448791
|
Akaike info criterion
|
1.206224
|
|
Sum squared resid
|
51.15909
|
Schwarz criterion
|
1.328465
|
|
Log likelihood
|
-149.6185
|
Hannan-Quinn criter.
|
1.255350
|
|
Restr. log likelihood
|
-182.2045
|
Avg. log likelihood
|
-0.568892
|
|
LR statistic (8 df)
|
65.17206
|
McFadden R-squared
|
0.178843
|
|
Probability(LR stat)
|
4.46E-11
|
|
|
|
|
Obs with Dep=0
|
135
|
Total obs
|
263
|
|
Obs with Dep=1
|
128
|
|
|
|
Estimation Equation:
=====================
UTIL = 1-@LOGIT(-(C(1) + C(2)*AGE + C(3)*EDUC + C(4)*TAILLE +
C(5)*CONMAL + C(6)*ALTER + C(7)*CONMII + C(8)*DISPO + C(9)*DEPENSE))
Substituted Coefficients:
=====================
UTIL = 1-@LOGIT(-(-2.680530316 - 0.004640828984*AGE +
0.5074572032*NIVET - 0.1567369233*TAILLE + 0.4165362856*CONMAL -
1.379886166*ALTER + 2.742518676*CONMII + 0.4968577373*DISPO +
0.0001123576719*DEPENSE))
Tests de signification DES PARAMETRES
D'ESTIMATION
|
PARAMÈTRE
|
Age
|
NIVET
|
TAILLE
|
CONMAL
|
|
VALEUR DU COEFF.
|
-0.004641
|
0.507457
|
-0.156737
|
0.416536
|
|
INTERPRETATION DU SIGNE DU COEFFICIENT
|
L'utilisation de la MII diminue avec l'age du chef de
ménage
|
L'utilisation de la MII augmente avec le niveau d'instruction du
chef de ménage
|
L'utilisation de la MII diminue avec la taille de ménage,
plus il y a des personnes dans un ménage moins on utilise la MII
|
L'utilisation de la MII
augmente avec la
connaissance de la
maladie
|
|
HYPOTHÈSE
|
H0 : C (2)=0
|
H0 : C (3)=0
|
H0 : C (4)=0
|
H0 : C (5)=0
|
|
H1 : C (2) 0
|
H1 : C (3) 0
|
H1 : C (4) 0
|
H1 : C (5) 0
|
|
|
|
|
|
VALEUR Z CALCULÉ
|
-0.286692
|
2.428950
|
-2.767405
|
0.718496
|
|
VALEUR DE PROBABILITÉ
|
0.7743
|
0.0151
|
0.0057
|
0.4725
0,4725
|
|
DÉCISION AU SEUIL DE 0,05
|
|
|
REJET DE H0
|
ACCEPTATION DE
H0
|
|
ACCEPTATION DE H0
|
REJET DE H0
|
|
|
|
|
|
INTERPRÉTATION
|
PARAMÈTRE NON
|
PARAMÈTRE
|
PARAMÈTRE
|
PARAMÈTRE NON
|
|
SIGNIFICATIF
|
SIGNIFICATIF
|
SIGNIFICATIF
|
SIGNIFICATIF
|
|
|
|
|
|
|
PARAMÈTRE
|
ALTER
|
CONMII
|
DISPO
|
DEPENSE
|
|
VALEUR DU COEFF.
|
-1.379886
|
2.742519
|
0.496858
|
0.000112
|
|
INTERPRÉTATION DU SIGNE
|
L'utilisation de la MII diminue avec l'usage d'autres
alternatives à la MII dans le ménage
|
L'utilisation de la MII augmente avec le fait d'avoir
déjà entendu parler de la MII
|
L'utilisation de la MII augmente avec la connaissance de point de
vente des MII par le ménage
|
L'utilisation de la MII
augmente avec
le niveau de vie
du ménage
|
|
HYPOTHÈSE
|
H0 : C (6)=0
|
H0 : C (7)=0
|
H0 : C (8)=0
|
H0 : C (9)=0
|
|
H1 : C (6) 0
|
H1 : C (7) 0
|
H1 : C (8) 0
|
H1 : C (9) 0
|
|
|
|
|
|
VALEUR Z CALCULÉ
|
-4.596959
|
2.581478
|
1.509719
|
1.542867
|
|
VALEUR DE PROBABILITÉ
|
0.0000
|
0.0098
|
0.1311
|
0.1229
|
|
DÉCISION AU SEUIL DE 0,05
|
REJET DE H0
|
REJET DE H0
|
ACCEPTATION DE H0
|
ACCEPTATION
DE H0
|
|
INTERPRÉTATION
|
PARAMÈTRE
|
PARAMÈTRE
|
PARAMÈTRE NON
|
PARAMÈTRE NON
|
|
SIGNIFICATIF
|
SIGNIFICATIF
|
SIGNIFICATIF
|
SIGNIFICATIF
|
|
|
|
|
|
|
Dependent Variable: UTIL
|
|
Method: ML - Binary Logit
|
|
Date: 10/06/08 Time: 14:01
|
|
Sample(adjusted): 3 320
|
|
Included observations: 263
|
|
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
|
|
Convergence achieved after 8 iterations
|
|
Covariance matrix computed using second derivatives
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
z-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-2.680530
|
1.328610
|
-2.017545
|
0.0436
|
|
AGE
|
-0.004641
|
0.016187
|
-0.286692
|
0.7743
|
|
NIVET
|
0.507457
|
0.208920
|
2.428950
|
0.0151
|
|
TAILLE
|
-0.156737
|
0.056637
|
-2.767405
|
0.0057
|
|
CONMAL
|
0.416536
|
0.579733
|
0.718496
|
0.4725
|
|
ALTER
|
-1.379886
|
0.300174
|
-4.596959
|
0.0000
|
|
CONMII
|
2.742519
|
1.062383
|
2.581478
|
0.0098
|
|
DISPO
|
0.496858
|
0.329106
|
1.509719
|
0.1311
|
|
DEPENSE
|
0.000112
|
7.28E-05
|
1.542867
|
0.1229
|
|
Mean dependent var
|
0.486692
|
S.D. dependent var
|
0.500776
|
|
S.E. of regression
|
0.448791
|
Akaike info criterion
|
1.206224
|
|
Sum squared resid
|
51.15909
|
Schwarz criterion
|
1.328465
|
|
Log likelihood
|
-149.6185
|
Hannan-Quinn criter.
|
1.255350
|
|
Restr. log likelihood
|
-182.2045
|
Avg. log likelihood
|
-0.568892
|
|
LR statistic (8 df)
|
65.17206
|
McFadden R-squared
|
0.178843
|
|
Probability(LR stat)
|
4.46E-11
|
|
|
|
|
Obs with Dep=0
|
135
|
Total obs
|
263
|
|
Obs with Dep=1
|
128
|
|
|
|
|
Dependent Variable: UTIL
|
|
Method: ML - Binary Logit
|
|
Date: 10/06/08 Time: 14:04
|
|
Sample(adjusted): 3 320
|
|
Included observations: 271
|
|
Excluded observations: 47 after adjusting endpoints
|
|
Convergence achieved after 8 iterations
|
|
Covariance matrix computed using second derivatives
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
z-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-2.430014
|
1.088666
|
-2.232102
|
0.0256
|
|
NIVET
|
0.542491
|
0.206007
|
2.633364
|
0.0085
|
|
TAILLE
|
-0.165505
|
0.053625
|
-3.086351
|
0.0020
|
|
ALTER
|
-1.339524
|
0.292602
|
-4.577980
|
0.0000
|
|
CONMII
|
2.731251
|
1.061312
|
2.573467
|
0.0101
|
|
DISPO
|
0.532281
|
0.325514
|
1.635201
|
0.1020
|
|
DEPENSE
|
0.000103
|
7.17E-05
|
1.431064
|
0.1524
|
|
Mean dependent var
|
0.490775
|
S.D. dependent var
|
0.500840
|
|
S.E. of regression
|
0.446890
|
Akaike info criterion
|
1.189176
|
|
Sum squared resid
|
52.72371
|
Schwarz criterion
|
1.282219
|
|
Log likelihood
|
-154.1333
|
Hannan-Quinn criter.
|
1.226534
|
|
Restr. log likelihood
|
-187.7968
|
Avg. log likelihood
|
-0.568758
|
|
LR statistic (6 df)
|
67.32692
|
McFadden R-squared
|
0.179255
|
|
Probability(LR stat)
|
1.44E-12
|
|
|
|
|
Obs with Dep=0
|
138
|
Total obs
|
271
|
|
Obs with Dep=1
|
133
|
|
|
|
|
Dependent Variable: UTIL
|
|
Method: ML - Binary Logit
|
|
Date: 10/06/08 Time: 14:06
|
|
Sample: 1 320
|
|
Included observations: 315
|
|
Excluded observations: 5
|
|
Convergence achieved after 8 iterations
|
|
Covariance matrix computed using second derivatives
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
z-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-2.142144
|
0.811274
|
-2.640471
|
0.0083
|
|
NIVET
|
0.614175
|
0.189540
|
3.240348
|
0.0012
|
|
TAILLE
|
-0.166835
|
0.049556
|
-3.366602
|
0.0008
|
|
ALTER
|
-1.219217
|
0.274048
|
-4.448918
|
0.0000
|
|
CONMII
|
2.147387
|
0.767774
|
2.796900
|
0.0052
|
|
DEPENSE
|
0.000120
|
6.68E-05
|
1.802553
|
0.0715
|
|
Mean dependent var
|
0.434921
|
S.D. dependent var
|
0.496535
|
|
S.E. of regression
|
0.448642
|
Akaike info criterion
|
1.187659
|
|
Sum squared resid
|
62.19528
|
Schwarz criterion
|
1.259136
|
|
Log likelihood
|
-181.0562
|
Hannan-Quinn criter.
|
1.216217
|
|
Restr. log likelihood
|
-215.6655
|
Avg. log likelihood
|
-0.574782
|
|
LR statistic (5 df)
|
69.21858
|
McFadden R-squared
|
0.160477
|
|
Probability(LR stat)
|
1.49E-13
|
|
|
|
|
Obs with Dep=0
|
178
|
Total obs
|
315
|
|
Obs with Dep=1
|
137
|
|
|
|
|
Dependent Variable: UTIL
|
|
Method: ML - Binary Logit
|
|
Date: 10/06/08 Time: 14:08
|
|
Sample: 1 320
|
|
Included observations: 315
|
|
Excluded observations: 5
|
|
Convergence achieved after 5 iterations
|
|
Covariance matrix computed using second derivatives
|
|
Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
z-Statistic
|
Prob.
|
|
C
|
-2.108256
|
0.810600
|
-2.600859
|
0.0093
|
|
NIVET
|
0.699114
|
0.183610
|
3.807597
|
0.0001
|
|
TAILLE
|
-0.125051
|
0.042399
|
-2.949384
|
0.0032
|
|
ALTER
|
-1.227106
|
0.273010
|
-4.494725
|
0.0000
|
|
CONMII
|
2.186082
|
0.772262
|
2.830753
|
0.0046
|
|
Mean dependent var
|
0.434921
|
S.D. dependent var
|
0.496535
|
|
S.E. of regression
|
0.448562
|
Akaike info criterion
|
1.191885
|
|
Sum squared resid
|
62.37449
|
Schwarz criterion
|
1.251450
|
|
Log likelihood
|
-182.7219
|
Hannan-Quinn criter.
|
1.215683
|
|
Restr. log likelihood
|
-215.6655
|
Avg. log likelihood
|
-0.580069
|
|
LR statistic (4 df)
|
65.88727
|
McFadden R-squared
|
0.152753
|
|
Probability(LR stat)
|
1.67E-13
|
|
|
|
|
Obs with Dep=0
|
178
|
Total obs
|
315
|
|
Obs with Dep=1
|
137
|
|
|
|
|
Dependent Variable: UTIL
|
|
Method: ML - Binary Logit
|
|
Date: 10/06/08 Time: 14:01
|
|
Sample(adjusted): 3 320
|
|
Included observations: 263
|
|
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
|
|
Prediction Evaluation (success cutoff C = 0.5)
|
|
Estimated Equation
|
Constant Probability
|
|
Dep=0
|
Dep=1
|
Total
|
Dep=0
|
Dep=1
|
Total
|
|
^cltxlrtb>8n0P(Dep=1)<=C
|
92
|
36
|
128
|
135
|
128
|
263
|
]irow9^trpaddl30$|clbrdrt
P(Dep=1)>C
|
|
43
|
92
|
135
|
0
|
0
|
0
|
|
|
Total
|
135
|
128
|
263
|
135
|
128
|
263
|
|
Correct
|
92
|
92
|
184
|
135
|
0
|
135
|
|
% Correct
|
68.15
|
71.88
|
69.96
|
100.00
|
0.00
|
51.33
|
|
% Incorrect
|
31.85
|
28.12
|
30.04
|
0.00
|
100.00
|
48.67
|
|
Total Gain*
|
-31.85
|
71.88
|
18.63
|
|
|
|
|
Percent Gain**
|
NA
|
71.88
|
38.28
|
|
|
|
|
Estimated Equation
|
Constant Probability
|
|
Dep=0
|
Dep=1
|
Total
|
Dep=0
|
Dep=1
|
Total
|
|
E(# of Dep=0)
|
83.87
|
51.13
|
135.00
|
69.30
|
65.70
|
135.00
|
|
E(# of Dep=1)
|
51.13
|
76.87
|
128.00
|
65.70
|
62.30
|
128.00
|
|
Total
|
135.00
|
128.00
|
263.00
|
135.00
|
128.00
|
263.00
|
|
Correct
|
83.87
|
76.87
|
160.75
|
69.30
|
62.30
|
131.59
|
|
% Correct
|
62.13
|
60.06
|
61.12
|
51.33
|
48.67
|
50.04
|
|
% Incorrect
|
37.87
|
39.94
|
38.88
|
48.67
|
51.33
|
49.96
|
|
Total Gain*
|
10.80
|
11.39
|
11.09
|
|
|
|
|
Percent Gain**
|
22.19
|
22.19
|
22.19
|
|
|
|
|
*Change in "% Correct" from default (constant probability)
specification
|
|
|
|
|
|
|
|
**Percent of incorrect (default) prediction corrected by
equation
|
|
|
|
|
|
|
|
Dependent Variable: UTIL
|
|
Method: ML - Binary Logit
|
|
Date: 10/06/08 Time: 14:01
|
|
Sample(adjusted): 3 320
|
|
Included observations: 263
|
|
Excluded observations: 55 after adjusting endpoints
|
|
Andrews and Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit Tests
|
|
Grouping based upon predicted risk (randomize ties)
|
|
Quantile of Risk
|
Dep=0
|
Dep=1
|
Total
|
H-L
|
|
Low
|
High
|
Actual
|
Expect
|
Actual
|
Expect
|
Obs
|
Value
|
|
1
|
0.0110
|
0.1473
|
25
|
24.2656
|
1
|
1.73436
|
26
|
0.33317
|
|
2
|
0.1476
|
0.2454
|
21
|
20.7287
|
5
|
5.27133
|
26
|
0.01752
|
|
3
|
0.2510
|
0.3394
|
19
|
18.2602
|
7
|
7.73975
|
26
|
0.10067
|
|
4
|
0.3401
|
0.4218
|
16
|
16.6457
|
11
|
10.3543
|
27
|
0.06531
|
|
5
|
0.4224
|
0.5089
|
12
|
14.0890
|
14
|
11.9110
|
26
|
0.67613
|
|
6
|
0.5222
|
0.6000
|
13
|
11.2785
|
13
|
14.7215
|
26
|
0.46409
|
|
7
|
0.6010
|
0.6524
|
9
|
10.1143
|
18
|
16.8857
|
27
|
0.19629
|
|
8
|
0.6525
|
0.7168
|
8
|
8.23187
|
18
|
17.7681
|
26
|
0.00956
|
|
9
|
0.7187
|
0.7798
|
7
|
6.67906
|
19
|
19.3209
|
26
|
0.02075
|
|
10
|
0.7815
|
0.8765
|
5
|
4.70706
|
22
|
22.2929
|
27
|
0.02208
|
|
|
Total
|
135
|
135.000
|
128
|
128.000
|
263
|
1.90556
|
|
H-L Statistic:
|
1.9056
|
|
|
Prob[Chi-Sq(8 df)]:
|
0.9838
|
|
|
|
|
|
|
Annexe 4 : Technique de collecte des
données économiques
Montant Dépensé la veille de
l'enquête : Les enquêtes ont pris en compte aussi
bien les dépenses monétaires que l'apport des produits
récoltés dans le jardin parcellaires ou pris du stock
Illustration:
Q211 : Combien avez-vous dépensé hier pour
la nourriture ?
Ex : les riz pour 500Fc + 200FC pour le fufu + 1200FC
pour Légume et Poisson + 400Fc pour huile et autres épices +
230Fc pour le Makala ou koni ou pétrole pour le réchaud à
pétrole =2530FC, donc nous avons utilisé 2530Fc pour manger,
(s'ils ont des provisions, valoriser cette provision pour la
journée en fonction du prix local!)
Revenu déclaré
Les chefs de ménages ont été
groupés en deux (salarié et non salarié)
Pour le salarié :
|
Q203
|
Si oui, combien gagnez vous par mois ? (en FC)
|
MONTANT/__/__/__/__/__//__/
|
__/__/__/__/__//__/
|
S'il est salarié + Prime régulière, son
salaire est de........... ex : je suis médecin de l'état(
même sans numéro matricule) : j'ai un salaire de 35500Fc, une
prime de risque de 103000Fc, et les honoraires au niveau de l'HGR de 156000Fc ,
donc le montant à mettre sera de 103000+156000+35500=294500FC
NB : le montant reprend tous les revenus gagnés
par mois dans l'institution étatique ou privé où l'on
travaille
|
Q204
|
Exercez vous une autre activité pour compléter
votre revenu ?
|
1= OUI
2= NON
|
/__/
|
Q204 concerne le salarié : ex : j'ai un Taxi
bus pour le quel j'attend un versement chaque soir de 15000Fc ou un versement
chaque mois de 450000FC, ou j'ai une parcelle pour la quelle j'attend un
versement chaque mois de 150 $ soit 82500FC, j'ai une boutique qui me
rapporte 10000Fc par jour soit 300000Fc, dans ces cas cocher 1=oui. Si en
dehors du salaire, il n'a aucune activité, cocher 2=non
S'il combine l'état et le privé, le montant
reçu dans une institution privée sera repris dans autre
activité
|
Q205
|
Si oui, Combien cela vous rapporte-t-il ? ( en FC )
1. par jour
2. par mois
|
MONTANT/__/__/__/__/__//__/
MONTANT/8__/_2_/_5_/_0_/__0//0__/
825000FC
|
/__/__/__/__/__//__/
825000FC
|
Par rapport à l'exemple ci haut ; chaque
mois mes locataires me doivent 825000Fc soit 150$
Pour le non salarié (Si
l'enquêté n'est pas salarié (ni de l'état, ni de
privé))
:
|
Q207
|
Pour le chef de ménage non salarié :(en
FC)
3. Combien gagnez vous en moyenne par jour ?
4. Combien gagnez vous en moyenne par mois ?
|
MONTANT/__/__/__/__/__//__/
MONTANT/__/__/__/__/__//__/
|
/__/__/__/__/__/
|
Pour le montant procéder comme ci haut cfr Q204 et Q205
(si vous remplissez les cases « par mois» laisser par jour et vice
versa)
ANNEXE 6: Tableau des probabilités de l'utilisation
calculées avec le modèle.
|
NIVET.
|
TAILLE
|
ALTER.
|
CONMII
|
UTIL. Réelle
|
UTIL. PREDITE
|
|
2
|
11
|
1
|
0
|
1
|
0.0351384001161
|
|
1
|
3
|
0
|
1
|
1
|
0.599117288347
|
|
0
|
3
|
0
|
1
|
1
|
0.426211354479
|
|
2
|
5
|
0
|
1
|
1
|
0.700735259298
|
|
2
|
10
|
0
|
1
|
1
|
0.556149312911
|
|
1
|
6
|
1
|
1
|
1
|
0.23139169463
|
|
2
|
12
|
1
|
0
|
1
|
0.0311365681789
|
|
0
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.337942302264
|
|
0
|
3
|
0
|
1
|
1
|
0.426211354479
|
|
0
|
10
|
0
|
1
|
1
|
0.236370921372
|
|
0
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.395948251274
|
|
0
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.395948251274
|
|
0
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.395948251274
|
|
1
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.475416368961
|
|
1
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.506658784879
|
|
1
|
8
|
0
|
1
|
1
|
0.444365206649
|
|
1
|
5
|
0
|
1
|
1
|
0.537849281487
|
|
2
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.67387215832
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
8
|
0
|
1
|
1
|
0.616720107772
|
|
2
|
10
|
0
|
1
|
1
|
0.556149312911
|
|
2
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.726284416276
|
|
2
|
5
|
0
|
1
|
1
|
0.700735259298
|
|
2
|
5
|
0
|
1
|
1
|
0.700735259298
|
|
2
|
5
|
0
|
1
|
1
|
0.700735259298
|
|
2
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.67387215832
|
|
2
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.67387215832
|
|
2
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.67387215832
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
8
|
0
|
1
|
1
|
0.616720107772
|
|
2
|
8
|
0
|
1
|
1
|
0.616720107772
|
|
2
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.67387215832
|
|
2
|
7
|
0
|
1
|
1
|
0.645816522974
|
|
2
|
9
|
0
|
1
|
1
|
0.586762871759
|
|
2
|
11
|
0
|
1
|
1
|
0.525103374912
|
|
2
|
15
|
0
|
1
|
1
|
0.401383370235
|
|
2
|
11
|
0
|
1
|
1
|
0.525103374912
|
|
1
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.568746295595
|
|
2
|
13
|
0
|
1
|
1
|
0.462668803787
|
|
2
|
3
|
0
|
1
|
1
|
0.750429213029
|
|
2
|
5
|
1
|
1
|
1
|
0.407018461013
|
|
1
|
3
|
1
|
1
|
1
|
0.304636009159
|
|
1
|
7
|
1
|
1
|
1
|
0.2099013498
|
|
2
|
5
|
1
|
1
|
1
|
0.407018461013
|
|
2
|
6
|
1
|
1
|
1
|
0.377222217407
|
|
2
|
7
|
1
|
1
|
1
|
0.348325933213
|
|
2
|
5
|
1
|
1
|
1
|
0.407018461013
|
|
2
|
6
|
1
|
1
|
1
|
0.377222217407
|
|
2
|
7
|
1
|
1
|
1
|
0.348325933213
|
|
2
|
7
|
1
|
1
|
1
|
0.348325933213
|
|
2
|
4
|
1
|
1
|
1
|
0.4375148387
|
|
0
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.337942302264
|
|
1
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.568746295595
|
|
1
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.506658784879
|
|
2
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.726284416276
|
|
2
|
5
|
0
|
1
|
1
|
0.700735259298
|
|
2
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.67387215832
|
|
2
|
5
|
0
|
1
|
1
|
0.700735259298
|
|
2
|
8
|
0
|
1
|
1
|
0.616720107772
|
|
2
|
6
|
0
|
1
|
1
|
0.67387215832
|
|
1
|
4
|
0
|
1
|
1
|
0.568746295595
|
|
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