3.1.2 Limites des données utilisées
Les données que nous utilisons présentent un
certain nombre de limites parmi lesquelles nous avons principalement :
? Le manque des variables liées à l'offre
d'éducation telles que le type d'école fréquentée
par l'élève, la distance entre le l'école
fréquentée et le domicile de l'élève, le rapport
enseignant/élèves, le nombre de redoublements et la
disponibilité d'école à cycle complet. Ces
dernières sont souvent utilisées comme variables de
différenciation de l'abandon scolaire des élèves
tributaires à l'offre d'éducation.
? Le type de données ne prend pas en compte le facteur
temps puisse qu'il s'agit des données du moment. L'utilisation des
données longitudinales issues des enquêtes à passages
serait plus judicieuse dans cette étude. Puisque certaines de nos
variables (par exemple le statut d'occupation du chef de ménage, son
âge, l'âge de l'enfant) sont très sensibles à la
variation du temps. Cela nous amènerait à avoir des
résultats qui s'écarteraient de la réalité si les
analyses étaient effectuées à partir des
caractéristiques des enfants et les ménages aux moments
mêmes où chaque enfant décide d'abandonner
l'école.
3.1.3 Evaluation de la qualité des
données
Les données issues du recensement peuvent avoir des
erreurs qui sont imputables notamment aux enquêteurs, aux
enquêtés voir même aux agents de saisie des données,
Comme le souligne Dackam (2014 cité par NGANAWARA, 2016) : «
Dans les opérations de collecte telles que celles liées
à un recensement général de la population, des erreurs de
natures diverses (erreurs de dénombrement, de contenu et d'exploitation)
sont susceptibles d'entacher la qualité des données,
particulièrement dans les pays en développement ». Par
exemple, il peut s'agir d'un refus de répondre à certaines
questions, ou bien les agents enquêteurs peuvent oublier de poser une
question. Il est donc nécessaire d'évaluer la qualité des
données et de procéder ensuite à des ajustements si
nécessaires. Ainsi, nous allons examiner le taux de non réponse
pour chaque variable du fichier d'analyse. Ensuite un accent est mis sur
l'évaluation de la qualité des données sur l'âge des
enfants et des chefs de ménage.
,
LAMAH François Xavier Master Professionnel en
Démographie Page 61
3.1.3.1 Examen des taux de non-réponse
L'examen du tableau 2.1 montre que les taux de
non-réponse des variables retenues pour l'étude sont
inférieurs à 1 %. Par conséquent, nos données sont
jugées de bonne qualité et toutes les variables peuvent
être utilisées pour nos analyses.
Tableau 3. Taux de non réponse des variables de
l'étude
|
Variables
|
Effectif
valide
|
Effectif
manquant
|
Taux de
non
réponse
|
|
Région Administrative
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Milieu de résidence
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Région naturelle
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Sexe du CM
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Âge du CM
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Statut d'occupation
|
1448992
|
26
|
0.00
|
|
Etat matrimonial du CM
|
1448998
|
20
|
0.00
|
|
Type de de ménage
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Niveau d'instruction du CM
|
1448979
|
39
|
0.00
|
|
Sexe population
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Lien de parenté
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Âge de l'enfant
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Religion
|
1449018
|
1
|
0.00
|
|
Survie du père
|
1441134
|
7884
|
0.01
|
|
Survie de la mère
|
1441134
|
7884
|
0.01
|
|
Fréquentation scolaire
|
1449018
|
0
|
0.00
|
|
Raison de d'abandon scolaire
|
164668
|
459
|
0.00
|
|
Statut d'handicap de l'enfant
|
1449008
|
10
|
0.00
|
|
Quintile de niveau de vie
|
1449018
|
0
|
0.00
|
Source : Données du RGPH-3, Guinée
2014
| 
