3.2.2.5 Limites du modèle d'analyse
L'utilisation de ce modèle ne permet pas de
résoudre deux types d'erreurs fondamentales que l'on pouvait se passer
en utilisant un modèle logistique multiniveau. Il s'agit de :
l'erreur écologique (erreur qui consiste à
interpréter au niveau individuel les résultats des variables
contextuelles) et l'erreur atomiste (l'erreur qui consiste
à ignorer le contexte dans lequel évolue l'individu et
étendre à la dimension du contexte un ensemble d'effets
individuels). En effet, ce modèle ne prend pas en compte un effet
multiniveau ce qui revient notamment à sous-estimer la variance des
effets contextuels, et donc par conséquent surestimer leur
significativité.
Notons aussi que l'utilisation d'une analyse multiniveau
pouvait nous permettre de distinguer les effets des variables individuelles des
effets des variables relatives aux ménages et aux communautés.
Les modèles multiniveaux (parfois aussi désignés sous le
terme de modèles hiérarchiques, ou modèles mixtes), ont
été développés pour répondre aux
problèmes spécifiques posés par des données
structurées selon plusieurs niveaux (deux, trois par exemple selon les
cas), typiquement dans le cas où les individus partagent un
environnement commun qui peut affecter le comportement auquel on
s'intéresse (Givord & Guillerm, 2016). Elle permet alors d'adopter,
pour reprendre les affirmations de J. Brailly et E. Lazega (2014), «
une position regardant à la fois l'individu mais aussi le groupe,
supposant par la même d'alterner les deux positionnements
méthodologiques polaires, à savoir individualisme et
holisme[...]expliquant un comportement individuel par des
caractéristiques de la personne et des groupes auxquels elle est
reliée ».
LAMAH François Xavier Master Professionnel en
Démographie Page 71
Ce chapitre avait pour objectif de décrire la source
des données utilisées dans cette étude, d'évaluer
et d'apprécier leurs qualités, et enfin de présenter les
méthodes et types d'analyse effectués. Ainsi, les données
empiriques utilisées sont celles du troisième RGPH de la
Guinée réalisé en 2014 sur toute l'étendue du
territoire. Pour ce qui est de la qualité de ces données, il
ressort de l'évaluation basée sur les taux de non réponse
des variables de l'études et une évaluation particulière
sur la déclaration de l'âge des enfants ainsi que celui des CM,
que les données sont globalement de qualité acceptable. Cependant
l'âge du CM et le statut d'handicap de l'enfant ne seront pas
utilisées dans les analyses à cause leur mauvaise qualité.
Comme méthodes d'analyse, on a retenu deux méthodes : l'analyse
descriptive et l'analyse explicative. Plus spécifiquement, elles
s'agissent de deux analyses descriptives dont une bivariée,
explorée au moyen des tableaux croisés et le test de khi-deux et
l'autre multivariée réalisée avec l'AFCM ; et une analyse
explicative réalisée au moyen du modèle de
régression logistique binomiale.
LAMAH François Xavier Master Professionnel en
Démographie Page 72
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