Perception de la vulnérabilité des OEV au Cameroun : cas de la région du centre

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4.2.3 Conditions de vie

La pauvreté qui affecte la plupart des ménages au Cameroun, n'épargne pas les familles. Près de 85 % des ménages abritant les OEV ont un revenu mensuel inférieur à 25 000 FCFA. Seulement 8,24% des enfants dans ces ménages ont plus de deux repas par jour. La fréquentation des centres de santé par ces familles est rendu difficile à cause de la faiblesse de leur pouvoir d'achat, c'est sans doute la raison pour laquelle 20,68% de ces enfants n'ont jamais été vaccinés. Cependant, il faut noter que les OEV de moins de 6 ans, ne représentent que 16,59 % des enfants n'ayant jamais été vaccinés. Ce qui traduit les efforts faits par le gouvernement ces dernières années pour améliorer l'accès aux soins de santé primaire.

4.2.4 Niveau d'instruction et fréquentation scolaire

TAB. 4.2 - Répartition des OEV selon le nombre de parents vivants, la tranche d'âge, le sexe et le niveau d'instruction

Source : Nos calculs à partir des données de 1'ENI-OEV

En fonction du niveau d'instruction, il n'existe pas de réelle différence entre les garçons et les filles. Les OEV ont pour la plupart un niveau d'instruction primaire, cela peut s'expliquer par le fait qu'ils ont moins de 12 ans pour la plupart. Globalement, les enfants orphelins des deux parents semblent avoir de meilleurs niveaux d'études que les autres, ils sont suivis par les enfants orphelins d'un seul parent.

4.3 ACM et sélection des variables

Cette section est consacrée à l'application des techniques statistiques citées plus haut. Nous présenterons et interpréterons les résultats issus de l'ACM et de la Classification Ascendante Hiérarchique (CAH). Il s'agira de pouvoir déterminer les valeurs des pondérations de nos différentes modalités. Avant tout usage de l'ACM, il est indispensable d'aborder certains problèmes relatifs à l'usage de cette technique, à l'instar de celui des valeurs manquantes et des modalités à faibles effectifs. Les modalités à faibles effectifs affectent la construction des axes, ce qui a pour conséquence d'influencer leur signification. Aussi, nous nous sommes fixés comme base, la ventilation de toute modalité non pertinente d'effectif inférieur à 5 % de la population totale. Pour ce qui est de l'analyse des valeurs manquantes, il existe trois grandes techniques.

1. La première consiste à éliminer les observations ayant des données incomplètes, ce qui reviendrait à éliminer plus de 13 000 individus et aura pour conséquence, une perte d'information et l'introduction d'un biais.

2. La deuxième consiste à utiliser les techniques de répondération.

3. La troisième est la stratégie d'imputation.

Malgré cela, il faut admettre que leur usage a un grand impact sur les techniques d'analyse des données (Kouamou 0, 2007). En tenant compte du fait que la présence de valeurs manquantes traduit aussi une certaine information, nous avons considéré ces valeurs comme de nouvelles modalités. Bien sûr, cela peut avoir des conséquences sur la quantité d'information que pourra expliquer le premier plan factotriel.