III.6.2. Construction des indicateurs
Dans le but de vérifier certaines hypothèses
émises dans le cadre de cette étude, deux variables composites
ont été créées. Il s'agit du niveau de vie du
ménage et du statut de la femme.
a). Le niveau de vie du ménage
Le niveau de vie du ménage est une
variable composite construit à travers plusieurs variables relatives aux
caractéristiques de l'habitat du ménage et aux biens
possédés par le ménage. En effet, la difficulté de
saisir le revenu des enquêtés dans les EDS en terme
monétaire oblige le plus souvent les chercheurs à construire un
indicateur composite à partir du confort de l'habitat. Cet indicateur
sera catégorisé en trois modalités à savoir pauvre,
moyen et riche. Elle a été recodée en trois
modalités à savoir : pauvre, moyen et riche.
Graphique3.11 : Répartition des
ménages selon le niveau de vie
b). Le statut de la femme
Cet indicateur est constitué des variables relatives
à la position sociale de la femme. La variable comprend également
trois modalités qui sont faible, moyen et élevé.
Graphique3.12 : Répartition des femmes
selon leur statut social
Dans les deux cas, on a utilisé la même
procédure. Notamment, l'Analyse en Composantes Principales (ACP) qui
permet de réduire le nombre de variables. Le but n'étant pas
d'examiner les corrélations entre ces différentes variables. La
procédure ACP permet de faire l'extraction des facteurs
indépendants les uns des autres. Ces facteurs sont en quelque sorte des
combinaisons linéaires entre les anciennes variables. Ils sont
destinés à remplacer les anciennes variables. Dans ce cas
précis et pour chaque indicateur, on a demandé à la
machine de créer un seul facteur en trois fractiles. Le recodage du
premier facteur d'après les trois intervalles a permis de nommer
l'indicateur et ces différentes modalités. Les programmes de
création des deux indicateurs ainsi que les variables ayant pour leur
création figurent à l'annexeB.
A l'issue de ces investigations, on
retiendra que malgré leur mauvaise qualité, les données de
l'enquête démographique et de santé du Congo
réalisée en 2005 peuvent se prêter aux analyses. Le mauvais
classement des effectifs selon l'âge peut être surmonté en
faisant des regroupements par tranches d'âges. De façon
générale, la mauvaise qualité des données qui se
révèle est de nature à sous estimer ou à surestimer
uniquement le niveau de la mortalité des enfants.
Cependant la mortalité différentielle ne se
trouve pas biaisée ou affectée puisque les omissions des
événements (naissances et décès) ne sont pas
sélectives par rapport au sexe de l'enfant. Aussi, le fait que les
quotients de mortalité et les rapports de masculinité sont
calculés pour les tranches d'âges permet de minimiser les biais
relatifs aux transferts des années de naissance et des
décès des enfants.
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