CHAPITRE 5 : LES
CARACTERISTIQUES SOCIALES DES
INEGALITES DE LA MORTALITE
DES ENFANTS : APPROCHE MULTIDIMENSIONNELLE
Les associations établies entre variables deux
à deux, notamment entre la variable dépendante et les
différentes variables explicatives sont souvent qualifiées de
fallacieuses. Elles ne donnent pas lieu de tirer des conclusions pertinentes et
solides. Pour mieux examiner les hypothèses émises dans le cadre
de cette étude, nous avons jugé utile de compléter les
analyses bivariées effectuées dans le chapitre
précédent par une méthode d'analyse multivariée.
Cela permettra d'atteindre l'objectif visé, celui de
caractériser les femmes par rapport aux inégalités
sexuelles de mortalité des enfants et d'identifier les
caractéristiques qui y sont associées.
Pour atteindre cet objectif, nous allons utiliser l'Analyse en
Composantes Principales (ACP) non pas comme une procédure de
réduction de données mais plutôt dans une perspective
d'analyse descriptive multivariée.
Avant de passer aux analyses proprement dites, nous
présenterons d'abord très succinctement la méthode ainsi
que la manière dont nous avons procédé pour constituer le
fichier au quel porterons les analyses.
V.1. Présentation de la
méthode d'analyse
Le choix d'une méthode d'analyse se justifie
par l'objectif de l'étude et la nature des variables. Il ressort de la
définition des objectifs de cette étude et de la
définition des variables et indicateurs à utiliser que l'ACP est
indiquée, car remplissant les deux exigences essentielles (car les
variables dépendantes sont quantitatives et l'étude a une
portée descriptive).
L'Analyse en Composantes Principales fait partie des
méthodes d'analyse dites factorielles. Ces dernières
établissent des représentations synthétiques de vastes
tableaux de données, en général sous forme de
représentation graphique. Elles ont pour objet de réduire les
dimensions des tableaux de données de façon à
représenter les associations entre individus et entre variables dans des
espaces de faibles dimensions.
Les méthodes d'analyse factorielle consistent à
rechercher des sous-espaces de faibles dimensions qui ajustent au mieux le
nuage de points des individus et le nuage de points des variables. Les
proximités mesurées dans ces sous-espaces doivent refléter
au mieux les proximités réelles. L'espace de
représentation obtenu est appelé espace factoriel. Les
méthodes diffèrent selon la nature des variables
analysées : il peut s'agir de variables continues,
de variables nominales ou de catégories dans le cas des tableaux de
contingences. Les lignes peuvent être des individus ou des
catégories.
L'ACP permet de décrire et d'explorer les relations qui
existent entre plusieurs variables simultanément à la
différence des méthodes bivariées qui étudient les
relations supposées entre deux variables.
| 
