Section 2. PRESENTATION DES RESULTATS DE LA REGRESSION
LOGISTIQUE ET INTERPRETATION
La régression permet d'analyser la relation causale qui
existe entre une variable dépendante (Y) et une ou plusieurs variables
indépendantes (Xi). En d'autres termes, elle permet de
déterminer les effets des variables Xi sur la variable
dépendante Y. Si elle est bien faite, cette analyse permet de mieux
comprendre les phénomènes qu'on entend étudier.
Concernant l'interprétation de la régression
logistique, celle-ci est faite à partir des tableaux de classification
et de variables dans l'équation. Le tableau de classification nous
permettra de mesurer la validité du modèle. Dans le tableau de
variables dans l'équation, nous allons tenir compte de colonnes
suivantes :
§ Colonne de variables indépendantes dans laquelle
nous allons préciser les étiquettes des variables ;
§ Colonne de coefficient â indiquera le poids ou
mieux le degré avec lequel ces variables seraient liées. Nous
préciserons également nos modalités de
références ;
§ Colonne de l'exponentiel de â noté Exp
(â) : Il sera affecté d'une probabilité qui montre
selon le seuil de signification choisi l'incidence de la variable
indépendante correspondante sur la variable dépendante.
Ainsi, lorsque l'exp (â) d'une catégorie est
significativement supérieur à 1, on dira que les
femmes appartenant à cette catégorie ont plus de risque d'avoir
la caractéristique étudiée. C'est - à - dire ont
plus de risque de pouvoir observer les besoins non satisfaits en PF que les
femmes ou couple de la catégorie de référence.
Par contre, si l'exp (â) est significativement
inférieur à 1, ces femmes appartenant à cette
catégorie ont moins de risque d'observer les issues défavorables
de grossesse que les femmes de la catégorie de
référence.
Et au cas où l'exp (â) serait significativement
égale à 1, sans plus ni moins, on se prononcera sur l'absence de
l'effet de catégorie considérée sur la variable
expliquée. Cette interprétation est valable lorsque la variable
indépendante est qualitative.
Dans le cas où la variable indépendante est
quantitative continue, on n'a pas besoin de la modalité
de référence pour interpréter le résultat.
L'interprétation change.
Quand l'exp (â) d'une catégorie est
significativement supérieur à 1, on dira que l'augmentation d'une
unité de l'écart - type de la variable indépendante
améliore la probabilité de la variable dépendante de la
partie décimale de l'exp (â).
Par contre, si l'exp (â) est significativement
inférieur à 1, on dira que la diminution d'une unité de
l'écart - type de la variable indépendante réduit la
probabilité de la variable dépendante de la partie
décimale de l'exp (â). Et si c'est égal à 1, il n'y
a pas de changement.
A propos de l'intervalle de confiance, il est utilisé
dans cette étude pour le seuil de signification de 5%. C'est pourquoi,
tout coefficient pour lequel le seuil de probabilité est
inférieur ou égal à 0,05 sera significatif. (B. KALAMBAYI
BANZA et MANGALU MHOBE, 2008).
L'introduction des facteurs s'est faite dans l'ordre
suivant : (1) caractéristiques sociodémographiques des
femmes en union ; (2) caractéristiques socioculturels des femmes en
union ; (3) caractéristiques sociobiologiques des femmes en union;
(4) caractéristiques liées aux conjoints ; (5)
caractéristiques contextuelles. Toutes les variables
indépendantes mise ensemble nous permettrons de prendre option sur les
déterminants de notre variable dépendante.
4.2.
1. BNS DE LIMITATION
4.2.1.1. BNS de limitation et
caractéristiques sociodémographiques
Le tableau 4.10 (voir annexe) prouve l'explication de besoin
de limitation des naissances par les caractéristiques
sociodémographiques.
Les résultats issus de la régression logistique de
besoins non satisfaits de limitation des naissances relève :
- Par rapport à l'âge : les
femmes en union dont l'âge varie entre 25 et 49 ans ont plus de chances
de subir de besoin de limitation des naissances que les femmes de la tranche
d'âge de 15 à 19 ans. Les femmes âgées de 45 à
49 ans ont une propension de 48 fois plus grande de présenter les
besoins de limitation des naissances, la tranche d'âge de 15 à 19
ans prise comme modalité de référence. Cette
probabilité de subir l'événement est décroissante
de la tranche d'âge 45-49 ans à celle de 25-29 ans. Les femmes
âgées de 30 à 34 ans ont une propension de dix fois plus de
présenter le besoin de limitation des naissances que les femmes
âgées de 15 à 19 ans, prises en modalité de
référence. Celles âgées de 35 à 39 ans ont
une propension de 16 plus grande et celles de 40 à 44 ans en ont 26.
- Par rapport à la province : les
femmes de la province de l'Equateur et du Nord Kivu ont 3 plus de risque de
présenter de besoin de limitation des naissances que les femmes de la
ville province de Kinshasa. Les femmes de province orientale et du Maniema ont
2 plus de risque de présenter le besoin de limitation des naissances que
les femmes de Kinshasa.
- Par au milieu de résidence :
les femmes résidant dans le milieu ont 30 % de risque de
présenter le besoin de limitation des naissances que les femmes du
milieu urbain. Le cadre urbain est en effet beaucoup plus propice que le milieu
rural à une large ouverture d'esprit de la femme. Elle y est en
particulier plus soumise à l'influence du monde globalisant, du fait des
moyens de communication qui se sont considérablement rapprochés
des individus ces dernières années.
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