3-3. Méthodes statistiques d'analyse
La présente étude recherche les facteurs
explicatifs du recours à l'avortement provoqué au Gabon. Pour
atteindre cet objectif, il est indispensable d'examiner le lien existant entre
le recours à l'avortement provoqué et les caractéristiques
des femmes.
A partir des données disponibles, nous
procéderons d'abord à une analyse bivariée afin de
déterminer les corrélations éventuelles existant entre ces
facteurs et le phénomène étudié. Pour ce faire,
nous ferrons des croisements entre variables. Ensuite Nous passerons à
une analyse multivariée, en vue de dégager la contribution nette
de chaque facteur à l'explication de l'avortement provoqué au
Gabon ; le modèle d'analyse statistique choisie ici est la
régression logistique.
3-3-1. Justification du choix du modèle
Le choix de la régression logistique a
été fait en tenant compte de la nature des données
disponibles, de nos variables et des objectifs que nous nous sommes
fixés. En effet, compte de la nature de la variable dépendante
(issue de la grossesse : avortement ou non) qui est qualitative et
dichotomique, notre analyse répond au principe de la régression
logistique.
3-3-2. Présentation du Modèle de
régression logistique
Dans la régression logistique, on estime directement la
probabilité d'occurrence d'un événement (ici, le recours
à l'avortement provoqué). Le modèle de régression
logistique s'écrit :
Prob (événement) = 1 /1+e-z que l'on
peut écrire encore : Proba (événement) = ez / 1
+ ez avec
Z = P0 +P1X1 +P2X 2 +. . + PkX k
où
P0 est le terme indépendant exprimant le niveau moyen Z
pour toutes les observations ; Bj (j=1,. .k) sont des coefficients de
régression estimés à partir des données ;
Xj (j=1,. .k) désignent les variables indépendants
ou les variables explicatives.
Le signe de X1 indique le sens de relation qui existe entre la
variable j et la variable
dépendante, mais l'interprétation de
ces coefficients se base sur les « odd ratio »
(rapport du risque relatif) est défini comme le rapport du
risque relatif d'une modalité donnée par le rapport du risque de
la modalité de référence.
On a : Proba (événement) = 1 - Proba
(non-événement). Ce qui donne l'équation suivante : odds =
Proba (événement)/ Proba (non-événement), donc
Odds = ez = P0 +I31X1 +?2X 2 +... + PkX k =
e?0 e?1X1 e?2X2... e?kXk
Ainsi, si la jème variable indépendante augmente
d'une unité, le << odds ratio >> change d'un facteur de
e?j. Dans le cas où la variable indépendante est
catégorielle, il faut avant de la dichotomiser selon les
modalités qui seront toutes introduites dans le modèle (sauf une
seule qui sera choisie comme modalité de référence).
La statistique << Modèle chi-square >> est
supérieure au seuil critique retenu (5% dans notre cas), on accepte le
modèle.
Les variables intermédiaires introduites dans le
modèle sont celles qui ont un effet significatif sur la pratique
abortive.
En ce qui concerne l'explication du recours à
l'avortement, 9 variables sont retenues. Il s'agit de l'âge des femmes,
leur statut matrimonial, la parité atteinte, le milieu de
résidence, l'ethnie, la religion, le niveau d'instruction, le niveau de
vie des ménages et l'occupation.
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