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3.2.2. Evaluation de la déclaration de l'âge

L'âge demeure une variable fondamentale dans l'analyse des phénomènes démographiques car il constitue un critère essentiel de sélection et de différenciation des individus. Cependant, cette variable reste difficile à obtenir de façon précise en Afrique. Elle est soumise à divers type d'erreurs pouvant entacher sa qualité (mauvaises déclarations, les omissions volontaires ou non...). Pour l'évaluation de l'âge, deux méthodes complémentaires sont communément utilisées : la méthode graphique et la méthode statistique.

3.2.2.1. La méthode graphique

Le graphique 3.1 présente les effectifs des femmes en fonction de leur âge à l'enquête. L'analyse de ce graphique révèle que les déclarations sur l'âge de ces femmes comportent certaines erreurs. Car, l'on constate de grandes distorsions sur les courbes des effectifs qui présentent une évolution en dents de scie avec des pics prononcés à certains âges et une répulsion marquée pour d'autres. Ceux-ci illustrent la préférence des enquêtés pour certains âges et l'aversion pour d'autres. Ainsi, nous constatons que dans l'ensemble, les femmes ont des préférences pour les âges 18, 20,

23,	27,	30,	35, 42 ans et à contrario des répulsions sont observées à certains âges notamment : 16,
23,	25,	29,	37, 43 ans.

Pour s'assurer de ce constat, nous recourons aux méthodes numériques afin d'évaluer statistiquement la qualité des données sur l'âge. A cet effet, plusieurs méthodes statistiques existent pour apprécier les distorsions observées : indice de Myers, indice de Whipple, indice de Bâchi et indice Combiné des Nations Unies. L'indice retenu ici est celui de Myers car les pics ne sont pas seulement observables aux âges ronds mais ils sont épars sur l'ensemble du graphique (graphique 3.1).

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Graphique 3.1 : Effectif des femmes selon leurs âges

600

500 400 300 200 100 0
	15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49

Source : Exploitations des données du MICS Cameroun 2014

3.2.2.2. La méthode statistique : indice de MYERS

L'indice de Myers sert à mesurer les répulsions ou les attractions pour chacun des chiffres compris entre zéro (0) et neuf (9). Myers a proposé de calculer pour chacun de ces chiffres un effectif remanié qui, s'il n'y avait aucune préférence ou aversion, serait égal à 10% de l'effectif total remanié. La somme des écarts en valeur absolue des pourcentages de chacun des effectifs remaniés avec l'effectif théorique 10 constitue l'indice de Myers. Si les déclarations d'âge sont exactes, tous les effectifs remaniés sont à peu près égaux et l'indice est presque nul. Sa valeur est d'autant plus élevée que les préférences ou aversions pour les âges se terminant par certains chiffres sont plus grandes. Sa valeur maximale est atteinte lorsqu'il y a préférence pour tous les âges se terminant par un seul et même chiffre, et vaut alors 180 (Gendreau et al. 1985).

Procédé de calcul :

Soit P (10d + u) l'effectif des personnes dont l'âge a pour chiffre des dizaines « d » et pour chiffre des unités « u ».

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Figure 3.1 : Etapes de calcul de l'indice de Myers

Etape 1 : On calcule les sommes Su des effectifs des personnes de 10 ans et plus dont les âges se terminent respectivement par chacun

des chiffres de 0 à 9.

S_u =

d=1

dmax

P(10d + u)

Etape 2 : On calcule de même
les sommes S'u pour les 20
ans et plus :

Etape 5 : L'indice de Myers vaut alors :

I_m =

u=0

S'_u = d=2

dmax P(10d + u)

9

|100

T_u

T

- 10|

Etape 4 : On calcule l'effectif remanié total :

Etape 3 : Les effectifs
remaniés de Myers sont les
quantités définies par :

Tu

= u + 1 Su + 9 - u S'u

T =

u=0

9

Tu

Le tableau ci-après présente les résultats des différentes phases du calcul de l'indice de Myers dans la population des femmes à la date de l'enquête.

Tableau 3.2. Calcul de l'indice de Myers chez les femmes Camerounaises

Cameroun

U	Su	U+1	S'u	9-u	Tu	100*(Tu/T)	100*(Tu/T)-10	|100*(Tu/T)-10|
0	1037	1	1037	9	10369	10,99	0,99	0,99
1	799	2	799	8	7987	8,46	-1,53	1,53
2	822	3	822	7	8222	8,71	-1,28	1,28
3	749	4	749	6	7489	7,93	-2,06	2,06
4	803	5	803	5	8028	8,50	-1,49	1,49
5	1250	6	822	4	10789	11,43	1,43	1,43
6	1142	7	721	3	10158	10,76	0,76	0,76
7	1033	8	634	2	9528	10,09	0,09	0,09
8	1240	9	755	1	11918	12,63	2,63	2,63
9	986	10	600	0	9863	10,45	0,45	0,45
total	9861		7741		94350		Indice Myers	12,750

_

_

_

Source : Exploitations des données du MICS Cameroun 2014

De l'analyse du tableau précédent, il ressort que la valeur de l'indice de Myers est de 12,75 pour l'ensemble des femmes âgés de 15-59 ans. Cette valeur de l'indice de Myers bien que faible, montre qu'il y a quelques mauvaises déclarations d'âges. L'examen du graphique 3.2 montre qu'il

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y a une attraction pour les âges terminant par 0, 5, 6, 7, 8 et 9 ; et des répulsions pour les âges se terminant par 1, 2, 3, et 4.

Graphique 3.2. Histogramme des préférences des âges

Source : Exploitations des données du MICS Cameroun 2014

Le redressement de ces données se fera à l'aide d'un regroupement des âges en classes quinquennales. On constate alors sur le graphique 3.3, que les effectifs des femmes décroissent régulièrement. On peut dire que les données ainsi regroupées atténuent les problèmes de distorsion. Ces données deviennent acceptables pour l'étude.

Graphique 3.3. Effectif des femmes selon leurs âges quinquennaux

Source : Exploitations des données du MICS Cameroun 2014

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