2.4- Méthodes d'analyse.
Pour tester notre théorie principale, nous utiliserons
deux méthodes d'analyse : Dans un premier temps, nous ferons une
analyse descriptive, puis dans un second temps, une analyse explicative.
2.4.1-
Méthodes descriptives.
Ces méthodes d'analyse nous permettront de faire
ressortir l'ampleur du recours aux soins prénatals et de la
discontinuité des soins obstétricaux selon les différentes
caractéristiques individuelles des femmes, le modèle culturel,
l'accessibilité et la qualité des services obstétricaux.
A l'aide de tableaux croisés et des statistiques du
khi-deux rattachées à chaque tableau, nous mettrons en
évidence les associations des variables deux à deux pour faire
ressortir les variables qui sont significativement associés à la
discontinuité des soins obstétricaux. Cela permettra aussi de
déceler le problème de la multicolinéarité entre
les variables s'il existe. Pour résoudre le problème de
multicolinéarité, nous aurons recours à la construction
d'indicateurs composites. La technique d'analyse factorielle des
correspondances multiples (AFCM) sera utilisée pour mettre en
évidence les caractéristiques générales des femmes
pour lesquelles on observe une discontinuité des soins
obstétricaux.
2.4.2-
Méthodes explicatives.
L'objectif de cette étude étant la mise en
évidence des facteurs explicatifs de la discontinuité des soins
obstétricaux, et compte tenu de la nature dichotomique de notre variable
dépendante (discontinuité ou continuité), nous aurons
recours à la méthode de régression
logistique.
Principes de la méthode.
Les principes de base de l'utilisation de cette méthode
de régression sont les suivantes:
ü La variable dépendante doit être une
variable qualitative et dichotomique (ayant deux modalités : 0 et
1) comme le cas de notre variable dépendante. En effet pour une
femme ayant effectué au moins une consultation prénatale pour sa
dernière naissance, deux cas de figure peuvent se
présenter : soit les soins obstétricaux de cette
dernière naissance seront continus (discont=0) ou ne le seront pas
(discont=1).
ü Les variables indépendantes peuvent être
quantitatives ou catégorielles, mais toutes les modalités de ces
variables doivent être dichotomisées avant leur introduction dans
le modèle. La modalité de référence ne doit pas
être introduite dans le modèle. Si P est la probabilité
pour que l'événement (discontinuité des soins
obstétricaux) se réalise, 1-P est la probabilité pour que
cet événement ne réalise pas (c'est à dire
continuité des soins).
- Le modèle de régression logistique permet de
mettre l'équation:
· Sous la forme linéaire  ;
· ou bien sous la forme multiplicative 
La statistique  = Odds ratio ou « rapport de chances ».
La régression logistique fournit, entre autres, le
nombre d'observations, la probabilité du Khi2 associée
au modèle, le pouvoir prédictif du modèle (pseudo
R2), les rapports de chances (odds ratios) le seuil de signification
(P>|z|) des paramètres (coefficients â ou odds ratios), et
enfin l'intervalle de confiance des paramètres pour chacune des
modalités des variables introduites dans le modèle. Ces
différents paramètres facilitent l'interprétation des
résultats.
L'interprétation des résultats se fait
comme suit :
La probabilité du Khi² associée au
modèle permet de se prononcer sur l'adéquation du modèle
utilisé.
Dans le cas de la présente étude, le
modèle sera jugé adéquat lorsque la probabilité
associée au Khi² sera inférieure à 5% voire 10%. Le
pseudo R² détermine le pouvoir prédictif du modèle,
c'est-à-dire la contribution du modèle dans l'explication de la
discontinuité des soins obstétricaux. Par ailleurs, en ce qui
concerne le risque de discontinuité de soins, le modèle de
régression logistique fournit pour chaque variable introduite dans
l'équation une probabilité (P > | t |) qui indique la
probabilité de signification du paramètre relatif à la
modalité considérée. Lorsque cette probabilité est
inférieure 5%, nous considérons qu'il existe une
discontinuité différentielle des soins significative entre les
femmes présentant la caractéristique de la modalité
considérée et celles de la modalité de
référence. L'écart de risque est calculé à
partir des rapports de chance (Odds ratio ou OR). Lorsque le rapport de chance
est inférieur à 1, les femmes ayant la caractéristique de
la modalité considérée de la variable explicative ont ((1
- OR)*100) % moins de risque (ou de chance) que leurs homologues de la
modalité de référence de réaliser
l'événement. Lorsque le rapport de risque est supérieur
à 1, cela signifie que les femmes appartenant à la
modalité considérée de la variable explicative courent OR
fois plus le risque de subir l'évènement discontinuité ou
((OR - 1)*100) % fois moins le risque de subir cet évènement.
| 
