3.2. Evaluation de la qualité des
données
Les données issues d'une opération de collecte
comme les enquêtes sont tributaires des choix méthodologiques
opérés en amont. Quel que soient les précautions prises
tant lors de la
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Pauvreté et Fécondité des Adolescentes
en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.
phase préparatoire que lors de la collecte ou le
traitement, il existe toujours des risques d'erreurs. Il s'agit des erreurs
d'échantillonnage et des erreurs de mesure.
Les erreurs de sondage sont liées à la
procédure de tirage de l'échantillon. Le plan de sondage
utilisé pour l'IIMA était une stratification à deux
degrés .Elle suppose que chacune des strates créées doit,
idéalement, être aussi différente que possible des autres :
l'hétérogénéité entre strates et
l'homogénéité à l'intérieur des strates
doivent par conséquent être les principales
caractéristiques à rechercher dans l'établissement de
strates. Aussi, les variables de stratification doivent être pertinentes
de manière à assurer la précision ou la fiabilité
des estimations. La violation de ces règles tend à augmenter le
biais dans les estimations.
Les erreurs de mesure quant-à-elles surviennent lors de
la mise en oeuvre de la collecte et de l'exploitation des données. Il
s'agit des erreurs d'omission de ménages sélectionnés ou
d'ajout de ménages non sélectionnés à l'origine,
les erreurs de doubles compte (dues notamment au nomadisme), la mauvaise
interprétation ou compréhension des questions de la part de
l'enquêteur ou de l'enquêtée, ou les erreurs de saisie des
données, les mauvaises déclarations sur certaines
caractéristiques telles que l'âge, la situation d'activité.
Il est donc indispensable, avant l'analyse des données d'une
enquête, de s'assurer de leur qualité et de l'ampleur des
différentes catégories d'erreurs.
L'objet de l'évaluation de la qualité des
données réalisée dans cette partie est donc de
déterminer si les différentes catégories d'erreurs
observées sont contenues dans les limites raisonnables qui permettent
d'affirmer que l'enquête est globalement d'une qualité acceptable
et éventuellement de procéder aux ajustements des données
entachées d'incohérences. Deux types de méthodes sont
généralement utilisés : la méthode externe et la
méthode interne. La première compare les données à
analyser à celles issues d'une autre source et collectées dans un
contexte similaire tandis que la deuxième analyse la cohérence
des données à partir des graphiques et des indices analytiques,
en le comparant le plus souvent à des standards théoriques ou
régionaux. Dans cette étude, seule la première
méthode est utilisée, cependant nous mettons l'accent sur la
qualité des données sur la déclaration de l'âge des
enfants et des mères.
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Pauvreté et Fécondité des Adolescentes
en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.
3.2.1. Taux de non réponse des variables
Le taux de non-réponse dans les enquêtes varie
beaucoup d'un pays à l'autre et d'une enquête à l'autre.
Dans la pratique, un taux de non-réponse au-delà de 10% est
considéré comme étant de nature à compromettre la
qualité ou la fiabilité des estimations (Nations Unies, 2010).
Le tableau 3.2 présente le taux de non réponse
correspondant à chaque variable utilisée dans cette étude.
Ces taux sont négligeables car tous inférieurs au seuil
autorisé qui est de 10%. Par conséquent, les variables
utilisées dans le cadre de cette étude apportent de façon
satisfaisante la totalité de l'information recherchée parles
questions.
Tableau 3.2 : Taux de non réponse des variables
à utiliser
|
Années
|
Variables
|
Réponses
|
Non
Réponses
|
Pourcentage
de non
réponses
(%)
|
|
2006
|
Milieu de résidence
|
778
|
0
|
0,00
|
|
Région
|
778
|
0
|
0,00
|
|
Niveau d'instruction
|
778
|
0
|
0,00
|
|
Parité atteinte
|
778
|
0
|
0,00
|
|
Niveau de vie du
ménage
|
778
|
0
|
0,00
|
|
Age de l'adolescente
|
778
|
0
|
0,00
|
|
|
|
2010
|
Milieu de résidence
|
2154
|
0
|
0,00
|
|
Région
|
2154
|
0
|
0,00
|
|
Niveau d'instruction
|
2154
|
0
|
0,00
|
|
Parité atteinte
|
2154
|
0
|
0,00
|
|
Niveau de vie du
ménage
|
2154
|
4
|
0,19
|
|
Age de l'adolescente
|
2154
|
0
|
0,00
|
Source : exploitation des sources IIMA, 2006 et 2010,
Angola
3.2.2. Qualité de la déclaration de
l'âge
L'âge est une variable fondamentale dans l'analyse des
phénomènes démographiques. Cependant, il reste une
donnée difficile à obtenir de façon précise en
Afrique. Ainsi, une distribution par année d'âge des effectifs des
adolescentes permet d'apprécier la qualité des
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Pauvreté et Fécondité des Adolescentes
en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.
données recueillies sur leur âge. La
déclaration de l'âge peut être appréciée soit
à partir des méthodes graphiques, soit à partir des
méthodes statistiques (numériques).
3.2.2.1. La méthode graphique
Le graphique 3.1présente les effectifs des adolescentes
en fonction de leur âge à l'enquête. Nous pouvons dire que
les déclarations des âges des adolescentes n'ont pas
été bien faites, car l'on constate de grandes distorsions sur la
courbe des effectifs. En effet, il y a une préférence pour les
âges pairs et une répulsion prononcée pour certains
âges impairs (15, 17, et19ans) en 2006 et en 2010.
Graphique 3.1 : Effectifs des mères en fonction de
l'âge
|
600 500 400 300 200 100
0
|
|
|
2006
2010
|
|
|
15 16 17 18 19
Source : exploitation des sources IIMA, 2006 et 2010,
Angola
En définitive, les données des deuxième
IIMA, sans être parfaitement adaptées (au regard des
problèmes méthodologiques liés à la qualité
et à la faiblesse des effectifs soulevés plus haut), sont
globalement satisfaisantes pour une étude portant sur le changement de
la fécondité des adolescentes dans le temps. Le graphique 3.1
présente la distribution par âge de notre population cible.
Rappelons que notre population cible est constituée des femmes
âgées entre 15 et 19 ans aux dates des enquêtes IIMA de 2006
et 2010. Les différences attractions et répulsions sont
symptomatiques d'une mauvaise déclaration de l'âge au moment de
l'enquête. Plusieurs méthodes statistiques permettent
d'apprécier les distorsions observées telles que l'indice de
Myers, de Whipple, de Bâchi et l'indice combiné des Nations-Unies.
Dans notre cas, vu les préférences ou les aversions pour certains
chiffres dans la déclaration des âges, nous optons pour l'indice
de Myers.
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Pauvreté et Fécondité des Adolescentes
en Angola : Une Analyse Comparative entre 2006 et 2010.
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