3.7.3. Régression logistique
L'état nutritionnel étant une variable
qualitative dichotomique, la régression logistique binaire est
la méthode d'analyse multi-variée explicative appropriée.
Dans la régression logistique, la variable dépendante de nature
dichotomique est expliquée par un ensemble d'autres variables qui
peuvent être qualitatives ou quantitatives. Elle permet également
de mesurer le degré d'association entre une variable dépendante
et deux ou plusieurs variables indépendantes simultanément. Il y
a lieu de noter que la régression logistique utilise la méthode
de maximum de vraisemblance pour estimer les paramètres du
modèle. Du fait la linéarité du modèle, ces
paramètres sont estimés par itération: c'est donc une
méthode probabiliste. En effet, la régression logistique estime
la probabilité « P » pour qu'un enfant de moins cinq ans soit
malnutri alors que « 1-P » est la probabilité que cet
événement ne se réalise pas.
93 | P a g e
Impact des facteurs socio-économiques sur les niveaux et
tendances de la malnutrition des enfants de moins
de cinq ans au Bénin
Les coefficients de régression « » fournit par
cette régression permettent de
calculer les Odds Ratio (OR) ou rapports de chances ( ) qui est
nécessaire pour
l'interprétation. Ainsi l'interprétation des
résultats se base sur les règles suivantes :
lorsque l'OR supérieur à 1 dans une
catégorie, celui-ci indique qu'il y a une plus grande probabilité
que l'enfant soit malnutri par rapport au groupe de référence.
Par contre un rapport de chances inférieur à 1
signifie une probabilité plus faible que l'enfant soit malnutri dans la
catégorie considérée par rapport au groupe de
référence.
La probabilité du khi-deux associé au
modèle permet de se prononcer sur la capacité des facteurs
introduits dans le modèle destiné à expliquer la
malnutrition des enfants de moins cinq ans. Ainsi dans cette étude, le
modèle sera adéquat lorsque la probabilité associé
au khi-deux fourni par le modèle de régression est
inférieur à 5 %. Par ailleurs, l'adéquation des
modèles, sera spécifié d'avantage par la statistique
d'adéquation du modèle de régression logistique fourni par
la procédure « lroc » du logiciel « STATA IC
11.1».
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