2-3 Méthodologie
La méthodologie adoptée dans le cadre de la
présente étude est basée sur l'utilisation des
données, relatives aux ménages et aux individus. Nous avons
extraire les enfants de 6-11 ans de la base individu, lesquels nous avons
fusionnés avec la base ménage. La nouvelle base constituée
permet de toucher de près, les facteurs explicatifs de la scolarisation
ou non de tous les enfants.. Nous présentons ici le modèle
d'analyse, les variables à utiliser, les sources de données et
les outils de traitement des données.
2-3-1 Le modèle d'analyse
Notre objectif est d'analyser le phénomène du
non scolarisation des enfants de 6-11 ans au Bénin à travers
l'identification des déterminants individuels et familiaux. Afin
d'atteindre les objectifs ci dessus, deux approches seront principalement
employées. Il s'agit de l'analyse descriptive et de l'analyse
explicative.
Rédigé par : Issakou SALIFOU &
Alexandre Ayéditin YESSOUFOU Page 27
Les déterminants individuels et familiaux de la non
scolarisation des enfants de 6-11 ans au Bénin
2-3-1-1 : Analyse descriptive
- L'analyse univariée et bivariée des
variables : ces deux analyses permettront d'une part
d'appréhender l'intensité du phénomène selon
certaines variables et d'autre part de dégager le profil des
modalités d'une variable par rapport aux modalités d'autres
variables. A l'aide des tableaux croisés et les statistiques de Khi-deux
rattachées au tableau au seuil de 5%, il sera mis en relief les
associations des variables qui sont significativement associées au non
scolarisation des enfants de 6-11ans
-Analyse multivariée
L'analyse multivariée descriptive permet de
catégoriser les enfants en fonction de certaines
caractéristiques. Pour ce type d'analyse, nous utiliserons l'Analyse
Factorielle des correspondantes Multiple (AFCM) car toutes nos variables sont
qualitatives. L'AFCM est une technique de réduction factorielle
permettant d'avoir une vue globale de l'ensemble des variables jeu. Elle
aboutit à la formation du plan factoriel et de la matrice de
configuration des données. Cette méthode permet donc de regrouper
les enfants selon un certain nombre de caractéristiques telles que la
non scolarisation de l'enfant, le statut familial de l'enfant, son milieu de
résidence, le niveau d'instruction du CM et de dresser le profil des
enfants non scolarisés afin de pouvoir les caractériser.
2-3-1-2 : L'analyse explicative
Déterminer les facteurs explicatifs de la non
scolarisation des enfants de 6-11 ans sera le but principal de cette analyse.
Elle se fera à travers une régression logistique binaire. Comme
nous l'avions mentionné plus haut, la variable dépendante est la
non scolarisation de l'enfant. Le modèle dichotomique est l'un des
modèles univariés qui permet d'expliquer la survenue ou non d'un
événement donné.
Le modèle :
Le cadre analytique adopté est celui d'un modèle
de comportement rationnel (Glewwe, 2002). On suppose que les parents prennent
des décisions relatives à leurs enfants pour maximiser une
fonction d'utilité. Celle-ci a pour arguments la consommation de biens
et services, et le capital humain des enfants acquis à travers
l'éducation. La décision du ménage relative à la
non scolarisation de l'enfant va dépendre d'un certain nombre de
facteurs. Notre
Rédigé par : Issakou SALIFOU &
Alexandre Ayéditin YESSOUFOU Page 28
Les déterminants individuels et familiaux de la non
scolarisation des enfants de 6-11 ans au Bénin
but est d'examiner ces facteurs relatifs au ménage et
à l'enfant lui-même, en vue de saisir leurs influences sur la
probabilité que cet enfant ne soit pas scolarisé bien qu'il a
l'âge d'aller à l'école. Hypothèse
:
Supposons a priori qu'on considère un N-échantillon
dont les individus sont indicés i=1...N. pour chaque individu de
l'échantillon, on observe si un certain événement s'est
réalisé et l'on note yi la variable codée
associée a l'évènement.
_f 1 si l'évènement se
réalise pour l'individu i yi=
o si non
L'évènement considéré ici est
la non scolarisation de l'enfant de 6-11ans
On remarque ici le choix du codage (0,1) qui est
traditionnellement retenu par le modèle dichotomique. En effet, celui-ci
permet de définir la probabilité de survenu de
l'évènement comme l'espérance de la variable codée
yi puisque
E(yi) = Prob(yi = 1) * 1 + Prob(yi = 0) * 0 = Prob(yi = 1)
= Pi
L'objectif de ce modèle dichotomique consiste à
expliquer la survenue de l'évènement considéré en
fonction d'un certain nombre de caractéristiques observées pour
les individus de l'échantillon. On cherche dans ce modèle,
à spécifier la probabilité d'apparition de l'abandon
scolaire aux cours primaire au Bénin chez un enfant dans une famille. Le
modèle logit admet pour variable expliquée, non pas un codage
quantitatif associé à la réalisation d'un
évènement (comme dans le cas de la spécification
linéaire), mais la probabilité d'apparition de cet
évènement, conditionnellement aux variables exogènes.
Ainsi, on considère le modèle suivant :
1
Pi = Prob(Yi = ?i ) = F(?ii6)
Où la fonction F(.) désigne la fonction de
répartition de la loi logistique qui s'exprime comme suit :
exil3
Pi = F(xii6) =
1 + exil3
Rédigé par: Issakou SALIFOU &
Alexandre Ayéditin YESSOUFOU Page 29
Les déterminants individuels et familiaux de la non
scolarisation des enfants de 6-11 ans au Bénin
F(.) toujours la fonction de répartition, e
représente la fonction exponentielle, f.? le vecteur des coefficients
des modalités qui sont des paramètres à estimer. Comme
nous l'avons dit plus haut, la variable dépendante est la non
scolarisation des enfants de 6-11 ans et que x? représentent les
variables explicatives
Principe d'interprétation des
résultats
La probabilité de Khi-deux associée au
modèle, le pouvoir prédictif du modèle (pseudo
R2), le seuil de significativité (P> |z|) des
probabilités f.? et les rapports de chance (odds ratio) sont fournis par
la régression logistique, elles facilitent l'interprétation des
résultats.
La probabilité de Khi-deux 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 Khi-deux sera inférieur à 1%. Le pseudo
R2 (R2 ajusté) détermine le pouvoir
prédictif du modèle. Il détermine le pouvoir
prédictif du modèle pour dire la contribution du modèle
dans l'explication de la scolarisation de l'enfant.
De plus le présent modèle permet de voir pour
chaque variable introduite dans l'équation une probabilité (P>
|?|) qui indique la probabilité de significativité du
paramètre relatif à la modalité considéré
dans cette étude. Lorsque cette probabilité est inférieure
à 5% (1% ou 10%) nous allons considérer qu'il existe un lien
significatif entre les enfants présentant la caractéristique de
la modalité considérée et celle de la modalité de
référence.
Pour ce qui concerne le rapport de chance (Odds ratio ou OR),
lorsque le rapport de chance est inférieur à 1, les individus
ayant la caractéristique de la modalité considérée
de la variable explicative ont [(1 ? OR) ë 100? moins de risque(ou de
chance) que leurs homologue de la modalité de référence de
réalisé l'évènement. Lorsque le rapport de risque
est supérieur à 1, cela signifie que les individus appartenant
à la modalité considérée de la variable explicative
courent OR fois plus de risque de subir l'événement non
scolarisation ou [(OR ? 1) ë 100? fois plus le risque de subir cet
évènement
Rédigé par: Issakou SALIFOU &
Alexandre Ayéditin YESSOUFOU Page 30
Les déterminants individuels et familiaux de la non
scolarisation des enfants de 6-11 ans au Bénin
| 
