WOW !! MUCH LOVE ! SO WORLD PEACE !
Fond bitcoin pour l'amélioration du site: 1memzGeKS7CB3ECNkzSn2qHwxU6NZoJ8o
  Dogecoin (tips/pourboires): DCLoo9Dd4qECqpMLurdgGnaoqbftj16Nvp


Home | Publier un mémoire | Une page au hasard

 > 

Etude des déterminants et de l'ampleur de la vulnérabilité socio- économique des ménages urbains suite aux dépenses d'hospitalisation: cas de la clientèle du CNHU ( Centre National Hospitalier Universitaire )

( Télécharger le fichier original )
par Eddy N'HOUNDJO
Université d'Abomey- Calavi (Bénin ) - Maitrise en sciences économiques 2011
  

précédent sommaire suivant

Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy

Section 2 : Analyse économétrique et recommandation de politiques.

Cette section est consacrée à l'analyse économétrique et aux recommandations de politiques

Paragraphe 1 : Analyse économétrique.

Dans ce paragraphe nous présentons et analysons les résultats de l'estimation du modèle économétrique. L'estimation est faite en supposant que le terme stochastique suit une loi normale. Il s'agit donc d'un modèle probit. Rappeler que la présentation exhaustive des résultats des estimations est en annexe du document.

A. Présentation des résultats

Les résultats des estimations sont présentés dans le tableau 28.

Tableau 28: Résultats des estimations.

Number of observation = 324

Wald chi2(22) = 60.27

Prob > chi2 = 0.0000

Log pseudo likelihood = -77.848405 Pseudo R2 = 0.2982

 
 
 
 
 

Variable

Coefficients P - value

 
 

AGE_C

TAILLE_M

-.0037475 0.714

-.0249191 0.447

Infor

.4768524 0.123

Finpro

.5080807 0.191

Ficofor

1.077557*** 0.005

MOACCOU

-.5170234 0.439

RESO

-.1115795 0.668

Autom

-.6349754** 0.043

Tradi

.3037513 0.402

Soinpriv

-.1564657 0.659

hozone

-.588464 0.248

Malad

-.6926547 0.199

Accid

-..4099057 0.271

Secpub

-.6739998 0.150

Secpriv

.2797441 0.536

Secinf

.1420312 0.759

Secon

1.050078*** 0.000

Prim

1.507292*** 0.000

Aucun

2.066957*** 0.000

HOM

-.1587738 0.764

COUHOSPI

-8.28e-07* 0.058

DHOSPI

-.4050801*** 0.007

_cons

1.897107 0.126

***significatif à 1%, **significatif à 5%, *signficatif à 10%

Présentons les résultats des estimations suivant la logique des six groupes de variable explicatives.

Tableau 29 : Présentation des résultats suivant les groupes de variable.

Variables

Coefficients

Caractéristiques du Chef de ménage

 

Sexe

-0,158

Age

-0,004

Taille

-0,025

Appartenance à un réseau

-0,112

Coût d'hospitalisation

0,0000

Durée d'hospitalisation

-0,405

Niveau d'instruction

 

Aucun niveau

2,067

Primaire

1,507

Secondaire ou supérieur

1,05

Catégorie professionnelle

 

Secteur informel

0,142

Secteur privé

0,28

Secteur public

-0,674

Motif d'hospitalisation

 

Accident

-0,451

Accouchement

-0,517

Maladie

-0,692

Types de soins de premier recours

 

Automédication

-0,635

Soins traditionnels

0,304

Soins dans un centre de santé privé

-0,156

Soins dans un centre de santé public

-0,588

Mode de financement

 

Financement informel

0,477

Financement sur fonds propres

0,508

Financement collectif formel

1,078

Nombre d'observation

Pseudo R2

Prob > chi2

Log pseudo likelihood

324

0.2982

0.0000

-77.848405

Source : Résultats des estimations

Les déterminants de la vulnérabilité sont analysés en considérant six (06) groupes de variables explicatives :

· les caractéristiques du chef de ménage ;

· le niveau d'instruction du chef de ménage ;

· la catégorie socioprofessionnelle ;

· le motif d'hospitalisation ;

· les types de soins de premier recours ;

· et le mode de financement des soins de santé.

Mais avant de passer à l'analyse des résultats, nous avons d'abord effectué, comme nous l'avons dit dans la méthodologie, des tests de validation pour juger de la qualité de l'ajustement du modèle.

précédent sommaire suivant






Bitcoin is a swarm of cyber hornets serving the goddess of wisdom, feeding on the fire of truth, exponentially growing ever smarter, faster, and stronger behind a wall of encrypted energy








"Soit réservé sans ostentation pour éviter de t'attirer l'incompréhension haineuse des ignorants"   Pythagore