Déterminants individuels et familiaux de la non-scolarisation des enfants de 6-11 ans au Bénin

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.

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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

Pi = F(xifl) =	exifl
	1 + exifl

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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 :

Pi = Prob( Yi =

1 ) = F(xifl xi

Où la fonction F(.) désigne la fonction de répartition de la loi logistique qui s'exprime comme suit :

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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> IzI) 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> ItI) 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) * 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 ) * 100 ] fois plus le risque de subir cet évènement

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