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MASTER MASS/MIASHS Saint-Charles...

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M1 MASS 2017 - 2018

RAPPORT DE MINI PROJET Étude du confort des ménages au Kenya en 2009 en fonction du niveau de vie

Réalisé par :

CAPOMAGGIO Damien HERAUD Anaïs SATTLER Anthony

Date de remise du dossier : 12 janvier 2018 À Marie-Christine ROUBAUD et Pascale ROUAUD

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Remerciements Avant de présenter le déroulement et les résultats de notre mini-projet, nous tenons particulièrement à remercier les professeures qui nous ont encadré durant sa réalisation, en l’occurrence Mme Marie-Christine ROUBAUD et Mme Pascale ROUAUD. Leur disponibilité, leur aide et leurs conseils, notamment suite à la soutenance à mi-parcours, nous ont permis tout au long du semestre de nous guider dans notre étude. Nous remercions également les dirigeants du master MASS de nous avoir permis de réaliser une telle étude sur le Kenya, qui fut à la fois intéressante à traiter et enrichissante pour nous.

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SOMMAIRE

Pages

I.

Introduction.………………………..……….…………………………………………..…5

II.

Lecture et pré-traitement des données..………………………………………………7

III.

Analyse statistique………………………………………………………………………..9

Conclusion…………………………………………………………………………………………30

Annexes….…………………………………………………………………………………………32

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I.

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Introduction 1. Présentation enquête et contexte Afin de réaliser notre projet, nous allons nous intéresser de plus prêt au Kenya. Baigné par l’océan Indien au sud-est, cet État est situé dans la partie orientale du continent africain. Il est frontalier à: l'Ethiopie (nord), la Somalie (nord-est), la Tanzanie (sud), L'Ouganda et le Soudan (nord-ouest). Figure 1 : Carte du Kenya et ses régions

Source : sciepub.com

À partir de 2009, le Kenya est divisé en 8 provinces et 158 districts. Ancienne colonie britannique, le pays obtient son autonomie en juin 1963. Exactement un an plus tard, le Kenya est devenu une république. Seulement, depuis les années 1980, le taux de mortalité ne cesse de croître. Le Kenya connaît une épidémie de VIH géographiquement hétérogène, affectant tous les secteurs de l’économie. L'économie kenyane est surtout agricole avec une base industrielle forte. En 2000, la croissance du PIB atteint son plus bas niveau avec environ 0,2. Cette baisse s’explique par plusieurs facteurs externes comme par exemple la sécheresse des années 1980, etc. Les services de santé sont détériorés et marqués par une pauvreté. Face au déclin de l’économie, les perspectives de croissance en 2009 et au-delà se voient freiner. Le gouvernement a donc donné la priorité à l'amélioration de la santé des Kenyans. Il reconnaît qu'une bonne santé est une condition préalable au développement socioéconomique. Le but étant de réduire les maladies et les décès liés au VIH et atténuer les effets de l'épidémie dans les ménages et les communautés. Un programme est donc mis en place dès 1984.

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Depuis 1989, le Kenya mène tous les cinq ans une enquête sur la population et la santé. Conçue pour couvrir l’ensemble du pays, KE est la base de données utilisée avec 7 familles de fichiers. Au total, un très grand échantillon a été sélectionné, soit 9936 ménages. Pour le projet, nous avons comme consigne de nous intéresser de plus prêt à la 5ème vague de ce questionnaire : l’enquête démographique et de santé au Kenya (KDHS) 200809. Afin de concevoir de nouvelles stratégies pour les politiques démographiques, sociales et santé au Kenya ; l’enquête actuelle a collecté de nombreuses informations comme par exemple : les niveaux de fécondité ; la mortalité infantile et maternelle ; etc. Trois questionnaires ont donc été utilisés pour recueillir les données de l’étude.

2. Questionnaire Les trois questionnaires concernent les ménages, les femmes et les hommes, traduits de l'anglais au kiswahili et en 10 autres langues locales. Le questionnaire du ménage a été le premier à être diriger. Le but principal étant d’identifier et de répertorier toutes les femmes de 15-49 ans et les hommes de 15-54 ans admissibles aux entrevues individuelles. Pour cela, l’enquête a collecté des informations sur les caractéristiques de chaque personne inscrite, y compris l'âge, le sexe, l'éducation et la relation avec le chef du ménage. De plus, le questionnaire a également recueilli d’autres renseignements : l'unité d'habitation du ménage, comme la source d'eau, le type d'installations sanitaires, les matériaux utilisés pour le plancher, les murs et le toit de la maison, la propriété et l'utilisation des moustiquaires, etc… Le questionnaire pour les hommes collecte des informations identiques à celles recueillies dans le questionnaire des femmes. Cependant, nous pouvons noter que le questionnaire rempli par les hommes est plus court. Sans doute parce qu’il ne possède pas de questions sur l’histoire de la reproduction, la mortalité maternelle, etc…. 3. Plan de sondage Le plan de sondage utilisé dans cette étude s’effectue par grappes.En effet, dans une première phase, des points de collecte de données (« grappes ») ont été sélectionné sur l’ensemble de l’échantillon national, soit400 grappes : 113 urbaines et 267 rurales.Cependant, contrairement aux autres provinces, le nord-est a une population dispersée, moins de ménages et de grappes ont donc été sondés. Dans une deuxième étape, une sélection a été réalisée sur l’échantillonnage des ménages à partir d’une liste.Une démarche a été tentée dans le but de suréchantillonner les zones urbaines afin d’avoir plusieurs cas pour l’analyse. Seulement, des différences d’échantillons ont été notées et l’échantillon n’a pas été auto pondéré au niveau national. Tous les tableaux s’appuient sur des données pondérées hormis ceux impliquant les taux de réponse. Dans le cadre de ce travail, il nous est demandé de ne pas utiliser la pondération associée aux ménages. La conséquence sur nos résultats, étant donné que la pondération est utilisée afin de rendre l’échantillon représentatif de la population, sera qu’ici les résultats seront un peu moins représentatifs de la population.

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II.

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Etape 2 : Lecture et pré-traitement des données

a. Création d’une nouvelle table La table de départ dont nous disposons s’appelle « kehr52fl » et contient 2 191 variables et 9 057 individus (ménages). Nous créons par la suite la table « menage » à partir de la table d’origine, que nous situons dans la même bibliothèque nommée « mp ». Elle contient les 31 variables, qui sont les suivantes : HHID, HV005, HV009, HV014, HV024,HV025, HV026, HV201, HV202, HV204, HV205, HV206, HV207, HV208, HV209, HV210, HV211, HV212, HV213, HV214, HV215, HV216, HV217, HV218, HV219, HV220, HV221, HV225, HV226, HV227, HV228. Le fichier « dataDOC.txt » contient un descriptif de ces variables, avec leur nature (qualitative nominale / ordinale, quantitative). Nous pouvons pour commencer effectuer une PROC CONTENTS sur cette table « menage » sous SAS. Figure 1 : Dictionnaire des variables

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Tout d’abord, nous pouvons voir dans le premier tableau de sortie que le nombre d’observations et de variables correspond bien à celui souhaité. Ensuite, nous obtenons la liste des variables contenues dans la table, avec leur nom, type, longueur et libellé d’origine. Ainsi, la plupart sont de longueur 3, et il y a également une variable de longueur 4, 6 et 12. De plus, nous remarquons qu’hormis la variable HHID, toutes les autres se trouvent au format numérique, quand bien même elles sont de type qualitatif (information obtenue à l’aide du dictionnaire des variables). Dans la sous-partie suivante, nous allons pallier ce problème de codage des variables.

b. Changement des types de variables Nous avons constaté que certains types de variables ne sont pas appropriés au contenu. En effet, des variables qualitatives dont les modalités sont des nombres sont codées en numérique, ce qui implique donc de les mettre en format caractère. Pour cela, nous utilisons la fonction « put » sous SAS, et nous renommons chaque variable par son même nom avec un « c_ » devant. Ainsi, grâce au dictionnaire des variables dont nous disposons, nous avons identifiés les variables suivantes à mettre au format caractère, qui sont : HV024, HV025, HV026, HV201, HV202, HV205, HV206, HV207, HV208, HV209, HV210, HV211, HV212, HV213, HV214, HV215, HV217, HV219, HV221, HV225, HV226, HV227, HV228. Le code de ces changements de type est disponible en annexe. 8

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III.

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Étape 3 : Analyse statistique 1. Etude univariée (tris à plat) et représentations graphiques

Pour la présentation de certaines variables de la table, nous avons décidé de nous centrer sur un sujet en particulier, qui est l’étude du niveau de vie et du confort des ménages en fonction notamment de la région et de l’effectif, puis de son niveau de richesse. Afin de réaliser cela, nous avons sélectionné et présenté les variables qui nous paraissent les plus appropriées à ce thème, en distinguant celles qui sont qualitatives ou quantitatives. Qualitative C_HV024 (Région du ménage) C_HV205 (Type de toilette) C_HV226 (Énergie utilisée pour cuisiner) C_HV227 (Moustiquaire pour dormir) C_HV213 (Matériau principal du sol) C_HV214 (Matériau principal du mur) C_HV215 (Matériau principal du toit)

Quantitative HV009 (Nombre d’individus dans le ménage) HV216 (Nombre de pièce(s) pour dormir)

De plus, certaines variables ayant un nombre de modalités assez important, nous avons décidé d’en regrouper par rapport au sujet que nous avons choisi afin de faciliter la lecture des résultats, sans pour autant que cela ait un impact sur l’interprétation des résultats. De ce fait, voici le nombre de modalités d’origine et d’arrivé des variables où nous avons effectué des regroupements : Variable C_HV205 C_HV226 C_HV213 C_HV214 C_HV215

Modalités avant regroupement 14 13 11 18 19

Modalités après regroupement 5 6 5 5 5

a. Tris à plat Après avoir créé pour chacune des modalités des variables les formats, voici les sorties des tris à plat que nous obtenons sous SAS : •

Pour les variables quantitatives, avec la PROC MEANS Figure 2

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Sous l’hypothèse que les données sont issues d’un plan de sondage aléatoire simple en population infinie, la formule de l’intervalle de confiance de la moyenne au niveau 95% est : 𝐼0.95 = [𝑦 − 1.96√𝑣𝑎𝑟(𝑦) ; 𝑦 + 1.96√𝑣𝑎𝑟(𝑦)] •

Pour les variables qualitatives, avec la PROC FREQ Figure 3

Sous l’hypothèse que les données sont issues d’un plan de sondage aléatoire simple en population infinie, la formule de l’intervalle de confiance du pourcentage au niveau 95% est : 𝐼0.95 = [𝑝 − 1.96√𝑣𝑎𝑟(𝑝 ) ; 𝑝 + 1.96√𝑣𝑎𝑟(𝑝 )]

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M1 MASS 2017-2018 Figure 4

Figure 5

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Figure 7

Les tris à plats sont également disponibles dans le fichier tris.pdf. 12

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b. Représentations graphiques • Pour les variables quantitatives Figure 8

Figure 9

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Pour les variables qualitatives

Figure 10

Figure 11

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Figure 13

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M1 MASS 2017-2018 Figure 14

A la vue de ce boxplot, nous pouvons observer que 25% des ménages sont composés de 2 personnes ou moins environ, et 25% de 6 personnes ou plus. Il y a en médiane 4 individus par ménage, et légèrement plus en moyenne, indicateur non robuste qui est influencé par les valeurs extrêmes que l’ont peut voir sur le graphique (plus de 12 personnes par ménage).

c. Description des résultats Tout d’abord, en ce qui concerne l’échantillon des ménages, nous pouvons observer une répartition assez équilibrée selon les différentes régions kenyanes (entre 11% et 15%) hormis pour le Nord-Est avec seulement 7% des ménages enquêtés. Il y a en moyenne 4.25 personnes dans un ménage, et cela va d’un seul individu pour le plus petit ménage à 19 pour le plus grand. Deux tiers des chefs de ménage sont des hommes contre un tiers de femmes. La plupart d’entre eux ont entre 25 et 49 ans (60%), un peu plus d’un quart ont entre 50 et 74 ans, 8% ont moins de 25 ans et 5% plus de 75 ans. Ensuite, pour les caractéristiques de leur logement, nous nous intéressons aux matériaux utilisés pour celui-ci. En premier lieu, 55% ont un sol dit « naturel», fabriqué entre autres de terre ou de sable, et 45% ont un sol dit « fini », c’est-à-dire qu’il est composé de matériaux nobles comme du ciment ou bien du parquet. En second lieu, près de la moitié ont des murs finis, près d’un tiers en matériaux dit « rudimentaires », comme du bois ou du bambou, et un peu moins d’un quart ont des murs naturels. En dernier lieu, au sujet du toit, plus de deux tiers l’ont en matériaux rudimentaires, près d’un quart naturel et moins de 10% finis. Nous remarquons ainsi que chaque catégorie de matériau est prédominante dans au moins une des trois composantes du logement (naturel pour le sol, fini pour le mur et rudimentaire pour le toit). Par rapport aux aménagements du logement, nous nous concentrons sur deux aspects qui sont les toilettes et la cuisine. Chez les ménages enquêtés, deux tiers ont des toilettes composées uniquement d’une fosse ou latrine, tandis que 16% possèdent une chasse d’eau et la même part ne possède aucune installation. 16

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Concernant la cuisine, une grande partie des ménages utilise le bois pour cela, à hauteur de 60%, tandis que près de 20% utilisent du charbon de bois et un peu moins les énergies fossiles. A noter que moins d’un pourcent des ménages cuisine à l’aide de l’électricité. De plus, nous pouvons voir qu’en moyenne les ménages disposent de 1.8 pièce utilisée pour dormir (2 en médiane) et que cela va d’aucune pièce consacrée au sommeil à 16 pour le ménage qui en utilise le plus. Enfin, au niveau des équipements possédés par les ménages, deux tiers possèdent au moins une moustiquaire contre un tiers qui n’en possède pas. Le bien le plus détenu par les ménage est la radio, puisque 71% d’entre eux en ont. Par la suite, viennent la télévision avec 29% et le vélo (28%). Il y a 8% des ménages qui ont un frigo, une faible part dispose d’un véhicule motorisé (7% de voiture ou camion et 2% de scooter) et 3% ont un téléphone portable. Les biens qui sont sourced’information sont donc les plus possédés par les ménages.

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2. Etude bivariée (Tris croisés) Afin de réaliser une étude bivariée, nous avons relevé quelques variables dans la table menage qui nous parraissaient intéressantes et susceptibles de répondre à notre questionnement, ce dernier étant relatif au confort des menages au Kenya. De plus, d’autres variables n’apparaissant pas dans la table menage nous parraissaient importante pour réaliser des tris croisés. Nous avons donc créé une nouvelle table nommée « menage_new » afin de les ajouter. Les deux tables citées ci-dessus ont donc été fusionnées : toutes les variables que nous avons relevées se situent donc dans la nouvelle table menage2. Les variables ont donc été croisées entre elles afin d’étudier par exemple leurs corrélations, ainsi que leur dépendance. Certaines variables relevées sont quantitatives, d’autres sont qualitatives. Les variables qualitatives sélectionnées sont : • •

La région du ménage L’indice de richesse

Les variables quantitatives sélectionnées sont : • • • •

Le nombre de personnes dans le ménage Le nombre de pièce pour dormir Le nombre de moustiquaires dans le ménage Le nombre d’enfants de moins de 5 ans ( Exemple du sujet )

Les couples de variables qui nous semblaient intéréssent pour cette étude sont donc : 1) La région du ménage et l’indice de richesse (C_HV024*HV270) 2) Le nombre de personnes dans le ménage et le nombre de pièces pour dormir (HV009*HV216) 3) Le nombre de personnes dans le ménage et le nombre de moustiquaire dans le ménage (HV009*HML1) 4) Le nombre de personnes dans le ménage et le nombre d’enfants de moins de 5 ans (HV009*HV014). 5) Le nombre de personnes dans le ménage et l’indice de richesse (HV009*HV270). Le premier couple indiqué ci-dessus correspond aun croisement de variables qualitatives. Une procédure FREQ à été réalisée sur la table menage2.Cette procédure nous permet d’obtenir directement l’effectif théorique, la fréquence en pourcentage, les pourcentages en ligne et en colonne. D’autres options ont été spécifiées afin d’obtenir en sortie l’effectif théorique dans la situation d’indépendance (expected), l’écart entre l’effectif observé et l’effectif théorique (deviation), la contribution à la statistique du chi-deux (cellchi2). L’option chisq à ensuite été spécifiée afin d’obtenir en sortie un test d’indépendance. Les sorties issues de cette procédure sont les suivantes :

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Figure 15 : Croisement des variables Région et Index de richesse

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Le pourcentage en ligne spécifié dans cette procédure nous montre la répartition du niveau de richesse des ménages pour chacune des régions. Nous observons directement que dans la région « Nairobi », environ 95% des ménages sont « très riches » et presque 5% sont riches. Il n’y a presque aucun ménage pauvre ou très pauvre !La région centrale est assez riche dans l’ensemble. 35% des méages sont riches, 24% sont très riches et 1,59% sont pauvres.La région cotière est également assez riche : 42% sont tres riches, 20% sont très pauvres. Cependant, nous observons une nette différence dans la région Nord Est. Quasiment 75% des ménages sont touchés par la pauvreté. Cela est important car cette région représente 7% des ménages du Kenya. 10% des ménages sont tout de même très riches. Les autres régions sont assez homogénes en terme de pauvreté. Dans chacunes d’entre elles, environ 20 à 30% des ménages sont très pauvres et 10 à 20% sont très riches.

Figure 16 : Test d’indépendance

Ici, nous pouvons considérer que les conditions d’applications du test du Khi2 sont bonnes. En effet, n est grand : il y a 9057 ménages. Le degrés de liberté est de 28. Sous l’hypothèse Ho d’indépendance,la valeur indiquée ci-dessus peut être considérée comme la réalisation d’une variable aléatoire du Khi2. Dons sous Ho, la statistique suit approximativement une loi de khi2. La pvaleur indiquée est donc significative : elle est inferieure à 0.0001. Prenons par exemple le risque de premiere espèce, étant de 5%. On constate que la pvaleur, qui est inferieure à 0.0001, est bien inferieure à 0,05. On conclue donc que la décision est de rejeter l’hypothèse d’indépendance Ho entre c_HV024 et HV270. Les trois couples qui suivent correspondent à des croisements de variables quantitatives. Nous utilisons la procédure Corr . Nous avons pris pour chaque procédure la variable 20

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