Sante et Pauvrete - Niger

Encadré n°2. Analyse approfondie de la morbiditéLa première phase du travail a eu le mérite de mettre en exergue, un certain nombre devariables pouvant se révéler déterminantes pour expliquer l’état général de santé selon leniveau de vie (revenu) des individus et de la population.Toutefois, le niveau de vie de la population ne pourra être appréhendé de manière complètequ’en allant au-delà de la pauvreté monétaire et en portant un regard sur le niveau desatisfaction ou d’accès aux services sociaux et autres actifs productifs. C’est pourquoi, nousavons procédé à une deuxième méthode d’analyse explicative en étudiant les liens entre lesindicateurs de santé, nutrition et plus particulièrement la morbidité ; et le niveau de viecombinant cette fois-ci la pauvreté monétaire et la vulnérabilité des ménages.Les méthodes explicatives utilisées qui viennent compléter l’analyse descriptive découlant destableaux statistiques croisant les variables sont de deux types, à savoir :- l’analyse de la variance ;- la régression logistique.L’analyse de la variance est une méthode de régression fondée sur l’examen d’une statistiquedite de Fisher qui permet de tester la significativité globale de la relation entre une variableendogène ou expliquée et des variables exogènes explicatives. Lorsque les résultats de larégression affichent une valeur de la statistique de Fisher avec une probabilité critique tendantvers 0, on déduit une bonne significativité globale de la relation testée.La régression logistique est une méthode qui permet de déterminer un certain nombre defacteurs explicatifs d’une variable endogène à expliquer (par exemple la variable : taux demorbidité dans la population). La régression logistique est dite binaire lorsque la variableendogène est binaire, à deux modalités (dont l’une correspond à l’état qu’on cherche àexpliquer).Les résultats de l’analyse s’affichent dans un tableau qui présente le seuil de significativité descoefficients de chaque variable exogène introduite dans le modèle. Lorsque le seuil d’uncoefficient tend vers 0, on déduit que la variable exogène correspondante a un lien significatifavec la variable endogène. Par ailleurs, au-delà de la significativité du coefficient d’une variable,on peut déterminer le degré de la relation qu’elle a, avec la variable endogène. Pour ce faire onse réfère aux odds ratios (colonne exp. (B)) du tableau présentant le modèle. Ainsi, l’odds ratioest d’autant plus élevé que la relation est significative.Formalisation des deux (2) méthodes d’analyse :A. Analyse de la variance- Variable endogène: (Y) taux de morbidité ;- Variable exogène explicative : (X) variables sur l’état sanitaire et variablesSociodémographiques ;- Test de validité fondé sur F, la statistique de Fisher.B. Régression logistique:- Variable dépendante (Y) taux de morbidité ;- Variables explicatives (Xi) variables sur l’état sanitaire et variables sociodémographiques ;- Test de validité fondé sur les coefficients des variables exogènes, le signe des coefficients etl’examen des odds ratios.50