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1 Cours destiné á : ISE 3 ENSAE, Dakar - Sénégal Année académique : 2013-2014 Animateur : Abdou GUEYE Statisticien démographe Intrahealth International,

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1 1 Cours destiné á : ISE 3 ENSAE, Dakar - Sénégal Année académique : Animateur : Abdou GUEYE Statisticien démographe Intrahealth International, SN Evaluation de la qualité des données sur lâge et le sexe

2 Plan du cours I. Objectifs de lévaluation II. Les différents types derreurs rencontrées III. Dépistage des erreurs sur lâge Dépistage graphique des erreurs Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Ajustement simple des données de structure par sexe et par âge Application 2

3 3 I. Objectifs de lévaluation Diverses erreurs entachent les données collectées. Sources des erreurs: mauvais enregistrement incompréhension des recensés, complexité du questionnaire, omissions ou doubles comptes de personnes mauvaises déclarations lors de la saisie des données. Que faire? Comment faire? Evaluation Redressement éventuel Des méthodes spécifiques

4 4 II. Les différents types derreurs rencontrées 1. Erreurs sur le sexe Sous dénombrement différentiel par sexe ; Erreurs denregistrement dues aux enquêteurs (ex. erreurs de classement aux jeunes âgés). 2. Erreurs sur lâge 2 sortes : Erreurs de couverture : Sous énumération différentielle par âge Erreurs denregistrement : Attraction des âges ou son corollaire la répulsion des âges. Biais denregistrement systématiques des âges (rajeunissement ou vieillissement par rapport à lâge réel).

5 5 III. Dépistage des erreurs sur lâge Erreurs de couverture Comparaison du recensement à des données obtenues par dautres voies : enquêtes démographiques ou recensements antérieures, enquête de couverture post-censitaire. Erreurs denregistrement Elles se détectent plus facilement. Pour ce faire on utilise 2 méthodes possibles : dépistage graphique et évaluation numérique.

6 6 1. Dépistage graphique des erreurs a. Pyramide par année dâge (ou à défaut courbes des effectifs par âge et par sexe) Une pyramide des âges est formée de deux histogrammes horizontaux accolés des distributions par sexe selon lâge des effectifs dune population. sexe masculin à gauche et sexe féminin à droite. Respect de la règle de proportionnalité des effectifs aux surfaces; Construction : effectifs absolus ou effectifs relatifs (effectifs ramenés à 1000 ou ) calculés sur la base de leffectif total de la population. Ce dernier cas est le plus utilisé car : comparer les deux distributions par sexe sur la même base ou lévolution de la structure par sexe selon le sexe dans le temps.

7 7 1. Dépistage graphique des erreurs a. Pyramide par année dâge (ou à défaut courbes des effectifs par âge et par sexe) Interprétation Dans les conditions normales où il nexiste pas derreurs sur lâge, ni dénombrement préférentiel la pyramide par année dâge doit avoir une forme régulière (base élargie, sommet effilé et effectifs en décroissance régulière). Toute distorsion observée décrit, soit une erreur sur lâge soit des événements exceptionnels vécus par les générations concernées.

8 8 1. Dépistage graphique des erreurs b. Graphique des rapports de masculinité selon lâge Il mesure le nombre dhommes pour 100 femmes. Il est calculé en rapportant leffectif des hommes à celui des femmes. compris entre 102 et 107 et ne doit pas croître avec lâge plus élevé en milieu urbain quen milieu rural. Toutefois, si à la naissance, il survient plus de garçons que de filles, par la suite le rapport de masculinité sinverse en faveur des filles sous leffet différencié de la mortalité par sexe.

9 9 1. Dépistage graphique des erreurs b. Graphique des rapports de masculinité selon lâge Interprétation Elle permet de détecter les erreurs différentielles selon lâge ou selon le sexe. En effet, en situation normale où il nexiste pas derreurs sur lâge, ni dénombrement préférentiel et en labsence dévénements exceptionnels vécus par la population étudiée, la courbe de masculinité présente lallure classique dune courbe logistique renversée.

10 10 1. Dépistage graphique des erreurs b. Graphique des rapports de masculinité selon lâge Interprétation Tout écart par rapport à cette courbe idéale est la manifestation dune mauvaise qualité des données sur lâge. Si les données sur lâge sont exemptes derreurs, tout écart par rapport à cette courbe idéale décrit soit un enregistrement différentiel des sexes, soit une exposition différentielle des sexes à un phénomène démographique quelconque, à lexemple de la migration

11 11 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Whipple Vise à mesurer le degré de préférence des âges ronds se terminant par 0 et 5. Analyse les préférences, non sur lensemble de la distribution par âge, mais seulement au sein du groupe dâges 23 – 62 ans, Calcul : Effectif total des personnes âgées de 23 à 62 ans. Somme des effectifs de lintervalle ans dont les âges se terminent par 0 ou 5

12 12 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Whipple (IW) Vise à mesurer le degré de préférence des âges ronds se terminant par 0 et 5. Analyse les préférences, non sur lensemble de la distribution par âge, mais seulement au sein du groupe dâges 23 – 62 ans, Calcul : 1. Effectif total des personnes âgées de 23 à 62 ans. 2. Somme des effectifs de lintervalle ans dont les âges se terminent par 0 ou 5 3. Iw = rapport somme 2° sur 1/5 effectif total 1°).

13 13 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Whipple (IW) Interprétations : I w varie entre 0 et 5. Si I w = 0, il ya répulsion totale du 0 et du 5 Si I w = 5, tous les âges enregistrés se terminent par 0 et 5 Si I w <1, il y a répulsion pour le 0 et le 5 Si I w = 1, il na aucune préférence Si 1< I w <5, il y a attraction, dautant plus forte que W est voisin de 5.

14 14 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Whipple (IW) Par ailleurs lannuaire démographique des Nations Unies 1955 (Gilles Roger et al,1981, p141) donne : W < 1,05: données très exactes 1,05 w 1,099:données relativement exactes 1,10 w 1,249: données approximatives 1,25 w 1,749: données grossières 1,75 w données très grossières

15 15 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Whipple (IW) Remarques: Insuffisance de lindice car ne concerne que les préférences pour 0 ou 5. la préférence (attraction/répulsion) pour un chiffre entraîne automatiquement le même effet pour lautre chiffre. Une amélioration possible serait de calculer un indice séparé pour chaque chiffre

16 16 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Myers Mesure lattraction ou la répulsion de chacun des 10 chiffres 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, pour les individus âgés de 10 ans et + dune part et de 20 ans et + dautre part. Avantage : il élimine, au moins en partie, la diminution des effectifs entre deux âges séparés de 10 ans en se servant deffectifs pondérés. Calcul : 1. Somme du nombre de personnes dont les âges se terminent par chaque nombre entier : dune part, pour les individus âgés de 10 ans et plus : S o, S 1, S 2, S 3,..., S 9

17 17 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Myers dautre part, pour les gens âgés de 20 ans et plus : S0, S1,....., S9. 2.Pondération de ces sommes par des coefficients entiers (1 à 10 dans le 1er cas et 9 à 0 dans le second cas respectivement). 3. On additionne les sommes pondérées pour aboutir à une « population fictive » de la façon suivante : F 0 = 1.S S 0 F 1 = 2.S S 1 F 2 = 3.S S 2 F 3 = 4.S S 3 F 4 = 5.S S 4 F 5 = 6.S S 5 F 6 = 7.S S 6 F 7 = 8.S S 7 F 8 = 9.S S 8 F 9 = 10.S S 9

18 18 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Myers N.B :La somme des coefficients dans chaque cas est égale à Calcul du pourcentage de chaque Fi par rapport au total des Fi. 5. Calcul des différences (écarts) entre ces pourcentages et 10% ; ceci détermine le coefficient de Myers ainsi que lattraction (+) ou la répulsion (-) pour chaque chiffre. 6. Somme des valeurs absolues des écarts qui est lindice de Myers.

19 19 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indice de Myers interprétation Cet indice varie entre 0 (aucune distorsion sur les âges) et 180 (tous les individus recensés ont un âge terminé par le même chiffre). Remarque : Cet indice permet de connaître lattraction ou la répulsion de certains chiffres, mais ne tient pas compte du fait que la préférence pour un chiffre peut être due à une préférence pour un âge donné, qui ne se retrouve pas pour les autres âges terminés par le même chiffre.

20 20 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Régularité des structures par groupes dâge (quinquennaux) et par sexe Le rapport des groupes dâges successifs Px = ½ (Px-5, Px+5) Cet indicateur évalue la régularité des distributions par sexe et par groupe dâges. Son calcul est basé sur l'hypothèse selon laquelle l'effectif d'un groupe dâges donné devrait sensiblement être égal à la demi-somme des effectifs des groupes dâges encadrant Si la valeur est supérieure à 100, cela voudrait dire que les effectifs correspondant à lâge x, ont bénéficié de ceux des âges encadrants ; au contraire si la valeur est inférieure à 100, alors, les effectifs des âges encadrants ont plutôt bénéficié des effectifs de lâge x.

21 21 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Indices de régularité de la structure par âge et par sexe ou Indice combiné des Nations Unies (ICNU) Le classement par groupes dâge quinquennaux élimine les erreurs dues à certains chiffres mais pas complètement à cause des déplacements quil peut y avoir dun groupe dâge à un autre. Deux indices permettent dévaluer la régularité des structures. I1. Indice de la régularité de la structure par âge ou indice « rapport dâges » Calcul : 1. Faire le rapport (%) de leffectif de chaque groupe dâge par rapport à la moyenne des effectifs des groupes dâge encadrant.

22 22 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence 2. Calculer la différence de chaque rapport et Faire la somme des valeurs absolues de ces différences. 4. Calculer lindice des âges = la moyenne des valeurs absolues de ces différences pour chaque sexe séparément (ou pour lensemble de la distribution).

23 23 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence I2. Indice de masculinité ou indice de « rapport de masculinité » Calcul : 1. Calculer le rapport de masculinité pour chaque groupe dâge (%), en général jusquau groupe dâge ans. 2. Calculer les différences entre les rapports successifs. 3. Calculer la somme des valeurs absolues des écarts. 4. Calculer lindice de masculinité = la moyenne des valeurs absolue des écarts.

24 24 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence I3. Indice combiné des Nations Unies ICNU A = indice des âges des hommes B = indice des âges des femmes C = indice de masculinité ICNU = A + B + 3C. Remarque : Si ICN > 40, la structure par âge et par sexe est très défectueuse. La méthode nexamine pas le problème de lattraction des âges comme le font les indices précédents.

25 25 2. Mesure des attractions/répulsions des âges et Indices de préférence Elle sapplique aux données classées par groupe dâges ; méthode influencée par le regroupement ; exemple des groupes dâges quinquennaux ou décennaux ==> comparaison des indices que sils se rapportent au même intervalle de classe. Les Anomalies relevées par la méthode peuvent être réelles et dues par exemple aux décès découlant dune épidémie. Les Nations Unies préconisent de limiter le calcul des rapports des groupes dâges et des rapports de masculinité aux groupes dâges jusquà 70 ans. Car au dessus de cet âge, les séries connaissent des variations importantes. » (F. Gendreau : La population de lAfrique (1991).

26 26 3. Ajustement simple des données de structure par sexe et par âge Lorsque les classes annuelles sont très irrégulières, on peut recouvrir à un lissage des structures. Lissage graphique : Utilisation des distributions cumulées En labsence de perturbations importantes, les courbes des répartitions cumulées sont régulières. Les irrégularités des courbes traduiront des erreurs de dénombrement, denregistrement des âges ou des variations de fécondité, de mortalité ou de migration. On utilise des proportions (%, ) de chaque âge par sexe et les cumuls croissants ou décroissants. On représente la courbe des cumuls et on redresse à la main les anomalies constatées

27 27 3. Ajustement simple des données de structure par sexe et par âge Lissage au moyen de formules : Utilisation des moyennes mobiles Moyennes mobiles appliquées à une répartition par année dâge n x-1 + n x + n x+1 Moyenne mobile sur 3 ans : n x = Moyenne mobile sur 5 ans : n x-2 + n x-1 + n x + n x+1 + n x+2 n x =

28 28 3. Ajustement simple des données de structure par sexe et par âge Lissage au moyen de formules : Utilisation des moyennes mobiles Moyenne mobile par groupes dâges quinquennaux N N N x + 4N 1 + N 2 N 0 = Lissage par une fonction mathématique Utilisation des procédures du PASEX : SINGAGE (MEYER, de WHIPPLE et de BACHI); AGESEX (ICNU) et AGESMTH (structure ajustée)


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