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Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS) & utilisation des données spatiales Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy La dimension.

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1 Enquêtes Démographiques et de Santé (EDS) & utilisation des données spatiales Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy La dimension spatiale des comportements sociaux-démographiques

2 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales2 Les Enquêtes Démographiques et de Santé Vaste programme denquêtes mené depuis 1984 dans une majorité de pays en développement et répétées régulièrement Enquêtes comparables dans le temps et dun pays à un autre Couvrent différentes thématiques : »fécondité, santé maternelle et infantile, conditions de vie des ménages, connaissances liées au VIH/Sida, prévalence du VIH, éducation… Incluent pour certaines dentre elles la géolocalisation des zones denquêtes

3 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales3 EDS par année et données GPS collectées Source : measuredhs.com

4 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales4 La géolocalisation : une donnée peu exploitée Sur 554 articles recensées sur measuredhs.com, seuls 13 portent sur une modélisation spatiale. La plupart des travaux sont : »des atlas par pays ou par région »des analyses à partir de cartes chloroplètes (applats de couleurs) »des analyses multi-niveaux intégrant des variables géographiques distance à une route ou une infrastructure typologie spatiale (urbain / rural, zone aride / pas aride…) Les travaux sur les variations spatiales infrarégionales sont extrêmement rares.

5 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales5 Un problème méthodologique Les EDS sont échantillonnées pour être représentatives de la population au niveau national et régional, non pour être représentatives des territoires. Les zones denquêtes sont tirées au sort selon leur population »Leur position traduit de fait la densité de population

6 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales6 Localisation des grappes au Burkina Faso (EDS 2003)

7 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales7 Un problème méthodologique Les EDS sont échantillonnées pour être représentatives de la population au niveau national et régional, non pour être représentatives des territoires. Les zones denquêtes sont tirées au sort selon leur population »Leur position traduit de fait la densité de population Au final, le nombre de personnes enquêtées par grappe est faible

8 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales8 Échantillonnage de 13 enquêtes en Afrique (exemple des tests de dépistage du VIH) EnquêteType* Nombre de grappes Personnes testées (15-49 ans) Nombre moyen de pers. testées par grappe Prévalence du VIH (15-49 ans) Burkina Faso 2003EDS ,91,8% Cameroun 2004EDS ,25,5% Ethiopie 2005EDS ,51,4% Ghana 2003EDS ,2% Guinée 2005 EDS ,51,5% Kenya 2003EDS ,06,7% Lesotho 2004 §EDS ,523,5% Malawi 2004 EDS ,911,8% Mali 2001 EDS ,11,7% Sénégal 2005 §EDS ,90,7% Tanzanie 2003AIS ,27,0% Uganda 2004 AIS ,56,4% Zambie 2001/02 EDS ,915,6% Sources : rapport final de chaque enquête, disponible sur EDS : Enquête Démographique et de Santé – AIS : AIDS Indicators Survey Les données VIH ne peuvent être liées aux données individuelles et GPS. Données GPS non collectées. Données non disponibles au 1 er novembre § Données préliminaires disponibles au 1 er novembre 2006.

9 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales9 Un problème méthodologique Les EDS sont échantillonnées pour être représentatives de la population au niveau national et régional, non pour être représentatives des territoires. Les zones denquêtes sont tirées au sort selon leur population »Leur position traduit de fait la densité de population Au final, le nombre de personnes enquêtées par grappe est faible »Dans le cas des prévalences du VIH (proportion de personnes infectées), par exemple, les effectifs sont trop faibles pour calculer une prévalence par zone denquête.

10 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales10 Travail mené dans le cadre dune recherche sur les prévalences du VIH mais dont la méthodologie est généralisable. Lobjectif consiste à essayer de reconstruire une information géographique infranationale à partir des données disponibles. En sappuyant sur lanalyse en composante déchelles, il sagit dessayer de faire émerger une tendance régionale. Création dun pays modèle pour simuler des EDS et tester la méthodologie. Exemple dune approche originale

11 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales11 Élaboration dun pays modèle : Alicante

12 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales12 n = 167n = 254 Lissage par des cercles de même effectif n = 19 p = 2,6% Dans cet exemple, leffectif minimum est fixé à km 52 km

13 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales13 Méthodologie Le recours à des cercles de même effectif plutôt quà des cercles de même rayon »tient compte de léchantillonnage en population des EDS »lissage adaptatif Choix du paramètre N à partir de simulations denquêtes

14 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales14 Écart moyen entre prévalence réelle et ajustée

15 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales15 Simulations denquêtes EDS Prévalences nationales : »1, 2, 5, 10, 30 et 45 % Total de personnes testées : »5 000, 6 000, 7 200, 8 640, , et Nombre de grappes : »300, 360, 432, 518 et combinaisons enquêtes simulées Variations de N : 50 à par paliers de estimations

16 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales16 N optimal et rayon moyen des cercles de lissage

17 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales17 Méthodologie Le recours à des cercles de même effectif plutôt quà des cercles de même rayon »tient compte de léchantillonnage en population des EDS »lissage adaptatif Choix du paramètre N à partir de simulations denquêtes Limitation possible du cercle de lissage dans les régions faiblement enquêtées Prise en compte possible des principales agglomérations urbaines (selon différentes hypothèses) Génération de cartes complémentaires pour aider à linterprétation

18 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales18 Prévalence du modèle et prévalence estimée

19 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales19 Automatisation des analyses sous R : prevR Bilingue : anglais / français Package additionnel au logiciel libre et gratuit R Documentation et tutoriel en français Sous licence libre CeCILL-C Disponible sur

20 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales20 prevR Importe et mets en forme les données depuis : »Measuredhs.com pour les EDS »Digital Chart of the World (DCW) pour les frontières des pays »Gridded Rural-Urban Mapping Project (GRUMP) pour les coordonnées des villes Réalise les calculs et exporte dans des formats courants »(shp, asc, dbf, …)

21 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales21 Un exemple dapplication : prévalence du VIH par région au Burkina Faso (2003)

22 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales22 Un exemple dapplication : prévalence estimée du VIH au Burkina Faso (2003)

23 Joseph Larmarange 12 mars 2009 IRD Bondy EDS & données spatiales23 Éléments de conclusion Les EDS ne sont pas adaptées pour une analyse géostatisque explicative. Cependant, elles constituent souvent la seule source de données à un niveau national pour certains sujets et sont facilement accessibles. De fait, des approches de statistique imparfaite telles que prevR peuvent être pertinentes pour »fournir une première image descriptive des variations dun phénomène »servir de point de départ à des analyses plus approfondies.

24 Merci pour votre attention


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