Enquête Démographique et de Santé (EDS)-Kenya 2014

Analyse de données catégorielles dans le cadre de l'EDS-Kenya 2014

Image credit: media ouest france
L’Enquête Démographique et de Santé au Kenya (KDHS) de 2014 a été conçue afin de fournir des informations pour aider à suivre et évaluer la population et la situation sanitaire au Kenya mais également de faire le suivi des précédentes enquêtes KDHS. De plus, elle fournit des informations sur des indicateurs qui n’étaient pas collectées dans les précédentes KDHS, telles que la fistule et l’expérience des hommes en matière de violence domestique. Enfin, l’enquête KDHS-2014 a permis aussi de fournir des estimations pour certains indicateurs démographiques et sanitaires au niveau du comté. Les données provenant de l’enquête ont été recueillies auprès d’un échantillon de 36 812 ménages tirés selon un plan de sondage bien défini. L’échantillon du KDHS-2014 a été tiré d’une base de sondage principale, le cinquième échantillon d’enquête nationale et d’évaluation de programme (NASSEP V). C’est dans ce cadre que le KNBS (Kenya National Bureau of Statistics) opère pour mener des enquêtes auprès des ménages dans tout le Kenya. Le développement du cadre a commencé en 2012, et il contient un total de 5 360 grappes réparties en quatre sous-échantillons égaux. Ces grappes ont été dessinées avec une probabilité stratifiée proportionnelle à la taille de la méthodologie d’échantillonnage à partir de 96 251 zones de dénombrement (ZD) issues du recensement de la population et du logement au Kenya de 2009. Il ressort de l'analyse un manque considérable en biens d’équipement électronique excepté la radio et quelques autres biens. Ainsi, le Kenya fait face à un défi énergétique majeur car les ménages ayant accès à l’électricité constitue uniquement le tiers de l’ensemble des ménages enquêtés dans notre échantillon. En outre, les ménages dirigés par les hommes sont légèrement mieux équipés que ceux dirigés par des femmes. Cependant, il faut rappeler que près du tiers des ménages sont dirigés par des hommes. Par ailleurs, l'analyse est réconfortée par la carte d’ACM (Analyse des Correspondances Multiples) qui montre que les ménages disposant plus d’équipements se trouvent plus proches de la modalité "Homme" que "Femme". Naturellement, ce constat nous ouvre à d’autres questions dont l'une des plus évidentes serait d'appréhender la raison qui engendre une telle disparité de "richesse" entre des ménages gérés par des hommes d’une part et ceux gérés par des femmes d’autre part.

Outils utilisés : R et latex

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Mamoudou KOUME
Mamoudou KOUME
Data Scientist Researcher

I am mainly interested in Mathematics and Artificial Intelligence as a whole but more particularly in Machine Learning, Bayesian statistics, Natural Language Processing, Optimization processes (Gradient descent, Gradient boosting...), Signal processing, Inverse problems, and Parsimonious representations.

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