Enquête 123 en Côte d'Ivoire (2002)
Phase 1

Cote d'Ivoire, 2002

ID de référence

CIV-INS-E123P1-2002

Producteur(s)

Institut National de la Statistique

Métadonnées

DDI/XML JSON

Créé le

Aug 11, 2023

Dernière modification

Aug 11, 2023

Consultations

2299

Identification

ID de l'enquête

CIV-INS-E123P1-2002

Titre

Enquête 123 en Côte d'Ivoire (2002)

Sous-titre

Phase 1

Pays

Nom	Code pays
COTE D'IVOIRE	CIV

Type d'étude

Enquête 1-2-3, phase 1 [hh/123-1]

Résumé

Au total, les résultats de l'enquête ont donc permis de recueillir la perception des abidjanais sur la pauvreté, la gouvernance et la démocratie et d'explorer leur multiple facette. Pour la majorité des habitants de la capitale économique, la pauvreté est associée aux conditions matérielles difficiles, à un niveau de consommation inférieur à un seuil minimum de subsistance. A coté de ces deux critères, on peut ajouter aussi la faiblesse du capital humain (santé et éducation) ainsi que l'incapacité à influer sur sa condition et la vulnérabilité face aux aléas. Du point de vue des caractéristiques du logement ainsi que l'accès aux services base, la pauvreté n'affecte pas véritablement les Abidjanais, la très grande majorité étant connectée en eau, en électricité. En revanche, s'agissant de la possession de patrimoine, plus de la moitié des ménages en sont dépourvus, principalement le logement. En terme d'éducation, le taux de scolarisation reste quand même élevé. Cependant, il faut reconnaître que la grande majorité des habitants n'a pas dépassé le niveau du primaire. Concernant l'insertion social, même s'il est difficile de donner une appréciation objective sur l'importance où la faiblesse, on peut dire qu'un nombre assez conséquent de ménages sont carrément exclus de tout réseau d'aide et de soutien. Même le suivi régulier de l'information qui permet de s'insérer et de participer à la vie social ne concerne qu'une minorité. Bien que nous n'ayons pas de norme en matière de niveau de sécurité, il faut noter que la capitale économique connaît une situation sécuritaire très préoccupante eu égard aux dires de la population. Il importe donc que l'état se penche sérieusement sur le problème de sécurité qui non seulement donne de l'assurance à la population pour mener tranquillement ses activités, mais aussi participe au développement de l'économie car attire ou repousse les investisseurs. En centrant l'analyse sur la perception des individus eux mêmes sur leurs conditions de vie, il s'avère que l'appréciation globale de la population du bien-être de leurs ménages est négative ; les conditions de vie sont loin d'être satisfaisant dans la capitale et cela quelque soit le revenu. Les principaux besoins jugés essentiels par les ménages recoupent largement ceux qui sont retenus habituellement par les économistes dans les études de la pauvreté. Sur les besoins essentiels et en tenant compte du niveau de satisfaction des ménages par rapport consommation effective, il est ressorti que moins de 20% manifeste une insatisfaction extrême, et moins de 50% une insatisfaction globale. Cependant, l'accès à un logement décent apparaît très problématique. Il importe que l'état sorte de sa "tiédeur" et qu'il prenne une part plus active dans la construction des logements ou être une sorte de garantie des promoteurs, auprès des institutions de crédit afin d'appuyer l'œuvre gigantesque entreprise par le privé, c'est seulement à cette conditions que nous pourrons voir disparaître les baraques. Lorsqu'on ne se réfère plus aux besoins précis, mais on tient compte du fait que la pauvreté est socialement conditionnée, il se trouve que la majorité des ménages (67%) se trouvent dans le premier ou deuxième quintile des pauvres. En mettant en avant le critère monétaire, on porte un regard sur la consommation des individus afin d'identifier les ménages vulnérables, on voit encore l'ampleur de la pauvreté dans la capitale économique. Beaucoup de ménages sont obligés de s'endetter pour assurer leur minimum quotidien. Par ailleurs, près de 50% des ménages estiment que leur revenu est en deçà du minimum requis pour vivre convenablement ; la situation est plus grave pour les ménages du quartile de revenu le plus bas. Pour lutter efficacement contre la pauvreté, les institutions de Bretton Woods préconisent la participation effective de la population, notamment les plus pauvres à la définition des politiques. Le point de vue de la population sur l'évaluation de la pertinence des politiques mises en œuvre est mitigé. La participation très limitée de la population à l'élaboration du DSRP pourrait être la cause de ce verdict (faible adéquation des politiques à l'objectif de lutte contre la pauvreté). La majorité des Abidjanais trouve que l'administration en générale fonctionne bien. La conséquence directe de cette opinion favorable est que plus 75% de la population font confiance à l'administration (en général). Cependant, selon le type d'administration, il se trouve que la police et la sécurité sociale sont très mal vues. C'est le lieu d'attirer l'attention des pouvoirs publics pour la création d'une structure (exemple police des polices) qui aurait les mains libres et dotée de moyens conséquents pour jouer pleinement son rôle en surveillant l'activité des corps habillés d'une part. D'autre part, un effort doit être fait par l'état afin de mettre en place un système de sécurité social qui pourra jouer un rôle efficace dans la réduction de la pauvreté. Malgré cette confiance à l'administration, des problèmes demeurent. Ces problèmes partent de la corruption, à l'absentéisme et à l'incompétence des fonctionnaires, donc du comportement des individus plutôt que sur le système. Pour une administration plus efficace et compétitive il importe d'une part que des normes de productivité soient établies, au moins pour certains services. Pour remédier aux disfonctionnements structurels de l'administration publiques, la population adhère massivement, y compris les fonctionnaires à l'instauration du système d'incitation / sanction. Selon l'opinion de cette même population, les fonctionnaires ne sont pas assez nombreux et ils sont très mal payés. Le relèvement des salaires dans l'administration publique pourrait constituer un élément d'incitation des travailleurs à être plus performants. S'agissant du rôle de l'état dans la sphère économique, le libéralisme économique ne semble pas avoir la faveur du public. Bien que les populations veuillent voir les mécanismes du marché jouer un rôle accru, ils souhaitent aussi que l'état porte un regard sur ce qui se fait. La question du recouvrement des coûts est contestée. La majorité de la population est opposée à la politique de recouvrement des coûts, ce refus étant plus marqué dans le secteur de la santé et principalement pour les couches de ménages pauvres. Lorsque les abidjanais acceptent de renoncer à la gratuité dans les domaines de l'éducation et de la santé, ils souhaitent que leur contribution soit limitée. De tous les systèmes politiques connus, la démocratie est celui qui se réfère à la population et qui rend compte de ses opinions. C'est le point de vue de la population abidjanaise, la très grande majorité y est pour. Bien que les abidjanais acceptent entièrement la démocratie, ils lui reconnaissent quand même des défauts. Parmi ces défauts, la population pense que la démocratie a du mal à maintenir l'ordre, ou qu'elle a des difficultés à prendre des décisions. La grande majorité des Abidjanais a une même conception de la démocratie que celle qui prévaut dans les pays de grande démocratie. S'agissant du fonctionnement de la démocratie, 58% des abidjanais pensent qu'elle fonctionne bien, ceci est un jugement positif pour le gouvernement en place. Parmi les attributs qui sont associés à la démocratie, seul le non respect de "l'égalité de devant la loi" pose véritablement un problème. Dans l'ensemble, l'opinion des abidjanais sur leur classe politique n'est pas bonne. Ceux - ci, en majorité pensent que les hommes politiques ne pensent qu'à leurs intérêts personnels. Pour une meilleure participation politique et pour la consolidation de la démocratie, il serait souhaitable que l'offre politique soit améliorée de façon à ce que la population soit convaincue que la politique est faite pour elle et non pour des intérêts égoïstes. Un des éléments d'appréciation de la démocratie est la question des droits de l'homme. Cette question reste mitigée, 48% des abidjanais estiment que les droits de l'homme sont respectés. Des progrès restent encore à faire dans ce domaine. S'agissant de la participation des abidjanais à la dernière élection présidentielle de 2000, le taux de participation dans la capitale était de 61%. Pour les personnes n'ayant pas participé au scrutin, beaucoup n'étaient pas inscrite sur les listes électorales. A Abidjan, une grande majorité de la population affirme ne pas être intéressé par la politique. La politisation et la participation politique sont très corrélées. Par ailleurs, plus de la moitié des abidjanais déclarent parler de politique avec leur proches. Quelque soit le revenu, la politisation est équitablement partagée par les abidjanais. Afin de savoir si le niveau de politisation enregistré était élevé ou non, nous avons cherché à savoir ce qui comptait le plus dans la vie des abidjanais. Des six domaines proposés, la politique se classe en dernière position. S'agissant de l'orientation politique, une minorité seulement des abidjanais perçoivent bien la signification des notions de gauche - droite. Les groupes sociaux les plus dominés sont les plus ignorants en la matière. Pour ceux qui croit connaître ces notions, les abidjanais se situent en majorité à gauche de l'échiquier politique. Contrairement à ce qu'on aurait pu attendre, ce sont les individus de la droite qui soutiennent le plus le gouvernement en place, ils sont pour une intervention de l'état dans la sphère économique. Ils trouvent les autorités compétents et qu'elles tiennent compte des aspirations de la population et que les orientations politiques sont crédibles. En fait il faut comprendre dans ces résultats une méconnaissance des notions de gauche droite. Pour de nombreux abidjanais, la gauche voulant dire simplement opposition et la droite parti au pouvoir.

Type de données

Données échantillonées [ssd]

Unité d'analyse

Individus du ménage.

Version

Description de la version

Il s'agit de la version après apurement, traitement et analyse des données.

Date de la version

2009-09-25

Périmètre

Notes

- Pauvreté - Emploi -Gouvernance/Démocratie.

Couverture

Couverture géographique

L'enquête couvre la Région des Lagunes.

Unité géographique

La ville d'Abidjan.

Univers

L'enquête porte sur les personnes de plus de 10 ans.

Producteurs et sponsors

Enquêteurs principaux

Nom	Affiliation
Institut National de la Statistique	MINSTERE D'ETAT MINISTERE DU PLAN ET DU DEVELOPPEMENT

Echantillonnage

Procédure d'échantillonnage

1. Préparation de la base de sondage la base de sondage du recensement général de la population et de l'habitat (RGPH 98) telle que nous l'avons reçu n'était pas utilisable pour l'échantillonnage. En effet, cette base de sondage posait d'abord des problèmes pour l'extrapolation des données sur l'ensemble de la population, en ce sens qu'elle était très disproportionnée (écart énorme entre nombre de ménages d'un îlot à un autre). Ensuite, elle ne pouvait pas permettre de localiser facilement les îlots échantillons. En effet, il n'était pas rare d'observer des îlots dupliqués à l'intérieur d'un même quartier, et des numéros d'îlots identiques dans deux quartiers d'une même commune. Enfin, nous avons détecté des îlots qui n'existent nul part sur les cartes géographiques. La résolution du premier problème à consister en un découpage de nouvelles zone de dénombrement (ZD), par regroupement des îlots à l'intérieur d'un même quartier, de façon à avoir des ZD de 200 ménages environs. Pour trouver des solutions au second problème, il a fallu faire une identification des îlots par rapport à leur véritable quartier avec l'aide des services de la cartographie. Quant au dernier problème, nous n'avons pas pu trouver de solution malgré nos recherches ; nous avons dû les écarter du champ. 2. Le plan de sondage L'échantillonnage a été conçu de manière à fournir des précisions des principaux indicateurs et permettre des comparaisons au sein des différentes capitales de l'UEMOA. En l'absence d'informations exploitables sur la dispersion des variables d'analyse de l'emploi, la stratégie la plus prudente a consisté à tirer des échantillons de même taille dans chacune des sept capitales. Avec une taille de 2500 ménages, nous pensons, d'une part que les estimations qui en découleront permettront des analyses pertinentes, et d'autre part cela accroît la probabilité d'obtenir au moins 1000 chefs d'unité de production informelles nécessaires pour la phase 2. Le plan de sondage mis en œuvre est un plan à deux degrés. Abidjan à été découpé en 9 strates [(Abobo, Cocody + Plateau (le plateau a été ajouté à Cocody en raison de sa sous représentation), Marcory, Koumassi, Yopougon, Adjamé, Treichville, Port -bouet, Attécoubé qui sont les 10 communes de la capitale économique)]. Pour constituer la base de sondage au premier degré, le recensement général de la population et de l'habitat de 1998 a été utilisé. En raison de la forte disproportion des DR issues du RGPH 98, nous avons entrepris un nouveau découpage des zones de dénombrement (ZD) avec une taille d'environ 200 ménages tout en restant à l'intérieur de chaque quartier d'une commune donnée : 2483 Zones de Dénombrement ont été obtenues à Abidjan. Ceci afin de minimiser la dispersion et de permettre une bonne couverture géographique des unités de l'échantillon. Au premier degré 125 unités primaires sont tirées proportionnellement à leur taille, parmi les 2483 zones de dénombrement (ZD) constituées. Le tirage se fait indépendamment dans chacune des 9 strates. Dans chaque strate, P1 = m / M, où m est la taille de la ZD en nombre de ménages, et M le nombre total de ménage de la strate; P1 étant la probabilité de tirage d'une UP. Au second degré Afin de procéder au tirage des 2500 ménages de l'échantillon, chacune des 125 UP tirées a été dénombrée intégralement. Ainsi, l'on a tiré 20 ménages par UP. P 2 = ni / Ni dénombré, où ni est le nombre de ménage tiré dans l'UP i, et Ni dénombré, le nombre total de ménage dénombré dans l'UP i La probabilité d'inclusion d'un ménage tiré dans l'UP i s'inscrit : mi ni Pi = P 1 * P 2 = ---- * ---- M Ni dénombré L'objectif est d'assurer à chaque ménage une probabilité égale d'appartenir à l'échantillon. Cette probabilité est égale au taux global de sondage f = n / N 3. Procédure de tirage les UP sont numérotées de façon séquentielle à l'intérieure d'une strate donnée. Le nombre d'UP à tirer dans la strate est proportionnel à la taille de la strate. Les strates sont numérotées de 1 à 9 de la façon suivante (01 = Yopougon, 02 =Treichville, 03=Adjamé, 04=Marcory, et 05=Attécoubé, 06 = Port bouet, 07 = Koumassi, 08 = Cocody, 09 = Abobo). Les ménages tirés sont numérotés de façon séquentielle à l'intérieure de l'UP (01 à 20). Les UP tirées sont intégralement dénombrées à l'aide d'une fiche de dénombrement conçue à cet effet. Cette fiche collecte les informations suivantes : -la strate (deux positions) ; -le numéro de la zone de dénombrement (trois positions) ; -le quartier ; -le numéro du toit (trois positions, c'est un numéro que le superviseur écrira sur la porte de la maison du ménage avant le dénombrement) il est séquentiel dans l'UP (ZD); -l'adresse du ménage ; -le nom du chef de ménage ; -le nombre de membre du ménage ; -N° ménage (il sera remplie pour les ménages tirés avec un chiffre qui part de 01 à 20) ; -la nationalité du CM (1=Ivoirien ; 2=Autre africain ; 3=Autre étranger) ; -Employeur du CM (1=OI,CD ; 2=Autre actif occupé ; 3=Sans emploi) ; -N° séquentiel du ménage dans la strate. L'identifiant d'un ménage est donc constitué de la strate, du numéro de l'UP et du numéro du ménage dans l'UP. A cette fiche de dénombrement, il sera associé une fiche de tirage des ménages échantillons. Grâce à cette fiche, les ménages sont ensuite tirés à l'aide d'une table des nombres aléatoires. 4. mise en œuvre de l'opération sur le terrain l'opération nécessitera dans sa mise en œuvre 50 agents enquêteurs ainsi que 10 superviseurs. Des équipes seront constituées à raison de 5 agents par équipes. Un superviseur encadrera les travaux de collecte de 5 agents enquêteurs. Dans la mesure du possible, 1 équipes aura en charge le travail de 12,5 UP dans une zone précise, ceci afin de minimiser les coûts de déplacement, et éviter des pertes de temps.

Ecarts par rapport au plan d'échantillonnage

Signaler les problèmes par exemples de l'inaccessibilité de certaines zones.

Pondération

Cf. Documents Ressources Externes.

Collecte des données

Dates de collecte de données

Début	Fin	Cycle
2002-05-04	2002-06-04	1 mois

Mode de collecte de données

Interview face à face [f2f]

Notes sur la collecte de données

Collecte des données : elle s'est déroulée du 04 mai au 04 juin 2002. Sur les 2.500 ménages tirés, 2.495 ont été effectivement enquêtés. Soit un total de 11.352 individus.
- Enquête Emploi : 8.683 individus (de 10 ans et plus),
- Module pauvreté : 2.494 individus,
- Modules démocratie et gouvernance : 5.166 individus.

Collecteurs de données

Nom	Abréviation	Affiliation
Institut National de la Statistique	INS	MINISTERE D'ETAT MINISTERE DU PLAN ET DU DEVELOPPEMENT

Questionnaires

L'enquête a touché 2500 ménages dans l'agglomération d'Abidjan. Chaque enquêteur a eu à sa charge un certain nombre de ménages à enquêter. Pour chaque ménage, il y a deux types de formulaires à remplir : · la fiche-ménage (1 fiche par ménage); · le questionnaire individuel (autant de questionnaires que de membres du ménage de plus de 10 ans). Par exemple, dans le cas d'un ménage de 12 personnes dont 7 ont plus de 10 ans, il faut remplir 1 fiche-ménage et 7 questionnaires individuels). La séquence des questions dans l'enquête se présente de la façon suivante (voir schéma en annexe): Une fois que l'enquêteur aura repéré le ménage qu'il doit enquêter à l'aide de la fiche-segment (et du plan), il doit commencer par remplir la fiche-ménage. Les petits bacs correspondent aux zones de codage. Pour chaque individu et pour chaque question, vous rapporterez directement dans ces zones le code correspondant. Lorsque le code a 2 positions, on remplit toutes les cases en cadrant les chiffres à droite (par exemple une personne âgée de 6 ans sera codée 06).

Traitement des données

Edition des données

Introduction Dans une opération telle que l'enquête 1-2-3, le traitement informatique se déroule en deux grandes étapes : la saisie et l'apurement des données. Après la phase d'apurement, la suite du traitement relève de l'analyse. Les instructions qui suivent visent à permettre l'harmonisation des procédures de traitement. La règle générale est de ne pas attendre la fin de la collecte pour démarrer les opérations de saisie et d'apurement ; en fait la stratégie adoptée consiste à réaliser l'apurement pendant le déroulement des opérations de collecte. Si l'apurement ne commence qu'après que la collecte ne soit complètement achevée, on perd la possibilité d'effectuer des retours de terrain. Un bon timing des opérations serait d'engager la formation des agents de saisie une semaine avant le début de la collecte ou tout au moins au moment où débute cette phase de l'enquête. La saisie proprement dite commencerait alors une semaine après la collecte et l'apurement commencerait une semaine après la saisie ; c'est à dire deux semaines après le début de la collecte. On propose que l'apurement de la phase 1 se déroule par vagues de 500 ménages qui seront dénommés LOT01 à LOT05 conformément aux instructions du manuel de l'agent de saisie. En fait, étant donné qu'on utilise 10 agents de saisie, les 10 fichiers (un par agent) du premier batch peuvent être dénommés LOT01A à LOT01J, les 10 fichiers du deuxième batch LOT02A à LOT02J, etc. Pratiquement, après la saisie des 500 premiers ménages, les dix fichiers précédents d'un même batch sont transférés dans l'ordinateur du responsable du traitement informatique. Transformation de fichiers CSPRO en fichiers SPSS Le logiciel CSPRO utilisé pour la saisie des données permet d'obtenir un fichier sous format ASCII. Les fichiers de ce format ne sont pas directement utilisables par un programme SPSS, logiciel retenu pour l'apurement des données. Même si on voulait lire directement le fichier produit par CSPRO, Il y aurait d'ailleurs une difficulté supplémentaire. SPSS ne peut lire efficacement que les fichiers plats (un enregistrement correspond à un individu statistique) ou les fichiers rectangles (un nombre fixe d'enregistrements correspondent à un individu). Or, dans le cas d'espèce, le fichier produit comporte quatre ou cinq types d'enregistrements : un enregistrement habitat et équipement du ménage (variables H et E), un enregistrement relatif au module pauvreté dans le ménage (variables P), autant d'enregistrements socio-démographiques (variables M) qu'il y a de personnes dans le ménage, autant d'enregistrements emploi (variables EA, AP, AS, R, C, TP et RHA) qu'il y a de personnes de 10 ans et plus dans le ménage et autant d'enregistrement sur la gouvernance et la démocratie (variables G et D) qu'il y a de personnes de 18 ans et plus dans le ménage. Ce fichier n'est pas plat (car il y a plus d'un enregistrement par ménage) et il n'est pas rectangle (car le nombre de personnes varie d'un ménage à l'autre). Il faut donc utiliser des procédures spécifiques pour transformer le fichier CSPRO en un fichier qui peut être traité par SPSS. Dans un premier temps, on transforme les fichiers CSPRO (LOT01A à L0T01J pour la première série de correction, LOT02A à L0T02J pour la deuxième, etc.) en quatre ou cinq fichiers rectangles. Cette opération se fait à l'aide de la procédure « EXPORT ». Pour la mettre en œuvre, après avoir lancé le programme de saisie (icône SAISIE Phase1), on va au menu « TOOLS » et on choisit le sous-menu « EXPORT DATA ». La procédure est automatique. i) Le logiciel vous demande simplement d'ouvrir un dictionnaire ; vous choisissez le fichier « parsta~1.dcf » dans le répertoire ENQ123\Phase1\PRGM. ii) Vous devez ensuite choisir les variables à exporter ; en choisissant le questionnaire entier, vous choisissez d'exporter toutes les variables. iii) Vous choisissez ensuite le menu « FILE » et vous faites « RUN » ; le logiciel vous demande ensuite le nom du fichier à exporter. iv) Vous allez au répertoire approprié (normalement C:\ENQ123\ PHASE1\DATA) et vous choisissez les dix fichiers à exporter (on le fait en maintenant la touche « Ctrl » appuyée - opération classique dans Windows) : LOT01A à L0T01J ; ces dix fichiers sont implicitement consolidés lors de cette opération. Le résultat est la création de quatre ou cinq fichiers plats : un fichier contenant les variables H et E du ménage, un fichier contenant les variables P du ménage et deux ou trois fichiers sur les individus du ménage dont l'un composé des variables socio-démographiques, le second des variables sur l'activité et éventuellement un dernier fichier contenant les variables la gouvernance et la démocratie. Ces fichiers portent implicitement les noms HABITAT.txt, PAUVRETE.txt, DEMO.txt, EMPLOI.txt et GOUVER.txt. Ils ont deux caractéristiques : premièrement, ils disposent de séparateurs (tab) et la version de SPSS utilisée permet de les lire automatiquement sans avoir à écrire un programme compliqué ; deuxièmement, les noms des variables sont consignés à la première ligne et peuvent être conservés au moment de la lecture. Pour lire chacun de ces fichiers, dès lors que vous êtes dans le logiciel SPSS, il suffit de choisir le menu « FILE » et le sous-menu « READ TEXT DATA ». En exécutant la procédure « READ TEXT DATA », il faut choisir les bonnes options. Rappelez-vous que : · les noms des variables figurent sur la première ligne de vos fichiers de données ; · les données proprement dites commencent à la deuxième ligne ; · une ligne représente un cas (individu statistique) ; · les données ne sont pas en format fixe, par contre il y a un délimiteur, la touche Tab. Il est important d'archiver des fichiers de données déjà triés car beaucoup de programmes s'en trouvent faciliter. Pour cette raison, après l'exécution de la procédure précédente, il convient de faire passer une autre procédure : « SORT CASES » que l'on trouve dans le menu « DATA ». Après l'exécution de la procédure précédente, vous pouvez sauvegarder chacun des fichiers, à l'aide de la procédure « SAVE AS » que l'on trouve dans le menu « FILE ». Les fichiers peuvent être sauvegardés avec le même nom que précédemment (on propose quelques variantes par la suite), mais avec l'extension « SAV » ; cette extension est d'ailleurs attribué automatiquement aux fichiers systèmes SPSS. Les programmes d'apurement supposent que les fichiers sont sauvegardés dans le sous-répertoire « Data » du sous-répertoire « Phase 1 » du répertoire « ENQ123 », il faudrait respecter cette logique à moins de modifier les programmes. Sauvegarde des fichiers sous format SPSS Pour faciliter l'apurement des données, il est préférable de disposer de deux fichiers seulement pour la phase 1 : un fichier relatif aux informations sur le ménage (fichier ménage) et un fichier portant sur les membres du ménage (fichier individu). Le fichier ménage est obtenu en fusionnant les fichiers HABITAT.txt et PAUVRETE.txt. Quant au fichier individu, on l'obtient de la même façon en fusionnant les fichiers DEMO.SAV et EMPLOI.SAV. le programme ESI01a.SPS vous permet d'obtenir les deux fichiers, résultats de la consolidation respective de deux des quatre fichiers précédents. Pour les pays concernés, il y a un troisième fichier GOUVER.SAV résultant de la procédure « READ TEXT DATA » précédente et on peut le conserver momentanément avec ce nom. Dénomination des fichiers Pour suivre de manière rigoureuse le processus d'apurement des données, il convient d'adopter des règles de dénomination des fichiers. Il est proposé de traiter l'enquête en 5 vagues différentes, numérotées de 1 à 5. Pour chacune des vagues, on peut procéder à plusieurs phases de correction. Il est important de conserver les fichiers de chacune des phases. Les fichiers SPSS bruts du premier batch de la phase 1 seront appelés respectivement MENAGE1a.SAV, INDIVI1a.SAV et GOUVER1a.SAV. D'après les instructions précédentes, les deux premiers fichiers sont obtenus à la suite de l'exécution du programme intitulé ESI01a.SPS. Pour ceux qui préfèrent les opérations interactives, cette fusion peut également se faire de cette façon. Cependant, les opérations interactives ne sont pas conseillées dans le cadre des opérations de grande envergure comme l'enquête 1-2-3 car elles ne laissent aucune trace. Le troisième fichier est obtenu directement après l'exécution de la procédure « READ TEXT DATA ». Les fichiers qui sont créés sont ceux sur lesquels seront exécutés les programmes de correction. Ils peuvent être de taille relativement importante. Lors du déroulement d'un programme SPSS, le fichier SPSS est automatiquement dédoublé en un fichier de travail virtuel (Active file) qui est lu à chaque fois que passe une procédure. Un programme d'apurement de données contient un nombre important de procédures, ce qui peut ralentir considérablement le temps d'exécution d'un programme. Une astuce consiste à créer un « fichier cache » (Data Cache). Ce fichier est une copie cachée de votre fichier de votre fichier de travail ; sa particularité est qu'il n'est lu qu'une seule fois, ce qui permet de gagner du temps. L'inconvénient étant que vous consommez plus d'espace disque. Pour créer le « Data Cache », après avoir lu votre fichier, il suffit de choisir le sous menu « Cache Data » dans le menu « File ». Des programmes d'apurement sont exécutés sur ces premiers fichiers et une liste des erreurs est produite. Si le taux d'erreur est trop élevé (à l'appréciation du Directeur technique de l'enquête ou de son adjoint, il faudrait vérifier s'il s'agit des erreurs de saisie, auquel cas il faut reprendre la saisie ; ou des erreurs de terrain, auquel cas il faut un retour de terrain. Si le taux d'erreur est acceptable, on procède aux corrections sur CSPRO dans les fichiers LOT01x (x = A, …, J). Après les premières corrections, on reprend la procédure d'exportation du fichier pour aboutir à des fichiers SPSS dénommés MENAGE1b.SAV, INDIVI1b.SAV et GOUVER1a.SAV, etc. Il faut noter que les questionnaires non rejetés lors du traitement des fichiers MENAGE1a.SAV, INDIVI1a.SAV et GOUVER1a.SAV ne devraient plus l'être dans la suite. Procédure d'apurement Deux approches sont possibles en matière d'apurement des données. La correction automatique suppose de prévoir des imputations à toute erreur décelée sans avoir à consulter les données de base (questionnaires). Les imputations se font à l'aide des procédures telles que le « Cold-deck », le « Hot-deck », des procédures économétriques, etc. Cette approche est souvent utilisée dans les recensements de population. L'autre approche, celle en général adoptée dans les enquêtes est la correction semi-automatique. Il s'agit de déceler les erreurs, de les lister et de faire un retour dans les questionnaires pour procéder aux corrections ; c'est la procédure adoptée dans le cadre de cette opération. Les programmes d'apurement qui sont rédigés ne prévoient pas les tests d'amplitude sur les données. Pour ce faire et avant toute chose, il convient de faire des tris à plat systématique sur toutes les variables du fichier. Ces tris à plat permettent d'épingler les variables où il y aurait des modalités « out of range », on écrit alors une procédure simple pour lister les individus qui auraient ces modalités. En outre, le fait de réaliser ces tris à plat permet d'avoir une première idée sur la qualité des données. Les programmes d'apurement se nomment ESI02.SPS, ESI03.SPS, …, ESI15.SPS. Les programmes ESI02 à ESI13 sont relatifs à la correction du fichier INDIVI1x.SAV, le programme ESI14 à celle du fichier MENAGE1x.SAV et le programme ESI15 à la correction du fichier GOUVER1x.SAV. Chacun de ces programmes permet d'obtenir une liste des erreurs. La logique de ces programmes est la même et elle est relativement simple. Après la lecture des fichiers, une première partie du programme permet de détecter les erreurs et la seconde partie de les lister. Quand on a obtenu la liste des erreurs, les corrections ne se font pas dans le fichier SPSS, mais plutôt dans le fichier consolidé CSPRO. Pour prendre un exemple concret, on obtient 4 (ou 5 pour les pays réalisant les modules « gouvernance et démocratie ») fichiers de données SPSS à partir du fichier de données LOT01 ; après exécution du programme ESI01a, on obtient les deux fichiers MENAGE1a.SAV et INDIVI1a.SAV ; plus le fichier GOUVER1a.SAV déjà disponible. On exécute les programmes ESI02.SPS à ESI15.SPS sur ces trois fichiers et on obtient la liste des erreurs. A l'aide de cette liste, on rentre dans CSPRO pour corriger les fichiers LOT01x. Après l'exécution des programmes, on conserve les fichiers MENAGE1a.SAV, INDIVI1a.SAV et GOUVER1a.SAV (fichiers bruts ; surtout ne pas les détruire). Pour la deuxième série de correction (on en est toujours à la première vague), on crée de nouveaux fichiers MENAGE1b.SAV, INDIVI1b.SAV et GOUVER1b.SAV et on reprend la procédure précédente. Cette procédure est exécutée autant de fois que nécessaire jusqu'à l'obtention de fichiers propres. Les fichiers intermédiaires (entre les fichiers bruts et les fichiers apurés) sous format SPSS sont également archivés quelque part ; en tout cas il serait imprudent de les détruire avant la fin des travaux d'analyse. Pour la deuxième vague de corrections (500 prochains ménages), les fichiers CSPRO s'appellent LOT02x, les fichiers SPSS, MENAGE2a.SAV et INDIVI2a.SAV, etc. Pour ce qui est des corrections proprement dit, la décision n'appartient surtout pas aux informaticiens et encore moins aux agents de saisie ; le responsable technique doit superviser l'apurement des données. En fait quand il s'agit d'une erreur de saisie, le retour au questionnaire permet de corriger l'erreur. Par contre, pour les erreurs de terrain, la réponse n'est pas toujours aisée. Mais il faut utiliser l'information disponible pour redresser les incohérences. A titre d'exemple, un individu qui déclare ne pas avoir de revenu de transfert (RHA5a = 2) mais qui donne un montant correspondant (RHA5b # Blanc), tout laisse à penser qu'il faut changer RHA5 en 1. Evidemment toutes les erreurs ne peuvent être corrigées. Une procédure spéciale de correction automatique des revenus est prévue, elle ne sera exécutée qu'à la fin des autres corrections comme préalable aux travaux d'analyse. Sauvegarde des fichiers définitifs A la fin des opérations d'apurement, on dispose de deux fichiers pour chaque batch : un fichier contenant les informations des modules H, E et P et un fichier sur les caractéristiques des personnes (caractéristiques socio-démographiques et sur l'activité des membres des ménages). Evidemment, le fichier le plus intéressant est le fichier entièrement corrigé (le dernier fichier du lot). Il s'agit donc d'additionner ces différents fichiers pour obtenir les 2 fichiers définitifs de l'enquête, fichiers utilisés pour l'analyse. Le programme ES101b.SPS permet d'obtenir ce fichier définitif. Ce programme est donc le dernier à être exécutée puisqu'il ne l'est qu'après toutes les corrections. L'hypothèse faite lors de l'écriture de ce programme est que chaque LOT est corrigé trois fois, la version définitive des fichiers d'un lot est donc la version « d » ; chaque pays va procéder aux adaptations appropriées. Un aspect important pour le stockage des fichiers définitifs est leur documentation ; les variables et les modalités des variables doivent avoir des labels, ce qui n'est pas le cas pour les fichiers disponibles jusqu'alors, le programme ESI01b.SPS corrige cet état de fait. Pour les pays traitant des modules gouvernance et démocratie en phase 1, le programme ESI01c.SPS permet de réaliser la même opération que précédemment sur ces deux modules. Les pays ne traitant pas ces modules en phase 1 n'ont pas à exécuter ce programme. Les fichiers définitifs auront les intitulés devant permettre de s'y retrouver facilement. Par exemple, le fichier « Ménage » de la phase 1 du Bénin : ESI1BEM1, le fichier « Individu » de la phase 1 du Bénin : ESI1BEI1. et le fichier sur les modules « Gouvernance et démocratie » : ESI1BEG1. ESI est mis pour enquête secteur informel (plus court que E123 qui était mieux), 1 qui suit pour la phase 1, BE pour le Bénin, M, I ou G respectivement pour ménage, individu et gouvernance et le dernier 1 pour l'année 2001. Remarques finales Les programmes sont rédigés sur la base des questionnaires du Mali (pays test), pour chaque pays ils demandent donc à être adaptés. Les adaptations suivantes doivent être effectuées : · vérifier que les noms des fichiers sont corrects ; · vérifier que les noms des variables dont corrects ; · vérifier que les noms des modalités sont corrects (programmes ESI01b et ESI01c sur les variables telles que M8a, M8b, M11a, M11b, M14b, etc.) ; · procéder aux adaptations nécessaires sur les contrôles relatifs aux variables sur l'éducation en sachant que le premier cycle du secondaire au Mali se fait en 3 ans alors qu'il se fait en 4 ans dans les autres pays (test de cohérence faisant intervenir M15) ; · procéder aux adaptations de toutes les autres variables où il est susceptible d'avoir des modalités différentes (par exemple les agences pour l'emploi et les instituts de sécurité sociale n'ont pas toujours la même dénomination). En outre, les erreurs de cohérence ne sont pas à exclure même si les programmes ont été testés. En effet avec SPSS, l'oubli d'un point à la fin d'un commentaire par exemple ne sera pas signalé comme une erreur, mais la commande suivante devient automatiquement inclus dans le commentaire, ce qui change complètement la logique du programme. De même, mettre un « And » à la place d'un « Or » ne sera pas signalé, mais change la logique du programme. Ainsi les informaticiens doivent s'imprégner de ces programmes avant de les utiliser. Une erreur qui bloque souvent l'exécution de programmes de fusion de fichiers en SPSS (cas du programme ESI01a) est l'existence de doublons dans les fichiers à fusionner. Il peut donc être nécessaire d'écrire un petit programme qui détectent les doublons ; ce dernier programme serait exécuté avant le programme ESI01a ; la commande LAG (retard) peut être utile à cet égard. Compléments pour la phase 2 Les mêmes principes généraux mis en œuvre lors de la phase précédente s'appliquent également pour la phase 2. Compte tenu de la complexité dans le type d'information à collecter, le masque de saisie, conçu en CSPro comprend 37 types d'enregistrement différents. La première opération consiste à exporter ces fichiers sous format ASCII en utilisant comme précédemment la procédure « EXPORT DATA » de CSPro. Après l'exécution de cette procédure, on obtient 37 fichiers ASCII. Ensuite, il s'agit comme précédemment de convertir ces fichiers sous format SPSS à l'aide de la commande « READ TEXT DATA » de ce logiciel. Il est important de soulever un point à ce niveau. La version 2.2 de CSPro semble donner la possibilité d'exporter directement les fichiers sous format SPSS, ce qui serait nettement plus aisé pour la manipulation des fichiers, cependant les tests que nous avons effectués montrent que cette possibilité n'est pas encore ouverte. Etant donné que la manipulation de 37 fichiers seraient fastidieux, nous avons pris le parti de fusionner un certain nombre d'entre eux. Les fichiers fusionnés seront certainement les plus usités aussi bien lors de la phase d'apurement que pour les étapes suivantes. Le programme ESI2P01 permet de procéder à cette fusion. En fait, il permet de créer cinq fichiers. Le premier fichier comprend les caractéristiques de la phase 1 de l'enquête, les variables filtres, celles du module A et les trois variables sur le total de la main-d'œuvre. Il s'agit donc d'un fichier de niveau d'enregistrement établissement ; il s'intitule MODULA1a.sav. Le deuxième fichier comprend les variables des tableaux B2, B3 et B4 relatifs aux caractéristiques de la main-d'œuvre. Il s'agit d'un fichier de niveau individu et il s'intitule MODULB1a.sav. L'on a également ajouté les variables B1 (figurant déjà dans le fichier précédent), B5, B6 et les différents totaux ; ces dernières variables se répètent donc autant de fois qu'il y a d'employés dans l'établissement. Le troisième fichier (MODULC1a.sav.) est un fichier de niveau établissement et il comprend tous les agrégats (total du CA en produits transformés, total du CA en services fournis, total des charges en matières premières, total du capital, total des emprunts, etc.) des modules C, D, E et F du questionnaire. Ce fichier comprend également toutes les variables du tableau D4 ainsi que toutes les autres variables des modules précités qui ne font pas partie des tableaux C2, D1, F1 et F2. Le quatrième fichier est également un fichier de niveau établissement et il comprend les variables des modules G et SS ; il s'intitule MODULG1a.sav. Le cinquième fichier (MODULF1a.sav.) est un fichier à structure plus complexe que les précédents. Il comprend un maximum de six enregistrements par établissement, chacun des enregistrements correspondant à un des types d'équipement du module F1. Puisque la collecte admet un maximum de trois équipements pour chaque type, chaque enregistrement comprend donc un maximum de trois occurrences. A la suite de la création de ces fichiers, on exécute les programmes ESI2P02 à ESI2P09 qui permettent de produire les listings d'erreurs et de procéder aux corrections. Les principes de dénomination des fichiers et de correction doivent rester les mêmes que pour la phase 1.

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