Cours de statistiques Descriptives et Inferentielles (Inductive)

Philip Wood   2005

Cours de Statistique Descriptive:

 

1.  Introduction:

Defn. : Science du groupement méthodique des faits qui se présent a une évaluation numérique.

 

3 éléments essentiels

1. Groupement (anémie, VIH ….), 2. numérique (mathématique, nombre avec une maladie, nombre sans maladie, nombre des cabinets…)   ( sexe 1 & 2, niveau d’études), 3. évaluation – essentielle surtout pour inferentielle – analyse, comparaison…

 

Science jumeau = épidémiologie : Etude des différents facteurs de l’apparition et évolution des phénomènes de la santé.

 

Simple description des résultats = Statistiques Descriptive

Analyse à profondeur = Statistiques Inferentielle.

 

Exemple 2:   Etude anémies : Enfants admis à l’hôpital d’Oicha pendant 3 mois en 2003.

 

Age                Effectif        Avec                 Sans                 %

0-1

209

51

158

24

 

1-2

54

26

28

48

 

2-3

17

11

6

65

 

3-4

15

9

6

60

 

4-5

5

5

0

100

 

Total

 

102

 

 

 

 

Les enfants de quel âge souffrent d’avantage de l’anémie ?

Réponse 1. Enfants de l’age 0-1 = 51 enfants parmi 102 avec anémie

                 2. Enfants de 4-5 – 100% étaient anémique.

 

Mais il y a seulement 5 enfants de l’age de 4-5ans.  Est-ce que ce résultat est par hasard ?  Les statistiques inferentielle peut nous dire. 

Ici on a fait une simple description de ce que nous avons trouvé.

 

IMPORTANT. C’est toujours nécessaire de comparer un échantillon avec la (une) population duquel l’échantillon fait part.

 

Exemple 2 :   Est-ce le tabac contribue la bronchite? (remplissez les boites vides)

FUMEURS

Quotidienne

Peu ou jamais

TOTAL

%

Avec bronchite

49

111

160

 

Saines

270

1230

1500

 

 

 

 

 

 

Hypothèse- Fumer le tabac n’a aucun effet néfaste.

 

Exemple 3 : Etude: Malades hépatiques qui boivent de l’alcool   (remplissez les boites vides)

ALCOOL

Quotidienne

Peu ou jamais

TOTAL

 

Malades

15

35

50

 

Saines

311

1417

1728

 

 

 

 

 

 

Hypothèse- Boire de l’alcool n’a aucun effet néfaste.

 

Exemple 4 : Est-ce que les moustiquaires diminue la paludisme ? Enfants admis avec paludisme nov 05

Paludisme

Avec moustiquaire

Sans moustiquaire

TOTAL

 

Malades

21

29

50

 

Autres maladies

115

235

350

 

 

 

 

 

 

2.  Dénombrement, Dépouillement

 

Données numériques = dénombrement. Defn : Trouver le nombre de quelque chose. 

La valeur de chaque caractère est à découvrir

 

Quatre descriptions des études (8 possibilités) (Types d’études) :

1. Direct ou 2. indirect: Données collectionnées directement sur terrain ou 2 indirectement par les registres etc. Par documents (indirects) ou par observation des  sujets = direct.

3. Etudes prospectives (Etude commence à partir d’aujourd’hui), 4. rétrospectives (Ancien cas retrouvés d’un registre)  On trouve que dans le registre il y a les éléments que les gens ont oublie à noter.  L’étude rétrospective peut être moins exacte mais plus facile que cela soit grande. 

5.. Dénombrement instantané = étude transversale.  (Par exemple nombre de cas de telle maladie aujourd’hui.) 6. Continue = étude longitudinale   (Par exemple évolution de traitement d’un group des malades.)

7.. Etude de toute une population (souvent trop difficile) ou 8. une étude d’un échantillon de la population. 

 

Besoin de précision, honnêteté, organisation, patience, pratique et une certaine connaissance du sujet sans préjugé, puis une analyse avec soin pour éviter les erreurs.

 

 Besoin souvent d’une étude préliminaire.  Est-ce qu’il y aura assez de cette maladie (événement) de rendre l’étude utile ?

 

Dépouillement  Defn : Analyse minutieux du dénombrement.   Par :

a)       pointage – un questionnaire est entré dans un registre et puis on addition des colonnes 

b)       fiches perforées (Carte perforée)   (Carte trouée et une aiguille pour sélectionner certaines caractéristiques qui sont représenté par un trou dans la carte) 

c)       ou ordinateur {avec programme accès ou Excel ) Exemple les résultats de nos examens)

 

N.B. Vous voulez étudier un sujet précise (par ex une maladie) mais vous devrez toujours recueilli l’information sur la population dans laquelle se trouve cette maladie.

 

Exemple 1. : Etude porte à porte pour vérifier la cicatrice de BCG chez les gens des ages différentes dans un quartier :

= étude directe, prospectif, transversale, d’un échantillon

A étudier le nombre avec cicatrice par rapport au nombre total vu.

 

Exemple 2 : Analyse de tous les gens opéré pour une hernie a Beni en 2005 à partir du registre a la salle d’opération.

= étude indirecte, rétrospectif, étude transversale, d’un échantillon.

A étudier le nombre des hernies par rapport au nombre total des opérations.

 

Exemple 3 : Etude des cas de paludisme chez 2 groups des enfants 1. Qui a eu une vaccine expérimentale, 2. Un groupe semblable sans vaccin

= étude directe, prospectif, longitudinale, d’un échantillon.

A étudier le nombre des cas de paludisme dans un group par rapport auautre.

 

Exemple 4 : Suivie de 2 groupes des diabètes un qui reçoive insuline l’autre diabinase pour voir leur longueur de vie.

= étude directe, prospectif, longitudinale d’un échantillon

A étudier les deux groupes.

 

Soit consciemment ou inconscieusement on propose une hypothèse, à accepter ou rejeter, puis on établir une étude pour l’épreuve de cette hypothèse.  Dans les exemples en haut l’hypothèse puisse être 1. C’est bon d’avoir le BCG 2. Les hernies sont plus fréquentes chez les hommes.  3. Un vaccin contre le paludisme est efficace. 4. Les gens vivent plus longtemps avec insuline.

 

T.P.

1. Faites une étude des WC dans un quartier ou vous habitez.  Voir 10 maisons, combien ont un WC?

2. Comment faire une étude rétrospective longitudinale du paludisme ?

3. Comment faire une étude des cancers du sein dans notre coin ?

 

3. Taux et ratio :

Ratio : Partie de la population avec un caractère par rapport  aux autres dans la population avec un autre caractère.  Exemple : Nombre de la population qui sont hypertendus par rapport avec les normotensives.

 

Rapport: nombre avec un caractère par rapport au total.   Exemple : Nombre des  WCs dans un quartier par rapport au nombre de maisons dans ce quartier. 

N.B. Tout le monde qui faites cette étude n’aura pas le même résultat – on appelle ceci la variance.

 

La variance dépende souvent de la taille de l’échantillon.  Votre échantillon est une fraction (%) de la population totale  qui est trop difficile à étudier en totale.  La plus grande votre échantillon le moins la variance.   Il y a moins de variance si votre échantillon est pris par hasard et qu’il n’y ait pas trop d’un ou autre caractère spécifique dans la totale.

 

Aleantoire : La choix de la population, qu’on va étudier, doit être normalement par hasard.  Il y a une gamme des règles pour choisir un échantillon dans une manière complètement au hasard (voir chapitre 8).  On appelle une telle échantillon sans biasis un échantillon aleantoire.

 

Dans vos conclusions sans doute vous tirez les conclusions qui puissent être appliquer à une population plus grande que votre échantillon.  Par exemple vous pouvez tirer la conclusion que tous le monde doit … dormir sous une moustiquaire.  Mais faites attention.  Est-ce que votre échantillon est représentatif de la population mondiale, ou de RDC, de Nyankunde, d’Oicha, de l’Hôpital d’Oicha, ou de salle 10 de l’hôpital d’Oicha ?  C’est inutile de dormir sous moustiquaire la ou il n’y a pas de paludisme.  Tirez vos conclusions avec soin.

 

Prévalence et incidence.

A. La prévalence

La prévalence est la mesure du nombre de cas d'une maladie donnée, à un moment donné dans une population.

On l'obtient par le recensement des individus malades de la collectivité. C'est donc un paramètre qui nous renseigne sur l'importance d'une maladie ou d'une infection dans une population à un moment déterminé. C'est pourquoi on l’appelle un indice statique. L’indice prévalence = nombre total des cas à un moment donné pour chaque 1000 personnes dans la population totale

 

Exemple : Donc La prévalence de tuberculose au Congo (en 2004) est vers 20%0

 

Quand on multiplie par 1000, on exprime l’indice en %o. Il arrive qu'on multiplie par 100 000: on l'exprime alors en "pour 100 000".

 

On peut distinguer deux indices de prévalence:

a) la prévalence instantanée, celle dont nous venons de parler, qui concerne le nombre de malades recensés à un moment donné

b) la prévalence de période qui compte tous les cas ayant existé pendant la période étudiée. Tous deux se calculent par rapport à la même population de référence.

 

T.P.

Exemple : 1. Dans un village de 3 450 habitants, il y a 79 cas de tuberculose; calculer le taux de prévalence par mille.

2. Dans un village de 3 450 habitants le centre de santé reçoive 152 cas de paludisme sévère en novembre et 74 en février.  Calculer la prevelance de période de paludisme pour novembre et février.

 

B. L'incidence

          L’incidence est une mesure dynamique, de mouvement. On l’obtient

En dénombrant les cas nouveaux de la maladie étudiée, dans la population, survenus pendant une période donnée.  La période est souvent une année.

Taux d’incidence = Nombre de nouveau cas/ population totale x1000

 

Il y a les autres taux qui sont tout à fait semblable a l’incidence = la mortalité (par an), la natalité, la mortalité maternelle etc..   

 

T.P. : 1. Dans un village parmi 256 examens de la peau on trouve 217 positive pour onchocercose.  Le village compte 2147 habitants.  Quelle est la prévalence?

2. En 1969 dans 7 pays africains avec une population de 38,141,000 on a compte 131,581 cas de rougeole.  Calculez le taux d’incidence.

3. Au Congo en 1984 il y avait 1,125,000 naissances parmi une population de 25 millions et 598,000 décès.  Calculez le taux de natalité et mortalité.

4.  Le nord Kivu on compte 2 785 632 habitants.  Pendant 2002 on a compté 54 876 cas de TBC dont 9 471 nouveau cas.  Calculer le taux d’incidence et prévalence.

 

4.   Fractions, décimales, pourcentage, pour mille…  (Révision de mathématique simple)

Définition de la statistique : Science du groupement méthodique des faits qui se présent a une évaluation numérique.

Nombres, mensuration

1.   Pour-cent 60/100   %    Pour mille 600/1000  Pour dix milles 6000 par 10.000 

2.   Fraction 6/10 = 3/5

3.   Décimale – la plus facile a comprendre – partie d’une unité   0.6

4.   Pourcentile  - ou centile – place d’un individu parmi 100 individus.  Le pourcentile en poids est marqué comme le « chemin de la santé » dans la carte graphique.  Tous les enfants normales doivent se trouver entre ces 2 lignes (le 3eme et 97eme pourcentiles des enfants en bonne santé).

 

T.P:1.  Exprimez en % - 1. 0.5,  2.  0,035, 3.  ¼,   4.  1/20, 5.  19/20, 6.  ¾,  7. 75pourmille  8. 1.5   9.  1/3  , 10.  0.4

2.  Exprimez en termes décimales: 11. 80%   , 12  110%   , 13  ¾  , 14    2/5  , 15  1/3  , 16   26.5%   ,17   75pourmille, 18   25%  , 19  1/3  , 20  100pourmille

3.  Exprimez comme une fraction   21 80%,  22 26.5%,  23   0.65 , 24  0.5, 25  66% ,  26   0.3333,  27   1.75,  28 200pourmille,  29   0.25,  30  80%

 

Apprendre a formulez votre résultat en mots. 800/1000 = 80% = 8/10 = 0.8      =    Huit cent pour mille ou quatre vingt pour cent.

 

T.P. 4. Exprimer « six cent pour mille » dans les plus grands nombres de moyens possibles.                                              

 

5. Exprimer en décimale: 61%,100%,1/4, 1/6, 300 0/00, 78%, ½, 5/8, 9/15 , 75pourmille

 

5. Variables qualitatives et quantitatives:

On recherche un phénomène, un trait, une propriété, caractère et ceci sont  les variables.  (A ne pas confondre avec la variance – en haut).  Un autre nom pour les variables est les données.

La valeur de chaque caractère est à découvrir.

Une valeur aléatoire est une valeur qu’on ne peut pas prédire avec certitude.  (Aléatoire veut dire au hasard)

Les caractères quantitatifs sont ceux avec une valeur numérique.   Les qualités ne sont pas numériques mais on peut donner un numéro a une qualité pour qu’on puisse l’analyser par les moyens mathématiques.

Il y a 2 Caractères quantitatifs  – continue   (taille, poids, vitesse…..) = nombre exact avec virgule ou fraction.   Pour les valeurs continues il se peut que ce soit plus claire, plus facile à étudier, si on groupe ces résultats (donnes ou variables) en classes ou tranches (par exemple hommes entre 40ans et 49ans).

-                                                                                 - discontinue (ou discrètes ou nominales)( no d’enfants, no lits…….).  Discontinue veut dire un nombre exact.   Ceci sont les valeurs quantitatives nominales ( = discrètes ou discontinues) (par ex, nombre d’années d’études, nombre de bouteilles de coke, nombre des lits).   Donc ce sont toujours les nombres arrondis.

 

Les valeurs qualitatives – Les études peuvent mesurer les variables qualitatives.  Les valeurs qualitatives ont besoin d’être codifiées, c’est à dire exprime par un numéro. Le sexe puisse être exprime 1=homme 2=femme. (N.B. Le sexe est une valeur dichotomique (di- veut dire 2)– parce qu’il n’y a que 2 possibilités.)

Qualitatives – codifiées – 1 célibat, 2 marié, 3 veuf etc….  Années d’écolage.

La différence entre qualitative discontinue et qualitative est parfois difficile a comprendre.  Tous les deux sont un numéro exact (arrondi).

 

Les variables doivent être cohérentes pour faire une comparaison.  C’est à dire tous les données appartiennent au même groupement pour permettre les chiffres décrire ce groupement.  Impossible a comparer les oranges et les pommes – ils sont différents !   Les valeurs sont homogènes – quand il traite le même sujet

 Les valeurs doivent être précises et établies d’une façon systématique.

 

T.P. : 1. On veut savoir le besoin en lits a la maternité.

Dans un hôpital on a eu 905 accouchements dans l’année 2000.  Ceci représente combien par mois ? Par semaine ? Par jour ?   Si tous les mamans restent à l’hôpital pour un moyen de 4 jours on a besoin de combien de lits ?

 

2.  Les suivants sont quels caractères (Quantitative continue, discontinue ou qualitative) ?  1. Sexe d’un malade, 2. Age d’un enfant  3. Nombre de lits dans un hôpital  4. Profession d’un consultant  5. Région d’origan d’un malade 6. Tp d’un malade 7. Durée de vie d’un cancerese  8. Salaire d’un ouvrier  9. Population d’un pays  10 Etat civil d’un malade.

 

6. La Moyenne  La Médiane   Le Mode

a) Moyenne = somme des valeurs divise par nombre des cas

T.P. A calculer : L’age moyen de 10 élèves en G1 :   20  23   23  29   21   24   30   23  22   19

Moyen = m   (Grec m minuscule)

m = x1 + x2 +……/ N   x1 = l’age du premier étudiant (20 ans), x2= l’age de la prochaine (23) etc.. N= le nombre total des étudiants = 10 dans cet exemple.

On exprime la moyenne en termes universels comme     m =   Sx/ N      ∑ = S majuscule en grec et veut dire « la somme de ».  x = chacun des 10 ages.  Divisé par le nombre d’étudiants total = N = 10 (dans cet exemple)

.

Avantage de la moyenne

C'est un paramètre parfaitement compréhensible pour le public et son calcul est simple.

 

Inconvénient de la moyenne

Avec peu des données (distributions à faible effectif), le calcul de la moyenne est très influencé par les valeurs les plus grandes et les plus petites. C'est donc un paramètre insuffisant, qui devra être complété par d'autres.

 

Souvent on estime la moyenne par l’étude d’un échantillon.  Exemple : Pour estimer l’age moyenne d’une classe on doit savoir l’age de tous les étudiants pour trouver μ mais on peut calculer pour 10 étudiants pris au hasard pour dire que leur moyenne estimée (m) sera semblable au classe complète.

 

b. Le mode: Le mode est la valeur de la variable à laquelle correspond l'effectif le plus grand ( = la fréquence la plus élevée). Dans le cas d’une série groupée en classes, on parle de classe modale, celle qui correspond à la plus grande fréquence (cas d'une variable continue).

Le mode des âges de 10 élèves en G1 :   20  23   23  29   21   24   30   23  22   19 = 23 (23 apparaisse 3 fois)

 

Avantages du mode :

Sa détermination est immédiate aussi bien sur le graphique que sur le tableau statistique. Sa signification est évidente, car il est intéressant de connaître la valeur de la variable qui revient le plus souvent au cours des observations.

 

Inconvénients du mode :

Le mode n'a de signification que si l'effectif correspondant est nette­ment supérieur aux autres effectifs. En outre, une série statistique peut posséder plus qu’un ou plusieurs modes. Le mode perd alors beaucoup de sa signification. Il se peut aussi que le mode n'existe pas.

Exemple d’une série avec 2 modes : 20 23 23 21 19 25 23 25 22 25

 

c. La médiane et les quantiles

La médiane est la valeur de la variable qui se trouve au milieu d’une distribution quand les données sont rangées par ordre croissant ou décroissant.  Autrement dit, la médiane est la valeur de la variable telle que la somme du nombre de toutes les valeurs qui se trouve en dessous est égale à la somme de toutes les valeurs qui se trouvent au‑dessus. Pour la trouver c’est le donnée tout au milieu d’un groupe impair ou entre 2 résultats d’un groupe en nombre pair.

La médiane des âges de 10 élèves en G1 :  20  23   23  29   21   24   30   23  22   19 – arrangé en ordre 19 20 21 22 23 23 23 24 29 30  - nombre pair donc entre le 5eme et 6eme =23

 

Avantage de la médiane

Elle est indépendante des valeurs les plus grandes et les plus petites: elle prend donc un grand intérêt dans la description des séries très asymétriques.

 

Inconvénient de la médiane

Elle n’est pas aussi familière au public que la moyenne.

On peut également marquer la médiane sur les graphiques

 

Les quantiles sont les divisions d’une série de données pour que chaque division ait le même nombre des données.

La médiane est parfois appelée quantile d'ordre 2,  parce qu'elle divise la série en deux parties égales.

Exemple: le cas de l’age des enfants à charge d’un personnel. Classons les 83 données (enfants) dans l'ordre croissant:

1 1 1 1 1 11 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 6

Il y a 83 enfants (données).

La médiane est donc la valeur se trouvant au milieu, soit, ici, la 42eme. Il y en a 41 au‑dessous et 41 au‑dessus. La 42ème donnée est 2. La médiane est donc 2ans.

 

Il existe d'autres quantiles. Ce sont, principalement, les quartiles, les déciles et les centiles. Nous avons déjà dit que la médiane divise une série en deux parties égales. De même, les quartiles sont les 3 valeurs de la variable qui divisent la série en 4 parties contenant chacune le même nombre d’observations. Les déciles sont les 9 valeurs qui divisent la série en 10 parties contenant chacune le même nombre d'observa­tions. Les centiles sont les 99 valeurs qui divisent la série en 100 parties contenant chacune le même nombre d'observations.

T.P. Dans l’exemple en haut on veut diviser les enfants en 4 groupes – donner les 3 quartiles d’age qui décrivent ces 4 divisions.

 

On utilise les centiles dans la carte graphique des poids des enfants normales.  Ces 99 valeurs décrivent les poids de 100 enfants typiques normaux.  On l’appelle « la route de la santé ».

 

TP 1. Dans la maternité de Nyankunde en 2000 on a eu les accouchements suivants :

J81, F 68  M73  A78  M80  J78  J82  A75  S73  O73  N72  D73

Trouvez la moyenne, la médiane et les modes des accouchements.

2. Dans un examen de pharmacologie les étudiants ont gagné les points sur 20 suivants :

10.1   12.7   10.9   10.5   11.3   12.3   12.8   11.6  10.9   13.8

Trouvez la moyenne, la médiane et les modes de leur points.

 

7.  Graphiques:

Une graphique doit toujours avoir 1. un titre, 2. Les coordonnées (axes, y et x, avec échelles), 3. Une trace (des résultats).

Il y a plusieurs types des graphiques : 1. Graphique a courbes. 2. Graphique en colonne = Histogramme (en colonnes (par groupe).  Une colonne dans un histogramme montre les résultats des groupes qui sont semblables.  Par exemple une colonne puisse être les gens de 20 a 29ans.  Donc la prochaine colonne doit être les 30 a 39 etc..  On appelle ceci « l’intervalle de classe ».

Donc il y a une limite supérieure, une limite inférieur et un centre de chaque classe.

 

Exemple : 1. Résultats des examens : nombre des étudiants avec    45-49 points, 50-54, 55-59 etc….

2. Histogramme de la pluie journalière pendant octobre.

3. On peut exprimer le résultat comme un diagramme en cercle.

4. Graphique a courbes de la mortalité à cause de TBC en France entre 1900 et 2000. A partir de ce graphique on peut formuler une hypothèse pour expliquer la courbe.

5. Carte graphique des enfants (Enf et Santé p108).  La courbe de poids

 

Comment être sûr que l'enfant grandit normalement et est en bonne santé? Déjà l'aspect général de l'enfant est révélateur de son état de nutrition et de santé: il est robuste, fort, sa peau est souple, ses muscles fermes; il joue, il ne pleure pas à tout moment, et il a bon appétit.

Mais un moyen certain pour affirmer le bon état de santé et de nutrition est la pesée mensuelle lors de la consultation préscolaire. Si le poids de l'enfant se trouve dans le "bon chemin » et augmente régulièrement, la nutrition et santé de l'enfant sont bonnes.

 

Courbe de poids et santé de l'enfant – utilité :

L’enregistrement du poids de l'enfant peut servir à 1.surveiller le rythme de croissance

2. détecter les premiers symptômes révélateurs d’une carence en calories ou en protéines

3. évaluer les effets d'un traitement destiné à corriger ces ca­rences  4. juger du succès ou de l'échec des programmes d'éducation nutritionnelle.

 

Comme un médecin se base sur certains signes cliniques exté­rieurs de la maladie, tels que l'évolution de la température pour l’évolution de la maladie le médecin utilise le poids pour évaluer le rythme de croissance. Le corps, comme tout organisme vivant, grandit depuis sa naissance jusqu'à la taille adulte. Sa croissance est particulièrement intense durant les cinq premières années de la vie. Ses besoins nutritionnels sont exigeants.  Chez l'enfant de moins de cinq ans, si le poids n'augmente pas normalement, c'est que quelque chose ne va pas. Le ralentis­sement, et par conséquent le retard de croissance, constitue le pre­mier signe d’un danger imminent de malnutrition latente. Durant cette période, croissance et santé sont étroitement liées. Un facteur infectieux ou une carence alimentaire se manifestent aussitôt par un retard ou un arrêt de croissance. Les symptômes de malnu­trition franche surviennent donc le plus souvent après une période plus ou moins longue pendant laquelle le poids de l'enfant est de­meuré stationnaire. C'est cette période de ralentissement de la croissance qui permet d'avoir l'attention attirée sur le problème de la nutrition et qui facilite la prévention des formes graves.

En résumé, nous retenons qu'un enfant bien nourri est en bonne santé, ce qui se traduit par une courbe de poids excellente: "bonne alimentation = bonne santé = bonne croissance = bon che­min sur la courbe de poids".

 

Présentation de la courbe de poids   (système proposé par Jelliffe)

Voici comment se présente la courbe de poids se trouvant sur la fiche de consultation préscolaire (v. plus loin, schéma I).

 

a.     Cinq rectangles se suivent, divisés chacun en 12 parties dans le sens de la largeur et 18 parties dans le sens de la hauteur. Ces divisons horizontales et verticales leur donnent l'aspect de grilles.'

 

Chaque grille représente une année de vie

• la première grille à gauche = de 0 à 1 an

• la deuxième grille = de 1 à 2 ans

• la troisième grille = de 2 à 3 ans

• la quatrième grille = de 3 à 4 ans

• la cinquième grille = de 4 à 5 ans.

b.     Les cases inférieures de chaque grille servent à indiquer les douze mois de l'année. La colonne de droite de chaque grille est numérotée de 2 à 19 = le poids de l'enfant, en kilos.

 

C.    Chaque grille est traversée par deux lignes grasses obliques. Elles partent de l'extrémité inférieure gauche et suivent une direction ascendante. Elles sont presque parallèles au départ, mais s'écartent l'une de l'autre en progressant vers l'extrémité de droite.

 

d.     Entre ces lignes grasses, trois lignes obliques, plus minces, suivent la même direction, allant de gauche à droite.

 

e.     Au centre de la troisième grille se trouvent cinq chiffres super­posés les centiles (voir en haut):. Chaque chiffre désigne une ligne de poids. Ordinairement la ligne maximale est 95% des poids moyens jugé normaux et pris de référence, donc 95% des enfants normaux. Le ligne inférieur est 5% des enfants normales de cet age – ceux qui sont petits mais tout à fait normaux. On trouvera ci‑dessous la signification des espaces situés entre ces lignes, espaces appelés, lés "routes" ou "chemins". En pesant l enfant au moins une fois par mois, on voit en effet que les points qui représentent son poids forment une ligne propre à l'enfant. Cette ligne de poids semble suivre l'un des "chemins" qui se trouvent devant l'en­fant (à sa droite sur le graphique).

 

f.      A l'extrémité supérieure gauche se trouve un "tableau alimentaire". Ce tableau attire l'attention de la maman et de l'éduca­teur sur l'importance du régime alimentaire de l'enfant et sur le rôle fondamental que joue l'alimentation dans la croissance de l'enfant.

 

g. Dans le coin inférieur droit, on trouve une petite grille: «Pré­vention du paludisme". Elle présente cinq divisions horizontales = les cinq premières années de la vie de l'enfant, et douze divisions verticales = les douze mois de ces cinq premières années. Ces petites cases sont destinées à noter chaque mois si l'enfant reçoit un médicament préventif de la malaria. Actuel­lement, on abandonne la chimioprophylaxie systématique du paludisme chez tous les enfants de 0 à 5 ans. On la réserve à des enfants à risque: anémie falciforme, enfant fragile... Pour tous les autres, on propose plutôt un traitement présomptif de toutes les fièvres par la chloroquine. Ceci pour retarder l'appa­rition d'une résistance à la chloroquine.

h. Au verso voir la composition familiale, les vaccinations, et du développement etc.

 

 

 T .P. ;1. Trouvez un graphique de l’évolution de l’infection de VIH en Afrique.

2. Chercher les graphiques pour montrer les défis du millenium en Afrique.

 

 

8.   Echantillons

 Choix de l'échantillon

Toutes les personnes pouvant être retenues dans une enquête consti­tuent la population de référence, mais il est rare d'en étudier la totali­té. Il est plus courant d'en sélectionner un échantillon également appelé population étudiée, de telle sorte que chaque personne ap­partenant à la population de référence ait une chance égale d'ê­tre incluse dans l'étude. De cette façon, la population étudiée sera probablement représentative de la population de référence. Un échantil­lonnage incorrect ou insuffisant est une erreur fréquente dans les enquêtes.

L'étude de la population entière peut demander trop de temps, de personnel et d'argent. De plus, les dimensions d'une telle étude pour­raient être source d'erreurs supplémentaires. Dans certaines cir­constances, l'examen de la population entière est cependant inévitable, par exemple, lorsqu'on veut recenser tous les cas survenant au cours d'une épidémie ou lorsque la sélection d'un groupe de personnes serait ressentie comme une discrimination.

Il existe deux méthodes principales pour tirer un échantillon d'une population de référence :

1.       Echantillon aléatoire (tout à fait par hasard) et

2.       Echantillon systématique.   Exemple s’il s’agit d’une étude maison à maison pour étudier par exemple la possession d’une moustiquaire ; il existe les tables des nombres aleatoire qui vous indique que vous devrez (par exemple) aller à maison 45 puis 32 …..  Mais c’est plus facile d’aller systématiquement – par exemple chaque 3eme maison.

Donc pour des raisons statistiques, l'échantillon­nage aléatoire a plus de chances d'être représentatif, mais l'échantillon­nage systématique peut être plus facile à réaliser en pratique.

        Donc on doit décider quelle sera l'unité d'échantillonnage. Ce peut être des per­sonnes, des maisons ou des villages, selon les cas.  Puis on doit sélectionner le point de départ en utilisant une méthode aléatoire garantissant que toute unité a une chance égale d'être retenue.  Cela peut être fait soit par tirage au sort, soit en utilisant une table de nombre aléatoire.  Puis on continue en utilisant les nombres aléatoires ou dans une manière systématique  (une ad­mission hospitalière sur 3, une maison sur dix dans une rue etc.)

3. Echantillonnage en grappe:

Il est souvent impossible d'obtenir une base d'échantillonnage pour des individus.  Une solution consiste à utiliser des villages tirés au sort ou des foyers plutôt que des individus. On recommande un tel échantillon­nage en grappe, par exemple, la « technique des 30 grappes de 7 unités ». Trente villages ‑ ou grappes de maisons ‑ sont tirés au sort, dans chaque grappe 7 maisons sont alors choisies aléatoirement. Cette technique a été mise au point à l'origine pour estimer la couverture vaccinale, mais elle est maintenant largement utilisée pour toutes sortes d'enquêtes descriptives.

Inconveniences : Cette méthode d'échantillonnage ne donne pas une estimation suffisam­ment précise pour les maladies rares. Elle ne convient pas non plus pour mesurer des changements intervenant dans l'état de santé d'une popula­tion.

Avantages : Les échantillons en grappe ont plusieurs avantages :

1. Il ne nécessite qu'une, base d'échantillonnage simple, par exemple liste des villages.

2. . L'enquête est plus facile et plus rapide car les gens sont regroupés.

3.. C'est une façon de faire qui est souvent mieux acceptée par la popu­lation.

 

Taille de l'échantillon                       

En général, plus l'échantillon est grand, plus l'estimation de la fréquence sera fiable.  En revanche, lorsqu'une précision plus importante est requise ou que la prévalence est faible, un échantillon beaucoup plus grand sera néces­saire. Pour les études mathématiques des résultats (statistiques inferentiels) on a besoin d’un minimum de 30 résultats qui puisse être comparés.

 

T.P. 1. Pour estimer la couverture vaccinale de BCG dans une aire de santé on visite 210 maisons (dans 2 villages) pour examiner les cicatrices sur le bras des enfants.  Dans un village on trouve 95%  de 108 enfants avec une cicatrice dans, dans un autre 34% de 183 enfants.  Donnez la prevelance d’immunisation dans les villages, et dans l’aire.  Donnez quelques explication de ces résultats.

 

2. Dressez une table de récolte des données pour une enquête sur la relation entre le taux d'hémoglobine et l'ankylostomiase en fonc­tion de l'âge et du sexe de sujets dans un village.

 

 

9.  Erreurs et biasis:

1. Erreurs d’inscription et d’observation.

Les mesures peuvent être facilement inexactes. C'est en général la faute de l'enquêteur qui mesure mal et non celle des instruments ou des sujets, on parle alors d'erreur due à l'observateur. Il peut cependant exister des erreurs dues aux instruments si ceux‑ci ne sont pas contrôlés régulièrement, par exemple le zéro ajusté sur les balances. Une autre source courante d'erreur est la mauvaise transcription de l'information sur les formulaires ou les questionnaires d'enquête.

Donc les erreurs puissent être :

1.       De l’observateur – expérience, vision, ouïe, personnalité….

2.       D’inscription – oublie, vraies erreurs, des vrais semblables