Résumé :
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[BDSP. Notice produite par IRDES FPR0xXiB. Diffusion soumise à autorisation]. Les auteurs présentent comment l'organisation des données d'une histoire génésique (ou histoire des maternités) en termes de personnes-périodes, auxquelles on applique une régression de Poisson, constitue une approche flexible pour l'analyse des niveaux, tendances et déterminants de la fécondité. Elle permet de calculer (plus) simplement les taux de fécondité par âge et les indices synthétiques de fécondité, mais aussi d'estimer des modèles explicatifs et de reconstituer les tendances de la fécondité. En résumé, elle permet d'effectuer des analyses descriptives et explicatives de la fécondité avec une approche commune, c'est-à-dire avec une même méthode et un même fichier de données. La note commence par un bref rappel des deux approches généralement utilisées par calculer les taux et indices synthétiques de fécondité avec des données d'enquêtes rétrospectives ; elles permettent d'introduire deux façons d'utiliser la régression de Poisson pour analyser des données de fécondité. L'approche habituelle consiste à exploiter des observations individuelles. Elle est appliquée aux données d'une enquête au Burkina Faso pour estimer les taux de fécondité et l'ISF à l'aide d'une régression de Poisson. La seconde approche est appliquée aux données de deux enquêtes réalisées respectivement au Burkina Faso et au Zimbabwe, pour calculer les taux de fécondité et l'ISF dans ces deux pays. Elle est ensuite utilisée pour estimer les différences de fécondité selon le niveau de vie au Burkina Faso, et puis elle est appliquée pour reconstituer les tendances de la fécondité au Zimbabwe afin d'illustrer comment l'organisation des données en termes de personnes-périodes permet la prise en compte de variables explicatives qui varient au cours du temps.
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