Les auteurs : Yoonjoung Choi, Qingfeng Li, & Blake Zachary
Journal : Demographic Research, 38(55). Mai 2018
Cet article documente les méthodes et évalue la qualité des données sur la fécondité dans les enquêtes Performance Monitoring and Accountability 2020 (PMA2020), en se concentrant sur les biais potentiels introduits par le type de questions sur l'historique des naissances dans le questionnaire et sur l'exhaustivité et la distribution des données sur le mois et l'année de naissance. Les chercheurs ont simulé des naissances qui seraient comptées à l'aide des questionnaires PMA2020 par rapport aux naissances identifiées à partir de l'historique complet des naissances. L'équipe a également analysé les dernières enquêtes démographiques et sanitaires dans dix pays où des enquêtes PMA2020 ont été mises en œuvre. Les chercheurs ont trouvé :
- Des questions simples ont introduit un léger biais dû à la sous-estimation des naissances multiples, ce qui était attendu et a été corrigé.
- Cependant, le nombre de déclarations incomplètes du mois de naissance était relativement élevé, mais avait diminué. La valeur par défaut de janvier pour les mois manquants dans le logiciel de collecte des données a systématiquement déplacé les naissances avec mois manquants hors de la période de référence.
- En moyenne, sur 39 enquêtes, l'indice synthétique de fécondité (ISF) a augmenté de 1,6 % et de 2,4 %, corrigé des naissances multiples sous-comptées et de l'accumulation en janvier, respectivement.