MINISTERE DE L’ECONOMIE ET DES FINANCES
INSTITUT NATIONAL DE LA STATISTIQUE (INSTAT)

BUREAU CENTRAL DU RECENSEMENT (BCR)

CINQUIEME RECENSEMENT GENERAL DE LA POPULATION ET DE L’HABITAT
(RGPH5)

REPUBLIQUE DU MALI
Un Peuple - Un But - Une Foi

RAPPORT D’ANALYSE DES DONNEES DU RGPH5
THÈME : : EVALUATION DE LA QUALITE DES DONNEES

Rédigé par : Ahamadou DIALLO, Statisticien-Démographe, INSTAT

Décembre 2024

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 I

I

CARTE DES REGIONS ADMINISTRATIVES DU MALI

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 II

II

DEFINITION DES SIGLES ET ABREVIATIONS

ANSD Agence Nationale de la Statistique et de la Démographie (Sénégal)
AR Agent recenseur
BCR Bureau Central du Recensement
BRR Bureau Régional du Recensement
BUCREP Bureau central des recensements et des études de population (Cameroun)
CAPI Computer Assisted Personal Interviewing
CE Chef d'équipe
CEDEAO Communauté Economique des États de l'Afrique de l'Ouest
CIPD Conférence Internationale sur la Population et le Développement
CM Chef de ménage
CLR Comité Local du Recensement
CNR Comité National du Recensement
CTR Comité Technique du Recensement
COVID-19 Coronavirus Disease 2019
CREDD Cadre stratégique pour la Relance Economique et le Développement Durable
CSPro Census and survey processing system
CTP Conseiller Technique Principal
DD District de Dénombrement
DNP Direction Nationale de la Population

DRPSIAP Direction Régionale de la Planification, de la Statistique et de l'Informatique, de l'Aménagement du territoire et de la Population

EPC Enquête Post-Censitaire
FNDSTAT Fonds National de Développement de la Statistique

GRID3 Infrastructure géoréférencée et données démographiques pour le développement
ICN Indice Combiné des Nations Unies
IFORD Institut de Formation et de Recherche Démographiques
INSTAT Institut National de la Statistique
IRAH Indice de Régularité des âges des Hommes
IRAF Indice de Régularité des âges des Femmes
IRM Indice des Rapports de Masculinité
MDD Mission de Décentralisation et de Déconcentration
ODD Objectifs de Développement Durable
PAPI Paper and Pencil Interview
PD Population de droit
PF Population de fait
PTFs Partenaires Techniques et Financiers
RGPH Recensement Général de la Population et de l’Habitat
RGPH4 Quatrième Recensement Général de la Population et de l’Habitat
RGPH5 Cinquième Recensement Général de la Population et de l’Habitat
RM Rapport de masculinité
RF Rapport de féminité

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 III

III

RP Recensement Pilote
SE Section d'énumération

SLPSIAP Service Local de la Planification, de la Statistique et de l'Informatique, de l'Aménagement du territoire et de la Population

UNFPA Fonds des Nations Unies pour la Population
UNICEF Fonds des Nations Unies pour l'Enfance
UNHCR Haut-Commissariat des Nations Unies pour les Réfugiés
USAID Agence des États-Unis pour le développement international
U.S. Census
Bureau Bureau du recensement des États-Unis

ZD Zone de Dénombrement
ZC Zone de Contrôle

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 IV

IV

TABLE DES MATIERES

CARTE DES REGIONS ADMINISTRATIVES DU MALI ............................................... I
DEFINITION DES SIGLES ET ABREVIATIONS ......................................................... II
TABLE DES MATIERES ............................................................................................. IV
LISTE DES TABLEAUX ............................................................................................ VIII
LISTE DES GRAPHIQUES ......................................................................................... X
AVANT- PROPOS ....................................................................................................... XI
RESUME .................................................................................................................. XIII
INTRODUCTION ......................................................................................................... 1
CHAPITRE I : ASPECTS METHODOLOGIQUES ....................................................... 4

1.1. Concepts et définitions ...................................................................................... 4
1.2. Erreurs dans les recensements ......................................................................... 6

1.2.1. Erreurs de dénombrement .......................................................................... 6
1.2.2. Erreurs de contenu ..................................................................................... 6
1.2.3. Erreurs d’exploitation .................................................................................. 7

1.3. Méthodologie d’évaluation de la qualité des données ....................................... 7
1.3.1. Méthode d’évaluation de la qualité de l’organisation du recensement ....... 7

1.3.1.1. Facteurs pouvant influencer la qualité des données ............................ 7
1.3.1.2. Mesures de contrôle prévues ............................................................... 7

1.3.2. Méthodes d’évaluation quantitative des données ....................................... 8
1.3.2.1. Méthode d’évaluation directe ................................................................ 8
1.3.2.2. Méthode d’évaluation indirecte ............................................................. 8

1.3.3. Indicateurs retenus pour l’évaluation de la qualité des données ................ 9
1.4. Vue d’ensemble ............................................................................................... 14

CHAPITRE II : EVALUATION QUALITATIVE DES DONNEES ................................. 15
2.1. Organisation administrative ............................................................................. 15

2.1.1. Cadre institutionnel et juridique et partenariat de mise en œuvre du
RGPH5 ................................................................................................................ 15

2.1.1.1. Cadre institutionnel et juridique .......................................................... 15
2.1.1.2. Partenariat de mise en œuvre du RGPH5 .......................................... 17

2.1.2. Mobilisation des ressources financières ................................................... 18
2.3. Activités préliminaires ...................................................................................... 18

2.3.1. Conception des documents et outils techniques ....................................... 18
2.3.2. Cartographie censitaire pilote ................................................................... 19
2.3.3. Cartographie censitaire ............................................................................. 19

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 V

V

2.3.4. Recensement pilote .................................................................................. 20
2.3.5. Enquête Post-Censitaire Test .................................................................... 21
2.3.6. Communication et sensibilisation .............................................................. 21

2.4. Dénombrement de la population ..................................................................... 22
2.4.1 Recrutement et formation du personnel de terrain .................................... 22
2.4.2. Dénombrement proprement dit ................................................................. 23
2.4.3. Assurance qualité ...................................................................................... 24

2.5. Enquête post censitaire (EPC) ........................................................................ 25
2.6. Exploitation et traitement des données ........................................................... 26
2.7. Evaluation des effectifs de population des zones non couvertes par le
dénombrement ....................................................................................................... 26
2.8. Vue d’ensemble ............................................................................................... 26

CHAPITRE III : EVALUATION DES EFFECTIFS GLOBAUX ET DE LA STRUCTURE
DE LA POPULATION ................................................................................................. 28

3.1. Evaluation interne des effectifs globaux : comparaison des populations de fait
et de droit ............................................................................................................... 28
3.2. Evaluation externe des effectifs globaux ......................................................... 29

3.2.1. Comparaison de l’effectif de la population de droit observée lors du
RGPH5 et celui de la population estimée à partir des projections ...................... 29
3.2.2. Examen des taux de survie entre 2009 et 2022 ....................................... 29

3.3. Evaluation de la structure par âge ................................................................... 31
3.3.1. Forme d’enregistrement des âges ............................................................ 31
3.3.2. Evaluation graphique ................................................................................ 32

3.3.2.1. Pyramide des âges par année d’âges ................................................ 32
3.3.2.2. Courbe des rapports de masculinité par âge ...................................... 32

3.3.3. Evaluation de la structure lissée par groupes d’âges quinquennaux ........ 33
3.3.3.1. Pyramide par groupes quinquennaux d’âge ....................................... 33
3.3.3.2. Indices de régularité de la structure par âge et sexe .......................... 34
3.3.3.3. Rapports des groupes d’âges successifs par sexe ............................ 36
3.3.3.4. Indice Combiné des Nations Unies ..................................................... 36

3.4. Vue d’ensemble ............................................................................................... 37
CHAPITRE IV : EVALUATION DES DONNEES SUR LA NATALITE ET LA
FECONDITE .............................................................................................................. 38

4.1. Examen des taux de non réponse des variables de fécondité ........................ 38
4.2. Evaluation de la qualité des données sur les naissances des 12 derniers mois
............................................................................................................................... 38

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 VI

VI

4.2.1. Rapports de masculinité des naissances des 12 derniers mois par groupe
d’âges des femmes ............................................................................................. 38
4.2.2. Comparaison des naissances des 12 derniers mois avec les enfants de
moins d’un an pendant le recensement .............................................................. 39

4.3. Evaluation de la qualité des données sur la descendance atteinte ................. 40
4.3.1. Variation de la parité moyenne des femmes par groupe d’âges ............... 40
4.3.2. Rapports de masculinité des enfants nés vivants par groupe d’âges des
femmes ............................................................................................................... 41
4.3.3. Test de Coale et Demeny, Brass et Rachad ............................................. 42
4.3.4. Ratio parité moyenne et équivalence de parité ......................................... 43

4.4. Méthode d’ajustement ..................................................................................... 44
4.5. Vue d’ensemble ............................................................................................... 45

CHAPITRE V : EVALUATION DES DONNEES SUR LA MORTALITE ...................... 46
5.1. Evaluation de la qualité des données sur la mortalité ..................................... 46

5.1.1. Complétude de la déclaration des variables en lien avec les décès des 12
derniers mois ...................................................................................................... 46
5.1.2. Evaluation du niveau d’enregistrement des décès des 12 derniers mois . 47
5.1.3. Evaluation de la qualité des données sur la survie des enfants ............... 49
5.1.4. Evaluation des données sur la survie des parents ................................... 50

5.2. Méthode de l’extinction des cohortes synthétiques ......................................... 52
5.3. Evaluation de la mortalité maternelle .............................................................. 53
5.4. Vue d’ensemble ............................................................................................... 55

CHAPITRE VI : EVALUATION DE LA QUALITE DES DONNEES RELATIVES AUX
PHENOMENES CONNEXES .................................................................................... 57

6.1. Evaluation de la qualité des données sur l’état matrimonial ........................... 57
6.1.1. Examen des taux de non réponse ............................................................ 57
6.1.2. Examen de la vraisemblance de la déclaration sur l’état matrimonial ...... 57
6.1.3. Examen des proportions de célibataires et de mariés par groupes d’âge 58
6.1.4. Nombre de femmes par mari .................................................................... 59

6.2. Evaluation de la qualité des données sur l’éducation ..................................... 60
6.2.1. Evaluation des taux de non réponse ......................................................... 60
6.2.2. Fréquentation scolaire et statut par rapport à l’activité économique ......... 61
6.2.3. Comparaison entre les effectifs d’élèves par cycle d’enseignement au
RGPH5 et ceux issus des statistiques scolaires 2021-2022 ............................... 61

6.3. Evaluation de la qualité des données sur les ménages .................................. 62
6.3.1. Proportion de ménages dirigés par les enfants de moins de 20 ans ........ 62

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 VII

VII

6.3.2. Comparaison entre le nombre de chefs de ménages et celui de ménages
............................................................................................................................ 63

6.4. Vue d’ensemble ............................................................................................... 64
CONCLUSION ET RECOMMANDATIONS ............................................................... 65
BIBLIOGRAPHIE ..................................................................................................... XVI
ANNEXES ............................................................................................................. XVIII

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 VIII

VIII

LISTE DES TABLEAUX

Tableau 2.01 : Répartition du nombre de sections d’énumérations de la cartographie
censitaire pilote par région et par localité .................................................................. 19
Tableau 2.02 : Répartition des SE du recensement pilote par région selon le milieu
de résidence .............................................................................................................. 20
Tableau 3.01 : Répartition de la population totale par sexe selon la situation de
résidence ................................................................................................................... 28
Tableau 3.02 : Comparaison de la population résidente observée des ménages
ordinaires en 2022 et la population projetée à partir du recensement de 2009 ........ 29
Tableau 3.03 : Taux de survie par génération et par sexe ......................................... 30
Tableau 3.04 : Répartition (en %) de la population résidente des ménages ordinaires
selon la forme d’enregistrement de l’âge et le sexe .................................................. 31
Tableau 3.05 : Rapport des groupes d’âges successifs par sexe ............................. 36
Tableau 4.01 : Taux de non réponse des variables de fécondité ............................... 38
Tableau 4.02 : Rapports de masculinité des naissances des 12 derniers mois par
groupe d’âges des mères selon le milieu de résidence ............................................. 39
Tableau 4.03 : Comparaison des naissances des 12 derniers mois avec les enfants
de moins d’un an ....................................................................................................... 39
Tableau 4.04 : Parité moyenne des femmes selon le groupe d’âges et le milieu de
résidence ................................................................................................................... 40
Tableau 4.05 : Rapports de masculinité (%) des enfants nés vivants par groupe
d’âges des femmes selon le milieu de résidence ...................................................... 41
Tableau 4.06 : Indices de Coale et Demeny, Brass et Rachad et parités moyennes
des femmes de 45-49 ans selon le milieu de résidence ............................................ 42
Tableau 4.07 : Rapport P/F selon le groupe d’âges .................................................. 43
Tableau 5.01 : Taux de non réponse (%) des variables liées à la mortalité ............... 47
Tableau 5.02 : Taux de mortalité (en ‰) observé par âge selon le sexe ................... 47
Tableau 5.03 : Quelques indicateurs de mortalité au Mali (en ‰) ............................. 49
Tableau 5.04 : Proportion (en %) d’enfants décédés selon l’âge de la mère et le sexe
de l’enfant .................................................................................................................. 49
Tableau 5.05 : Proportion de personnes recensées ayant encore leur père en vie .. 50
Tableau 5.06 : Proportion de personnes recensées ayant encore leur mère en vie . 51
Tableau 5.07 : Complétude de l’enregistrement des décès par groupe d’âges ......... 53
Tableau 6.01 : Taux de non réponse (%) de quelques variables liées à l’état
matrimonial ................................................................................................................ 57
Tableau 6.02 : Effectif de la population résidente des ménages ordinaires par état
matrimonial selon le milieu de résidence et le sexe et rapport de féminité ............... 58

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 IX

IX

Tableau 6.03 : Nombre moyen de femmes mariées par homme marié, chez les
mariés et les polygames, selon la région .................................................................. 60
Tableau 6.04 : Taux de non réponse (%) des variables liées à l’éducation ............... 61
Tableau 6.05 : Répartition des Elèves/étudiants, selon la fréquentation à l’école ou
non ............................................................................................................................. 61
Tableau 6.06 : Répartition des ménages selon leur taille et l’âge du Chef de ménage
................................................................................................................................... 62
Tableau 6.07 : Nombre de ménages et de chefs de ménage, par région, selon le
sexe ........................................................................................................................... 63

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 X

X

LISTE DES GRAPHIQUES

Graphique 3.01 : Variation du taux de survie par génération et par sexe ................. 30
Graphique 3.02 : Variation du taux de survie par génération et par milieu de
résidence ................................................................................................................... 31
Graphique 3.03 : Pyramide par année d’âges, RGPH5 Mali ..................................... 32
Graphique 3.04 : Rapport de masculinité par année d’âge ....................................... 33
Graphique 3.05 : Pyramide des âges du Mali (RGPH5) ............................................ 34
Graphique 3.06 : Indice de Myers selon le sexe, RGPH5 ......................................... 35
Graphique 3.07 : Indice de Bâchi selon le sexe, RGPH5 .......................................... 35
Graphique 4.01 : Variation de la parité moyenne par âge selon le milieu de résidence
................................................................................................................................... 41
Graphique 4.02 : Variation du rapport de masculinité des enfants nés vivants par
groupes d’âge des mères selon le milieu de résidence ............................................. 42
Graphique 4.03 : Parité moyenne et équivalence de parité selon le groupe d’âges
des femmes ............................................................................................................... 43
Graphique 5.01 : Taux de mortalité observés par groupe d’âges et sexe ................. 48
Graphique 5.02. Proportion (en %) d’enfants décédés selon l’âge de la mère et le
sexe de l’enfant ......................................................................................................... 50
Graphique 5.03 : Proportion (%) des personnes ayant encore leurs pères et leurs
mères en vie .............................................................................................................. 52
Graphique 5.04 : Proportion des décès maternels et taux de fécondité (observés) par
groupes d’âge ............................................................................................................ 54
Graphique 5.05 : Rapport de mortalité maternelle par groupes d’âge ...................... 55
Graphique 6.01 : Proportion (%) des célibataires par groupes d’âges selon le sexe 59
Graphique 6.02 : Proportion (%) des mariés par groupes d’âges selon le sexe ....... 59

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 XI

XVII

AVANT-PROPOS

Le Recensement général de la population et de l'habitation est une opération d’envergure et d'importance
nationales qui fournit des informations détaillées permettant de prendre en compte plus efficacement les
questions de population dans l’élaboration, le suivi et l’évaluation des politiques et programmes de
développement. Il permet de déterminer l’effectif de la population, sa répartition spatiale, ses
caractéristiques sociodémographiques, culturelles et économiques ainsi que les conditions de vie, du
niveau national au niveau géographique le plus fin (région, cercle, arrondissement, commune,
quartier/village/fraction, urbain/rural).

La réalisation du cinquième Recensement général de la population et de l’habitat (RGPH5) en 2022
répond aux besoins du Mali en informations statistiques actualisées. Institué par la loi n° 98-020 du 9
mars 1998, il s’agit de la cinquième opération du genre, après celles de 1976, 1987,1998 et 2009, reflétant
l’engagement des autorités de notre pays à organiser tous les dix ans ce type d’opération, conformément
aux recommandations de la Commission statistiques des Nations unies.

Dans un contexte de développement durable et de planification stratégique, ce recensement s'inscrit
dans une démarche d’information des décideurs, des partenaires au développement ; et de l’ensemble
des citoyens sur les réalités sociales et économiques du territoire. Les informations recueillies serviront
de base pour concevoir et ajuster des politiques publiques adaptées aux besoins réels des populations ;
dans les domaines de l’éducation, de la santé, des infrastructures et de l’aménagement du territoire. Elles
permettront également d’établir une image statistique détaillée du Mali en 2022 pour un meilleur suivi et
évaluation des différentes politiques et stratégies, comme le Cadre stratégique pour la relance
économique et le développement durable (CREDD), les Objectifs de développement durable (ODD),
l’Agenda 2063 « l’Afrique que nous voulons » et les engagements ; pris lors de la Conférence
internationale sur la population et le développement (CIPD) au-delà de 2014.

À la différence des précédents recensements du Mali, l’utilisation des nouvelles technologies de
l’information et de la communication (TIC) et l’usage des tablettes comme outils de collecte des données
a constitué une innovation majeure pour le RGPH5, réalisé dans un contexte sanitaire et sécuritaire
difficile. Toutefois, il a été réalisé conformément aux principes et recommandations des Nations unies en
matière de recensement de la série 2020 avec l’utilisation des nouvelles technologies de l’information et
de la communication à toutes les phases de l’opération.

Le Gouvernement a été informé de la disponibilité des résultats globaux lors du conseil des Ministres du
9 août 2023. Les résultats du RGPH5 ont ensuite été analysés par thématique afin de permettre une
utilisation judicieuse de ces informations par les décideurs, les planificateurs et les autres utilisateurs.
Ces analyses ont été réalisées par des équipes multidisciplinaires du Système Statistique National.

Dans un premier temps, vingt-et-une thématiques ont été retenues. Il s’agit ; notamment : (i) Évaluation
de la qualité des données, (ii) État et structure de la population, (iii) État matrimonial et nuptialité, (iv)
Natalité et fécondité, (v) Mortalité (y compris la mortalité maternelle), (vi) Migration, (vii) Urbanisation,
(viii) Scolarisation, alphabétisation et niveau d’instruction, (ix) Caractéristiques économiques de la
population, (x) Caractéristiques culturelles de la population, (xi) Caractéristiques des ménages, (xii)
Caractéristiques de l’habitat et cadre de vie de la population, (xiii) Situation des personnes vivant avec
un handicap, (xiv) Situation des albinos, (xv) Situation des enfants, (xvi) Situation des jeunes, (xvii)

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 XII

XVIII

Situation des personnes âgées, (xviii) Situation des femmes, (xix) Situation des nomades, (xx)
Enregistrement des faits d'état civil (mariages, naissances et décès).

D’autres thèmes pourront être analysés en fonction des besoins exprimés par les utilisateurs, qu’ils soient
publics ou privés. Les résultats du RGPH5 seront également publiés dans les documents suivants : (i)
Monographies des régions du Mali, (ii) Projections démographiques et (iii) Répertoire village.

Le présent rapport s’inscrit dans le cadre du plan de publication des résultats du RGPH5. Différents
supports sont utilisés pour diffuser les documents : le papier, le site internet de l’INSTAT et divers formats
(dépliant, brochure, électronique), afin de satisfaire les besoins d’un grand nombre d’utilisateurs de
données sur la population.

La réalisation du RGPH5 a été rendue possible grâce à l'engagement du gouvernement malien, au
soutien de plusieurs bailleurs de fonds et à une forte mobilisation à l’échelle nationale. À cet égard, je
tiens à exprimer ma gratitude envers tous ceux qui ont contribué, directement ou indirectement, au succès
de cette opération.

Je souhaite particulièrement remercier les Partenaires Techniques et Financiers, dont l’UNFPA, la
Banque mondiale, l’USAID, l’UNICEF, l’UNHCR, la Coopération japonaise, la Norvège, l’Allemagne, le
Royaume des Pays-Bas, la Coopération Suédoise, la Coopération Suisse et le Partenariat Statistique au
Service du Développement à l'aube du XXIème siècle (PARIS21), qui nous ont accompagnés tout au
long du processus depuis 2016, et auxquels nous adressons nos sincères remerciements.

Je tiens également à remercier les experts et institutions qui ont assuré un suivi régulier de l’opération,
notamment M. Jean WAKAM, Conseiller Technique Principal, M. Richard DACKAM GATCHOU,
Consultant en charge de l’assurance qualité, l’US Census Bureau, l’ANSD du Sénégal, le BUPCREP du
Cameroun et l’IFORD.

Je félicite et encourage vivement les techniciens du BCR, des DRPSIAP et SLPSIAP, ainsi que
l’ensemble des autorités statistiques pour les résultats obtenus.

Je réitère également ma reconnaissance envers les autorités administratives, politiques, religieuses et
coutumières, ainsi que les médias qui ont soutenu l’Institut National de la Statistique dans la réussite de
cette opération importante.

L’INSTAT espère que cette publication saura répondre aux besoins des utilisateurs et éclairer les prises
de décision, contribuant ainsi à l’amélioration des politiques publiques pour le bien-être de la population
malienne. Les utilisateurs n’y trouvant pas toutes les informations souhaitées peuvent se rapprocher de
l’INSTAT.

Le Directeur Général

Dr Arouna SOUGANE

Chevalier de l’Ordre National

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 XIII

XIII

RESUME

L’évaluation de la qualité des données du Recensement Général de la Population et de l'Habitat (RGPH)
repose sur une approche méthodologique rigoureuse qui permet d’apprécier la fiabilité et la pertinence
des informations collectées. Une compréhension précise des concepts utilisés lors du recensement est
cruciale pour garantir l'exactitude et la cohérence des données. La définition claire et partagée des
variables démographiques, sociales et économiques utilisées facilite une collecte harmonisée des
données, réduisant ainsi les risques d'ambiguïtés ou d’interprétations erronées. Cela permet également
de s’assurer que les répondants et les agents recenseurs comprennent et rédigent les réponses de
manière identique, élément clé pour garantir la fiabilité des résultats. La rigueur conceptuelle est
essentielle pour obtenir des statistiques fiables et pertinentes, indispensables à l’élaboration des
politiques publiques.

Les erreurs, telles que les omissions, les incohérences, les erreurs de saisie ou les doubles comptes, qui
surviennent lors du recensement peuvent affecter la qualité des données. Pour y remédier, un ensemble
de contrôles de qualité est appliqué à chaque étape du processus, incluant la supervision sur le terrain,
les vérifications et les analyses statistiques. Il est également possible de comparer les données avec
d’autres sources pour garantir leur exhaustivité. Ces mesures garantissent la fiabilité des résultats du
recensement, qui sont indispensables pour l’élaboration des politiques publiques.

L’évaluation quantitative des données d’un recensement comprend la mesure de l’exhaustivité de la
couverture du dénombrement et des informations collectées lors de l’enquête post-censitaire (EPC), ainsi
que la mesure indirecte par l’utilisation de techniques démographiques pour évaluer la qualité des
données sur divers phénomènes, notamment : la taille et la structure de la population par âge et sexe ;
la natalité et la fécondité ; la mortalité ; ainsi que des phénomènes connexes tels que l’état matrimonial
et la nuptialité, l’éducation et les ménages. Ces méthodes permettent d’identifier les imperfections
contenues dans les données et d’apporter les ajustements nécessaires pour améliorer la qualité des
indicateurs le cas échéant.

L’évaluation de la qualité de l’organisation d’un recensement passe en revue plusieurs aspects essentiels
pour garantir son bon déroulement. Cela inclut la conception, notamment la définition des objectifs,
l’élaboration des outils de collecte, la budgétisation, la planification logistique, la formation et la
supervision des agents recenseurs, la gestion des ressources humaines et matérielles, ainsi que la mise
en place de mécanismes de contrôle sur le terrain pour identifier et corriger les erreurs éventuelles.
L’évaluation porte également sur la communication et la coordination entre les équipes, ainsi que sur la
capacité à gérer les imprévus. Cette méthode permet d’identifier les points forts et les points faibles de
l’organisation, afin d’améliorer l'efficacité et la qualité des prochains recensements.

La comparaison entre les effectifs observés et ceux issus des projections démographiques révèle une
légère sous-estimation de la population résidente des ménages ordinaires, avec un écart de 1,6 % par
rapport aux projections démographiques établies par la Direction nationale de la population à partir des
données du RGPH4 de 2009. Cependant, les résultats de l’évaluation, qu’elle soit interne ou externe,
indiquent que les données sur la population totale sont globalement fiables et ne nécessitent pas de
redressement pour le calcul des indicateurs.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 XIV

XIV

Concernant l’enregistrement de l’âge, 70,4 % de la population a indiqué avec précision le jour, le mois et
l’année de naissance, ce qui est remarquable ; au vu des lacunes du système d’état civil au Mali. Le
rapport de masculinité à la naissance est de 105 garçons pour 100 filles, ce qui est considéré comme
acceptable. Cependant, ce rapport varie avec l’âge en raison de la surmortalité masculine.

L’analyse de la structure par âge et sexe met en évidence des irrégularités. En effet, l’indice de Whipple
présente des valeurs de 1,15 pour les hommes, 1,19 pour les femmes et 1,17 pour l’ensemble de la
population, indiquant une préférence pour les âges se terminant par 0 ou 5. Par ailleurs, l’indice de Myers
montre une nette préférence pour les chiffres 0 et 2, suivis par le chiffre 5. En revanche, on observe une
répulsion pour les autres chiffres, notamment pour les chiffres 9, 4 et 3. Concernant la valeur de cet
indice, elle est d’environ 8,6 pour les hommes et 10,3 pour les femmes, indiquant une meilleure qualité
des données pour les hommes. Les indices de Bâchi par chiffre terminal confirment ces résultats, avec
des valeurs proches de 4,9 pour les hommes et 5,9 pour les femmes, soulignant également une différence
de qualité en faveur des hommes. Enfin, l’indice combiné des Nations unies (ICN) indique que les
données du RGPH5 sont imprécises (ICN = 34,0), mais pas déficientes.
Une anomalie majeure est observée dans les données sur la fécondité : le nombre d’enfants de moins
d’un an est supérieur au nombre de naissances vivantes déclarées au cours des 12 derniers mois,
probablement en raison de la mortalité infantile et des omissions. De plus, des incohérences sont
observées dans les rapports de masculinité des naissances vivantes, avec un rapport de masculinité de
108,8 %, dépassant la norme de 102 à 107 garçons pour 100 filles. De même, pour les naissances
vivantes des 12 derniers mois, ce rapport atteint 122,1 %, ce qui suggère des erreurs dans les
déclarations. Par conséquent, les filles sont davantage affectées par les omissions que les garçons. Le
test de Brass et Rachad montre que les déclarations de naissances vivantes, bien que critiquées pour
leur qualité, restent néanmoins acceptables.
L’examen des rapports P/F révèle un écart important entre les parités moyennes et les équivalences de
parité. Cela se traduit par la mauvaise qualité des taux de fécondité, due aux erreurs dans la déclaration
des naissances des 12 derniers mois, qui nécessitent correction ou ajustement. Les omissions d’enfants
décédés peu après la naissance et la délimitation incorrecte de la période de référence (les 12 derniers
mois précédant le dénombrement) pourraient expliquer cette sous-estimation.

L’évaluation de la qualité des données sur la fécondité montre en définitive que la déclaration des
naissances vivantes est d'une qualité acceptable. En revanche, les données concernant les enfants nés
vivants au cours des 12 derniers mois nécessitent un ajustement en raison de leur mauvaise qualité. Pour
ce faire, la méthode PFRATIO a été retenue.

La courbe des taux de mortalité présente en effet la forme d’un U, comme attendu. En règle générale,
lorsque le niveau de mortalité est élevé au sein d’une population donnée, la courbe des taux de mortalité
selon l’âge présente une forme approximativement en « U ». En revanche, lorsque le niveau de mortalité
est bas, cette courbe perd son allure en « U » et prend alors une forme en « J ». Les courbes de taux de
mortalité montrent qu’à partir de 15-19 ans, ces taux augmentent régulièrement, avec de légères
fluctuations, ce qui suggère des omissions de décès pour certaines tranches d’âge. On remarque surtout
que la surmortalité masculine commence à croître à partir de 35 ans, ce qui suggère une mauvaise
déclaration des décès.
Le taux brut de mortalité calculé par la méthode directe révèle un niveau de 4,5 ‰, révélateur d’une large
sous-déclaration des décès des 12 mois précédant le RGPH5 et nécessitant par conséquent une
estimation indirecte des indicateurs de mortalité.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 XV

XV

L’évaluation de la qualité des données relatives à la survie des enfants ne révèle pas de surmortalité des
enfants de sexe masculin contrairement à ce qui est attendu. Autrement dit, les décès des garçons ont
été sous-déclarés. Toutefois, l’écart très serré entre la mortalité des garçons et des filles issus de mères
âgées d’au moins 20 ans témoigne non seulement de la mauvaise qualité des déclarations, mais aussi
des problèmes de sous-estimation de la mortalité masculine déjà soulignés.

Etant donné que le niveau de mortalité a été largement sous-estimé, des ajustements sont nécessaires
pour analyser la mortalité de la petite enfance et générer des tables de mortalité générale. Grâce à la
procédure COMPAR de MORTPAK, le modèle présentant la plus faible déviation pour les deux sexes est
le modèle Nord des tables de Coale et Demeny. Les procédures LTQMXAD de PASEX et LIFTB de
MORTPAK ont été utilisées pour produire les indicateurs de mortalité de la petite enfance.

Concernant la mortalité maternelle, on observe une baisse du niveau entre 35 et 44 ans, suivie d’une
augmentation rapide par la suite. Cela suggère une sous-déclaration des décès maternels dans ce groupe
d’âge.

En somme, les données collectées sur les ménages et les effectifs de population peuvent être
considérées comme suffisamment fiables pour une analyse sans modifications majeures, les écarts par
rapport aux normes acceptables étant minimes. En revanche, des ajustements sont nécessaires pour les
indicateurs de fécondité et de mortalité, afin de corriger les écarts observés par rapport aux normes
établies.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 1

1

INTRODUCTION

Un RGPH, quelles que soient les précautions prises par les organisateurs au niveau technique et
administratif, est sujet à des erreurs (doubles comptes, omissions d'individus, mauvais classement des
personnes dans une catégorie, erreurs de traitement, etc.) qui peuvent survenir à n’importe quelle phase
du processus. En effet, les résultats du recensement font partie des produits statistiques les plus utilisés
par les différents utilisateurs. C’est pour cette raison qu’il est indispensable de garantir l’assurance qualité
à toutes les étapes du recensement afin de minimiser les risques d’erreurs, et de procéder à l’évaluation
de la qualité des données collectées avant leur analyse.

Les erreurs qui entachent les données d’un recensement sont d’origines diverses. Celles liées à la
conception surviennent lors de l’élaboration de la méthodologie, notamment pendant la conception des
outils de collecte (défaut de clarté et de précision des questions), la définition des concepts, des variables
et des indicateurs, la formation du personnel de terrain (mauvaise maîtrise des outils de collecte par ce
personnel) ou la sensibilisation de la population (messages mal conçus, cibles mal choisies, etc.). Toutes
ces erreurs peuvent affecter la qualité des données lors de la phase préparatoire, notamment lors du
choix de la technique de collecte (numérique ou papier), ou lors de l’organisation de la collecte elle-même
(déploiement imparfait des équipes sur le terrain, défaut de contrôle et de supervision).

Les erreurs commises dans les données du recensement au Mali sont fortement influencées par des
facteurs socioculturels. La perception de l'âge, notamment dans les sociétés où la jeunesse est valorisée,
pousse certains individus, surtout les femmes, à dissimuler leur âge réel par crainte d’être stigmatisés.
L'absence d'enregistrement des naissances dans les zones rurales, combinée à un faible taux
d'alphabétisation et à un accès limité aux services administratifs, rend difficile la déclaration exacte de
l'âge. Selon Pierre Boilley (2006), dans certaines communautés, l'âge chronologique est secondaire par
rapport aux rites de passage ou au mariage, ce qui peut également entraîner des erreurs dans les
recensements. De plus, les migrations internes liées aux conflits et à la pauvreté peuvent fausser les
données démographiques, comme le souligne la Banque mondiale (2017). Les discriminations sociales ;
ainsi que des croyances religieuses ; peuvent également altérer la précision des informations collectées.
Ces facteurs socioculturels influencent la qualité des données du recensement et nécessitent une
attention particulière pour améliorer leur fiabilité.

Les erreurs d’observation peuvent être causées par des omissions ou des doubles comptes d’individus,
des omissions d’unités d’observation (individus et ménages), voire ; des sections d’énumération ou des
localités entières, une mauvaise saisie des questionnaires, des déclarations erronées des recensés pour
cause de défaillance de mémoire ou de mauvaise compréhension des questions posées, ou des refus
d’une partie de la population de se faire dénombrer du fait d’une faible adhésion à l’opération de
dénombrement ou pour d’autres raisons.

Les erreurs de traitement liées à la collecte sur papier peuvent survenir après la collecte de terrain, lors
du traitement des données (dépouillement, codification, saisie et apurement des fichiers). A titre
d’illustration, il peut s’agir d’une perte de questionnaires ou d’un mélange de dossiers lors du
dépouillement, de la confusion des codes lors de la codification, ou d’erreurs de saisie des données. Des
erreurs peuvent également être commises lors de l’apurement ou de la tabulation des données (erreurs
de mesure).

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 2

2

En définitive, est presque impossible d’éliminer totalement les erreurs dans les données issues d’un
recensement, qu’il s’agisse des erreurs de conceptualisation, d’observation, de traitement ou de mesure.
Toutefois, les différents contrôles de cohérence, de vraisemblance et de validité visent à réduire leur
ampleur et donc leur effet sur les indicateurs calculés en termes de biais et de distorsions.

C’est pour cette raison qu’avant toute analyse, il est nécessaire d’évaluer la qualité des données
collectées afin d’apprécier la fiabilité des indicateurs et indices qui en résulteront. Comme nous venons
de l’évoquer, cette évaluation se fait en passant en revue tous les aspects susceptibles d’être à l’origine
d’erreurs éventuelles. Ainsi, les documents méthodologiques utilisés ; seront examinés et les conditions
qui ont prévalu avant, pendant et après le dénombrement seront analysées. Il s’agit là d’une évaluation
qualitative.

Il est également conseillé d’effectuer des tests de cohérence interne et externe sur quelques indicateurs
calculés afin d’évaluer la complétude des informations et l’exactitude des données collectées.
L’évaluation de la structure par âge et par sexe se fait à l’aide des indices classiques que sont ceux de
Whipple, de Myers ; et de Bâchi, ainsi que l’indice combiné des Nations unies. L’analyse de la pyramide
des âges (notamment celle par années d’âge) et de la courbe des rapports de masculinité par année
d’âge ou par groupe d’âges quinquennaux permet également de mettre en évidence les distorsions que
présentent les données observées. Il s’agit dans ce cas d’une évaluation quantitative.

L’évaluation des données vise à déterminer l’ampleur et la gravité des erreurs qui entachent ces dernières
et leur incidence sur les indicateurs à produire lors de l’analyse. L’objectif global de l’évaluation de la
qualité des données du RGPH5 est de déterminer, pour chaque thème d’analyse, si les différents types
d’erreurs observées sont contenues dans les limites raisonnables permettant d’affirmer que les données
en présence sont globalement d’une qualité acceptable ou non. En outre, pour certains thèmes d’analyse,
cette évaluation doit indiquer si des techniques indirectes sont nécessaires pour calculer les indicateurs
(cas des données sur la fécondité et la mortalité).

Le Mali a réalisé quatre recensements de la population (en 1976, 1987, 1998 et 2009), qui ont permis de
disposer d’une gamme importante de données démographiques, économiques et socioculturelles
nécessaires à l’élaboration et à la mise en œuvre de projets et de programmes visant à améliorer l’accès
aux services sociaux essentiels et à lutter contre la pauvreté. La loi n° 98-020 du 9 mars 1998 régissant
le RGPH en République du Mali a institué sa réalisation tous les dix ans. Le RGPH5 ; constitue l’opération
majeure du plan d’action 2015-2019 du Schéma Directeur de la Statistique, adopté par le gouvernement
en 2014. Il permettra d’assurer le suivi et l’évaluation de la mise en œuvre du Cadre stratégique pour la
relance économique et le développement durable (CREDD), mais aussi de suivre les agendas
internationaux, notamment les Objectifs de développement durable (ODD), l’Agenda 2063 « l’Afrique que
nous voulons », le Programme d’action de la Conférence internationale sur la population et le
développement (CIPD) au-delà de 2014 et de la politique nationale de population adoptée en 2017.

Suite aux recommandations des Nations unies concernant les recensements de la population et des
logements, le gouvernement malien a décidé d’arrimer le pays au cycle des recensements de 2020 en
utilisant les TIC lors de la cartographie censitaire et du dénombrement. De plus, lors du RGPH5, le Bureau
central du recensement (BCR) avait pris un certain nombre de mesures pour minimiser les erreurs
d’observation et de mesure, notamment en définissant avec précision les concepts, en réalisant une
cartographie pilote ; et une cartographie principale, en effectuant un recensement pilote censitaire, en
mettant en place un mode de recrutement et une formation des agents recenseurs, des chefs d’équipe,

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 3

3

des contrôleurs ; et des superviseurs TIC, ainsi qu’en contrôlant et supervisant les opérations sur le
terrain. Malgré les précautions prises et les facteurs précédemment mentionnés, le RGPH5 ; a
certainement été entaché d’erreurs, à l’instar de toutes les autres opérations. Il est donc indispensable ;
d’évaluer leur ampleur afin de garantir la qualité et la crédibilité des données avant leur utilisation.

Le présent rapport ; est consacré à l’évaluation des effectifs globaux et à la présentation de la structure
par âge et par sexe. Il aborde également d’autres éléments d’appréciation portant notamment sur les
phénomènes démographiques (natalité et fécondité, mortalité, état matrimonial et nuptialité), l’éducation,
l’activité économique et les ménages.

Ce rapport qui évalue les données du RGPH5 du Mali de 2022 s’articule autour de 6 chapitres, à savoir :

(i) Aspects méthodologiques ;
(ii) Evaluation qualitative des données ;
(iii) Evaluation des effectifs globaux obtenus et de la structure par âge et par sexe de la

population ;
(iv) Evaluation des données sur la natalité et la fécondité ;
(v) Evaluation des données sur la mortalité ;
(vi) Evaluation des données relatives aux phénomènes connexes (l’état matrimonial et la

nuptialité, l’activité économique, l’éducation et les ménages).

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 4

4

CHAPITRE I : ASPECTS METHODOLOGIQUES

Ce chapitre présente les principaux concepts et définitions utilisés, ainsi que les types d’erreurs
susceptibles d’entacher la qualité des données. Il détaille également la méthodologie proprement dite
d’évaluation de la qualité des données du RGPH5. Celle-ci combine une approche qualitative, qui porte
sur les facteurs pouvant influencer l’organisation du recensement, et une approche quantitative, qui
comprend l’évaluation de la couverture du dénombrement à travers les données de l’EPC, l’examen des
effectifs globaux et l’analyse d’indicateurs tels que les taux, les proportions et les indices. Ce chapitre est
structuré en trois sections. La première présente les concepts et les définitions. La deuxième porte sur
les erreurs dans les recensements. La troisième introduit la méthodologie d’évaluation de la qualité des
données.

1.1. Concepts et définitions

Ménage ordinaire

Un ménage ordinaire est un individu ou un ensemble d’individus, apparentés ou non, vivant sous le même
toit (ou dans la même concession), partageant le plus souvent les mêmes repas, reconnaissant l’autorité
d’un même individu appelé chef de ménage, et dont les ressources ou les dépenses sont également
communes ou au moins en partie. Cette définition a permis l’identification des ménages ordinaires sur le
terrain sans difficulté.

Ménage collectif

Un ménage collectif est constitué par un groupe de personnes qui vivent ensemble au sein d’une même
institution pour des raisons de santé, d’étude, de religion, de travail, de voyage, de privation de liberté ou
autres raisons. C’est l’institution qui réglemente les conditions de leur coexistence compte tenu de son
statut et de ses propres objectifs. Cette définition n’a pas posé de problèmes particuliers pour
l’identification de ce type de ménage sur le terrain.

Date de référence

La date de référence pour le dénombrement de la population est la nuit précédant le passage de l'agent
recenseur dans le ménage. Donc, c’est une date mobile.

Périodes de référence

- Période de référence pour l’activité économique

La période de référence pour les renseignements concernant l’activité économique est la semaine qui
précède la date de passage de l’agent recenseur dans le ménage. Cette période de référence est donc
d'une semaine (07 jours).

- Période de référence pour les naissances et les décès

La période de référence pour les naissances et les décès est de 12 mois, c’est-à-dire les 12 mois
précédant le passage de l’Agent Recenseur dans le ménage.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 5

5

- Période de référence pour l’émigration

La période de référence pour l’émigration est 2009-2022, c’est-à-dire les départs pour l’étranger effectués
entre le recensement de 2009 et celui de 2022.

Résident

Une personne sera considérée comme résidente dans un ménage, si elle y vit habituellement depuis au
moins six (06) mois ou depuis moins de six (06) mois mais avec l'intention d’y rester au moins six (06)
mois.

Résident présent

Le résident présent désigne une personne présente dans le ménage la nuit précédant le passage de
l’agent recenseur, qui y réside de façon habituelle c’est-à-dire depuis au moins 6 mois ou qui a l’intention
d’y résider pendant au moins 6 mois.

Résident absent

Le résident absent désigne une personne qui était absente la nuit précédant le passage de l’agent
recenseur et qui vit habituellement (depuis au moins 6 mois) dans le ménage ou qui a l’intention d’y
résider pendant au moins 6 mois.

Visiteur

Un visiteur est une personne se trouvant dans le ménage depuis moins de six (06) mois, qui y a passé la
nuit précédant le passage de l’agent recenseur et qui n'a pas l'intention d'y rester six (06) mois ou plus.
Il est donc une personne de passage qui n’est pas dans son lieu de résidence habituelle au moment du
dénombrement.

Femmes en âge de procréer

Il s’agit généralement des femmes âgées de 15-49 ans. Toutefois, les informations sur la fécondité
récente ont été collectées sur les femmes âgées de 12-54 ans pour avoir une meilleure connaissance du
niveau et de la structure de la fécondité précoce et tardive.

Naissance vivante

Un enfant né vivant est un enfant qui, à la naissance, a manifesté un signe de vie (cri, respiration,
battement de cœur, etc.), même s'il est décédé par la suite.

Handicap

Selon l'Organisation Mondiale de la Santé (OMS), le handicap est défini comme une situation dans
laquelle une personne rencontre des difficultés ou des limitations dans la réalisation de certaines activités,
en raison de déficiences physiques, mentales, intellectuelles ou sensorielles.

Personne handicapée1

Par personne handicapée, on entend une personne qui présente une ou plusieurs incapacités physiques,
mentales, intellectuelles ou sensorielles qui limitent son activité ou restreint sa participation à la vie en

1 Cf. Article 1er de la « Convention relative aux droits des personnes handicapées » adoptée par l’Assemblée
générale des Nations Unies en 2006.

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6

société en raison d’une altération substantielle, durable ou définitive d’une ou de plusieurs fonctions
physiques, sensorielles, mentales ou cognitives.

1.2. Erreurs dans les recensements

Dans un recensement, plusieurs types d’erreurs sont susceptibles d’entacher la qualité de données dont :
les erreurs d’observations (de dénombrement et de contenu) et d’exploitation.

1.2.1. Erreurs de dénombrement

La collecte des données a été en grande partie numérisée afin non seulement de raccourcir le délai de
production des résultats en simplifiant l’étape du traitement des données, mais également pour minimiser
les risques d’erreurs de collecte.

Les erreurs de dénombrement, encore appelées erreurs de couverture ou d’observation, comprennent le
défaut d’exhaustivité, incluant l’omission de certains individus, ménages, portions de territoire, ou encore
des doubles comptes, qu’ils soient involontaires ou volontaires.

Elles proviennent de diverses sources : insuffisances de la cartographie, mauvaise compréhension des
concepts par certains agents recenseurs ou par les interviewés, omissions préférentielles dues aux
situations particulières de certains individus (personnes mobiles, étudiants domiciliés hors de leur famille,
travailleurs migrants, etc.), ou encore une définition inappropriée de certains concepts.

On observe également des erreurs dans les déclarations (décès, naissances, etc.) dues à des omissions
volontaires ou involontaires (telles que des oublis ou une mauvaise détermination de la période de
référence, etc.).

1.2.2. Erreurs de contenu

Les erreurs de contenu sont liées aux enregistrements des caractéristiques individuelles ou collectives
des individus. Elles comprennent globalement les réponses inexactes et les réponses manquantes. Les
non-réponses, les réponses illisibles, les réponses imprécises, certaines réponses trop détaillées, les
réponses inexactes volontaires ou involontaires appartiennent également à cette catégorie d’erreur. Les
variables les plus concernées par ce type d’erreur sont présentées ci-après.

Age

Les erreurs sur l’âge, notamment les attractions ou les répulsions pour certains chiffres entraînent des
biais et des distorsions dans la structure par âge de la population, les rapports de masculinité par âge et
des profils de survie de la population. La mauvaise qualité des données sur l’âge des femmes en âge de
procréer peut affecter le calcul des indicateurs de la fécondité. De même, la qualité des données sur l’âge
des enfants de moins de 5 ans impacte négativement la fiabilité des résultats de la mortalité infantile,
juvénile et infanto-juvénile.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 7

7

Fécondité

La mauvaise compréhension ou l’imprécision du concept « enfants nés vivants » entraine parfois le sous
enregistrement des enfants nés vivants. Certaines catégories, comme les enfants décédés peu de temps
après la naissance, sont parfois omises.

Dans le cas des recensements, les erreurs ci-dessous sont souvent constatées :
§ les omissions d’enfants décédés en bas âge ;
§ les omissions d’enfants vivant ailleurs ;
§ les mauvaises déclarations de l’âge des enfants ou des femmes ;
§ la non et/ou mauvaise déclaration de la parité par les femmes ;
§ la considération d’un enfant mort-né comme né vivant.

Mortalité

Les erreurs qui affectent généralement les données sur a mortalité sont dues habituellement aux
omissions d’enfants nés vivants mais décédés peu de temps après la naissance, l’inclusion de mort-nés
parmi les enfants nés vivants, les confusions entre les femmes n’ayant pas déclaré leur parité et les
nullipares, les problèmes de délimitation de la période de référence.

1.2.3. Erreurs d’exploitation

Ces erreurs ont lieu après la collecte des données. Elles sont liées aux omissions, pertes ou doubles
comptes des questionnaires, ainsi qu’aux erreurs de codification et de saisie. Toutefois, en cas de collecte
numérique, le risque d’occurrence de ce type d’erreur est minimisé.

1.3. Méthodologie d’évaluation de la qualité des données

1.3.1. Méthode d’évaluation de la qualité de l’organisation du recensement

1.3.1.1. Facteurs pouvant influencer la qualité des données

Ces facteurs sont inhérents au processus de mise en œuvre des travaux du recensement. Il s’agit de la
conception des documents et outils techniques, la cartographie, le recensement pilote, l’EPC-test, la
collecte et l’exploitation des données. Les rapports relatifs à chaque phase sont exploités pour apprécier
les sources d’erreurs et les mesures correctives mises en œuvre pour les éviter ou les contenir.

1.3.1.2. Mesures de contrôle prévues

Pour réduire l’occurrence des erreurs liées à l’organisation, de nombreuses mesures de contrôle sont
appliquées. Parmi ces mesures, on peut citer :

- Contrôle du travail des agents recenseurs : lors du RGPH5, les chefs d’équipes devaient
régulièrement et systématiquement suivre le travail des agents recenseurs. En plus, les
contrôleurs et les superviseurs ont fait des vérifications aléatoires de leurs subordonnés
respectifs.

- Contrôle de la complétude des documents et outils de collecte et de la cohérence des
résultats : ce contrôle visait à garantir qu’aucun document et outil de collecte n’est oublié et que

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8

tous les ménages ont effectivement été recensés (sans omission ni double compte). Le contrôle
de cohérence a porté sur l’ensemble des indicateurs de suivi (cf. annexes) en lien avec
l’identification et la numérotation des structures et des ménages et la collecte.

- Contrôles au moment de l’exploitation des données : Ces contrôles se faisaient par les
agents, les contrôleurs et les superviseurs des travaux d’exploitation des données. Pendant ou
avant la codification, les agents de vérification contrôlent la cohérence, puis, en cas
d’irrégularités, des décisions doivent être prises par l’équipe technique chargé de la conduite et
de la gestion de l’opération avant de passer à la saisie.

1.3.2. Méthodes d’évaluation quantitative des données

Ces approches portent sur l'évaluation des données collectées sur le terrain, combinant à la fois une
méthode directe et une méthode indirecte. De plus, elles permettent d'améliorer la qualité et la précision
des données, essentielles pour une planification et une prise de décision éclairées.

1.3.2.1. Méthode d’évaluation directe

L’évaluation quantitative directe repose généralement sur l’EPC. Celle-ci doit intervenir dans un délai
variant entre un mois et trois mois après la fin du dénombrement de la population. C’est une enquête par
sondage auprès d’un échantillon représentatif de la population recensée permettant de mesurer les
erreurs de couverture et certaines erreurs de contenu et procéder aux corrections nécessaires.

1.3.2.2. Méthode d’évaluation indirecte

L’évaluation quantitative indirecte s’appuie sur des techniques démographiques pour juger de la qualité
des données concernant divers phénomènes, notamment :

- la qualité des données sur la taille et la structure de la population par âge et sexe ;
- la qualité des données sur la fécondité ;
- la qualité des données sur la mortalité ;
- la qualité des données sur des phénomènes connexes tels que l’état matrimonial et la

nuptialité, l’éducation et les ménages.

Pour chaque variable, on calcule la proportion des réponses non déclarées afin d’évaluer la complétude
des informations, ce qui constitue souvent le premier indicateur de qualité des données et est
fréquemment utilisé lors des opérations de collecte.

Pour apprécier la qualité de la structure par âge et par sexe, il est nécessaire d’examiner les rapports
entre groupes d’âge successifs, les rapports de masculinité, ainsi que des indices tels que ceux de
Whipple, de Myers, de Bâchi (pour l’appréciation de la préférence des âges terminés par certains chiffres)
et l’indice combiné des Nations Unies (pour la régularité de la structure par âge).

Concernant la fécondité, l’évaluation de la qualité des données se fait à travers divers indicateurs, tels
que le taux de fécondité par groupe d’âges, la parité par groupe d’âges des femmes, l’indice synthétique
de fécondité (ISF), ainsi que les rapports de masculinité des naissances vivantes totales (et celles des
12 derniers) classées par groupe d’âges des mères, les équivalents de parité et la structure par âge de
la population féminine de 15 à 49 ans.

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9

Pour la mortalité, on utilise le taux brut de mortalité, la structure par âge et par sexe des décès, les
rapports de masculinité des personnes décédées par groupe d’âge, ainsi que l’estimation de la
complétude des décès via la méthode de l’extinction des cohortes synthétiques de Preston et Coale
(IUSSP, 2013). De plus, la proportion des décès maternels et les taux de fécondité par groupe d’âges
sont essentiels pour apprécier la qualité des données sur la mortalité maternelle.

Pour mettre en lumière les insuffisances des données, certains indicateurs sont souvent présentés sous
forme graphique. A l’issue de l’évaluation de la qualité des données, des ajustements peuvent être
nécessaires pour harmoniser les informations relatives à la structure par âge et par sexe, à la fécondité
et à la mortalité.

1.3.3. Indicateurs retenus pour l’évaluation de la qualité des données

Les indicateurs retenus pour la présente évaluation sont les suivants :

- Proportion des réponses non déclarées (ND)

La proportion des réponses non déclarées indique le niveau de fiabilité des indicateurs relatifs à la
variable. Généralement, une proportion de réponses non déclarées élevée (> 10 %) pour une variable
engendre un biais dans l’estimation des indicateurs si les caractéristiques des répondants et des non-
répondants diffèrent et que cette différence a un impact sur les caractéristiques étudiées.

𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑃𝑃é𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑑𝑑𝑁𝑁𝑁𝑁 =
𝑁𝑁𝑃𝑃𝑁𝑁𝑁𝑁𝑃𝑃𝑑𝑑𝑑𝑑2𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑁𝑁𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑁𝑁𝑖𝑖𝑃𝑃𝑚𝑚𝑚𝑚𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑑𝑑𝑃𝑃𝑃𝑃𝑚𝑚𝑃𝑃𝑙𝑙𝑖𝑖𝑣𝑣𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑁𝑁𝑙𝑙𝑑𝑑

𝑁𝑁𝑃𝑃𝑁𝑁𝑁𝑁𝑃𝑃𝑑𝑑𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑙𝑙𝑑𝑑2𝑑𝑑𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑒𝑒𝑃𝑃𝑑𝑑𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑁𝑁𝑑𝑑𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑙𝑙𝑖𝑖𝑣𝑣𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑁𝑁𝑙𝑙𝑑𝑑
∗ 100

- Taux de couverture

Le taux de couverture est déterminé par le rapport du nombre de cas appariés à la population résidente
de l’enquête.

𝑇𝑇𝑖𝑖𝑚𝑚𝑇𝑇𝑑𝑑𝑑𝑑𝑐𝑐𝑃𝑃𝑚𝑚𝑣𝑣𝑑𝑑𝑃𝑃𝑃𝑃𝑚𝑚𝑃𝑃𝑑𝑑 =
𝑁𝑁𝑃𝑃𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃é𝑑𝑑 + 𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃é𝑑𝑑 + 𝑑𝑑é𝑐𝑐é𝑑𝑑é𝑑𝑑𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃é𝑑𝑑

𝑁𝑁𝑃𝑃𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑 + 𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑 + 𝑑𝑑é𝑐𝑐é𝑑𝑑é𝑑𝑑 ∗ 100

- Taux d’omission

Le taux d’omission est mesuré par le rapport de la population omise à l’effectif de la population de l’EPC.
C’est la population omise rapportée à la population totale estimée par l’EPC.

𝑇𝑇𝑖𝑖𝑚𝑚𝑇𝑇𝑑𝑑′𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑑𝑑𝑑𝑑𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃 =
𝑁𝑁𝑃𝑃𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑑𝑑 + 𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑑𝑑 + 𝑑𝑑é𝑐𝑐é𝑑𝑑é𝑑𝑑𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑑𝑑

𝑁𝑁𝑃𝑃𝑃𝑃𝑁𝑁𝑃𝑃𝑒𝑒𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑 + 𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑖𝑖𝑃𝑃𝑃𝑃𝑑𝑑 + 𝑑𝑑é𝑐𝑐é𝑑𝑑é𝑑𝑑 ∗ 100

- Proportion d’enfants décédés par groupe d’âges des mères et mortalité générale

C’est le rapport entre le nombre d’enfants décédés pour un groupe d’âges des mères et le nombre total
d’enfants nés vivants de ce groupe d’âge.

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10

Selon Hill (2001), les proportions d’enfants décédés par groupe d’âges des mères doivent croître avec le
groupe d’âges des mères (compte tenu des conditions sanitaires généralement meilleures des jeunes
générations de femmes), mis à part le groupe 15-19 ans qui est souvent incompatible avec les groupes
d’âge suivants, probablement du fait du risque de décès élevé pour les enfants des adolescentes. Si ce
schéma n’est pas suivi, cela révèle que les mères ont omis de déclarer des enfants nés vivants ou des
enfants décédés.

Concernant la mortalité générale, dans les pays à forte mortalité, la courbe des taux de mortalité par âge
a une forme en U. Tout écart par rapport à ce schéma est révélateur des erreurs dans les données.

- Rapport de masculinité

Le rapport de masculinité mesure le nombre d’hommes pour 100 femmes. Il est calculé en rapportant
l’effectif des hommes à celui des femmes.

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑚𝑅𝑅𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑅𝑅é =
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑑𝑑𝑚𝑚𝑅𝑅𝑚𝑚𝐸𝐸𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑚ℎ𝑅𝑅𝑚𝑚𝑚𝑚𝑑𝑑𝑚𝑚
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑑𝑑𝑚𝑚𝑅𝑅𝑚𝑚𝐸𝐸𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑚𝐸𝐸𝑑𝑑𝑚𝑚𝑚𝑚𝑑𝑑𝑚𝑚 ∗ 100

Le rapport de masculinité doit être compris entre 102 et 107 et ne doit pas croître avec l’âge (exclus le
groupe d’âges 15-19 ans). On s’attend ainsi à une courbe de rapports de masculinité assez régulière et
marquée par des variations de faible amplitude.

Le rapport de masculinité est généralement plus élevé en milieu urbain qu’en milieu rural du fait de
l’émigration sélective des hommes vers les villes. Toutefois, si à la naissance, il survient plus de garçons
que de filles, par la suite le rapport de masculinité s’inverse en faveur des filles sous l’effet différencié de
la mortalité par sexe.

- Rapport des groupes d’âges successifs

Cet indicateur évalue la régularité des distributions par sexe et par groupe d’âges. Son calcul est basé
sur l'hypothèse selon laquelle l'effectif d'un groupe d’âges donné devrait sensiblement être égal à la
demie-somme des effectifs des groupes d’âges encadrants. Ainsi, les rapports des groupes d'âges sont
les rapports de l'effectif du groupe d'âges considéré à la moyenne ou la demie-somme des effectifs des
groupes d'âges encadrants. Ce rapport est multiplié par 100.

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑑𝑑𝑑𝑑𝑚𝑚𝑔𝑔𝑅𝑅𝑅𝑅𝑚𝑚𝑅𝑅𝑑𝑑𝑚𝑚𝑑𝑑2â𝑔𝑔𝑑𝑑𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑑𝑑𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝐸𝐸𝑚𝑚 =
𝑃𝑃F,FHI

1
2K (𝑃𝑃FMI,F, 𝑃𝑃FHI,FHNI)

∗ 100

Px, x+a = Effectif de la population du groupe d’âgeS (x, x+a)

Px-a, x = Effectif du groupe d’âges (x-a, x)

Px+a, x+2a = Effectif du groupe d’âge (x+a, x+2a)

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 11

11

Si la valeur est supérieure à 100, cela voudrait dire que les effectifs correspondant au groupe d’âge (x,
x+a) ont bénéficié de ceux des groupes d’âge encadrants ; au contraire si la valeur est inférieure à 100,
alors, les effectifs des groupes d’âge encadrants ont plutôt bénéficié des effectifs du groupe d’âge (x,x+a).

Taux de survie

Le taux de survie mesure la probabilité pour un individu ayant un âge donné d’atteindre un âge supérieur.

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑑𝑑𝑑𝑑𝑠𝑠𝑇𝑇𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑑𝑑𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑑𝑑𝑠𝑠𝑖𝑖𝑑𝑑𝑖𝑖𝑠𝑠𝑠𝑠𝑖𝑖𝑇𝑇𝑠𝑠𝑠𝑠𝑑𝑑 =
𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖𝑠𝑠𝐸𝐸(𝑇𝑇 + 13, 𝑇𝑇 + 18)

𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝐸𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖𝑠𝑠𝐸𝐸(𝑇𝑇, 𝑇𝑇 + 5) ∗ 1000

Le taux de survie permet d’apprécier l’exactitude de la répartition par âge et sexe. Pour cela, il faudrait
retrouver dans la population de 2022, les générations présentes en 2009. Il est obtenu en rapportant
l’effectif des générations âgées d’au moins 13 ans à celles des générations correspondantes en 2009.

En général, les taux de survie décroissent avec les groupes d’âges. En outre, le taux de survie est
généralement plus élevé pour le sexe féminin que pour le sexe masculin. La comparaison des effectifs
des générations avec le RGPH passé est un indicateur de la qualité des données. En effet, les effectifs
de générations s’amenuisent avec le temps sous l’effet de la mortalité. Ainsi, les courbes des générations
reconstituées du RGPH5 doivent se situer théoriquement en dessous de celles du RGPH4. En outre,
l’allure des courbes ainsi superposées offre l’opportunité d’en observer les distorsions.

Taux d’accroissement intercensitaire de la population

Le taux d’accroissement intercensitaire est obtenu à partir de l’équation d’équilibre ci-dessous :

𝑠𝑠 = S
𝑃𝑃T
𝑃𝑃U

V
− 1

Où r : représente le taux d’accroissement intercensitaire ; 𝑷𝑷𝟏𝟏: la population de l’année 2022 et du mois
de juin ; 𝑷𝑷𝟎𝟎: la population de l’année 2009 et du mois d’avril et t : l’intervalle de temps en années entre
2009 et 2022 (t= 13,17 ans).

Indice de Whipple

Cet indice évalue la régularité des déclarations d’âges. Il détecte une préférence pour les âges se
terminant par 0 ou 5 ou les deux (0 et 5).

- Pour les âges se terminant par 0 ou 5 :
𝐼𝐼\\ =

TU∗(]̂ _H]̀ _H]a_H]b_)
(]c^H]c`H⋯H]bc)

ou 𝐼𝐼\\ =
TU∗(]caH]̂ aH]̀ aH]aa)
(]c^H]c`H⋯H]bc)

- Pour les âges se terminant par 0 et 5 :

𝐼𝐼\\ =
10 ∗ (𝑃𝑃Ne + 𝑃𝑃fU + ⋯+ 𝑃𝑃ee + 𝑃𝑃gU)

(𝑃𝑃Nf + 𝑃𝑃Nh + ⋯+ 𝑃𝑃gN)

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 12

12

Le groupe d’âge 23-62 ans est généralement utilisé, mais il est arbitraire.

Si la déclaration de l'âge est correcte, cet indice devrait fluctuer légèrement autour de 1. Plus la valeur de
l'indice est élevée, plus la préférence pour les chiffres 0 ou 5 est forte.

Selon les critères d'évaluation :
§ les données sont très précises lorsque 𝐼𝐼\\ ≤ 1,05
§ les données assez précises lorsque 𝐼𝐼\\ ∈]1,05; 1,099]
§ les données sont approximatives lorsque 𝐼𝐼\\ ∈ [1,10; 1,249]
§ les données sont imprécises lorsque 𝐼𝐼\\ ∈ [1,25; 1,749]
§ les données sont très imprécises 𝐼𝐼\\ ≥ 1,75

Indice de Myers

L’indice de Myers permet de déceler les préférences ou les répulsions des âges terminés par chacun des
chiffres de 0 à 9. La méthode de Myers se base sur le calcul d’un effectif théorique pour chacun des âges
terminés par chacun de ces chiffres, qui correspondrait respectivement à 10 % de l’effectif total théorique
s’il n’y avait pas de déclaration des âges préférentielle. La somme des écarts en valeur absolue des
pourcentages de chacun des effectifs remaniés avec l’effectif théorique 10 constitue l’indice de Myers
(Gendreau, 1993).

En l’absence d’attraction et de répulsion, l’indice est presque nul. En cas d’attraction totale de tous les
âges vers un même chiffre, l’indice atteint une valeur maximale de 180. Les chiffres dont le pourcentage
est supérieur à 10 %, donc qui ont un écart par rapport à ce chiffre qui est positif sont attractifs. Par contre,
les chiffres qui présentent un écart négatif sont répulsifs.

Le calcul de l’indice de Myers se fait de la manière suivante :

- on fait la somme du nombre de personnes dont les âges se terminent par chaque nombre entier :
§ d’une part, pour les individus âgés de 10 ans et plus : So, S1, S2, S3, ..., S9
§ d’autre part, pour les gens âgés de 20 ans et plus : S’0, S’1, ....., S’9.

- on fait la pondération de ces sommes par des coefficients entiers (1 à 10 dans le 1er cas et 9 à 0
dans le second cas respectivement).

- on additionne les sommes pondérées pour aboutir à une « population fictive » de la façon
suivante :

F0 = 1.S0 + 9.S’0 F1 = 2.S1 + 8.S’1 F2 = 3.S2 + 7.S’2

F3 = 4.S3 + 6 S’3 F4 = 5.S4 + 5.S’4 F5 = 6.S5 + 4 S’5

F6 = 7.S6 + 3 S’6 F7 = 8.S7 + 2.S’7 F8 = 9.S8 + 1.S’8

F9 = 10.S9 + 0.S’9

NB : La somme des coefficients dans chaque cas est égale à 10.

- on calcule le pourcentage de chaque Fi par rapport au total des Fi.
- on calcule les différences (écarts) entre ces pourcentages et 10 % ; ceci détermine le coefficient

de Myers ainsi que l’attraction (+) ou la répulsion (-) pour chaque chiffre.
- on fait la somme des valeurs absolues des écarts qui est l’indice de Myers.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 13

13

Cet indice varie entre 0 (aucune distorsion sur les âges) et 180 (tous les individus recensés ont un âge
terminé par le même chiffre).

Indice de Bachi

L’indice de Bachi considère la population comprise entre 23 et 72 ans. Bachi a sélectionné des
constituants pour le calcul de son indice sous la forme de numérateur Au et de dénominateur Bu pour
chaque chiffre terminal de l’âge u. Si les âges sont bien déclarés, les rapports sont égaux à 10 %.

L’indice de Bachi s’obtient en faisant la différence des rapports avec 10 puis en faisant la somme des
différences positives. Il peut varier entre 0 (aucune préférence) et 90 (tous les âges déclarés se terminent
par le même chiffre). Le résultat est généralement peu différent de la moitié de l’indice de Myers. Les
données nécessaires au calcul sont les mêmes que celles requises pour les indices de Myers et Whipple
(Gendreau, 1993). L’indice de Bachi varie entre 0 (aucune distorsion sur les âges) et 90 (tous les individus
recensés ont un âge terminé par le même chiffre).

Indice combiné des Nations unies

L’Indice Combiné des Nations Unies (ICN) associe les indices relatifs au rapport des groupes d’âges et
ceux se rapportant aux rapports de masculinité. L’ICN est obtenu de la manière suivante :

ICN = 3 * (Indice du rapport de masculinité + Indice du rapport des groupes d’âges masculin + Indice des
groupes d’âges féminins).

Les critères de détermination de l'exactitude de l’ICN sont :

§ Moins de 20 : données précises ;
§ 20 et 40 : données imprécises ;
§ Plus de 40 : données très imprécises.

Cet indice est très utile dans les analyses comparatives internationales ou historiques.

Parité

La parité des femmes croît avec l’âge et toute entorse à ce schéma est un signe éventuel d’omission
d’enfants nés vivants. Des méthodes permettent d’évaluer numériquement l’existence d’omissions :

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝑃𝑃f

N

𝑃𝑃N
t (A) (Coale et Demeny, NU, 1967)

𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝑃𝑃N u
𝑃𝑃h

𝑃𝑃fK v
h

(B) (Brass et Rachad, 1979)

P2, P3 et P4 désignent respectivement les parités pour les groupes d’âges 20-24, 25-29, et 30-34 ans.
Si 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚(𝐴𝐴, 𝐵𝐵) > 𝑃𝑃z, il y a omission des naissances vivantes (𝑃𝑃z= parité du groupe d’âges 45-49 ans).

Quotient P/F

Une autre méthode basée sur les quotients P/F permet aussi de vérifier la cohérence des données de
fécondité (naissance des 12 derniers mois et enfants nés vivants). Les équivalents de parité F sont basés

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 14

14

sur la fécondité du moment. Lorsque ces rapports dépassent l’unité dans les groupes d’âges, il y a, à
l’évidence des incohérences entre parités déclarées, et équivalents de parité.

Une décroissance de ces rapports selon le groupe d’âges est signe d’une sous-estimation des naissances
des 12 derniers mois ou d’une évolution récente de la fécondité. Toutefois, si la représentation graphique
de ces 2 grandeurs révèle que la courbe des équivalents de parité est en dessous de celle des parités
déclarées, alors on en conclut qu’il y a assurément une omission d’enfants nés vivants au cours des 12
derniers mois.

1.4. Vue d’ensemble

L’évaluation de la qualité des données du RGPH repose sur une approche méthodologique rigoureuse
qui permet de mesurer la fiabilité et l’adéquation des informations recueillies.

La maîtrise des concepts dans un recensement est essentielle pour garantir la précision et la cohérence
des données collectées. Des définitions claires et partagées des variables démographiques, sociales et
économiques facilitent une collecte harmonisée, permettant ainsi d’éviter les ambiguïtés et les
interprétations erronées. Cela permet également de garantir que les répondants et les agents recenseurs
comprennent les questions et enregistrent les réponses de la même manière, ce qui est crucial pour la
fiabilité des résultats. En somme, une clarté conceptuelle est la clé d’un recensement réussi, permettant
de produire des statistiques fiables et pertinentes sur la population et les habitations, qui sont ensuite
utiles pour la formulation et la gestion des politiques publiques.

Les erreurs potentielles peuvent inclure des omissions, des doublons, des incohérences ou des erreurs
de saisie, ce qui peut affecter la qualité des données. Pour y remédier, un mécanisme d’assurance qualité
est mis en place et des actions de contrôle de qualité sont menées à chaque étape du processus. Cela
inclut des supervisions sur le terrain, des vérifications automatiques et des analyses statistiques pour
détecter et corriger les erreurs. Des analyses de couverture et des comparaisons avec d'autres sources
permettent également de garantir l'exhaustivité des données. Ces mesures garantissent la fiabilité des
résultats du recensement, qui sont essentiels pour une utilisation pertinente dans les politiques publiques.

Les méthodes d’évaluation quantitatives des données d’un recensement se concentrent sur la mesure
de l’exhaustivité des informations collectées à travers l’EPC (mesure directe) et des techniques
démographiques pour évaluer la qualité des données concernant divers phénomènes, notamment : la
taille et la structure de la population par âge et sexe ; la natalité et la fécondité ; la mortalité et les
phénomènes connexes.

Ces méthodes permettent d’identifier les faiblesses des données et d’apporter les ajustements
nécessaires pour améliorer la qualité des indicateurs.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 15

15

CHAPITRE II : EVALUATION QUALITATIVE DES DONNEES

Les erreurs affectant les données d’un recensement peuvent avoir des origines diverses. Par conséquent,
il faut réaliser des évaluations ou des contrôles à toutes les phases de l'opération, de la conception jusqu'à
l’analyse des données. L’évaluation qualitative examine les conditions de déroulement de chaque étape
de l’opération. Elle inclut notamment les erreurs d'observation, de traitement ou de conceptualisation, qui
peuvent survenir lors de l'élaboration de la méthodologie. Cela englobe ; notamment la conception des
documents et des outils de collecte (clarté et précision des questions), la formation du personnel de terrain
(maîtrise des supports et des outils de collecte) et la sensibilisation de la population.

L’évaluation qualitative abordera également ; tout autre problème lié à la phase préparatoire susceptible
d’affecter la qualité des données, notamment l’organisation de la collecte (déploiement des équipes sur
le terrain et supervision).

2.1. Organisation administrative

Conformément à la loi n° 2023-007 du 13 mars 2023 portant création des collectivités territoriales en
république du Mali, le pays est administrativement divisé en 19 régions et un district correspondant à la
capitale. En outre, le Mali compte 159 cercles, 481 arrondissements et 815 communes dont 29 urbaines
selon cette même loi. Le district de Bamako est actuellement divisé en sept (7) arrondissements.

2.1.1. Cadre institutionnel et juridique et partenariat de mise en œuvre du
RGPH5

2.1.1.1. Cadre institutionnel et juridique

Le décret n° 2017- 0449 /P-RM du 08 juin 2017 fixant les modalités d’application de la Loi N°98-020 du
09 mars 1998 régissant le RGPH crée en son article 3, les organes du RGPH5 ci-après chargés de la
supervision, de l’organisation et de la coordination des opérations du RGPH. Il s’agit de :

- Comité National du Recensement (CNR)

Le CNR est l’organe d’orientation stratégique et de pilotage du recensement. Elle a pour mission la
supervision et la coordination des opérations du RGPH5 sur toute l’étendue du territoire national. A cet
effet, il prend toutes les dispositions nécessaires au bon déroulement des travaux du recensement. En
outre, elle examine le bilan d’exécution et les résultats de l’opération. Le comité national du recensement
est également responsable de la mise œuvre du plaidoyer en direction des partenaires. Il est composé
des membres du Gouvernement et est présidée par le Ministre en charge de la statistique.

- Comité Technique du Recensement (CTR)

Le CTR est l’instance opérationnelle qui s’assure du bon déroulement des activités du recensement. Il
est notamment chargé d’examiner et de valider les documents techniques et méthodologiques élaborés
par le Bureau Central du Recensement et d’assurer la coordination et l'harmonisation des interventions
des différents services et organismes concourant à la réalisation du recensement. Il est en outre chargé
de l’organisation des opérations du Recensement Général de la Population et de l’Habitat. A ce titre, il
coordonne l’ensemble des activités du RGPH5, s’assure de la conformité de l’exécution technique,
administrative et financière du recensement et de la collaboration entre tous les services concernés par

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 16

16

le recensement. Il approuve la programmation technique des opérations (chronogramme) ainsi que le
budget et les états financiers. Il coordonne la mobilisation et la mise en place des moyens techniques
requis pour les besoins des recensements. Il soumet à la Commission nationale les documents
techniques pertinents. Le Comité technique est composé de Directeurs de services centraux ; il est
présidé par le Directeur Général de l’INSTAT.

- Bureau Central de Recensement (BCR)

Le BCR est la structure responsable de l’exécution de l’ensemble des activités du recensement. Il est
notamment chargé de l’organisation, de la centralisation, de l’exploitation, de l’analyse et de la publication
des résultats du recensement. Sous l’autorité du Directeur Général de l’INSTAT, il exécute les différentes
activités techniques, administratives et financières. II veille à la planification, la préparation matérielle et
à la réalisation de toutes les opérations concourant à la réussite du recensement sur l’ensemble du
territoire (cartographie, recensement pilote, sensibilisation, formation, dénombrement, enquête post
censitaire, traitement, analyse et publication des données) selon un plan de travail minutieusement
élaboré. Il rend compte de ses activités au Comité technique du recensement. Pour faciliter la mise en
œuvre des activités du RGPH5, un cadre organique fonctionnel du BCR sera mis en place par un arrêté
du Ministre en charge du recensement aussi tôt que cette opération aura été légalisée par le Conseil des
Ministres.

- Commission Régionale de Recensement (CRR)

La CRR est chargée de l’organisation et de la supervision du recensement sur toute l’étendue du territoire
de la région. A cet effet elle prend toutes les dispositions nécessaires au bon déroulement du
recensement dans la région.

- Bureau Régional du Recensement (BRR)

Le BRR assure la liaison entre le Bureau Central du Recensement et les équipes du recensement sur le
terrain. A cet effet, il est notamment chargé de la centralisation des données et des documents en vue
de leur transfert au Bureau Central du recensement.

- Comité Local de Recensement (CLR)

Le CLR est chargé de l’organisation et de la supervision du recensement sur toute l’étendue du territoire
du Cercle. A cet effet elle prend toutes les dispositions nécessaires au bon déroulement du recensement
dans le Cercle.

Le cadre institutionnel et juridique a été atout clé pour le RGPH5 car il a assuré une organisation efficace,
une coordination des parties prenantes, et le respect des droits des citoyens. Il a clarifié aussi les rôles,
garantit la confidentialité des données et établit des mécanismes de contrôle et de supervision pour la
qualité des informations collectées. Ce cadre renforce la légitimité des résultats, assure la transparence
et la responsabilité dans la gestion des ressources, et garantit la pérennité du recensement. Ainsi, il
permet une mise en œuvre réussie et fiable des activités liées au recensement.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 17

17

2.1.1.2. Partenariat de mise en œuvre du RGPH5

Dans le cadre de la mise en œuvre du RGPH5, l’INSTAT, à travers le BCR, a étroitement collaboré avec
toutes les structures du système statistique nationale et les Partenaires Techniques et Financiers (PTFs)
à différents niveaux.

Le dénombrement a mobilisé de nombreuses ressources humaines, qui ont été sélectionnées sur la base
d’un mode de recrutement local dans l’optique de réduire les frais d’installation des agents dans leurs
zones d’affectation.

Enfin, l’INSTAT a bénéficié de l’appui technique de l’UNFPA avec la mise à disposition d’un Conseiller
Technique Principal (CTP), du Royaume des Pays-Bas avec la mise à disposition d’un Expert assurance
qualité, de l’ANSD, de US. Census Bureau et de l’Institut de Formation et de Recherche Démographiques
(IFORD), ainsi que d’un soutien financier de l’Allemagne, de la Banque Mondiale, du Japon, de la
Norvège, des Pays Bas, de la Suède, de la Suisse, de l’UNFPA, de l’UNICEF et de l’UNHCR.

L’organigramme de mise en œuvre du RGPH est repris sur le schéma 1.

Schéma 1 : Organigramme de mise en œuvre du RGPH5

BCR

AGENT
RECENSEUR

CHEF D’EQUIPE

CONTROLEUR
TIC/PAPI

SUPERVISION
LOCALE

COORDINATION
REGIONALE/

SUPERVISEUR TIC

DIRECTION
NATIONALE

DIRECTION
TECHNIQUE

SUPERVISION
NATIONALE

NIVEAU
GEOGRAPHIQUE

RESPONSABILITES

NATIONAL

REGIONAL

CERCLE

COMMUNE

DD

SE Responsable de la collecte des données dans une SE

Assurer la coordination de la
collecte dans un DD

Assurer le contrôle de
l’opération de collecte dans
une Commune

Assurer la supervision de
l’opération de collecte dans le
Cercle

Assurer la coordination de
l’opération de collecte dans la
Région

Assurer la coordination et la
gestion administrative

Assurer la coordination
technique du RGPH5

Assurer la supervision des
opérations de terrain

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 18

18

Il convient de souligner que cette architecture a opéré comme prévu, malgré des difficultés causées par
le nombre insuffisant de superviseurs TIC. Dans chaque région CAPI (Kayes, Koulikoro, Sikasso et
Ségou), il n'y avait qu'un seul superviseur TIC, dont la principale responsabilité était de résoudre les
problèmes liés aux tablettes et aux applications de collecte de données dans leur zone d'affectation.

2.1.2. Mobilisation des ressources financières

Un RGPH est une opération extrêmement lourde et complexe dont la réussite nécessite des moyens
financiers considérables. C’est pourquoi deux (02) tables rondes des partenaires techniques et financiers
se sont tenues à Bamako afin de mobiliser les ressources nécessaires à la prise en charge totale des
activités du RGPH5. Elles ont été déterminantes pour le financement du RGPH5.

L'ensemble des ressources mobilisées s'élève à 25 milliards dont 48 % par le Gouvernement à travers le
Fonds National pour le Développement de la Statistique (FNDSTAT).

Lors de l’exécution du budget, le déblocage des montants prévus a accusé un retard pour certaines
étapes importantes de la mise en œuvre de l’opération tel que le dénombrement. En effet, le retard dans
la prise en charge des frais de formation des agents a occasionné des mouvements d’humeur dans
plusieurs localités. En plus, le retard de paiement des avances des frais de terrain telles que prévues
dans les contrats de travail a occasionné un refus de transmission du matériel par les agents dans
certaines localités. Ces différentes situations ont probablement impacté la qualité des données, car elles
ont joué négativement sur les conditions de travail et la motivation des agents de terrain. Toutefois, la
remobilisation des équipes de terrain et des élus locaux a permis par la suite de rassurer les agents et
de les motiver pour la poursuite des activités.

2.3. Activités préliminaires

2.3.1. Conception des documents et outils techniques

Pour permettre au personnel de terrain de bien collecter les données auprès des ménages et garantir la
qualité des informations collectées, le BCR a produit en quantité suffisante et dispatchés à temps dans
les zones de contrôle (ZC) les documents et outils techniques suivants :

- Questionnaire ménage ordinaire ;
- Questionnaire ménage collectif ;
- Questionnaire population flottante ;
- Manuel de l'agent recenseur ;
- Manuel du chef d’équipe ;
- Manuel du contrôleur ;
- Manuel du superviseur local ;
- Manuel d’utilisation de la tablette et des applications ;
- Cahier des fiches d’identification et de numérotation des structures et des ménages ;
- Cahier des fiches récapitulatives de la section d’énumération (SE) ;
- Dossier cartographique de la SE ;
- Fiche d’évaluation de la cartographie ;
- Bordereaux de transmission et de réception entre les agents ;

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 19

19

- Carnet des fiches de rendez-vous ; etc.

En plus des documents et outils techniques, des applications ont été développées pour la collecte, le suivi
Web et le collationnement.

2.3.2. Cartographie censitaire pilote

La cartographie censitaire pilote a été réalisée du 22 décembre 2018 au 1er janvier 2019. Elle a concerné
97 SE réparties dans le tableau 2.01.

Tableau 2.01 : Répartition du nombre de sections d’énumérations de la
cartographie censitaire pilote par région et par localité

Région Localité Nombre de sections d’énumérations
Koulikoro Djekafo 13
Ségou Pelegana 55

Bamako Korofina Nord 18 Quartier Mali 11
Ensemble - 97

L’objectif général de cette opération pilote était de tester la méthodologie de la cartographie censitaire
notamment les applications de collecte digitalisée.

Le test des applications concernait les fiches et questionnaires susceptibles d’être implémentés dans les
tablettes. Il s’agissait également de tester le processus de collecte et de centralisation des données de la
cartographie proprement dite, de tester la robustesse des équipements électroniques, d’évaluer la qualité
du découpage en SE, d’évaluer le temps de traitement d’une commune et de tirer toutes les leçons de
cette opération en vue d’améliorer la cartographie proprement dite.

Un atelier d’évaluation de cette phase importante a été organisée du 3 au 7 février 2020 au BCR à l’issue
duquel des recommandations ont été formulées en vue d’améliorer la méthodologie, les documents et
outils techniques et les applications de collecte de la cartographie censitaire.

2.3.3. Cartographie censitaire

La cartographie censitaire est l’une des étapes les plus importantes de la préparation technique d’un
recensement. Elle consiste à découper le territoire à recenser en unités opérationnelles simples telles
que chacune d’elles puisse être rigoureusement couverte par un agent recenseur pendant le temps
imparti au dénombrement de la population. Ces unités sont appelées SE au Mali ou zones de
dénombrement (ZD) dans d’autres pays.

Les travaux de terrain de la cartographie se sont déroulés du 17 juin 2019 au 31 mars 2020 dans les
zones du Sud (Kayes, Koulikoro (sauf Nara et Banamba), Sikasso et Ségou (sauf Macina et Niono)) et
du 09 avril au 30 juin 2020 dans les régions du Centre et du Nord (les cercles de Nara et Banamba dans
la région de Koulikoro, Macina et Niono dans la région de Ségou, tous les cercles des régions de Mopti,
Tombouctou, Gao, Kidal, Taoudenni et Ménaka).

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 20

20

Malgré la prorogation de la période de collecte jusqu’au 30 juin 2020 dans les zones en proie à l’insécurité,
88 communes n’ont pas pu être entièrement couvertes (48 communes non couvertes et 40 partiellement
couvertes) pour des raisons d’insécurité.

Afin de gagner le pari d’une large couverture du territoire et tenir compte de l’accalmie dans 43 des 88
communes, la cartographie de ces zones localisées dans les régions de Ségou, Mopti et Taoudenni a été
réalisée pendant le dénombrement général.

Il est à noter que des difficultés ont été rencontrées lors de cette phase. Il s’agit, entre autres, des
difficultés mentionnées ci-après : :

- Le temps très limité pour couvrir tout ce vaste pays (1,241 million km²) en moins d’une année,
pour une opération aussi longue et délicate, a contraint l’équipe technique à augmenter de façon
conséquente les équipes ce qui a occasionné quelques soucis au niveau de la gestion de cette
masse importante d’agents ;

- La faible précision du GPS pour la prise des coordonnées via les premières tablettes de marque
ARCHOS achetées ;

- La perte des données liée à la mauvaise manipulation des tablettes ;
- La recrudescence des attaques terroristes dans certaines zones PAPI.

Ces difficultés ont probablement impacté négativement la qualité des données issues de cette importante
opération.

2.3.4. Recensement pilote

Le Mali a réalisé son recensement pilote au cours de la période allant du 15 novembre au 14 décembre
2019. Au total 50 SE ont été concernées et réparties comme suit :

Tableau 2.02 : Répartition des SE du recensement pilote par région selon le milieu
de résidence

Région Urbain Rural Ensemble
Kayes 4 6 10
Koulikoro 4 6 10
Sikasso 4 6 10
Ségou 4 6 10
District de Bamako 10 0 10
Ensemble 24 26 50

L’objectif général du recensement pilote du RGPH5 était de tester la méthodologie, les documents et
outils techniques, les applications, l’architecture et les programmes informatiques ainsi que l’organisation
et l’ensemble des stratégies envisagées pour la réussite du dénombrement général de la population.

L’évaluation du recensement pilote a eu lieu du 3 au 7 février 2020 ; elle a permis de formuler des
recommandations et d’améliorer la méthodologie du dénombrement, de finaliser les documents et outils

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 21

21

techniques, les applications de collecte et de suivi Web et d’affiner la planification opérationnelle et
logistique du dénombrement.

2.3.5. Enquête Post-Censitaire Test

Compte tenu de la complexité de l’EPC, il avait été prévu de réaliser une EPC-test (EPC pilote) afin de
tester la méthodologie et finaliser les documents et les outils techniques qui ont été développés pour
l’EPC principale. Cette EPC-test a été réalisée du 05 avril au 04 mai 2020 pour évaluer le dénombrement
du recensement pilote qui avait eu lieu du 10 novembre au 14 décembre 2019. Elle a permis de tester
les différentes phases de l’EPC et s’est achevée par un atelier d’évaluation. Les résultats et les
conclusions de cette EPC-test ont beaucoup contribué à renforcer les compétences du personnel et à
améliorer la méthodologie, les documents et les outils techniques de l’EPC.

2.3.6. Communication et sensibilisation

La qualité des données collectées lors d’un recensement dépend largement de l’adhésion massive de la
population et du soutien des leaders communautaires et religieux. C’est pourquoi la communication
autour du RGPH5 a adopté une approche mixte combinant communication de masse et de proximité, afin
de toucher un public diversifié et d’assurer une participation optimale.

Dans le cadre de la communication de masse, plusieurs initiatives ont été mises en place. Des sketchs
en langue nationale bambara, réalisés par le groupe « Nyogolon », ont été conçus pour sensibiliser la
population au dénombrement. Ces sketchs visaient à informer le public sur le déroulement du RGPH5 et
à répondre aux préoccupations éventuelles. Une chanson dédiée au recensement a également été
composée en bambara, puis traduite en français et dans d’autres langues nationales du Mali. Ce
morceau, accompagné d’un clip vidéo, a été diffusé sur des radios locales à Bamako et dans d’autres
régions du pays.

Des capsules publicitaires de 45 secondes, mettant en scène des personnalités, ont été enregistrées
pour promouvoir une participation massive et transmettre des messages clés. Par ailleurs, des panneaux
publicitaires fixes et lumineux ont été installés le long des principales artères de Bamako, notamment sur
les autoroutes, ronds-points et ponts, pendant deux mois. Les réseaux sociaux, tels que Facebook,
Twitter et WhatsApp, ont également joué un rôle crucial dans la diffusion d’informations sur le
dénombrement, permettant de toucher un public encore plus large.

En parallèle, la communication de proximité a renforcé ces efforts par des actions ciblées. Des lettres
d’information ont été envoyées aux gouverneurs, préfets et maires des différentes localités pour les
informer de l’organisation du recensement, des objectifs visés, des résultats attendus, et des différentes
étapes de sa mise en œuvre. Cette démarche visait à impliquer directement les autorités locales et à
renforcer leur soutien.

Cependant, malgré ces efforts, la stratégie de communication a montré certaines limites. L’un des
principaux points faibles résidait dans la programmation tardive des interviews des hautes autorités de la
République (Président, membres du gouvernement, parlementaires, etc.), qui sont intervenues presque
à la fin du processus de dénombrement, réduisant ainsi leur impact potentiel sur la mobilisation.

Enfin, dans la mise en œuvre de la stratégie post-dénombrement, le Bureau Central du Recensement a
initié diverses actions stratégiques pour garantir une meilleure utilisation des données collectées. Ces

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 22

22

initiatives incluent la diffusion des résultats du recensement sur des plateformes numériques accessibles,
comme le site Web de l’INSTAT, et l’organisation de formations et d’ateliers pour renforcer les capacités
des acteurs publics et privés (partis politiques, société civile, journalistes, autorités traditionnelles, etc.) à
exploiter ces données dans la planification et la prise de décision.

Le Bureau a également développé des partenariats avec des organisations internationales telles que
l’UNFPA et la Banque mondiale, afin de promouvoir l’intégration des données dans les processus de
développement durable. Enfin, des espaces de consultation ont été mis en place pour recueillir les retours
des utilisateurs. Toutes ces initiatives visent à garantir une utilisation optimale des données pour soutenir
le développement socio-économique du Mali et améliorer la prise de décisions à tous les niveaux.

2.4. Dénombrement de la population

2.4.1 Recrutement et formation du personnel de terrain

Le recrutement du personnel de terrain s’est fait en ligne via une plateforme Web. Dans les régions ou
les localités à faible ou sans connectivité internet, le dépôt des dossiers physiques a été autorisé.

Pour préserver le caractère local du recrutement conformément à la stratégie du recrutement, le
processus de recrutement a été totalement déconcentré aux niveaux du cercle et de la commune. Au
terme du processus de sélection, environ 34 155 candidats ont été retenus pour participer à la formation
des agents recenseurs.

La formation des agents recenseurs et chefs d’équipes a été précédée par une série de formations qui
ont eu lieu au cours de la période 2021-2022. Ces différentes formations du personnel du dénombrement
ont été faites en cascade et se sont déroulées à Bamako et à l’intérieur du pays. Il s’agit de la formation
des catégories de personnels suivantes :

- Superviseurs nationaux et superviseurs TIC (31 mai au 19 juin 2021),
- Superviseurs TIC (21 au 25 juin 2021) (formation complémentaire) ;
- Coordinateurs régionaux (5 au 19 juillet 2021) ;
- Superviseurs régionaux et locaux (28 juin au 17 juillet 2021) ;
- Contrôleurs TIC (13 août au 7 septembre 2021) ;
- Contrôleurs PAPI (13 août au 7 septembre 2021) ;
- Agents Recenseurs CAPI (du 5 au 25 mai 2022) ;
- Agents Recenseurs PAPI (du 5 au 25 mai 2022) ;
- Chefs d’équipe CAPI (du 28 au 31 mai 2022) ;
- Chefs d’équipe PAPI (du 28 au 31 mai 2022) ;
- Agents recenseurs spécifiques (mai 2022).

Compte tenu du temps écoulé entre la formation des contrôleurs (13 août au 7 septembre 2021) et celle
des agents recenseurs et chefs d’équipes (du 5 au 31 Mai 2022), des recyclages ont été organisés à
l’intention de certaines catégories d’agents. Il s’agit notamment du :

- Recyclage des superviseurs nationaux (du 7 au 09 mars 2022) ;
- Recyclage des superviseurs régionaux et locaux (du 15 au 18 mars 2022) ;

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 23

23

- Recyclage des contrôleurs (du 21 au 25 mars 2022).

Ces formations avaient pour objectif de fournir au personnel de dénombrement concerné les outils et les
compétences nécessaires leur permettant de mener à bien leurs rôles et tâches avant, pendant et après
le dénombrement. A l’issue des évaluations de connaissance, environ 27 220 agents recenseurs, 4 601
chefs d’équipe et 756 contrôleurs ont été retenus pour le dénombrement.

2.4.2. Dénombrement proprement dit

Les travaux de la phase d’identification et de numérotation des structures et des ménages ont démarré
le 08 juin et se sont poursuivis jusqu’au 14 juin 2022. Quant au dénombrement proprement dit, il a été
officiellement réalisé du 15 juin 2022 au 07 juillet 2022 et s’est prolongé jusqu’au 31 juillet 2022 dans
toutes les régions du pays exceptées les régions de Ménaka et de Kidal. Toutefois, les populations des
régions de Ménaka et Kidal ont été recensées respectivement en septembre et décembre 2022. Ce
décalage du dénombrement de 3 mois pour Ménaka et de 6 mois pour Kidal a eu probablement un impact
négatif sur l’effectif total de la population, sachant que la règle de la simultanéité du dénombrement n’a
pas été respectée.

La première phase du dénombrement a consisté à faire l’identification et la numérotation des structures
et des ménages ; cette étape a duré environ cinq (5) jours. Il s’agissait pour les chefs d’équipes et les
agents recenseurs, accompagnés par les contrôleurs, de délimiter les districts de dénombrement et les
sections d’énumération ensemble pour permettre à chaque équipe et à chaque agent recenseur de
reconnaitre les limites de sa zone de travail afin d’éviter le chevauchement ; de procéder à la numérotation
et l’identification des structures et des ménages à l’intérieur des structures.

Quant à la deuxième phase, elle a permis de procéder au dénombrement proprement dit de la population
qui a duré environ vingt-cinq (25) jours pour le passage des agents recenseurs dans les ménages.

La collecte des données a été faite à l’aide d’applications informatiques installées sur des tablettes dans
la zone2 CAPI et sur support papier dans la zone3 PAPI.

Les données collectées avec les tablettes par les agents recenseurs ont été envoyées aux chefs
d’équipes via Bluetooth et au Serveur Central via Internet. Les chefs d’équipes procédaient à leur tour
aux différents contrôles avec l’application développée à cet effet et envoyaient les données corrigées aux
contrôleurs et au serveur central.

L'exécution du dénombrement a requis la participation d'un effectif important de personnel de catégories
différentes selon le niveau d'exécution. Ce personnel était constitué de :

- Coordinateurs nationaux ;
- Superviseurs nationaux ;
- Coordinateurs régionaux (DRPSIAP) ;
- Superviseurs régionaux ;
- Superviseurs TIC ;
- Superviseurs locaux (SLPSIAP) ;

2 Zones CAPI : District de Bamako et régions de Kayes, Koulikoro, Sikasso, Ségou, Kita, Nioro, Dioïla, Bougouni, Koutiala et
San
3 Zones PAPI : Mopti, Tombouctou, Gao, Kidal, Taoudenni, Ménaka, Nara, Douentza et Bandiagara

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 24

24

- Contrôleurs TIC ;
- Contrôleurs PAPI ;
- Chefs d’équipe ;
- Agents recenseurs.

2.4.3. Assurance qualité

Le programme d’assurance qualité d’un recensement peut se définir comme le mécanisme qui sert à
garantir que les résultats obtenus au terme du processus soient à la fois fiables, pertinents pour les
utilisateurs, disponibles à temps, accessibles aux utilisateurs et à moindre coût. Il doit en outre présenter
les qualités d’exhaustivité, d’exactitude et de comparabilité internationale. Pour que ces exigences soient
remplies, la conception et la mise en œuvre du recensement doivent être conformes aux normes définies
par la Commission de la Statistique des Nations Unies en matière de recensement de la population et
des logements et contenues dans les « Principes et recommandations des Nations Unies concernant les
RGPH ». En ce sens, des mesures d’assurance qualité ont été mises en œuvre tout au long du processus
du RGPH5.

Concernant le dénombrement général, l’assurance qualité des données collectées était faite sur le terrain
par les chefs d’équipes, les contrôleurs et les superviseurs. En outre, une équipe de veille a été mise en
place pour assurer le suivi continu de l’avancement des travaux de collecte. A cet effet, le BCR a élaboré
des indicateurs de suivi tant pour la phase de numérotation que pour la phase de dénombrement. Ainsi,
une plateforme Web a été développée pour suivre régulièrement le niveau desdits indicateurs dans les
zones CAPI.

Dans les zones PAPI, l'équipe de veille a procédé à l'évaluation, au traitement et à l'analyse des données
brutes collectées sur le terrain. Par la suite, les équipes de terrain ont bénéficié de retours réguliers sous
forme de directives pour résoudre les problèmes identifiés. Des supervisions ont également été réalisées
par le BCR, les DRPSIAP et les SLPSIAP afin de réduire les obstacles opérationnels, administratifs ou
techniques susceptibles d'entraver le bon déroulement du dénombrement.

En ce qui concerne la couverture du dénombrement, et en ligne avec les pratiques internationales, une
enquête post-censitaire a été réalisée en vue d’évaluer la cohérence des données du dénombrement
général avec celles de l’EPC et de déterminer le niveau de couverture du dénombrement général des
individus.

Enfin, pour permettre une interaction directe avec la population, un numéro vert a été mis à disposition
pour répondre aux questions et préoccupations des citoyens, en conformité avec les recommandations
des Nations Unies qui insistent sur l'importance de la communication et de la participation communautaire
dans le processus de recensement.

Ces démarches rigoureuses d’assurance qualité, en ligne avec les normes des Nations Unies, ont permis
de renforcer la fiabilité et la représentativité des données du RGPH5, assurant ainsi que ces dernières
puissent être utilisées à des fins de planification et de prise de décision à tous les niveaux, tant au Mali
qu'à l'échelle internationale.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 25

25

2.5. Enquête post censitaire (EPC)

L'EPC visait à évaluer la couverture du dénombrement général de la population. Plus spécifiquement,
évaluer la cohérence des données du dénombrement avec celles de l'EPC et déterminer le niveau de
couverture du dénombrement des individus. Elle a été réalisée du 1er au 31 décembre 2022 dans la zone
CAPI pour des raisons pratiques, soit un décalage de 1 mois par rapport au délai réglementaire (3 mois)
après le dénombrement.

Pour la mise en œuvre de l’EPC, une application de collecte et une application d’appariement des
données ont été développées avec l’appui technique du Bureau Central des Recensements et des Etudes
de Population (BUCREP) du Cameroun et testée après le recensement pilote au cours de l’EPC-test.

L’estimation du taux global d’omission des individus par le recensement donne une valeur de 4,9 %.
Selon les normes de qualité des Nations Unies, les données du dénombrement sont de bonne qualité car
le taux d’omission est compris entre 2 % et 5 %. De plus, ce taux varie légèrement selon le milieu de
résidence. Il est de 5,4 % en milieu rural contre 3,6 % en milieu urbain. La métropole de Bamako présente
un taux d’omission de 3,4 % contre 4,0 % pour les autres villes. Selon les régions, les taux d’omission
des individus présentent des écarts importants. Les régions de Ségou et de Bamako présentent les taux
les plus bas (respectivement 2,9 % et 3,4 %) pendant que celles de Sikasso, de Koulikoro et de Kayes
détiennent les taux d’omission les plus élevés, soit respectivement 6,8 % ; 5,2 % et 5,1 %. Pour
l’ajustement des effectifs de population, les coefficients de redressement des régions CAPI ont été
appliqués auxdites régions et celui de Sikasso, le plus élevé, a été appliqué aux régions PAPI (voir tableau
des coefficients de redressement en annexe).

Une des limites de cette EPC est qu’elle n’a pas été réalisée dans les régions PAPI pour cause
d’insécurité.

Les principales difficultés rencontrées lors de l’EPC ont été les suivantes :

- Le retard pris dans l’exécution : prévue un mois après le dénombrement, elle n’a pu se réaliser
qu’après un décalage de 4 mois ;

- La mobilité de certains ménages engendrant ainsi un grand nombre de ménages présents au RGPH
mais absents à l’EPC ;

- Des problèmes de délimitation des SE faisant que dans certains cas les agents RGPH5 et EPC n’ont
pas travaillé dans les mêmes limites des SE, ce qui a amené la notion de SE avoisinante dans le
traitement des dossiers EPC ;

- L’indisponibilité de certains membres des ménages lors du passage des agents enquêteurs ;
- Le refus ou la réticence à répondre à certaines questions ;
- Le déficit de sensibilisation de la population sur l’EPC ;
- Dans certains cas, le numéro de structure du dénombrement général d’un ménage recensé était déjà

effacé ;
- L’orthographe des noms des chefs de ménages était souvent erronée ;
- La notion de ménage avait été mal assimilée par certains agents recenseurs qui l’ont confondue à

celle de famille. La conséquence logique de cette confusion de concept a été l’enregistrement dans

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 26

26

les données RGPH5, des membres ne faisant pas partie du ménage (noms fictifs) ; ce qui a rendu
difficile le collationnement ;

- Les noms de certains chefs de ménage ne correspondaient pas à ceux du dénombrement figurant
dans l’EPC.

2.6. Exploitation et traitement des données

A la fin du dénombrement, les questionnaires issus des zones PAPI ont été acheminés au BCR pour
exploitation. Les travaux d’exploitation ont été réalisés entre octobre 2022 et avril 2023 et consistaient
essentiellement à vérifier, codifier et saisir les questionnaires PAPI. Une fois l’exploitation terminée, la
base de données a été consolidée.

Le traitement des données a consisté à procéder d’abord à un contrôle d’exhaustivité des ménages et
des individus recensés pour toutes les SE émanant des régions PAPI. Ensuite, pour la production des
résultats globaux du RGPH5, l’apurement des données a consisté à dérouler tous les programmes de
correction sur la base de données consolidée. Enfin, la base de données consolidée a été mise à la
disposition des analystes pour la production des tableaux de données brutes et d’analyse.

2.7. Evaluation des effectifs de population des zones non couvertes
par le dénombrement

Depuis 2019, année de début de la cartographie du RGPH5, le BCR a bénéficié de l’appui technique de
GRID34, un programme partenaire de l’UNFPA spécialisé dans la production, la diffusion et l’utilisation
de données géo-référenciées. L'estimation des effectifs de population dans les zones non couvertes ou
partiellement dénombrées en raison de l'insécurité a été réalisée grâce à des images satellitaires à haute
résolution.

La méthodologie pour estimer les effectifs de population des zones non couvertes ou partiellement
couvertes requiert des variables démographiques et géospatiales issues d’imagerie satellitaire, du réseau
de routes primaires et secondaires fourni par l’Institut Géographique du Mali, des données
démographiques fournies par le RGPH5 et d’autres sources de données. Le modèle de population se
fonde sur l’hypothèse selon laquelle les densités de population sont fonction des variables géospatiales.

La modélisation a permis donc, d’estimer l’effectif de la population des zones non couvertes par le
dénombrement général qui s’élève à 941 335 en 2022 et a concerné 1087 SE.

2.8. Vue d’ensemble

L’évaluation de la qualité de l’organisation du recensement a permis d’analyser plusieurs aspects
essentiels pour garantir son bon déroulement. Cela a inclus la planification (objectifs, outils de collecte et
logistique), la formation et la supervision des agents recenseurs, la gestion des ressources humaines et
matérielles, ainsi que les mécanismes de contrôle sur le terrain permettant de détecter les erreurs.
L’évaluation a également porté sur la communication et la coordination entre les équipes, ainsi que sur

4 Infrastructure géoréférencée et données démographiques pour le développement

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 27

27

leur capacité à gérer les imprévus. Cette méthode a permis d’identifier les points forts et les points faibles
de l’organisation, afin d’améliorer l'efficacité et la qualité des prochains recensements.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 28

28

CHAPITRE III : EVALUATION DES EFFECTIFS GLOBAUX ET DE LA
STRUCTURE DE LA POPULATION

Ce chapitre examine la vraisemblance de l’effectif global de la population dénombrée lors du RGPH5.
L’évaluation interne porte sur la comparaison de la population de fait et de la population de droit afin
d’apprécier l’exhaustivité de la couverture du RGPH5. L’évaluation externe met en parallèle les effectifs
globaux estimés ou attendus (par exemple à partir du taux d’accroissement annuel moyen des années
précédentes) et les effectifs globaux observés lors du RGPH5. Toutefois, s’agissant de l’évaluation
externe, il faudra faire preuve de prudence au regard des éventuels changements de définitions ou de
contenu entre les différentes sources.

3.1. Evaluation interne des effectifs globaux : comparaison des
populations de fait et de droit

Dans l’hypothèse d’une population fermée, autrement dit, si les échanges migratoires avec l’extérieur
sont nuls, la population de droit (somme des résidents présents et des résidents absents) et la population
de fait (somme des résidents présents et des visiteurs) doivent théoriquement être égales, puisque les
résidents absents dans les ménages recensés doivent normalement avoir le statut de visiteur ailleurs. On
dira dans ce cas que le dénombrement a fourni des effectifs globaux cohérents. Le tableau 3.01 indique
que la différence entre la population de fait et la population de droit n’est pas élevée.

Ceci traduit le fait que lors du dénombrement, l’effectif des résidents absents est plus important que celui
des visiteurs.

Tableau 3.01 : Répartition de la population totale par sexe selon la situation de
résidence

Sexe
Résidents
présents

(RP)

Résidents
absents

(RA)
Visiteurs

(V)
PD

(RP+RA) PF (RP+V) PD-PF (PD-PF)/PD*100

Masculin 11 024 262 232 293 91 248 11 256 555 11 115 510 141 045 1,3
Féminin 10 969 210 169 724 83 964 11 138 934 11 053 174 85 760 0,8
Ensemble 21 993 472 402 017 175 212 22 395 489 22 168 684 226 805 1,0

Il est compréhensible que, dans un pays comme le Mali, ayant des frontières avec sept pays voisins, situé
dans une sous-région où la libre circulation des personnes est effective, certains individus absents de
leur ménage habituel lors du dénombrement, se soient retrouvés hors du territoire national pour une durée
de moins de six (6) mois. Ils n’ont donc pas passé la nuit dans un ménage du pays lors du passage des
agents recenseurs et ne peuvent être classées comme visiteurs. Les écarts constatés montrent que la
population du Mali est loin d’être fermée. Toutefois, cette faible ampleur des écarts relatifs indique que
globalement les effectifs du RGPH5 sont cohérents.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 29

29

3.2. Evaluation externe des effectifs globaux

3.2.1. Comparaison de l’effectif de la population de droit observée lors du
RGPH5 et celui de la population estimée à partir des projections

Il s’agit ici de comparer l’effectif de la population observée au RGPH5 à celui de la population attendue,
fournie par les projections des données du précédent recensement (2009).
Le RGPH5 a évalué l’effectif de la population de droit des ménages ordinaires à 21 347 587 habitants en
2022. En 2009, cette population était de 14 528 662 habitants. A partir de cet effectif, la population
attendue en 2022, à partir des projections démographiques élaborées par la Direction Nationale de la
Population (DNP) en 2012 est de 21 697 317 habitants pour le scénario de la variante moyenne.

Tableau 3.02 : Comparaison de la population résidente observée des ménages
ordinaires en 2022 et la population projetée à partir du recensement
de 20095

(a) (b) (c) (e)=(c)-(b) (f)=(e)/(b)
Population

résidente en 2009
(RGPH4)

Population de
2022 estimée en

2009 (Projections
DNP)

Population
dénombrée des

ménages
ordinaires en
2022 (RGPH5)

Ecart absolu Ecart relatif (%)

14 528 662 21 697 317 21 347 587 349 730 -1,6 %

La comparaison de ces deux effectifs montre que le dénombrement a trouvé un effectif de la population
résidente des ménages ordinaires légèrement inférieur à la population estimée par les projections
démographiques effectuées à partir des données du RGPH4 de 2009 (l’écart relatif négatif est -1,6 %).

A partir de ces éléments, les résultats de l’évaluation tant interne qu’externe indiquent que les données
sur les effectifs globaux de la population de droit dénombrée sont globalement fiables et ne requièrent
pas nécessairement des ajustements pour le calcul des indicateurs.

3.2.2. Examen des taux de survie entre 2009 et 2022

De façon générale, les effectifs de génération baissent entre 2009 et 2022. Le taux de survie pour
l’ensemble des générations de 2009 est de 0,863. Les femmes présentent un taux de survie plus élevé
(0,875) que les hommes (0,850) (tableau 3.03). Ces valeurs pourraient s’expliquer par l’amélioration des
indicateurs de mortalité ou par les entrées de population.

La courbe des taux de survie par génération et par sexe (graphique 3.01) présente des irrégularités
dépassant parfois l’unité pour le groupe d’âges 38-42 ans chez les hommes et dans le groupe d’âges 13-
17 ans pour les deux sexes. Ces irrégularités sont imputables en partie aux mauvaises déclarations des
âges.

5 Au RGPH4 réalisé en 2009, la population totale publiée ne comportait pas celle des ménages collectifs et la population
flottante

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 30

30

Tableau 3.03 : Taux de survie par génération et par sexe
Groupes d'âge Masculin Féminin Ensemble
13-17 ans 1,005 1,012 1,008
18-22 ans 0,751 0,902 0,825
23-27 ans 0,747 0,938 0,840
28-32 ans 0,885 0,975 0,932
33-37 ans 0,982 0,901 0,938
38-42 ans 1,066 0,877 0,962
43-47 ans 0,914 0,768 0,837
48-52 ans 0,933 0,838 0,885
53-57 ans 0,833 0,745 0,789
58-62 ans 0,916 0,876 0,896
63-67 ans 0,754 0,625 0,689
68-72 ans 0,736 0,729 0,732
73-77 ans 0,496 0,442 0,470
78-82 ans 0,442 0,492 0,465
83-87 ans 0,223 0,215 0,219
88-92 ans 0,183 0,248 0,213
93 ans et + 0,104 0,127 0,116
Total 0,850 0,875 0,863

Graphique 3.01 : Variation du taux de survie par génération et par sexe

Le taux de survie du milieu urbain dépasse l’unité dans les groupes d’âges 13-57 ans. Cette situation
pourrait trouver en partie une explication dans l’exode rural. L’allure générale traduit une baisse des taux
de survie. En revanche, les taux de survie du milieu rural sont en deçà de l’unité. L’allure est descendante
du groupe d’âges 13-17 ans au groupe d’âges 23-27 ans. Les mauvaises déclarations et la migration du
milieu rural vers le milieu urbain contribuent à cette allure.

0,000

0,200

0,400

0,600

0,800

1,000

1,200

13
-17

18
-22

23
-27

28
-32

33
-37

38
-42

43
-47

48
-52

53
-57

58
-62

63
-67

68
-72

73
-77

78
-82

83
-87

88
-92 93

+

Masculin Feminin Ensemble

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 31

31

Graphique 3.02 : Variation du taux de survie par génération et par milieu de
résidence

3.3. Evaluation de la structure par âge

3.3.1. Forme d’enregistrement des âges

L’âge est l’une des variables les plus importantes en analyse démographique surtout lorsqu’il s’agit de la
structure par âge de la population. Elle n’est pas toujours facile à collecter lors des recensements. Pour
réduire l’ampleur des erreurs sur l’âge, on pose généralement la question à la fois sur la date de naissance
et l’âge, et on recourt, si cela est possible à un document d’état civil.

Le tableau 3.04 indique que 70,4 % de la population a fourni le jour, le mois et l’année de naissance. Ce
qui est appréciable au vu de la faible performance du système d’état civil au Mali. En outre, 28,1 %
connaissaient seulement leur année de naissance. Compte tenu du faible niveau d’alphabétisation (33,7
%), ces informations suggèrent que la qualité de la déclaration pourrait être acceptable.

Tableau 3.04 : Répartition (en %) de la population résidente des ménages
ordinaires selon la forme d’enregistrement de l’âge et le sexe

Forme d'enregistrement de l'âge
Sexe

Masculin Féminin Ensemble
Jour, mois et année de naissance 70,9 69,9 70,4
Mois et année de naissance 1,5 1,5 1,5
Jour et année de naissance 0,0 0,0 0,0
Année de naissance seulement 27,6 28,6 28,1

0,000
0,200
0,400
0,600
0,800
1,000
1,200
1,400
1,600
1,800
2,000

13
-17

18
-22

23
-27

28
-32

33
-37

38
-42

43
-47

48
-52

53
-57

58
-62

63
-67

68
-72

73
-77

78
-82

83
-87

88
-92 93

+

Urbain Rural Ensemble

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 32

32

3.3.2. Evaluation graphique

3.3.2.1. Pyramide des âges par année d’âges

Le graphique 3.03 montre que la pyramide des âges correspond bien à celle des pays en développement.
En effet, la base est large et le sommet effilé. Cette pyramide témoigne des attractions aux âges terminés
par 0, 2 et 5 et des répulsions aux âges se terminant par 1, 3, 4, 6, 7, 8, 9. On note également un creux
aux âges de moins d’un an, malgré la largeur de la base de la pyramide. Tout ceci montre que la
déclaration d’âge n’est pas exempte d’erreurs.

Graphique 3.03 : Pyramide par année d’âges, RGPH5 Mali

3.3.2.2. Courbe des rapports de masculinité par âge

De manière générale, il naît en moyenne 105 garçons pour 100 filles au cours d’une année. Lorsque l’âge
est bien déclaré, le rapport de masculinité est compris entre 102 et 107, avant l’âge de 5 ans. Par la suite,
à cause de la surmortalité masculine, ce rapport est inférieur à 100, au fur et à mesure que l’âge
augmente.

Le graphique 3.04 révèle des fluctuations entre 15 et 30 ans, lesquelles s’amplifient après 50 ans. Ces
évolutions indiquent qu’il y a eu mauvaise déclaration d’âge, qui n’est toutefois pas d’une grande
importance.

500000 400000 300000 200000 100000 0 100000 200000 300000 400000 500000
1
6

11
16
21
26
31
36
41
46
51
56
61
66
71
76
81
86
91
96

101

Homme Femme

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 33

33

Graphique 3.04 : Rapport de masculinité par année d’âge

3.3.3. Evaluation de la structure lissée par groupes d’âges quinquennaux

En général, le regroupement des âges en classes quinquennales améliore la qualité des données sur
l’âge, en lissant les erreurs dues à certains mauvais classements des individus, observées ci-dessus au
cours de l’analyse par année d’âges. Cependant, certaines erreurs pourront demeurer à cause des
transferts entre groupe d’âges. Cette section va se consacrer à l’examen de la nouvelle structure d’âge
obtenue. Pour le faire, il est d’usage d’évaluer graphiquement la pyramide des âges et de procéder
également à une évaluation quantitative, à travers l’indice de régularité des âges, des rapports des
groupes d’âges successifs par sexe et l’indice combiné des Nations Unies.

3.3.3.1. Pyramide par groupes quinquennaux d’âge

La pyramide par groupes quinquennaux du graphique 3.05 montre une allure classique observée dans
les pays à fécondité élevée caractérisée par une base large, témoignant une forte fécondité, et d’un
sommet rétréci, synonyme d’une mortalité qui demeure élevée, bien qu’en baisse récente. Cette
pyramide, après lissage, affiche une allure régulière. Il est donc important d’apprécier quantitativement la
régularité de la structure par groupe d’âges quinquennaux, en se servant des indices quantitatifs comme
nous le ferons plus loin.

0,0

20,0

40,0

60,0

80,0

100,0

120,0

140,0

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95
10

0+

RM
: R

ap
po

rt
de

m
as

cu
lin

ité
p

ou
r 1

00
fi

lle
s

Années d'âge

RM

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 34

34

Graphique 3.05 : Pyramide des âges du Mali (RGPH5)

3.3.3.2. Indices de régularité de la structure par âge et sexe

Pour évaluer le degré d’attraction ou de répulsion pour certains chiffres (0 et 5 ou 0 à 9), nous utiliserons
respectivement l’indice de Whipple et de Myers et de Bâchi (une variante de Myers).

a. Indice de Whipple

L'indice de Whipple (Iw) permet de mesurer le degré de préférence des âges se terminant par 0 ou 5. On
calcule cet indice pour les femmes et les hommes séparément, puis pour l’ensemble. Le calcul pour
chaque sexe se fait en prenant comme numérateur, l'effectif total de personnes âgées de 23 à 62 ans
dont les âges se terminent par les chiffres 0 ou 5, le dénominateur étant le cinquième de l'effectif total. Il
en est de même pour l’ensemble de la population.

L’application de cette méthode aux données du RGPH5 révèle que la valeur de cet indice se situe autour
de 1,15 pour les hommes, 1,19 pour les femmes et 1,17 pour l’ensemble de la population.

En général, les valeurs de l’indice sont plus proches de 1 que de 5. Cela veut dire que les attractions et
les répulsions vers les âges se terminant par 0 ou 5 existent mais sont contenues globalement dans de
justes proportions. Les déclarations d’âges sont de qualité acceptable selon les normes de qualité des
Nations Unies.

b. Indices de Myers et de Bâchi

Le graphique 3.06 montre une forte attraction pour le chiffre 0 et 2, et un peu plus faiblement pour le
chiffre 5. En revanche on note une répulsion pour les autres chiffres et plus prononcée pour les chiffres
9, 4 et 3.

2500000 2000000 1500000 1000000 500000 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000

0-4 ans
5-9 ans

10-14 ans
15-19 ans
20-24 ans
25-29 ans
30-34 ans
35-39 ans
40-44 ans
45-49 ans
50-54 ans
55-59 ans
60-64 ans
65-69 ans
70-74 ans
75-79 ans
80-84 ans
85-89 ans
90-94 ans
95-99 ans

100 ans ou plus

Homme Femme

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 35

35

Les calculs montrent que la valeur de cet indice se situe autour de 8,6 pour les hommes et 10,3 pour les
femmes, ce qui dénote une différence de qualité en faveur des hommes.

Graphique 3.06 : Indice de Myers selon le sexe, RGPH5

Les indices de Bâchi par chiffre terminal confirment les résultats prouvés précédemment. En effet, les
calculs montrent que la valeur de cet indice se situe autour de 4,9 pour les hommes et 5,9 pour les
femmes, ce qui dénote également une différence de qualité en faveur des hommes.

Graphique 3.07 : Indice de Bâchi selon le sexe, RGPH5

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

2,5

3,0

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Pr
éf

ér
en

ce

Chiffre terminal
Homme Femme

-2,0
-1,5
-1,0
-0,5
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

Pr
éf

ér
en

ce

Chiffre terminal
Homme Femme

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 36

36

3.3.3.3. Rapports des groupes d’âges successifs par sexe

Pour l’ensemble de la population, certains groupes d’âge ont bénéficié des effectifs des groupes d’âge
encadrants. Il s’agit des groupes d’âge 5-9 ans, 20-24 ans, 30-34 ans, 40-44 ans, 50-54 ans, 60-64 ans
et 70-74 ans. Il en est de même pour les hommes et les femmes pour ces mêmes groupes d’âge.

Tableau 3.05 : Rapport des groupes d’âges successifs par sexe
Groupe d'âges Homme Femme Ensemble
0-4 ans - - -
5-9 ans 104,2 104,2 104,2
10-14 ans 100,3 95,4 97,9
15-19 ans 94,4 96,4 95,4
20-24 ans 99,7 106,1 103,1
25-29 ans 87,7 90,5 89,2
30-34 ans 106,7 108,3 107,5
35-39 ans 94,8 91,6 93,1
40-44 ans 107,0 107,1 107,1
45-49 ans 89,5 83,5 86,6
50-54 ans 108,0 111,0 109,4
55-59 ans 85,3 84,0 84,7
60-64 ans 115,8 118,8 117,2
65-69 ans 90,1 84,1 87,2
70-74 ans 102,1 108,7 105,1
75-79 ans 86,1 80,6 83,4
80-84 ans 93,8 107,7 100,4
85-89 ans 64,5 59,1 61,7
90-94 ans 77,1 100,7 89,0
95-99 ans 77,4 66,8 71,3
100 ans et + - - -

3.3.3.4. Indice Combiné des Nations Unies

L’indice combiné des Nations Unies est différent des précédents de par sa nature et son mode de calcul
qui prend en considération les Indices de Rapports de Masculinité par âge (IRM) et les Indices de
Régularités des Ages (IRA), abordés aux deux paragraphes précédents. Sa particularité est qu’il
renseigne sur la régularité de la structure aussi bien par groupe d’âge que par sexe. Il se calcule comme
suit : ICN= IRAH+IRAF+3IRM, avec :

IRAH= Indice de Régularité des âges des Hommes

IRAF= Indice de Régularité des âges des Femmes

IRM= Indice de Rapports de Masculinité

Pour l’appréciation de la valeur de l’ICN, les critères sont énumérés ci-après :

- Si ICN < 20, alors les données sur l'âge et le sexe sont relativement précises ;
- Si 20 <ICN <40, alors les données sont imprécises ;
- Si 40 <ICN <60, alors les données sont déficientes.

L’indice combiné des Nations Unies a les propriétés suivantes :

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 37

37

La méthode n’examine pas le problème de l’attraction des âges comme le font les indices précédents.
Elle s’applique aux données classées par groupe d’âges.

Cette méthode est influencée par le regroupement (par exemple des groupes d’âges quinquennaux ou
décennaux). Elle est également influencée par la baisse de la mortalité et les flux migratoires. Les
comparaisons des indices ne sont valables que si elles se rapportent aux mêmes intervalles de classe.

Les irrégularités relevées par la méthode peuvent être réelles ou dues par exemple aux décès découlant
d’une épidémie.

Au niveau du Mali, la valeur de l’IRAH est de 10,1 ; l’IRAF est de 11,5 et l’IRM est de 5,1, ce qui donne
un ICN de 34,0 (inférieur à 40), cela veut dire que la structure lissée est acceptable et peut être utilisée
en l’état dans les analyses.

3.4. Vue d’ensemble

La comparaison de la population résidente des ménages ordinaires en 2022 et de la population projetée
à partir du recensement de 2009 montre que le dénombrement a trouvé un effectif inférieur à la population
estimée par les projections démographiques effectuées à partir des données de 2009 (l’écart relatif est
de 1,6 %).

A partir de ces éléments, les résultats de l’évaluation, tant interne qu’externe, indiquent que les données
sur les effectifs globaux de la population de droit dénombrée sont globalement fiables et ne requièrent
pas nécessairement des ajustements pour le calcul des indicateurs.

Concernant la forme d’enregistrement de l’âge, il ressort que 70,4 % de la population ont fourni leur date
de naissance précise (en jour, mois et année). Ce qui est appréciable au vu des faibles performances du
système d’état civil au Mali.

De manière générale, il nait 105 garçons pour 100 filles, comme l’a révélé le RGPH5. Lorsque l’âge est
correctement déclaré, le rapport de masculinité se situe entre 102 et 107, avant l’âge de 5 ans. Par la
suite, en raison de la surmortalité masculine, ce rapport est inférieur à 100 ; à mesure que l’âge augmente.

L'évaluation globale de la structure par âge et sexe indique que les données sont imprécises (ICN = 34,0),
mais qu’elles ne présentent pas de lacunes majeures.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 38

38

CHAPITRE IV : EVALUATION DES DONNEES SUR LA NATALITE ET
LA FECONDITE

Toute analyse basée sur des données collectées nécessite au préalable une évaluation de leur qualité.
En ce qui concerne la natalité et la fécondité, il s’agit d’examiner des taux de non-réponse des variables
d’intérêt ainsi que la qualité des réponses, notamment pour les questions relatives aux naissances des
12 derniers mois et aux parités atteintes.

Les naissances des douze derniers mois concernent les femmes âgées de 12 à 54 ans, mais pour le
calcul des indicateurs classiques, ce sont les femmes âgées de 15 à 49 ans qui sont considérées.

4.1. Examen des taux de non réponse des variables de fécondité

L’examen des taux de non réponse à travers le tableau 4.01 montre que les questions relatives aux
variables d’intérêt ont des taux de non réponses faibles, presque insignifiants (0,2 % et 0,3 %). Ce qui
permet de les utiliser afin de produire des tableaux de données.

Tableau 4.01 : Taux de non réponse des variables de fécondité

Variable Effectif valide
Effectif

manquant
Taux de

non
réponse (%)

Enfants nés vivants 6 547 599 19 515 0,3
Enfants nés vivants de sexe masculin 6 547 599 19 515 0,3
Enfants nés vivants de sexe féminin 6 547 599 19 515 0,3
Enfants nés vivant au cours des 12 derniers mois 5 907 503 10 331 0,2
Enfants nés vivants au cours des 12 derniers mois
de sexe masculin 5 907 503 10 331 0,2

Enfants nés vivants au cours des 12 derniers mois
de sexe féminin 5 907 503 10 331 0,2

4.2. Evaluation de la qualité des données sur les naissances des 12
derniers mois

4.2.1. Rapports de masculinité des naissances des 12 derniers mois par groupe
d’âges des femmes

A la naissance, les rapports de masculinité doivent être compris entre 102 et 107. Pour les naissances
des 12 derniers mois, comme l’indique le tableau 4.02 et le graphique 4.01, on constate qu’ils varient
entre 112 et 148 pour l’ensemble des naissances. Ce qui signifie une mauvaise déclaration du sexe de
l’enfant.

Les rapports de masculinité varient entre 112 et 121 en milieu urbain contre 113 et 160 en milieu rural.
Ces rapports dépassent les seuils acceptables avec des écarts plus prononcés en milieu rural. De façon
générale, on remarque la mauvaise qualité des données sur la déclaration du sexe des naissances des
douze derniers mois. Ces données indiquent une sous-déclaration ou omission des naissances
féminines. Une des raisons de ces omissions est, les naissances hors mariage, en particulier celles de
filles, peuvent être davantage ignorées ou omises dans les recensements. Les enfants issus de relations

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 39

39

informelles ou extraconjugales peuvent être moins souvent enregistrés, car au Mali, les normes sociales
sont très strictes concernant le mariage et la famille.

Tableau 4.02 : Rapports de masculinité des naissances des 12 derniers mois par
groupe d’âges des mères selon le milieu de résidence

Groupes d’âges Milieu de résidence
Urbain Rural Ensemble

15-19 ans 121,1 160,1 148,0
20-24 ans 110,0 123,1 118,4
25-29 ans 113,3 123,7 119,8
30-34 ans 112,4 123,2 119,3
35-39 ans 109,3 113,6 112,1
40-44 ans 110,2 118,1 115,6
45-49 ans 115,2 139,8 132,5
Ensemble 112,6 127,2 122,1

4.2.2. Comparaison des naissances des 12 derniers mois avec les enfants de
moins d’un an pendant le recensement

Quand on fait la comparaison des naissances des 12 derniers mois avec l’effectif des enfants de moins
de 1 an à travers le tableau 4.03, on constate une sous-déclaration des naissances au niveau national
car le rapport entre ces deux effectifs est de 0,7. Le nombre d’enfants de moins d’un an dépasse de loin
les effectifs des naissances vivantes des 12 derniers mois déclarés sur l’ensemble du pays et quelle que
soit la région exceptée celle de Kidal. Ce qui n’est pas normal, car, en principe les naissances survenues
au cours d’une année devraient être supérieures à l’effectif de la population de 0 an parce que cette
dernière a déjà subi les effets non seulement de la mortalité infantile mais aussi des omissions.

Tableau 4.03 : Comparaison des naissances des 12 derniers mois avec les enfants
de moins d’un an

Région Naissances
vivantes

déclarées des
12 derniers

mois (1)

Enfants
survivants des

12 derniers
mois (2)

Population de
0 an (Enfants
de moins d’un

an (3)

Rapport (1/3) Rapport (2/3)

Kayes 38 511 36 368 60 379 0,6 0,6
Koulikoro 56 153 53 541 76 308 0,7 0,7
Sikasso 31 538 30 331 54 561 0,6 0,6
Ségou 54 473 51 509 70 085 0,8 0,8
Mopti 18 999 17 523 25 605 0,7 0,7
Tombouctou 10 471 9 521 17 114 0,6 0,6
Gao 12 972 11 981 22 203 0,6 0,6
Kidal 3 276 3 256 2 539 1,3 1,3
Taoudenni 1 082 1 030 2 178 0,5 0,5
Ménaka 3 505 3 391 4 513 0,8 0,8
Nioro 15 124 14 317 22 872 0,7 0,7
Kita 15 667 15 004 26 315 0,6 0,6
Dioïla 12 937 12 174 22 040 0,6 0,6

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 40

40

Région Naissances
vivantes

déclarées des
12 derniers

mois (1)

Enfants
survivants des

12 derniers
mois (2)

Population de
0 an (Enfants
de moins d’un

an (3)

Rapport (1/3) Rapport (2/3)

Nara 7 565 7 047 9 828 0,8 0,8
Bougouni 35 954 34 475 55 364 0,7 0,7
Koutiala 28 657 27 442 40 462 0,7 0,7
San 16 155 15 634 24 772 0,7 0,7
Douentza 3 320 3 063 4 045 0,8 0,8
Bandiagara 19 704 18 266 25 324 0,8 0,8
Bamako 108 680 104 524 135 958 0,8 0,8
Ensemble 494 742 470 395 702 464 0,7 0,7

4.3. Evaluation de la qualité des données sur la descendance
atteinte

4.3.1. Variation de la parité moyenne des femmes par groupe d’âges

L’analyse des parités moyenne des femmes par groupe d’âge (tableau 4.04) montre que les parités
augmentent avec l’âge de la femme quel que soit le milieu de résidence ; ce qui est normale. Cette
remarque est constatée quel que soit le milieu de résidence.

Tableau 4.04 : Parité moyenne des femmes selon le groupe d’âges et le milieu de
résidence

Groupes d’âges des
femmes

Milieu de résidence
Urbain Rural Ensemble

15-19 ans 0,2 0,4 0,3
20-24 ans 1,0 1,6 1,4
25-29 ans 2,2 2,9 2,6
30-34 ans 3,2 4,0 3,8
35-39 ans 4,1 4,9 4,6
40-44 ans 4,6 5,4 5,2
45-49 ans 4,8 5,6 5,4

Le graphique 4.01 met en évidence le fait que la parité croît avec l’âge de la femme quel que soit le milieu
de résidence. La parité moyenne est plus élevée en milieu rural qu’en milieu urbain quel que soit le groupe
d’âges. Ce qui va dans le sens attendu.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 41

41

Graphique 4.01 : Variation de la parité moyenne par âge selon le milieu de
résidence

4.3.2. Rapports de masculinité des enfants nés vivants par groupe d’âges des
femmes

Les rapports de masculinité des enfants nés vivants (tableau 4.05) par groupe d’âges de l’ensemble de
la population varient entre 107 et 111. Ce qui traduit une incohérence dans la déclaration du sexe de
l’enfant né vivant. Cela pourrait s’expliquer par des omissions des enfants de sexe féminin ou des erreurs
dans la déclaration du sexe de l’enfant.

En fonction du milieu de résidence (graphique 4.02), les rapports de masculinité varient entre 105 et 108
en milieu urbain contre 108 et 112 en milieu rural. Ce qui indique que les incohérences dans la déclaration
du sexe de l’enfant sont plus prononcées dans le milieu rural qu’en milieu urbain, ce qui est conforme au
schéma classique.

Tableau 4.05 : Rapports de masculinité (%) des enfants nés vivants par groupe
d’âges des femmes selon le milieu de résidence

Groupes d’âges des
femmes

Milieu de résidence
Urbain Rural Ensemble

15-19 ans 107,8 111,6 110,7
20-24 ans 106,9 109,5 108,7
25-29 ans 105,8 108,1 107,5
30-34 ans 105,1 108,7 107,7
35-39 ans 105,2 109,2 108,1
40-44 ans 106,2 111,9 110,3
45-49 ans 108,2 112,3 111,2
Ensemble 106,0 109,9 108,8

0

1

2

3

4

5

6

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Pa
rit

é
m

oy
en

ne

Groupe d'âges

Urbain Rural Ensemble

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 42

42

Graphique 4.02 : Variation du rapport de masculinité des enfants nés vivants par
groupes d’âge des mères selon le milieu de résidence

4.3.3. Test de Coale et Demeny, Brass et Rachad

La comparaison de la parité moyenne observée à 45-49 ans avec les indices de Coale et Demeny (A), et
de celui de Brass et Rachad (B) peut permettre de vérifier les phénomènes d’omission des naissances
et/ou le transfert des femmes d’un groupe d’âges à l’autre.

• A=(P3)² / P2 (Coale et Demeny)
• B=P2(P4/P3)4 (Brass et Rachad)

P2, P3 et P4 désignent respectivement les parités moyennes pour les groupes d’âges 20-24, 25-29, et 30-
34 ans. Si min (A, B)>P7, il y a omission des naissances vivantes (avec P7 = parité du groupe d’âge 45-
49 ans).

Dans l’hypothèse d’une bonne déclaration des données, ces indices devraient être très proches mais
inférieurs à la parité moyenne observée à 45-49 ans.

L’examen des résultats du tableau 4.06 montre que dans l’ensemble, les indices A et B ne sont pas très
proches ; cependant le minimum des deux qui est A avec la valeur de 5,02 est bien inférieure à la parité
moyenne observée à 45-49 ans qui est de 5,35. Cette valeur traduit un faible niveau d’omissions de
naissances vivantes. On peut conclure que les déclarations des naissances vivantes ne sont pas
exemptes de critiques en termes de qualité, mais demeure tout de même acceptable. Le même constat
est observé quel que soit le milieu de résidence.

Tableau 4.06 : Indices de Coale et Demeny, Brass et Rachad et parités moyennes
des femmes de 45-49 ans selon le milieu de résidence

Indice Urbain Rural Ensemble
Coale et Demeny (A) 4,56 5,26 5,02
Brass et Rachad (B) 5,08 6,11 5,82
Parités à 45-49 ans 4,79 5,59 5,35

100,0

102,0

104,0

106,0

108,0

110,0

112,0

114,0

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 Ensemble

Ra
pp

or
t d

e
m

as
cu

lin
ité

Groupe d'âges

Urbain Rural Ensemble

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 43

43

4.3.4. Ratio parité moyenne et équivalence de parité

Les rapports P/F permettent d’examiner la cohérence des données sur les enfants nés vivants et celles
des 12 derniers mois. Nous rappelons que P est la parité moyenne et F représente l’équivalence de parité.
L’équivalence de parité est calculée sur la base des taux de fécondité du moment à travers la fécondité
cumulative.

Les rapports P/F sont utilisés comme des facteurs de correction des taux de fécondité. S’ils sont proches
de l’unité alors il n’y a pas lieu de corriger les taux de fécondité. S’ils sont supérieurs à l’unité, il y aurait
une sous-estimation des naissances des 12 derniers mois.

Les données du tableau 4.07 et le graphique 4.03 montrent qu’il y a un écart important entre les parités
moyennes et les équivalences de parité. Ce qui se traduit par la mauvaise qualité des taux de fécondité
d’où les incohérences des données sur les naissances des douze derniers mois qui méritent d’être
corrigées ou ajustées.

Tableau 4.07 : Rapport P/F selon le groupe d’âges
Groupes
d'âges

f(i) (Taux de
fécondité)

P(i) (Parité
moyenne)

Phi(i)
(Fécondité
cumulative)

F(i) (Equivalence
de parité)

Rapport
P/F

15-19 ans 0,06 0,31 0,30 0,13 2,29
20-24 ans 0,13 1,38 0,93 0,66 2,09
25-29 ans 0,15 2,63 1,66 1,37 1,91
30-34 ans 0,13 3,77 2,33 2,07 1,82
35-39 ans 0,10 4,64 2,85 2,65 1,75
40-44 ans 0,06 5,17 3,13 3,00 1,72
45-49 ans 0,03 5,35 3,26 3,23 1,66

Graphique 4.03 : Parité moyenne et équivalence de parité selon le groupe d’âges
des femmes

0,000
1,000
2,000
3,000
4,000
5,000
6,000

15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49

Groupe d'âges

P(i) F(i)

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 44

44

4.4. Méthode d’ajustement

Les méthodes d’estimation directe de la fécondité ne sont applicables que lorsque les données sur les
naissances des 12 derniers mois et celles sur l’ensemble des enfants nés vivants sont de bonne qualité.
Dans le cas contraire, on est obligé de recourir aux méthodes indirectes d’estimation de la fécondité.
Divers auteurs ont développé des méthodes d’ajustement des taux de fécondité à partir des parités
moyennes par âge. La plus connue de ces méthodes est le modèle de Brass avec toutes ses variantes.

Pour l’ajustement, nous avons recouru à plusieurs méthodes notamment :

• La méthode PFRATIO (une variante proposée par Trussell à travers la technique du rapport de
Brass P/F) ;

• Le modèle relationnel de Gompertz (REL-GMPZ) ;
• Les méthodes de Arriaga (avec le modèle FERTPF, ARFE2 ou ARFE3).

Il importe de préciser que chaque méthode a son exigence en termes de données. Les données d’entrée
sont généralement les parités moyennes et les taux spécifiques de fécondité observés par groupes d’âge
des femmes. Les deux premières méthodes citées proposent des ajustements du schéma de fécondité à
travers les indicateurs cités ci-dessus pour une seule opération. Par contre, les approches de Arriaga font
des ajustements sur la base des données de deux ou trois opérations de recensements.

Les résultats de différentes méthodes ont permis de faire des comparaisons, afin d’opter pour la méthode
d’ajustement adéquate en prenant en compte l’évolution du phénomène dans le temps à travers les
résultats des autres sources telles que les RGPH, les EDS et les enquêtes MICS. A l’issue de cet examen,
la méthode PFRATIO a été celle retenue pour l’ajustement du niveau de fécondité du moment.

En effet, la méthode de P/F Ratio estime les indicateurs de fécondité sur la base de la variante Trussell
de la technique du rapport Brass P/F. Elle est basée sur les trois ratios qui sont :

§ 𝑃𝑃N 𝐹𝐹NK : Ratio pour les femmes âgées de 20-24 ans ;

§ 𝑃𝑃f 𝐹𝐹fK : Ratio pour les femmes âgées de 25-29 ans ;

§ 𝑃𝑃h 𝐹𝐹hK : Ratio pour les femmes âgées de 30-34 ans.

Les contextes de ces ratios sont les suivants :

§ 𝑃𝑃N 𝐹𝐹NK : peut-être pertinent dans des contextes de fécondité très jeune, mais il peut être moins
stable en raison des migrations et de la sous-déclaration des naissances ;

§ 𝑃𝑃f 𝐹𝐹fK :est souvent considéré comme le meilleur compromis, car les femmes âgées de 25-29

ans sont généralement dans une phase de vie où elles ont un nombre significatif d'enfants, mais
ne sont pas encore sujettes à la baisse de fécondité observée dans les groupes d'âge plus
avancés ;

§ 𝑃𝑃h 𝐹𝐹hK : peut être utile dans les contextes où la fécondité est plus tardive, mais peut aussi être

influencé par une baisse de la fécondité à des âges plus avancés.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 45

45

Pour les résultats, il est conseillé de comparer les résultats issus des trois ratios et d'examiner leur stabilité
et leur cohérence. Bien que P3/F3 soit souvent préféré pour sa stabilité, le meilleur ajustement dépendra
du contexte spécifique et de la qualité des données pour chaque groupe d'âge. Une méthode courante
est de prendre une moyenne pondérée des trois ratios pour obtenir une estimation plus robuste.

En plus, pour l’estimation de certains indicateurs à d’autres niveaux (selon les différentes variables), des
méthodes comme « CBR-TFR » via le progiciel PASEX et la feuille REL-GMPZ du nouvel outil
d’estimation démographique ont été également mises à contribution.

4.5. Vue d’ensemble

Le nombre d’enfants de moins d’un an dépasse de loin les effectifs des naissances vivantes des 12
derniers mois déclarés dans l’ensemble du pays, quelle que soit la région, à l’exception de la région de
Kidal. Ce qui n’est pas normal, car ; en principe, les naissances survenues au cours d’une année
devraient être supérieures à l’effectif de la population de moins d’un an, car celle-ci a déjà subi les effets
de la mortalité infantile et des omissions.

Le rapport de masculinité des enfants nés vivants est de 108,8, ce qui n’est pas dans la fourchette admise
de 102 à 107 garçons pour 100 filles à la naissance. De même, pour les naissances vivantes des 12
derniers mois, le rapport de masculinité est de 122,1 dénotant des erreurs dans la déclaration des
naissances. Par conséquent, les filles sont plus affectées par les omissions que les garçons. Le test de
Brass et Rachad montre que les déclarations des naissances vivantes ne sont pas exemptes de critiques
en termes de qualité, mais qu’elles restent tout de même acceptables. Ce constat est observé quel que
soit le milieu de résidence.

L’examen des rapports P/F montre qu’il y a un écart important entre les parités moyennes et les
équivalences de parité. Ce qui se traduit par la mauvaise qualité des taux de fécondité, d’où les
incohérences des données sur les naissances des 12 derniers mois, qui méritent d’être corrigées ou
ajustées. Les omissions d’enfants décédés peu de temps après la naissance et la mauvaise
compréhension de la période de référence (les 12 derniers mois précédant le dénombrement) pourraient
expliquer cette sous-estimation.

Après avoir évalué la qualité des données, il est apparu que la déclaration des naissances vivantes est
de qualité acceptable. Cependant, les données relatives aux enfants nés vivants au cours des 12 derniers
mois sont de mauvaise qualité et nécessitent un ajustement. Pour ce faire, nous allons utiliser la méthode
PFRATIO pour procéder à l’ajustement nécessaire.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 46

46

CHAPITRE V : EVALUATION DES DONNEES SUR LA MORTALITE

Le questionnaire du recensement comportait une rubrique destinée à recueillir des informations pour
l’étude de la mortalité. Ces données concernent, d'une part, les décès survenus au cours des 12 derniers
mois (mesure directe), et, d'autre part, le nombre d’enfants nés vivants et survivants (mesure indirecte).
L’analyse de la qualité des données repose sur l'examen de ces deux types d’informations.

5.1. Evaluation de la qualité des données sur la mortalité

Lors du RGPH5, trois approches de collecte ont été utilisées pour estimer le niveau de mortalité. La
première approche (mesure directe) portait sur le dénombrement des décès survenus dans les ménages
durant les 12 mois ayant précédé le recensement, assortis de certaines caractéristiques des individus au
moment du décès (sexe et âge). La deuxième approche (mesure indirecte) visait à recueillir auprès des
femmes âgées de 12 ans et plus, les informations sur le nombre total d’enfants nés vivants et survivants
qu’elles ont eus, classés par sexe de l’enfant. Enfin, la troisième approche a procédé à la collecte des
informations destinées à estimer la mortalité adulte à travers l’état de survie des parents des personnes
recensées (mesure indirecte également).

En raison des omissions volontaires et involontaires de personnes décédées (surtout les enfants décédés
peu de temps après leur naissance) et de la mauvaise déclaration de l’âge au décès, en particulier les
enfants et des personnes âgées, erreur courante dans les pays en développement, l’utilisation de la
première approche pour estimer le niveau de mortalité peut conduire à des résultats aberrants. La
seconde méthode comporte également des risques d’erreurs susceptibles d’affecter la qualité des
résultats. Ceux-ci sont liés à des omissions d’enfants nés vivants et survivants notamment lorsque :

• l’enfant ne réside plus avec sa mère ;
• la femme est mère de plusieurs enfants nés ou décédés il y a longtemps, au point d’en oublier ;
• l’enfant bien que né vivant est décédé peu après sa naissance ;

Enfin, les mauvaises déclarations des âges par les personnes recensées et la méconnaissance de l’état
de survie des parents chez certains peuvent donner lieu à des estimations incertaines du niveau de
mortalité adulte.

Prenant en compte tout ce qui précède, et dans l’optique d’assurer la fiabilité des estimations des niveaux
de mortalité et de ses principales composantes, il s’avère indispensable de procéder à l’évaluation de la
qualité des données collectées sur ces différents aspects.

5.1.1. Complétude de la déclaration des variables en lien avec les décès des 12
derniers mois

La norme est que, pour préserver la fiabilité des indicateurs calculés, la proportion des valeurs non
déclarées ne devrait pas dépasser 10 %. Pour le RGPH5, tous les taux de non réponse en lien avec les
décès des 12 derniers mois sont inférieurs à 5 %. Donc, ils sont contenus dans les limites raisonnables.

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 47

47

Tableau 5.01 : Taux de non réponse (%) des variables liées à la mortalité
Variables Effectifs Effectifs ND % ND
Survenue de décès dans le ménage 97005 0 0,0
Sexe du défunt 97005 0 0,0
Age au décès 97005 435 0,4
Déclaration du décès à l'état civil 97005 721 0,7
Décès survenus suite à un accident, violence, homicide ou
suicide 11514 111 1,0

Décès survenus pendant la grossesse 11514 136 1,2
Décès survenus à l'accouchement 11514 136 1,2
Décès dans les deux mois suivant la fin d'une grossesse ou
d'un accouchement 11514 145 1,3

5.1.2. Evaluation du niveau d’enregistrement des décès des 12 derniers mois

Le RGPH5 a dénombré au total 97 005 décès, dont 43 498 décès de sexe féminin. La répartition de ces
décès par âge et sexe d’une part, et celle de la population également par âge et sexe d’autre part ont
permis de calculer les taux spécifiques de mortalité par âge pour chaque sexe. Les résultats sont
consignés dans le tableau 5.02 et illustrés par le graphique 5.1.

Ces résultats indiquent que sur la base des données observées, le taux brut de mortalité (TBM) serait de
4,5 ‰ au Mali entre juin 2021 et juillet 2022. Les différences selon le sexe montrent une légère supériorité
relative de la mortalité masculine (5,0 ‰) par rapport à la mortalité féminine (4,1 ‰). L’évolution par
groupe d’âge laisse entrevoir une allure normale. En d’autres termes, une mortalité remarquablement
élevée aux jeunes âges et chez les personnes âgées. Toutefois, il est communément constaté que le
TBM est en général rigide à la baisse à partir d’un certain seuil. C’est pourquoi, au regard des niveaux
atteints ces dernières années par les pays qui se situent à des niveaux de développement similaires au
Mali, il y a lieu de penser que le niveau qu’affiche la mortalité mesurée directement est très sous-estimé
par rapport à la réalité.

S’agissant donc de la mortalité par âge et sexe, il apparait, au regard de ce qui vient d’être dit, que
l’utilisation de ces données pour l’estimation du niveau de la mortalité est déconseillée et nécessite un
recours aux méthodes indirectes appropriées.

Tableau 5.02 : Taux de mortalité (en ‰) observé par âge selon le sexe
Ages Masculin Féminin Ensemble
0 an 25,2 20,8 23,1
1-4 ans 5,6 5,4 5,5
5-9 ans 1,6 1,5 1,5
10-14 ans 1,1 0,9 1,0
15-19 ans 1,3 1,1 1,2
20-24 ans 1,9 1,3 1,6
25-29 ans 2,2 1,7 2,0
30-34 ans 2,5 2,2 2,3
35-39 ans 2,9 2,8 2,9
40-44 ans 3,7 3,2 3,4
45-49 ans 5,0 3,8 4,5
50-54 ans 7,5 5,9 6,7
55-59 ans 8,7 6,5 7,7
60-64 ans 14,5 11,9 13,3
65-69 ans 18,6 14,0 16,5
70-74 ans 33,2 27,7 30,6

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 48

48

Ages Masculin Féminin Ensemble
75-79 ans 46,3 36,2 41,5
80 ans et + 106,8 91,5 98,9
Ensemble 5,0 4,1 4,5

Graphique 5.01 : Taux de mortalité observés par groupe d’âges et sexe

L’analyse des résultats du tableau 5.03 permet de constater quelques incohérences qui traduisent une
sous-estimation de la mortalité par certaines sources antérieures au RGPH5. En effet, en 1976
l’hypothèse d’indépendance de la mortalité infantile et juvénile (5Q0=1Q0+4Q1-1Q0*4Q1) n’est pas
vérifiée. Cette observation peut être étayée par d’autres exemples, puisqu’en 1987, l’espérance de vie à
la naissance de certains pays qui était bien plus socialement et économiquement avancés que le Mali
n’atteignait pas 56 ans. Ces exemples témoignent de ce qu’un travail de fond devrait être mené pour
harmoniser l’estimation du niveau de mortalité par différentes sources au Mali.

La comparaison des indicateurs de mortalité obtenus par calcul direct en 2022 avec ceux issus des quatre
derniers recensements révèle une large sous-estimation desdits indicateurs. Ainsi, les données de
mortalité observée ne sont pas de bonne qualité et nécessitent un ajustement en recourant à l’utilisation
des méthodes indirectes.

0,0000

0,0200

0,0400

0,0600

0,0800

0,1000

0,1200

0 1 - 4 5 - 9 1 0 -
1 4

1 5 -
1 9

2 0 -
2 4

2 5 -
2 9

3 0 -
3 4

3 5 -
3 9

4 0 -
4 4

4 5 -
4 9

5 0 -
5 4

5 5 -
5 9

6 0 -
6 4

6 5 -
6 9

7 0 -
7 4

7 5 -
7 9

8 0 +

Masculin Féminin Ensemble

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 49

49

Tableau 5.03 : Quelques indicateurs de mortalité au Mali (en ‰)

Indicateurs
Sources

RGPH 1976 RGPH 1987 RGPH 2009 RGPH 20226

TBM (‰) 18,2 12,6 12,5 4,5
1Q0 (‰) 132,9 102,3 104 32,7
5Q0 (‰) 151,9 186,2 154 67,7

5.1.3. Evaluation de la qualité des données sur la survie des enfants

Le tableau 5.04 et le graphique 5.02 présentent les proportions d’enfants décédés selon le groupe d’âges
de la mère et le sexe de l’enfant. Rappelons que ces proportions sont calculées à partir des questions
sur le nombre d’enfants nés vivants et survivants de chaque femme. Comme on devait s’y attendre, il
indique une surmortalité des enfants de sexe féminin issus des femmes de moins de 20 ans et celle de
45 à 49 ans. Au demeurant, contrairement à ce qui est habituellement constaté, la surmortalité des
enfants de sexe masculin n’est pas observée. Au contraire, la mortalité des filles est plus importante que
celle des garçons. En d’autres termes, les décès des garçons ont été sous-déclarés.

Tableau 5.04 : Proportion (en %) d’enfants décédés selon l’âge de la mère et le
sexe de l’enfant

Groupes d'âge de la
mère Masculin Féminin Ensemble
15-19 ans 3,5 4,7 4,0
20-24 ans 4,5 4,6 4,5
25-29 ans 4,7 4,9 4,8
30-34 ans 4,8 4,9 4,8
35-39 ans 5,6 5,2 5,4
40-44 ans 6,8 6,5 6,7
45-49 ans 9,9 9,9 9,9
Ensemble 4,7 5,0 4,8

Il ressort du graphique 5.02, que la courbe des proportions d’enfants décédés présente une allure normale
indiquant une augmentation croissante d’enfants décédés en fonction de l’âge, la surmortalité des enfants
nés des femmes de moins de vingt ans se situant dans un cadre habituellement justifié n’est pas observé
chez les garçons.

Toutefois, l’écart très serré entre la mortalité masculine et féminine chez les mères ayant au moins 20
ans témoigne de la mauvaise qualité de la déclaration, au-delà des problèmes de sous-estimation de la
mortalité masculine déjà soulignée.

6 Mesure directe

INSTAT-BCR-Résultats du RGPH5 50

50

Graphique 5.02. Proportion (en %) d’enfants décédés selon l’âge de la mère et le
sexe de l’enfant