Direction Générale de la statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN), Ministère Auprès du Président de la République, Chargé de la Planification, du Développement et de l'Aménagement du Territoire (MPDAT)
Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo
Study Documentation
August 8, 2014 Metadata Production
Metadata Producer(s) DJADOU Yawo Zoglo , DGSCN , Chef Division Traitement des Données et Archivage KOLAGBE Komi , DGSCN , Chef Section Archivage AVOULETEY Koami , DGSCN , Chef Section Traitement des Données MAYIMBO Adja , DGSCN , Chef Division de la Documentation Production Date August 6, 2014 Version Version 2.0 (Août 2014) Première version de la documentation du RGPH4 faite au cours de l'atelier de formation en Toolkit en 2011 Identification DDI-TGO-DGSCN-RGPH4-2011-002 Table of Contents
Overview...... 4 Scope & Coverage...... 4 Producers & Sponsors...... 5 Sampling...... 5 Data Collection...... 6 Data Processing & Appraisal...... 6 Accessibility...... 7 Rights & Disclaimer...... 7 Files Description...... 8 MENAGE...... 8 POPULATION...... 8 DECES...... 9 Variables List...... 10 MENAGE...... 10 POPULATION...... 12 DECES...... 14 Variables Description...... 16 MENAGE...... 17 POPULATION...... 46 DECES...... 98 Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Overview
Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo (Togo RGPH4 2010) Togo Fourth Census 2010
Overview Type Recensement de la population et du logement [hh/popcen] Identification TGO-DGSCN-RGPH4-2011-001 Version Production Date: 2009-08-31 Version 1.0 Première édition destinée à l'archivage des données du quatrième recensement général. Les données de cette version sont celles appurées du Recensement pilote organisée en 2009, car la saisies des données est toujours en cours. Notes Cette version des données du recensement pilotes permettra d'effectuer des études le temps que la saisie et l'apurement des données du recensement général seront achevés dans le mois de Septembre 2011. Ainsi, les données définitives seront disponibles. Series C'est le quatrième recensement général de la population réalisé au Togo, 30 ans après le dernier réalisé en date. Un recensement général devrait être réalisé tous les 10 ans, d'après les recommandations des Nations Unies. Au Togo, le premier recensement général a été effectué en 1960, le second en 1970, le troisième en 1981. Abstract Le Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat (RGPH4) organisé depuis 2007 et dont la phase de dénombrement a été effectué en Novembre 2010 sur toute l'étendue du territoire Togolais, fournira au Gouvernement et aux partenaires en développement les données nécessaires à la mise en œuvre des politiques de développement et de planification sectorielle ainsi que le suivi des progrès réalisés dans l'atteinte des objectifs que le Gouvernement s'est fixé. Le recensement fournira aussi les données pour le suivi des priorités nationales et contribuera à une meilleure collecte des données de routine par la fourniture d'une base de sondage actualisé et le renforcement des capacités du Système Statistique National en matière d'organisation de grandes enquêtes.
La réalisation du 4ème RGPH, trente ans après le troisième recensement est une priorité nationale qui s'inscrit dans la droite ligne des objectifs suivants:
- Rendre plus accessibles et périodiques les données sur les caractéristiques démographiques et socioéconomiques pour la formulation et le suivi évaluation des politiques et programmes nationaux de développement ; - Accroître la connaissance des utilisateurs à tous les niveaux sur les caractéristiques et tendances de la population ; - Accroître l'utilisation, à tous les niveaux, des données pour le suivi évaluation des programmes de développement ; - Disposer d'une base de sondage pour les futures enquêtes statistiques
En effet, ce recensement permet d'actualiser les indicateurs du dernier recensement par la prise en compte des mutations démographiques et socio-économiques intervenues depuis les années 1990. Kind of Data Données de recensesement / énumération [cen] Unit of Analysis Tous les individus résidant sur le territoire togolais.
Scope & Coverage Scope Dénombrement de la population Togolaise et de son habitat.
- 4 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Overview
Keywords Recensement, Dénombrement, Population, Togolaise, Habitat, Logement, Ménage, Migration, Fécondité, Mortalité, Mortalité maternelle et infantile, Travail, Travail des enfants, Professions et métiers, Emploi, Handicap Topics Recensements [14.1], Migration [14.3], Fertilité [14.2], Morbidité et mortalité [14.4], Habitat [10.1], Emploi [3.1], Formation en emploi [3.2], Chômage [3.5], Formation de base [6.1], Enseignement obligatoire et pré-scolaire [6.2], Enseignement post-obligatoire [6.5], Formation professionnelle [6.7], Langue et linguistique [7.3], Accidents et blessures [8.1], Maladies spécifiques et état de santé [8.9], Ressources naturelles et énergie [9.3], TRANSPORTS, VOYAGES ET MOBILITE [11], Religion et valeurs [13.5] Time Period(s) 2010 Countries TOGO Geographic Coverage L'enquête couvre l'ensemble du territoire togolais. Universe L'enquête couvre l'ensemble de la population qui réside auTogo.
Producers & Sponsors Primary Direction Générale de la statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN), Ministère Auprès du Investigator(s) Président de la République, Chargé de la Planification, du Développement et de l'Aménagement du Territoire (MPDAT) Funding Agency/ies Etat Togolais (Togo) , Maître d'oeuvre Union Européenne (UE) , Assistance financière Programme des Nations Unies pour le développement/Programme d'Appui à la Réduction de la Pauvreté (PNUD) , Assistance financière Fonds des Nations Unies pour les Activités en matière de Population (UNFPA) , Assistance financière et technique Fonds des Nations Unies pour l'Enfance (UNICEF) , Assistance financière République Populaire de Chine (Chine) , Assistance matérièle
Sampling Sampling Procedure Cartographie Censitaire L'une des activités essentielles d'un RGPH est la réalisation de la cartographie censitaire. Celle-ci consiste au découpage géographique du pays par la création d'unités aréolaires ou zones de dénombrement (ZD) et zones de contrôle (ZC) bien définies dans leurs limites sur la carte. Le découpage du pays en Zones de Dénombrement (ZD) a été réalisé selon que 600 à 800 individus en zones rurales constinuent une ZD et 800 à 1200 individus en zones urbaines. Au total 6932 ZD ont été recensées dans les 5 Régions du Togo plus la Commune de Lomé considérée comme la sixième région du Togo, à raison de: - 863 ZD dans la Commune de Lomé - 1276 ZD dans la Région Maritime - 1575 ZD dans la Région des Plateaux - 711 ZD dans la Région de la Centrale - 847 ZD dans la Région de la Kara - 904 ZD dans la Région des Savanes
Par ailleurs 28 ZD ont servies d'étude pour le Recensement pilote et 100 ZD ont été couvertes par l'enquêtes Post Censitaire. Deviations from Sample Design Toutes les ZD ont été recensées malgré les difficultés liées au zones inondées
- 5 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Overview
Data Collection Data Collection Dates 2 semaines: start 2010-11-06 2 semaines: end 2010-11-21 Time Period(s) 2 semaines: start 2011-11-06 2 semaines: end 2011-11-21 Data Collection Mode Interview face à face [f2f] Data Collection Notes La collecte des données lors du dénombrement du 06 au 21 Novembre 2010 (soit 16 jours) a mobilisé près de 8500 agents de terrains sur toute l'étendue du territoire togolaise. Les formations en cascade ont été effectuées respectivement à la DGSCN pour les 42 superviseurs, dans les préfectures pour les 400 Contrôleurs, 1620 chefs d'équipes et 7000 agents recenseurs. Questionnaires Le questionnaire du recensement comporte quatre (4) grandes parties: - La localisation et le tableau récapitulatif, - La Composition du ménage, - Les caractéristiques de l'habitat, - Les décès survenus au cours des 12 derniers mois dans le ménage. Data Collector(s) Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN) , Ministère Auprès du Président de la République, Chargé de la Planification, du Développement et de l'Aménagement du Territoire (MPDAT) Supervision Pour l'opération de dénombrement ou recensement, le contrôle de la qualité des données a été assurée par Ø le chef du Bureau Central du Recensement (BCR) au niveau national ; Ø un superviseur pour chaque préfecture ; Ø un contrôleur pour 3 ou 4 zones de contrôle en moyenne pouvant couvrir un ou plusieurs cantons ; Ø un chef d'équipe pour une zone de contrôle qui comprend 3 à 5 zones de dénombrement ;
Data Processing & Appraisal Data Editing Une codification a été effectuée au bureau avant la saisie (les variables telles que: Localisation, lieux de naissance, profession et metiers, niveaux d'instruction).
Une méthode de double-saisie a été adoptée (100%, 50%,25%) et a permis l'édition de listings d'erreurs de saisie.
Un programme de spécifications et de corections automatiques sera exécuté pour procéder aux corrections nécessaires avant tabulation. Other Processing La Division Traitement de Données et Archivage a procédé à plusieurs activités liées à l'acquisition des données, à leur traitement et à la publication des résultats après analyse. Les questionnaires et les documents de terrains (Fiches récapitulatives, cahiers de ZD et cartes) ont été réceptionnés sur une période de 3 semaines environ lors de leur centralisation à Lomé. Ensuite une saisie pour la publications des résultats provisoires a été effectuée. Les données et les programmes de corrections automatiques ou de tabulations ont permis d'avoir plusieur versions de données, mais celles diffusées sont des données apurées et validées. Les logiciels utilisées sont Ms office 2007, CSpro 4 et SPSS 12 et 17. Estimates of Sampling Error Toutes les ZD ont été enquêtées malgré des difficultés de couvertures de quelques zones innondées où il y a eu déplacement de populations. Other Forms of Data Appraisal
- 6 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Overview
Une enquête de couverture a été organisée sur 100 ZD échantillonnées pour évaluer les données du recensement.
Accessibility Access Authority Directeur Général de la Statistique et de la Comptabilité Nationale , www.stat-togo.org , [email protected] Contact(s) Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN) (Nyékonakpoè, Immeuble CENETI BP 118 tel:(228)2216224/2212887) , www.stat-togo.org , [email protected] KOLAGBE Komi (DGSCN) , www.stat-togo.org , [email protected] AVOULETEY Koami (DGSCN) , www.stat-togo.org , [email protected] MAYIMBO Adja (DGSCN) , www.stat-togo.org Access Conditions Toute utilisation des données produites ou gérées par la Direction, doit faire l'objet d'une demande d'autorisation adressée à la DGSCN. Il y sera mentionné l'utilisation qui sera faite des données et une copie en français ou en anglais du projet d'étude sera jointe à la demande.
Le service ou l'organisation demandeur devra s'engager à respecter les conditions suivantes:
1. L'utilisateur devra se conformer garantir l'anonymat des personnes physiques ou morales concernées par l'enquête; et n'utiliser ces données qu'aux fins de diffuser ou de publier des résultats statistiques agrégés.
2. L'utilisateur est responsable de ses conclusions ou études tirées de ces données et en cela, la responsabilité de la DGSCN ne saurait être engagée de quelque manière que ce soit.
3. Les données ne devront être ni copiées ni transmises à d'autres personnes ou organisations, directement ou indirectement, sans l'accord écrit préalable de la DGSCN.
4. Une copie de tout rapport produit sur la base des données seront transmises pour information et commentaire à la DGSCN.
5. L'utilisateur est informé que la DGSCN se réserve le droit de recourir aux voies et moyens qu'il jugera utiles en cas de non respect de l'un quelconque de ces engagements, pour se faire restaurer dans ses droits.
6. L'utilisateur peut en cas de besoin s'adjoindre le concours de la DGSCN dans la réalisation de l'étude.
7. L'utilisateur citera la source comme indiquée à la rubrique 'Citation". Citation Requirements Source: RGPH4 (2011), Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale, Ministère Auprès du Président de la République, Chargé de la Planification, du Développement et de l'Aménagement du Territoire (MPDAT), Togo.
Rights & Disclaimer Disclaimer La DGSCN a fait l'effort nécessaire pour fournir des informations de bonne qualité pendant les phases de conception, de collecte, et de traitement des données du Recensement. Cependant, la responsabilité de la Direction Générale ne sera pas engagée sur les conclusions tirées des analyses subséquentes qui seront entreprises par d'autres chercheurs ou institutions. Copyright 2011, Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN)
- 7 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Files Description
Files Description
Dataset contains 3 file(s)
MENAGE # Cases 2422 # Variable(s) 65 File Structure Type: relational Key(s): m1 (région) , m2 (préfecture/arrondissement) , m4 (canton/quartier de lomé) , m5 (zone de dénombrement) , m11 (n° de la concession) , m12a (n° du ménage dans la concession) , m12b (n° du ménage dans la zd) File Content Le fichier Ménage contient les informations des variables - M1 à M13 : Localisation (Page 1) - RPM à R3 : Tableau récapitulatif (Page 1) - DATE_RECENS : Date du remplissage du questionnaire (Page 1) - H01 à H15F : Caractéristiques de l'habitat (Page 6) - D01A à D01B : Décès dans le ménage (Page 5) Producer Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN) Bureau Central du Recensement (BCR) Version Version finale Processing Checks Contrôle d'exhaustivité, de cohérence et de qualité effectué avant tabulation Missing Data Les valeurs manquantes sont indiquées par le chiffre "9" ou "99" ou "999" ou "9999" selon le cas
POPULATION # Cases 10673 # Variable(s) 81 File Structure Type: relational Key(s): M1 (Région) , M2 (Préfecture/Arrondissement) , M4 (Canton/Quartier de Lomé) , M5 (Zone de dénombrement) , M11 (N° de la Concession) , M12A (N° du ménage dans la concession) , M12B (N° du Ménage dans la ZD) , P01 (N° d'ordre) File Content Le fichier Population contient les informations des variables sur chaque membre du ménage - M1 à M13 : Localisation (Page 1) - P01 à P10B : Lien de parenté, sexe, age, Ethnie/Nationalité, Religion, Présence de Handicap (Page 2) Producer Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN) Bureau Central du Recensement (BCR) Missing Data Les valeurs manquantes sont indiquées par le chiffre "9" ou "99" ou "999" ou "9999"
- 8 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Files Description
DECES # Cases 72 # Variable(s) 30 File Structure Type: relational Key(s): M1 (Région) , M2 (Préfecture/Arrondissement) , M4 (Canton/Quartier de Lomé) , M5 (Zone de dénombrement) , M11 (N° de la Concession) , M12A (N° du ménage dans la concession) , M12B (N° du Ménage dans la ZD) , D02 (N° d'ordre) File Content Le fichier Décès contient les informations des variables - M1 à M13 : Localisation (Page 1) - D02 à D09 : Décès dans le ménage (Page 5) Producer Direction Générale de la Statistique et de la Comptabilité Nationale (DGSCN) Bureau Central du Recensement (BCR) Missing Data Les valeurs manquantes sont indiquées par le chiffre "9" ou "99" ou "999" ou "9999"
- 9 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Variables List
Variables List
Dataset contains 176 variable(s)
File MENAGE
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
1 m1 région discrete numeric-1.0 2422 0 M1. REGION / LOME-COMMUNE
2 m2 préfecture/arrondissement discrete numeric-4.0 2422 0 M2. PREFECTURE / ARRONDISSEMENT
3 m4 canton/quartier de lomé discrete numeric-7.0 2422 0 M4. CANTON /QUARTIER DE LOME
4 m5 zone de dénombrement continuous numeric-2.0 2422 0 M5. N° de la Zone de Dénombrement
5 m6 milieu de résidence discrete numeric-1.0 2422 0 M6. Milieu de résidence
6 m7 village/ ville continuous numeric-2.0 2422 0 M7. VILLAGE / VILLE
7 m8 hameau continuous numeric-2.0 2422 0 M8. HAMEAU (si applicable)
8 m9 quartier continuous numeric-2.0 2422 0 M9. QUARTIER (si applicable)
9 m10 ferme continuous numeric-3.0 2422 0 M10. FERME (si applicable)
10 m11 n° de la concession continuous numeric-3.0 2422 0 M11. N° de la CONCESSION
11 m12a n° du ménage dans la continuous numeric-2.0 2422 0 M12B. N° du MENAGE dans la concession concession
12 m12b n° du ménage dans la zd continuous numeric-7.0 2422 0 M12B. N° du MENAGE dans la ZD
13 m13 type ménage discrete numeric-1.0 2422 0 M13. TYPE DE MENAGE
14 VIS VISITEUR continuous numeric-2.0 128 2294 -
15 RPA Résident présent et absent continuous numeric-2.0 2421 1 -
16 r3 total rp+ra+vis continuous numeric-2.0 2422 0 -
17 date_rec .. date recensement continuous numeric-6.0 2420 2 Date de recensement
18 jour_rec .. jour continuous numeric-2.0 2420 2 Jour recensement
19 mois_rec .. mois ar discrete numeric-2.0 2420 2 -
20 annee_re .. annee ar discrete numeric-2.0 2420 2 -
21 h01 Type de logement discrete numeric-1.0 2346 76 -
22 h02 Nature des murs discrete numeric-1.0 2354 68 -
23 h03 Nature du toit discrete numeric-1.0 2396 26 -
24 h04 Nature du sol discrete numeric-1.0 2395 27 -
25 h05a Nombre de pièces à usage continuous numeric-2.0 2361 61 - d'habitation
26 h05b Nombre de pièces à d'autres discrete numeric-2.0 2287 135 - usages
27 h06 Statut d'occupation du discrete numeric-1.0 2417 5 - logement
28 h07 Principal mode d'éclairage discrete numeric-1.0 2417 5 -
29 h08 Source d'énergie utilisée pour discrete numeric-1.0 2417 5 - faire la cuisine
30 h09 Principale source d'eau de discrete numeric-1.0 2417 5 - boisson
31 h10 Principale source d'eau à discrete numeric-1.0 2417 5 - autres usages
- 10 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Variables List
File MENAGE
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
32 h11 Type de lieu d'aisance discrete numeric-1.0 2417 5 -
33 h12 Mode d'évacuation des discrete numeric-1.0 2417 5 - ordures ménagères
34 h13 Mode d'évacuation des eaux discrete numeric-1.0 2417 5 - usées
35 h14a Possession de radio discrete numeric-1.0 2417 5 -
36 h14b Possession de poste discrete numeric-1.0 2417 5 - téléviseur
37 h14c Possession d'antenne discrete numeric-1.0 2417 5 - parabolique/câble
38 h14d Possession d'ordinateur discrete numeric-1.0 2417 5 -
39 h14e Possession de magnétoscope/ discrete numeric-1.0 2417 5 - Lecteur DVD
40 h14f Possession de réfrigérateur/ discrete numeric-1.0 2417 5 - Congélateur
41 h14g Possession de gazinière/ discrete numeric-1.0 2417 5 - Cuisinière
42 h14h Possession de vélo discrete numeric-1.0 2417 5 -
43 h14i Possession de motocyclette discrete numeric-1.0 2417 5 -
44 h14j Possession de voiture discrete numeric-1.0 2417 5 -
45 h14k Possession de téléphone fixe discrete numeric-1.0 2417 5 -
46 h14l Possession de téléphone discrete numeric-1.0 2417 5 - portable
47 h14m Possession de climatiseur discrete numeric-1.0 2417 5 -
48 h14n Possession de ventilateur discrete numeric-1.0 2417 5 -
49 h14o Possession de moulin discrete numeric-1.0 2417 5 -
50 h14p Possession de terrain discrete numeric-1.0 2417 5 - d'exploitation agricole
51 h15a Possession de bovin discrete numeric-1.0 2417 5 -
52 h15b Possession de caprin discrete numeric-1.0 2417 5 - (Mouton/ chèvre)
53 h15c Possession de porc discrete numeric-1.0 2417 5 -
54 h15d Possession d'âne discrete numeric-1.0 2417 5 -
55 h15e Possession de cheval discrete numeric-1.0 2417 5 -
56 h15f Possession de volaille discrete numeric-1.0 2417 5 -
57 d01a y at-il eu de décès discrete numeric-1.0 2418 4 -
58 d01b si oui, combien discrete numeric-1.0 67 2355 -
59 ponderat .. ponderation continuous numeric-11.9 2422 0 -
60 quintile 5 quantiles of f1 discrete numeric-1.0 2417 5 -
61 quartile 3 quantiles of f1 discrete numeric-1.0 2417 5 -
62 niveau3 classification discrete numeric-1.0 2417 5 -
63 niveau5 classification discrete numeric-1.0 2417 5 -
64 STRUMEN Structure des ménages continuous numeric-1.0 2417 5 -
- 11 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Variables List
File MENAGE
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
65 GRDVILLE GRANDE VILLE continuous numeric-4.2 1110 1312 -
File POPULATION
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
1 M1 Région discrete numeric-1.0 10673 0 M1. REGION / LOME-COMMUNE
2 M2 Préfecture/Arrondissement discrete numeric-4.0 10673 0 M2. PREFECTURE / ARRONDISSEMENT
3 M4 Canton/Quartier de Lomé discrete numeric-7.0 10673 0 M4. CANTON /QUARTIER DE LOME
4 M5 Zone de dénombrement continuous numeric-2.0 10673 0 M5. N° de la Zone de Dénombrement
5 M6 Milieu de résidence discrete numeric-1.0 10673 0 M6. Milieu de résidence
6 M7 Village/ Ville continuous numeric-2.0 10673 0 M7. VILLAGE / VILLE
7 M8 Hameau continuous numeric-2.0 10673 0 M8. HAMEAU (si applicable)
8 M9 Quartier continuous numeric-2.0 10673 0 M9. QUARTIER (si applicable)
9 M10 Ferme continuous numeric-3.0 10673 0 M10. FERME (si applicable)
10 M11 N° de la Concession continuous numeric-3.0 10673 0 M11. N° de la CONCESSION
11 M12A N° du ménage dans la continuous numeric-2.0 10673 0 M12A. N° du MENAGE dans la concession concession
12 M12B N° du Ménage dans la ZD continuous numeric-7.0 10673 0 M12B. N° du MENAGE dans la ZD
13 M13 Type Ménage discrete numeric-1.0 10673 0 M13. TYPE DE MENAGE
14 MMM12B N° du Ménage dans la ZD continuous numeric-3.0 10673 0 -
15 DATE_REC .. DATE RECENSEMENT continuous numeric-6.0 10667 6 Date de recensement
16 JOUR_REC .. JOUR continuous numeric-2.0 10667 6 Jour recensement
17 MOIS_REC .. MOIS AR discrete numeric-2.0 10667 6 -
18 ANNEE_RE .. ANNEE AR discrete numeric-2.0 10667 6 -
19 PREF Préfecture continuous numeric-4.0 10673 0 -
20 CANTON Canton continuous numeric-7.0 10673 0 N° d'ordre
21 PONDERAT .. Facteur d'ajustement continuous numeric-11.9 10673 0 -
22 FLAG3 FLAG3 discrete numeric-1.0 10673 0 -
23 FLAG6 FLAG6 discrete numeric-1.0 10673 0 -
24 FLAG12 FLAG12 discrete numeric-1.0 10673 0 -
25 P01 N° d'ordre continuous numeric-2.0 10673 0 -
26 P03 Lien de parenté par rapport discrete numeric-1.0 10574 99 LIEN DE PARENTE AVEC LE CM au CM
27 P04 Sexe discrete numeric-1.0 10673 0 SEXE
28 P05 Situation de résidence discrete numeric-1.0 10673 0 SITUATION DE RESIDENCE
29 P06 Date de naissance continuous numeric-8.0 10673 0 DATE DE NAISSANCE OU ÂGE
30 P06J Jour de naissance continuous numeric-2.0 10673 0 Jour
31 P06M Mois de naissance discrete numeric-2.0 10673 0 Mois
32 P06A Année de naissance continuous numeric-4.0 10673 0 Année
33 P06AGE Age continuous numeric-2.0 10673 0 Age
- 12 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Variables List
File POPULATION
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
34 P07 Lieu de naissance continuous numeric-7.0 10673 0 LIEU DE NAISSANCE
35 P07_REGION Lieu de naissance : Région discrete numeric-1.0 10673 0 Région de naissance
36 P07_PREF .. Lieu de naissance : continuous numeric-2.0 10673 0 Préfecture de naissance Préfecture
37 P07_SPRE .. Lieu de naissance : discrete numeric-1.0 10673 0 Sous-préfecture de naissance SPréfecture
38 P07_CANTON Lieu de naissance : Canton continuous numeric-2.0 10673 0 Canton de naissance
39 P07_MILIEU Lieu de naissance : Milieu discrete numeric-1.0 10673 0 Milieu de naissance
40 P08 Ethnie ou Nationalité continuous numeric-2.0 10673 0 ETHNIE OU NATIONALITE
41 P09 Religion discrete numeric-2.0 10673 0 RELIGION
42 P10A Présence de handicaps 1 discrete numeric-1.0 10673 0 PRESENCE DE HANDICAP(S)
43 P10B Présence de handicaps 2 discrete numeric-1.0 10673 0 PRESENCE DE HANDICAP(S)
44 P11 Durée dans la résidence continuous numeric-2.0 10411 262 DUREE DANS LA RESI-DENCE actuelle (années) ACTUELLE
45 P12 Lieu de résidence antérieure continuous numeric-7.0 10411 262 LIEU DE RESIDENCE ANTERIEURE
46 P12_REGION Lieu de résidence antérieure : discrete numeric-1.0 10411 262 - Région
47 P12_PREF .. Lieu de résidence antérieure : continuous numeric-2.0 10411 262 - Préfecture
48 P12_SPRE .. Lieu de résidence antérieure : discrete numeric-1.0 10411 262 - SPréfecture
49 P12_CANTON Lieu de résidence antérieure : continuous numeric-2.0 10411 262 - Canton
50 P12_MILIEU Lieu de résidence antérieure : discrete numeric-1.0 10411 262 - Milieu
51 P13 Possession d'acte de discrete numeric-1.0 10411 262 POSSESSION D'ACTE DE naissance NAISSANCE
52 P14 Survie du père discrete numeric-1.0 10411 262 SURVIE DU PERE
53 P15 Survie de la mère discrete numeric-1.0 10411 262 SURVIE DE LA MERE
54 P16 Fréquentation scolaire discrete numeric-1.0 9612 1061 FREQUENTATION SCOLAIRE
55 P17 Niveau d'instruction: cycle discrete numeric-1.0 7402 3271 NIVEAU D'INSTRUCTION
56 P18 Dernière classe suivie discrete numeric-1.0 7401 3272 Dernière classe suivie
57 P19 Alphabétisation discrete numeric-1.0 9032 1641 ALPHABETISA-TION
58 P20 Situation dans l'activité discrete numeric-1.0 9032 1641 STATUT D'OCCUPATION
59 P21 Emploi exercé continuous numeric-4.0 3964 6709 EMPLOI EXERCE
60 P22 Situation dans l'emploi discrete numeric-1.0 3964 6709 SITUATION DANS L'EMPLOI
61 P23 Branche d'activité continuous numeric-3.0 3964 6709 BRANCHE D'ACTIVITE
62 P24 Etat matrimonial discrete numeric-1.0 7417 3256 ETAT MATRIMONIAL
63 P25 Nombre d'enfants nés vivants continuous numeric-4.0 3380 7293 Combien d'enfants nés vivants avez- vous eus ?
64 P25M Nombre d'enfant masculin né continuous numeric-2.0 3380 7293 Combien d'enfants nés vivants avez- vivant vous eus ?
65 P25F Nombre d'enfant féminin né continuous numeric-2.0 3380 7293 Combien d'enfants nés vivants avez- vivant vous eus ?
- 13 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Variables List
File POPULATION
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
66 P26 Nombre d'enfant continuous numeric-4.0 2243 8430 Combien d'enfants sont actuellement en actuellement en vie vie ?
67 P26M Nombre d'enfant Masculin continuous numeric-2.0 2243 8430 E Combien d'enfants sont actuellement actuellement en vie en vie ?
68 P26F Nombre d'enfant Féminin continuous numeric-2.0 2243 8430 Combien d'enfants sont actuellement en actuellement en vie vie ?
69 P27 Nombre de naissance vivante continuous numeric-2.0 3323 7350 Combien de naissances vivantes avez- au cours des 12 derniers mois vous eues au cours des douze derniers mois?
70 P27M Nombre de naissance vivante continuous numeric-1.0 3323 7350 Combien de naissances vivantes avez- Masculine au cours des 12 vous eues au cours des douze derniers derniers mois mois?
71 P27F Nombre de naissance vivante continuous numeric-1.0 3315 7358 Combien de naissances vivantes avez- Féminine au cours des 12 vous eues au cours des douze derniers derniers mois mois?
72 P28 Nombre de naissances continuous numeric-2.0 1297 9376 Combien parmi elles sont enregistrées à survenues enregistrées à l'état civil ? l'Etat Civil
73 P28M Nombre de naissances continuous numeric-1.0 1297 9376 Combien parmi elles sont enregistrées à survenues Masculines l'état civil ? enregistrées à l'Etat Civil
74 P28F Nombre de naissances continuous numeric-1.0 1291 9382 Combien parmi elles sont enregistrées à survenues Féminine l'état civil ? enregistrées à l'Etat Civil
75 P29 Nombre de naissances continuous numeric-2.0 1292 9381 Combien sont actuellement en vie ? survenues actuellement en vie
76 P29M Nombre de naissances continuous numeric-1.0 1292 9381 Combien sont actuellement en vie ? survenues Masculines actuellement en vie
77 P29F Nombre de naissances continuous numeric-1.0 1286 9387 Combien sont actuellement en vie ? survenues Féminines actuellement en vie
78 quintile 5 quantiles of f1 discrete numeric-1.0 2417 8256 -
79 quartile 3 quantiles of f1 discrete numeric-1.0 2417 8256 -
80 niveau3 Niveau de vie discrete numeric-1.0 2417 8256 Niveau de vie en 3 classes
81 niveau5 Niveau de vie G5 discrete numeric-1.0 2417 8256 Niveau de vie en 5 classes
File DECES
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
1 M1 Région discrete numeric-1.0 72 0 M1. REGION / LOME-COMMUNE
2 M2 Préfecture/Arrondissement discrete numeric-4.0 72 0 M2. PREFECTURE / ARRONDISSEMENT
3 M4 Canton/Quartier de Lomé discrete numeric-7.0 72 0 M4. CANTON /QUARTIER DE LOME
4 M5 Zone de dénombrement continuous numeric-2.0 72 0 M5. N° de la Zone de Dénombrement
5 M6 Milieu de résidence discrete numeric-1.0 72 0 M6. Milieu de résidence
6 M7 Village/ Ville continuous numeric-2.0 72 0 M7. VILLAGE / VILLE
7 M8 Hameau continuous numeric-2.0 72 0 M8. HAMEAU (si applicable)
- 14 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Variables List
File DECES
# Name Label Type Format Valid Invalid Question
8 M9 Quartier continuous numeric-2.0 72 0 M9. QUARTIER (si applicable)
9 M10 Ferme continuous numeric-3.0 72 0 M10. FERME (si applicable)
10 M11 N° de la Concession continuous numeric-3.0 72 0 M11. N° de la CONCESSION
11 M12A N° du ménage dans la continuous numeric-2.0 72 0 M12A. N° du MENAGE dans la concession concession
12 M12B N° du Ménage dans la ZD continuous numeric-7.0 72 0 M12B. N° du MENAGE dans la Zd
13 MM12B n° du ménage dans la zd continuous numeric-3.0 66 6 -
14 M13 Type Ménage discrete numeric-1.0 72 0 M13. TYPE DE MENAGE
15 D01a y at-il eu de décès discrete numeric-1.0 66 6 Y a-t-il eu de décès dans le ménage au cours des 12 derniers mois ?
16 D01b si oui, combien discrete numeric-1.0 66 6 Si oui, combien ?
17 D02 N° d'ordre continuous numeric-1.0 72 0 N° d'ordre
18 D04 Sexe discrete numeric-1.0 70 2 SEXE
19 D05 Date de décès continuous numeric-8.0 72 0 DATE DE DECES
20 D05J Jour de déces continuous numeric-2.0 72 0 Jour
21 D05M Mois de décès discrete numeric-2.0 72 0 Mois
22 D05A Année de décès continuous numeric-4.0 72 0 Année
23 D06U Unité de temps discrete numeric-1.0 72 0 Unité de temps
24 D06AGE Age au décès continuous numeric-2.0 72 0 Age
25 D07 Décès lié à la grossesse discrete numeric-1.0 8 64 Etait-elle décédée durant la grossesse?
26 D08 Décès au cours de discrete numeric-1.0 8 64 Etait-elle décédée au cours de l'accouchement l'accouchement ?
27 D09 Décès suite accouchement 42 discrete numeric-1.0 8 64 Etait-elle décédée dans les 42 jours (6 jours semaines) après la fin de la grossesse ?
28 ponderat .. ponderation continuous numeric-11.9 66 6 -
29 niveau3 classification discrete numeric-1.0 66 6 -
30 niveau5 classification discrete numeric-1.0 66 6 -
- 15 - Quatrième Recensement Général de la Population et de l'Habitat au Togo - Variables Description
Variables Description
Dataset contains 176 variable(s)
- 16 - File : MENAGE # m1: région
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M1. REGION / LOME-COMMUNE
Value Label Cases Percentage 0 Lomé 403 16.6% 1 Maritime 422 17.4% 2 Plateaux 439 18.1% 3 Centrale 417 17.2% 4 Kara 365 15.1% 5 Savanes 376 15.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # m2: préfecture/arrondissement
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5005] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M2. PREFECTURE / ARRONDISSEMENT
Value Label Cases Percentage 1 Arrondissement I 174 7.2% 2 Arrondissement II 71 2.9% 3 Arrondissement III 54 2.2% 4 Arrondissement IV 50 2.1% 5 Arrondissement V 54 2.2% 1001 GOLFE 57 2.4% 1002 LACS 57 2.4% 1003 BAS-MONO 58 2.4% 1004 VO 54 2.2% 1005 YOTO 60 2.5% 1006 ZIO 78 3.2% 1007 AVE 58 2.4% 2001 OGOU 46 1.9% 2002 ANIE 28 1.2% 2003 EST-MONO 38 1.6% 2004 AKEBOU 32 1.3% 2005 WAWA 43 1.8% 2006 AMOU 50 2.1% 2007 DANYI 22 0.9% 2008 KPELE 30 1.2% 2009 KLOTO 52 2.1% 2010 AGOU 36 1.5% 2011 HAHO 40 1.7% 2012 MOYEN-MONO 22 0.9% 3001 TCHAOUDJO 100 4.1% 3002 TCHAMBA 107 4.4% 3003 SOTOUBOUA 80 3.3%
- 17 - File : MENAGE # m2: préfecture/arrondissement
Value Label Cases Percentage 3004 BLITTA 108 4.5% 3005 Sous Prefecture deMô 22 0.9% 4001 KOZAH 48 2.0% 4002 BINAH 51 2.1% 4003 DOUFELGOU 58 2.4% 4004 KERAN 56 2.3% 4005 DANKPEN 59 2.4% 4006 BASSAR 52 2.1% 4007 ASSOLI 41 1.7% 5001 TONE 74 3.1% 5002 CINKASSE 45 1.9% 5003 KPENDJAL 84 3.5% 5004 OTI 84 3.5% 5005 TANDJOARE 89 3.7% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # m4: canton/quartier de lomé
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1001-5005090] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M4. CANTON /QUARTIER DE LOME
Value Label Cases Percentage 1001 QUARTIER ADMINISTRATIF 174 7.2% 1002 WETRIVI KONDJI 0 1003 FREAU JARDIN 0 1004 SANGUERA 0 1005 KOKETIME 0 1006 BENIGLATO 0 1007 AGUIAKOME 0 1008 ABOBOKOME 0 1009 ADOBOUKOME 0 1010 ADAWLATO 0 1011 AGBADAHONOU 0 2021 TOKOIN TAME 71 2.9% 2022 TOKOIN WUITI 0 2023 TOKOIN N'KAFU 0 2024 TOKOIN FOREVER 0 2025 SAINT JOSEPH 0 2026 N'TIFAFA KOME 0 2027 HEDZRANAWOE 0 2028 KELEGOUGAN 0 2029 RESIDENCE DU BENIN 0 2030 BE KPOTA 0 2031 ANFAME 0 2032 ADAKPAME 0 - 18 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 2033 KANYIKOPE 0 2034 ATTIEGOU 0 2035 LOME II 0 2036 TOKOIN AEROPORT 0 2037 AKODESSEWA KPOTA 0 2038 AKODESSEWA KPONOU 0 2039 UNIVERSITE DE LOME 0 2040 MASSOUHOIN 0 3041 DOULASSAME 54 2.2% 3042 AMOUTIVE 0 3043 LOM NAVA 0 3044 BASSADJI 0 3045 BE KPEHENOU 0 3046 KOTOKOU KONDJI 0 3047 BE AHLIGO 0 3048 BE HOPITAL 0 3049 BE HEDJE 0 3050 AKODESSEWA 0 3051 WETE 0 3052 GBENYEDJI 0 3053 ABLOGAME 0 3054 ZONE PORTUAIRE 0 3055 ANTONIO NETIME 0 3056 SOUZA NETIME 0 3057 BE APEYEME 0 4061 KODJOVIAKOPE 50 2.1% 4062 NYEKONAKPOE 0 4063 OCTAVIONO NETIME 0 4064 HANOUKOPE 0 5071 TOKOIN SOLIDARITE 0 5072 TOKOIN OUEST 0 5073 TOKOIN HOPITAL 0 5074 DOGBEAVOU 0 5075 GBADAGO 0 5076 TOKOIN ELAVAGNON 54 2.2% 5077 TOKOIN LYCEE 0 5078 GBONVIE 0 5079 DOUMASSESSE 0 5080 ABOVE 0 5081 BE KLIKAME 0 5082 CASABLANCA 0 5083 AKOSSOMBO 0 5084 AFLAO GAKLI 0
- 19 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 5085 AGBALEPEDOGAN 0 5086 TOTSI 0 5087 SOVIEPE 0 5088 AVENOU BATOME 0 1001001 AFLAO-SAGBADO=SAGBADO 57 2.4% 1001002 AFLAO-SAGBADO=GBLENKOMEGAN 0 1001003 AFLAO-SAGBADO=YOKOE KOPEGAN 0 1001004 AFLAO-SAGBADO=YOKOE AGBLEGAN 0 1001005 AFLAO-SAGBADO=ABLOGOME 0 1001006 AFLAO-SAGBADO=WONYOME 0 1001007 AFLAO-SAGBADO=LOGOTE 0 1001008 AFLAO-SAGBADO=AWATAME 0 1001009 AFLAO-SAGBADO=AGOTIME 0 1001011 AFLAO-SAGBADO=LANKOUVI 0 1001012 AFLAO-SAGBADO=APEDOKOE GBOMAME 0 1001013 AFLAO-SAGBADO=APEDOKOE AGOKPANOU 0 1001014 AFLAO-SAGBADO=SAGBADO ASSIYEYE 0 1001015 AFLAO-SAGBADO RURAL 0 1001021 AFLAO-GAKLI=ADIDOADIN 0 1001022 AFLAO-GAKLI=AVEDJI TELESSOU 0 1001023 AFLAO-GAKLI=AMADAHOME 0 1001024 AFLAO-GAKLI=WESSOME 0 1001025 AFLAO-GAKLI=TESHI 0 1001026 AFLAO-GAKLI=APEDOKOE 0 1001027 AFLAO-GAKLI=ANYIGBE 0 1001031 SANGUERA URBAIN 0 1001032 SANGUERA RURAL 0 1001040 LEGBASSITO 0 1001051 TOGBLEKOPE 0 1001052 TOGBLEKOPE RURAL 0 1001070 AMOUTIVE=KELEGOUGAN 0 1001071 AMOUTIVE=KLOBATEME 0 1001081 BAGUIDA=BAGUIDA 0 1001082 BAGUIDA=ADAMAVO 0 1001083 BAGUIDA=AGODEKE 0 1001084 BAGUIDA=KPOGAN 0 1001085 BAGUIDA=AVEPOZO 0 1001086 BAGUIDA=DEVEGO 0 1001101 AGOENYIVE = ADJOUGBA 0 1001102 AGOENYIVE = ADOUYIKO 0 1001103 AGOENYIVE = AHONGAKOPE ASSIYEYE 0 1001104 AGOENYIVE = ANOKUI 0 1001105 AGOENYIVE = ANOKUI NOGO 0
- 20 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 1001106 AGOENYIVE = ANOME GBONVE 0 1001107 AGOENYIVE = ANOMEGBLE 0 1001108 AGOENYIVE = APEGNIGBI 0 1001110 AGOENYIVE = ATSANVE 0 1001111 AGOENYIVE = DEMAKPOE 0 1001112 AGOENYIVE = DJIGBLE 0 1001113 AGOENYIVE = BOTO KOPE 0 1001114 AGOENYIVE = KELEGOUGAN DIGBLE 0 1001115 AGOENYIVE = FIOVI 0 1001116 AGOENYIVE = GNAMASSIGAN +ZOGBEGAN 0 1001117 AGOENYIVE = HOUMBI 0 1001118 AGOENYIVE = HOUMBIGBLE 0 1001119 AGOENYIVE = KITIDJAN 0 1001120 AGOENYIVE = KLEVE 0 1001121 AGOENYIVE = KOVE APELEBUIME 0 1001122 AGOENYIVE = KPATEFI 0 1001123 AGOENYIVE = LOGOPE 0 1001124 AGOENYIVE = LOGOPE ATSANVE 0 1001125 AGOENYIVE = LOGOPE KPATEFI 0 1001126 AGOENYIVE = NYAVIME AVEYIME 0 1001127 AGOENYIVE = NYIVEME + APELEBUIME 0 1001128 AGOENYIVE = SOGBOSSITO 0 1001129 AGOENYIVE = SOGBOSSITO AZIALE KOPE 0 1001130 AGOENYIVE = TELESSOU 0 1001131 AGOENYIVE = TELESSOU ADOKPO KOPE 0 1001132 AGOENYIVE = TOGOME 0 1001133 AGOENYIVE = TOTSI KLEVEGBLE 0 1001134 AGOENYIVE = TOTSI KPATEFI 0 1001135 AGOENYIVE = TOTSI NYIVEME 0 1001145 VAKPOSSITO = AWOUDJA KOPE 0 1001146 VAKPOSSITO = ELAVANYO ATSANVE 0 1001147 VAKPOSSITO = ELAVANYO KLEVE 0 1001148 VAKPOSSITO = HOSSOUKOPE 0 1001149 VAKPOSSITO = ATSANVE 0 1002010 ANEHO 57 2.4% 1002020 AGBODRAFO 0 1002030 GLIDJI 0 1002035 AGOUEGAN 0 1002040 ANFOIN 0 1002045 FIATA + GANAVE 0 1002060 AKLAKOU 0 1003010 AFAGNAGAN 58 2.4% 1003020 AFAGNA 0
- 21 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 1003030 KPETSOU 0 1003050 AGOME-GLOZOU + AGBETIKO 0 1003060 HOMPOU 0 1003070 ATTITOGON 0 1004010 VOGAN 54 2.2% 1004015 VO-KOUTIME 0 1004020 DZREKPO/AMEGNRAN 0 1004025 MOME-HOUNKPATI 0 1004030 DAGBATI 0 1004035 AKOUMAPE 0 1004040 HAHOTOE 0 1004045 SEVAGAN 0 1004050 TOGOVILLE 0 1004055 ANYRON KOPE 0 1005010 TABLIGBO 60 2.5% 1005015 KINI-KONDJI 0 1005020 TOKPLI 0 1005025 AMOUSSIME 0 1005030 GBOTO 0 1005035 ESSE-GODJIN 0 1005040 TOMETY KONDJI 0 1005045 SEDOME 0 1005050 ZAFI 0 1005055 KOUVE 0 1005060 AHEPE 0 1005065 TCHEKPO 0 1006005 TSEVIE 78 3.2% 1006010 GBATOPE 0 1006015 DALAVE 0 1006020 KPOME 0 1006025 ABOBO 0 1006030 DJAGBLE 0 1006035 DAVIE 0 1006040 ADETI KOPE 0 1006045 MISSION-TOVE 0 1006050 KOVIE 0 1006055 WLI 0 1006060 BOLOU 0 1006065 GBLAINVIE 0 1006070 GAPE-KPODJI 0 1006075 GAPE-CENTRE 0 1006080 AGBELOUVE 0 1006085 GAME 0
- 22 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 1007010 KEVE 58 2.4% 1007015 ASSAHOUN + ANDO 0 1007025 TOVEGAN 0 1007030 DZOLO 0 1007035 BADJA 0 1007040 NOEPE 0 1007045 AKEPE 0 2001010 DJAMA 46 1.9% 2001015 WOUDOU 0 2001020 GNAGNA 0 2001025 DATCHA 0 2001030 GLEI 0 2001035 KATORE 0 2001040 OUNTIVOU 0 2001045 AKPARE 0 2002010 ANIE 28 1.2% 2002020 PALLAKOKO 0 2002030 KOLO KOPE 0 2002040 ADOGBENOU 0 2002050 GLITO 0 2002055 ATCHINEDJI 0 2003010 ELAVAGNON 38 1.6% 2003020 GBADJAHE 0 2003030 KPESSI 0 2003040 KAMINA 0 2003050 BADIN 0 2003060 MORETAN 0 2003070 NYAMASSILA 0 2004010 KOUGNOHOU 32 1.3% 2004015 VHE 0 2004020 DJON 0 2004025 KPALAVE 0 2004030 GBENDE 0 2004040 YALLA 0 2004050 SEREGBENE 0 2004060 KAMINA AKEBOU 0 2005010 BADOU 43 1.8% 2005015 TOMEGBE 0 2005020 KPETE BENA 0 2005025 GBANDI-N'KOUGNA+GOBE+EKETO 0 2005035 DOUME 0 2005045 OUNABE 0 2005050 OKOU 0
- 23 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 2005055 KLABE EFOUKPA 0 2005060 KESSIBO 0 2006010 OUMA-AMLAME 50 2.1% 2006015 AMOU-OBLO 0 2006020 SODO 0 2006025 EKPEGNON 0 2006030 KPATEGAN 0 2006035 AVEDJE 0 2006040 IMLE 0 2006045 ADIVA 0 2006050 EVOU 0 2006055 TEMEDJA 0 2006060 HIHEATRO 0 2006065 OKPAHOUE 0 2006070 OTADI 0 2006075 GAME 0 2007010 DANYI-ATIGBA + ELAVANYO 22 0.9% 2007020 DANYI-KAKPA 0 2007030 YIKPA 0 2007040 AHLON 0 2007060 DANYI KPETO-EVITA 0 2008010 KPELE-NOVIVE 30 1.2% 2008015 KPELE DAWLOTOU 0 2008020 AKATA 0 2008025 KPELE-GOVIE 0 2008030 KPELE-CENTRE/GOUDEVE 0 2008035 KPELE-GBALADJE 0 2008040 KPELE KAME 0 2008045 KPELE-DUTOE 0 2008050 KPELE-NORD 0 2009005 AGOME-KPALIME 52 2.1% 2009010 AGOME 0 2009012 AGOME-TOMEGBE 0 2009015 KOUMA 0 2009020 KPIME 0 2009025 LAVIE + LAVIE APEDOME 0 2009030 YOKELE 0 2009035 TOVE 0 2009045 TOME 0 2009070 WOME 0 2009075 KPADAPE 0 2009080 GBALAVE 0 2009085 HANYIGBA 0
- 24 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 2010010 AGOU-TAVIE 36 1.5% 2010015 AGOU KEBO 0 2010020 AGOU NYOGBO DZIDJOLE + AGBETIKO 0 2010030 AGOU AKPLOLO 0 2010035 AGOU YIBOE + KATI 0 2010040 GADJA 0 2010045 AMOUSSOUKOPE 0 2010050 AGOTIME SUD/ ADZAKPA 0 2010055 AGOTIME NORD 0 2010060 ASSAHOUN FIAGBE 0 2010065 AGOU-ATIGBE 0 2011010 NOTSE 40 1.7% 2011020 KPEDOME 0 2011030 KPEGNON (HAITO) 0 2011040 WAHALA 0 2011050 ASRAMA 0 2011060 DJEMEGNI 0 2011070 DALIA 0 2011080 ATSAVE 0 2012010 TOHOUN 22 0.9% 2012020 TADO 0 2012030 SALIGBE 0 2012040 AHASSOME 0 2012050 KPEKPLEME 0 2012060 KATOME 0 3001010 KPANGALAM 100 4.1% 3001015 KOMAH 0 3001020 TCHALO 0 3001025 KADAMBARA 0 3001030 LAMA-TESSI 0 3001035 KPARATAO 0 3001040 WASSARABO 0 3001045 KPASSOUADE 0 3001050 AGOULOU 0 3001055 KEMENI 0 3001060 ALHERIDE + AMAIDE 0 3001065 KOLINA 0 3002010 TCHAMBA 107 4.4% 3002015 LARINI 0 3002020 AFFEM 0 3002030 KRIKRI 0 3002040 ALIBI I 0 3002050 KOUSSOUNTOU 0
- 25 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 3002060 BALANKA 0 3002070 KABOLI 0 3002075 GOUBI 0 3002080 BAGO 0 3003010 SOTOUBOUA 80 3.3% 3003015 TCHEBEBE 0 3003020 BODJONDE 0 3003025 KAZABOUA 0 3003030 TABINDE 0 3003035 SESSARO 0 3003040 TITTIGBE 0 3003045 KANIAMBOUA 0 3003050 ADJENGRE 0 3003055 AOUDA 0 3003060 FAZAO 0 3004010 BLITTA-GARE 108 4.5% 3004012 BLITTA VILLAGE 0 3004014 YALOUMBE 0 3004016 WARIGNI 0 3004018 TCHALOUDE 0 3004020 AGBANDI 0 3004022 LANGABOU 0 3004024 KOFFITI 0 3004026 TCHARE-BAOU 0 3004028 PAGALA-GARE 0 3004030 WELLY 0 3004035 TINTCHRO 0 3004040 ATCHINTSE 0 3004045 DIGUENGUE 0 3004050 YEGUE 0 3004055 DIKPELEOU 0 3004060 KATCHENKE 0 3004065 M'POTI 0 3004070 TCHIFAMA 0 3004075 PAGALA-VILLAGE 0 3004080 DOUFOULI 0 3005010 DJARKPANGA 22 0.9% 3005020 KAGNIGBARA 0 3005030 BOULOHOU 0 3005040 TINDJASSE 0 3005050 SAÏBOUDE 0 4001010 LAMA 48 2.0% 4001015 LANDA-POZENDA/KPINZINDE 0
- 26 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 4001020 AWANDJELO 0 4001025 ATCHANGBADE 0 4001030 DJAMDE 0 4001035 SARA-KAWA 0 4001040 PYA 0 4001045 TCHITCHAO 0 4001050 YADE 0 4001055 BOHOU 0 4001060 TCHARE 0 4001065 KOUMEA 0 4001070 LANDA 0 4001075 SOUMDINA 0 4001080 LASSA 0 4002010 PAGOUDA 51 2.1% 4002015 BOUFALE 0 4002020 SOLLA 0 4002025 PITIKITA 0 4002030 PESSARE 0 4002035 LAMA-DESSI 0 4002040 KETAO 0 4002045 KEMERIDA 0 4002050 SIRKA 0 4003010 NIAMTOUGOU 58 2.4% 4003015 KOKA 0 4003020 AGBANDE-YAKA 0 4003025 LEON 0 4003030 ALLOUM 0 4003035 KADJALLA 0 4003040 TCHORE 0 4003045 BAGA 0 4003050 TENEGA 0 4003055 DEFALE 0 4003060 KPAHA 0 4003065 SIOU 0 4003070 POUDA 0 4003075 MASSEDENA 0 4004010 KANDE 56 2.3% 4004015 KOUTOUGOU 0 4004020 WARENGO 0 4004025 NADOBA 0 4004030 AKPONTE 0 4004035 PESSIDE 0 4004040 OSSACRE 0
- 27 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 4004045 HELOTA 0 4004050 ATALOTE 0 4005010 GUERIN KOUKA 59 2.4% 4005015 NAWARE 0 4005020 NANDOUTA 0 4005025 BAPURE 0 4005030 KOUTCHICHEOU 0 4005035 NAMON 0 4005040 NATCHIBORE 0 4005045 NATCHITIKPI 0 4005050 NAOMPOCH 0 4005055 KOULFIEKOU 0 4005060 KATCHAMBA 0 4005065 KIDJABOUN 0 4006010 BASSAR 52 2.1% 4006015 KALANGA 0 4006020 BAGHAN 0 4006025 DIMORI 0 4006030 BITCHABE 0 4006035 BANDJELI 0 4006040 KABOU 0 4006045 MANGA 0 4006050 SANDA KAGBANDA 0 4006055 SANDA AFOHOU 0 4007010 BAFILO 41 1.7% 4007020 BOULADE 0 4007030 SOUDOU 0 4007040 KOUMONDE 0 4007050 ALEDJO 0 4007060 DAKO (DAOUDE) 0 5001010 DAPAONG 74 3.1% 5001015 NANERGOU 0 5001020 NAMARE 0 5001025 NAKI-OUEST 0 5001030 TAMI 0 5001035 LOTOGOU + WARKAMBOU 0 5001045 NIOUKPOURMA 0 5001050 PANA 0 5001055 BIDJENGA 0 5001060 TOAGA 0 5001065 KORBONGOU 0 5001070 LOUANGA 0 5001075 KANTINDI 0
- 28 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 5001080 SANFATOUTE 0 5001085 KOURIENTRE 0 5001090 POISSONGUI 0 5001095 NATIGOU 0 5002010 CINKASSE 45 1.9% 5002020 BOADE 0 5002030 GNOAGA 0 5002040 GOULOUNGOUSSI 0 5002050 BIANKOURI 0 5002060 TIMBOU 0 5002070 NADJOUNDI 0 5002080 SAM-NABA 0 5003010 MANDOURI 84 3.5% 5003015 TAMBIGOU 0 5003020 KOUNDJOARE 0 5003025 POGNO 0 5003030 PAPRI/KPENDJAGA 0 5003035 NAMOUNDJOGA 0 5003040 TAMBONGA 0 5003045 NAKI-EST 0 5003050 NAYEGA 0 5003055 OGARO 0 5003060 BORGOU 0 5004010 MANGO 84 3.5% 5004015 SADORI 0 5004020 SAGBIEBOU 0 5004025 GANDO 0 5004030 MOGOU 0 5004035 TCHAMONGA 0 5004040 TCHANAGA 0 5004045 NAGBENI 0 5004050 BARKOISSI 0 5004055 LOKO 0 5004060 GALANGASHIE 0 5004070 FARE 0 5004075 KOUMONGOU 0 5004080 NALI 0 5004085 TAKPAMBA 0 5004090 KOUNTOIRE 0 5005010 BOGOU 89 3.7% 5005015 NANDOGA 0 5005025 LOKO 0 5005030 BOULOGOU 0
- 29 - File : MENAGE # m4: canton/quartier de lomé
Value Label Cases Percentage 5005035 PLIGOU 0 5005040 BOMBOUAKA 0 5005045 GOUNDOGA 0 5005050 SISSIAK 0 5005055 NANO 0 5005060 TAMPIALIME 0 5005065 MAMPROUG 0 5005070 BAGOU 0 5005075 DOUKPERGOU 0 5005080 SANGOU 0 5005085 LOKPANO 0 5005090 TAMONGUE 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # m5: zone de dénombrement
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-82] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=1.235 /-] [StdDev=1.149 /-]
Literal question M5. N° de la Zone de Dénombrement # m6: milieu de résidence
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-2] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M6. Milieu de résidence
Value Label Cases Percentage 1 urbain 2254 93.1% 2 rural 168 6.9% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # m7: village/ ville
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-90] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M7. VILLAGE / VILLE # m8: hameau
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-90] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=0.00537 /-] [StdDev=0.0731 /-]
Literal question M8. HAMEAU (si applicable) # m9: quartier
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-82] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=4.13 /-] [StdDev=6.629 /-]
Literal question M9. QUARTIER (si applicable) # m10: ferme
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-267] [Missing=*]
- 30 - File : MENAGE # m10: ferme
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=0.0273 /-] [StdDev=0.242 /-]
Literal question M10. FERME (si applicable) # m11: n° de la concession
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=61.54 /-] [StdDev=55.306 /-]
Literal question M11. N° de la CONCESSION # m12a: n° du ménage dans la concession
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-98] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=2.156 /-] [StdDev=2.038 /-]
Literal question M12B. N° du MENAGE dans la concession # m12b: n° du ménage dans la zd
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-1206955] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=690728.932 /-] [StdDev=377549.283 /-]
Literal question M12B. N° du MENAGE dans la ZD # m13: type ménage
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-8] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M13. TYPE DE MENAGE
Value Label Cases Percentage 0 sans abri 0 1 ordinaire 2417 99.8% 2 caserne 0 3 couvent/monastère 2 0.1% 4 hôtel 0 5 internat/orphélinat 1 0.0% 6 prison 0 7 centre de handicapés 0 8 autre 2 0.1% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # VIS: VISITEUR
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=128 /-] [Invalid=2294 /-] [Mean=2.047 /-] [StdDev=5.156 /-] # RPA: Résident présent et absent
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2421 /-] [Invalid=1 /-] [Mean=4.3 /-] [StdDev=3.111 /-] # r3: total rp+ra+vis
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=4.405 /-] [StdDev=3.358 /-]
- 31 - File : MENAGE # date_recens: date recensement
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 10-811111] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2420 /-] [Invalid=2 /-] [Mean=114436.446 /-] [StdDev=41366.3 /-]
Literal question Date de recensement # jour_recens: jour
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-81] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2420 /-] [Invalid=2 /-] [Mean=11.333 /-] [StdDev=4.137 /-]
Literal question Jour recensement # mois_recens: mois ar
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-18] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2420 /-] [Invalid=2 /-]
Value Label Cases Percentage 11 novembre 2420 100.0% Sysmiss 2 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # annee_recens: annee ar
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-71] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2420 /-] [Invalid=2 /-]
Value Label Cases Percentage 10 2010 2420 100.0% Sysmiss 2 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h01: Type de logement
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=2346 /-] [Invalid=76 /-]
Value Label Cases Percentage 1 maison tradionnelle à un logement 390 16.6% 2 maison tradionnelle à plusieurs logements 553 23.6% 3 maison ordinaire à un logement 290 12.4% 4 maison ordinaire à plusieurs logements 1041 44.4% 5 villa 33 1.4% 6 maison à un ou deux étages 22 0.9% 7 immeuble d'appartements 13 0.6% 8 autre 4 0.2% 9 nd 71 Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h02: Nature des murs
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=2354 /-] [Invalid=68 /-]
- 32 - File : MENAGE # h02: Nature des murs
Value Label Cases Percentage 1 parpaing, brique cuite 1057 44.9% 2 pierre 138 5.9% 3 semi dur 235 10.0% 4 terre battue, brique non cuite, banco 867 36.8% 5 planches 4 0.2% 6 branchages, nattes, claies, feuilles, bambous 51 2.2% 8 autre 2 0.1% 9 nd 63 Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h03: Nature du toit
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=2396 /-] [Invalid=26 /-]
Value Label Cases Percentage 1 béton armé (dalle) 86 3.6% 2 tuile 122 5.1% 3 bac alu 7 0.3% 4 tôle ondulée (zinc) 1914 79.9% 5 paille 262 10.9% 6 terre battue, banco 5 0.2% 7 feuilles, branchages, claies, bambou 0 8 autre 0 9 nd 21 Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h04: Nature du sol
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=2395 /-] [Invalid=27 /-]
Value Label Cases Percentage 1 marbre, carreau, granito 64 2.7% 2 ciment 2032 84.8% 3 terre/sable 241 10.1% 4 planche/bois 57 2.4% 8 autre 1 0.0% 9 nd 22 Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h05a: Nombre de pièces à usage d'habitation
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=2361 /-] [Invalid=61 /-]
- 33 - File : MENAGE # h05a: Nombre de pièces à usage d'habitation
Value Label Cases Percentage 1 1 817 34.6% 2 2 644 27.3% 3 3 347 14.7% 4 4 210 8.9% 5 5 111 4.7% 6 6 77 3.3% 7 7 41 1.7% 8 8 31 1.3% 9 9 11 0.5% 10 10 14 0.6% 11 11 15 0.6% 12 12 9 0.4% 13 13 5 0.2% 14 14 14 0.6% 15 15 3 0.1% 16 16 3 0.1% 17 17 0 18 18 5 0.2% 19 19 0 20 20 1 0.0% 21 21 0 22 22 0 23 23 0 24 24 0 25 25 0 26 26 1 0.0% 27 27 0 28 28 0 29 29 0 30 30 2 0.1% 99 nd 56 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h05b: Nombre de pièces à d'autres usages
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=2287 /-] [Invalid=135 /-]
Value Label Cases Percentage 0 0 1235 54.0% 1 1 722 31.6% 2 2 179 7.8% 3 3 72 3.1% 4 4 43 1.9% 5 5 18 0.8%
- 34 - File : MENAGE # h05b: Nombre de pièces à d'autres usages
Value Label Cases Percentage 6 6 9 0.4% 7 7 3 0.1% 8 8 1 0.0% 9 9 5 0.2% 99 nd 130 Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h06: Statut d'occupation du logement
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 maison familiale 739 30.6% 2 propriétaire avec titre foncier 103 4.3% 3 propriétaire sans titre foncier 528 21.8% 4 locataire 861 35.6% 5 logé par lemployeur 69 2.9% 6 logé gratuitement 55 2.3% 8 autre 30 1.2% 9 nd 32 1.3% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h07: Principal mode d'éclairage
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 lampe à Pétrole 839 34.7% 2 lampion 58 2.4% 3 electricité (ceet) 1269 52.5% 4 groupe électrogène 19 0.8% 5 energie solaire 6 0.2% 6 lampe à Gaz 8 0.3% 7 torche 188 7.8% 8 autre 3 0.1% 9 nd 27 1.1% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h08: Source d'énergie utilisée pour faire la cuisine
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 bois de chauffe 964 39.9%
- 35 - File : MENAGE # h08: Source d'énergie utilisée pour faire la cuisine
Value Label Cases Percentage 2 charbon de bois 1315 54.4% 3 déchet végétaux 18 0.7% 4 pétrole 13 0.5% 5 gaz butane 68 2.8% 6 electricité 2 0.1% 8 autre 12 0.5% 9 nd 25 1.0% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h09: Principale source d'eau de boisson
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 eau minérale (bouteille ou sachet) 29 1.2% 1 eau de robinet dans la concession 172 7.1% 2 eau de robinet à l'extérieur 711 29.4% 3 forage/puits équipé de pompe 253 10.5% 4 puits 975 40.3% 5 eau de pluie 32 1.3% 6 rivière, marigot, source 220 9.1% 7 retenue d'eau, barrage 2 0.1% 8 autre 0 9 nd 23 1.0% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h10: Principale source d'eau à autres usages
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 eau de robinet dans la concession 142 5.9% 2 eau de robinet à l'extérieur 285 11.8% 3 forage/puits équipe de pompe 228 9.4% 4 puits 1419 58.7% 5 eau de pluie 44 1.8% 6 rivière, marigot, source 274 11.3% 7 retenue d'eau, barrage 2 0.1% 8 autre 0 9 nd 23 1.0% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h11: Type de lieu d'aisance
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
- 36 - File : MENAGE # h11: Type de lieu d'aisance
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 wc privé avec chasse d'eau 289 12.0% 2 wc public avec chasse d'eau 32 1.3% 3 fosse sèche privée 787 32.6% 4 fosse sèche publique 163 6.7% 5 dans la nature 1096 45.3% 8 autre 26 1.1% 9 nd 24 1.0% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h12: Mode d'évacuation des ordures ménagères
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 dépotoir public reconnu (autorisé) 42 1.7% 2 déportoir sauvage 592 24.5% 3 enlèvement de porte en porte 388 16.1% 4 brûlées 182 7.5% 5 par enfouissement 103 4.3% 6 dans la nature 1081 44.7% 8 autre 4 0.2% 9 nd 25 1.0% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h13: Mode d'évacuation des eaux usées
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 réseau d'égouts 16 0.7% 2 puits perdu/ puisard 74 3.1% 3 rigole 119 4.9% 4 dans la cour, concession 536 22.2% 5 dans la rue 352 14.6% 6 dans la nature 1264 52.3% 8 autre 4 0.2% 9 nd 52 2.2% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14a: Possession de radio
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
- 37 - File : MENAGE # h14a: Possession de radio
Value Label Cases Percentage 0 non 686 28.4% 1 oui 1713 70.9% 9 nd 18 0.7% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14b: Possession de poste téléviseur
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1519 62.8% 1 oui 880 36.4% 9 nd 18 0.7% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14c: Possession d'antenne parabolique/câble
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2053 84.9% 1 oui 343 14.2% 9 nd 21 0.9% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14d: Possession d'ordinateur
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2287 94.6% 1 oui 110 4.6% 9 nd 20 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14e: Possession de magnétoscope/Lecteur DVD
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1754 72.6% 1 oui 644 26.6% 9 nd 19 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. - 38 - File : MENAGE # h14f: Possession de réfrigérateur/Congélateur
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2216 91.7% 1 oui 177 7.3% 9 nd 24 1.0% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14g: Possession de gazinière/Cuisinière
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2287 94.6% 1 oui 111 4.6% 9 nd 19 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14h: Possession de vélo
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1515 62.7% 1 oui 882 36.5% 9 nd 20 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14i: Possession de motocyclette
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1790 74.1% 1 oui 609 25.2% 9 nd 18 0.7% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14j: Possession de voiture
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2293 94.9% 1 oui 106 4.4%
- 39 - File : MENAGE # h14j: Possession de voiture
Value Label Cases Percentage 9 nd 18 0.7% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14k: Possession de téléphone fixe
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2309 95.5% 1 oui 89 3.7% 9 nd 19 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14l: Possession de téléphone portable
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 877 36.3% 1 oui 1520 62.9% 9 nd 20 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14m: Possession de climatiseur
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2344 97.0% 1 oui 55 2.3% 9 nd 18 0.7% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14n: Possession de ventilateur
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1899 78.6% 1 oui 500 20.7% 9 nd 18 0.7% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 40 - File : MENAGE # h14o: Possession de moulin
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2370 98.1% 1 oui 28 1.2% 9 nd 19 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h14p: Possession de terrain d'exploitation agricole
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1555 64.3% 1 oui 840 34.8% 9 nd 22 0.9% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 41 - # h15a: Possession de bovin
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2319 95.9% 1 oui 78 3.2% 9 nd 20 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h15b: Possession de caprin (Mouton/ chèvre)
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1894 78.4% 1 oui 504 20.9% 9 nd 19 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h15c: Possession de porc
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2264 93.7% 1 oui 133 5.5% 9 nd 20 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h15d: Possession d'âne
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2368 98.0% 1 oui 29 1.2% 9 nd 20 0.8% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h15e: Possession de cheval
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 2395 99.1% 1 oui 2 0.1% 9 nd 20 0.8% Sysmiss 5
- 42 - # h15e: Possession de cheval Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # h15f: Possession de volaille
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 0 non 1434 59.3% 1 oui 962 39.8% 9 nd 21 0.9% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # d01a: y at-il eu de décès
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2418 /-] [Invalid=4 /-]
Value Label Cases Percentage 1 oui 67 2.8% 2 non 2340 96.8% 9 nd 11 0.5% Sysmiss 4 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # d01b: si oui, combien
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=67 /-] [Invalid=2355 /-]
Value Label Cases Percentage 1 1 63 94.0% 2 2 2 3.0% 3 3 2 3.0% 4 4 0 5 5 0 6 6 0 9 nd 0 Sysmiss 2355 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # ponderation: ponderation
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1.0686-1.115628969] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2422 /-] [Invalid=0 /-] # quintile: 5 quantiles of f1
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 Très pauvre 174 7.2% 2 pauvre 322 13.3% 3 Classe intermédiaire 875 36.2% 4 Nantis 624 25.8%
- 43 - # quintile: 5 quantiles of f1
Value Label Cases Percentage 5 Très Nantis 422 17.5% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # quartile: 3 quantiles of f1
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-3] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 Faible 364 15.1% 2 Moyen 1254 51.9% 3 Elevé 799 33.1% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # niveau3: classification
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-3] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 Faible 436 18.0% 2 Moyen 1113 46.0% 3 Elevé 868 35.9% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # niveau5: classification
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 Très pauvre 169 7.0% 2 pauvre 410 17.0% 3 Classe intermédiaire 755 31.2% 4 Nantis 661 27.3% 5 Très Nantis 422 17.5% Sysmiss 5 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # STRUMEN: Structure des ménages
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=5 /-]
Value Label Cases Percentage 1 Ménage à une seule personne 457 18.9% 2 Ménage nucléaire complet 700 29.0% 3 Ménage nucléaire monoparental 547 22.6% 4 Ménage étendu 146 6.0% 5 Ménage composite 567 23.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 44 - # GRDVILLE: GRANDE VILLE
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-7] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=1110 /-] [Invalid=1312 /-]
Value Label Cases Percentage 1 LOME+GOLFE URBAIN 747 67.3% 2 TSEVIE 78 7.0% 3 ATAKPAME 46 4.1% 4 KPALIME 52 4.7% 5 SOKODE 65 5.9% 6 KARA 48 4.3% 7 DAPAONG 74 6.7% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 45 - File : POPULATION # M1: Région
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M1. REGION / LOME-COMMUNE
Value Label Cases Percentage 0 LOME 1509 14.1% 1 MARITIME 1579 14.8% 2 PLATEAUX 1919 18.0% 3 CENTRALE 2080 19.5% 4 KARA 1359 12.7% 5 SAVANES 2227 20.9% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M2: Préfecture/Arrondissement
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5005] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M2. PREFECTURE / ARRONDISSEMENT
Value Label Cases Percentage 1 Arrondissement I 701 6.6% 2 Arrondissement II 235 2.2% 3 Arrondissement III 217 2.0% 4 Arrondissement IV 165 1.5% 5 Arrondissement V 191 1.8% 1001 GOLFE 200 1.9% 1002 LACS 228 2.1% 1003 BAS-MONO 217 2.0% 1004 VO 194 1.8% 1005 YOTO 298 2.8% 1006 ZIO 247 2.3% 1007 AVE 195 1.8% 2001 OGOU 200 1.9% 2002 ANIE 184 1.7% 2003 EST-MONO 188 1.8% 2004 AKEBOU 98 0.9% 2005 WAWA 245 2.3% 2006 AMOU 194 1.8% 2007 DANYI 129 1.2% 2008 KPELE 104 1.0% 2009 KLOTO 229 2.1% 2010 AGOU 125 1.2% 2011 HAHO 151 1.4% 2012 MOYEN-MONO 72 0.7% 3001 TCHAOUDJO 512 4.8% 3002 TCHAMBA 532 5.0% 3003 SOTOUBOUA 323 3.0%
- 46 - File : POPULATION # M2: Préfecture/Arrondissement
Value Label Cases Percentage 3004 BLITTA 533 5.0% 3005 Sous Prefecture deMô 180 1.7% 4001 KOZAH 148 1.4% 4002 BINAH 180 1.7% 4003 DOUFELGOU 197 1.8% 4004 KERAN 225 2.1% 4005 DANKPEN 236 2.2% 4006 BASSAR 192 1.8% 4007 ASSOLI 181 1.7% 5001 TONE 438 4.1% 5002 CINKASSE 353 3.3% 5003 KPENDJAL 475 4.5% 5004 OTI 481 4.5% 5005 TANDJOARE 480 4.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M4: Canton/Quartier de Lomé
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1001-5005090] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=2648508.908 /-] [StdDev=1697015.76 /-]
Literal question M4. CANTON /QUARTIER DE LOME
Value Label Cases Percentage 1001 QUARTIER ADMINISTRATIF 701 6.6% 1002 WETRIVI KONDJI 0 1003 FREAU JARDIN 0 1004 SANGUERA 0 1005 KOKETIME 0 1006 BENIGLATO 0 1007 AGUIAKOME 0 1008 ABOBOKOME 0 1009 ADOBOUKOME 0 1010 ADAWLATO 0 1011 AGBADAHONOU 0 2021 TOKOIN TAME 235 2.2% 2022 TOKOIN WUITI 0 2023 TOKOIN N'KAFU 0 2024 TOKOIN FOREVER 0 2025 SAINT JOSEPH 0 2026 N'TIFAFA KOME 0 2027 HEDZRANAWOE 0 2028 KELEGOUGAN 0 2029 RESIDENCE DU BENIN 0 2030 BE KPOTA 0 2031 ANFAME 0 2032 ADAKPAME 0 - 47 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 2033 KANYIKOPE 0 2034 ATTIEGOU 0 2035 LOME II 0 2036 TOKOIN AEROPORT 0 2037 AKODESSEWA KPOTA 0 2038 AKODESSEWA KPONOU 0 2039 UNIVERSITE DE LOME 0 2040 MASSOUHOIN 0 3041 DOULASSAME 217 2.0% 3042 AMOUTIVE 0 3043 LOM NAVA 0 3044 BASSADJI 0 3045 BE KPEHENOU 0 3046 KOTOKOU KONDJI 0 3047 BE AHLIGO 0 3048 BE HOPITAL 0 3049 BE HEDJE 0 3050 AKODESSEWA 0 3051 WETE 0 3052 GBENYEDJI 0 3053 ABLOGAME 0 3054 ZONE PORTUAIRE 0 3055 ANTONIO NETIME 0 3056 SOUZA NETIME 0 3057 BE APEYEME 0 4061 KODJOVIAKOPE 165 1.5% 4062 NYEKONAKPOE 0 4063 OCTAVIONO NETIME 0 4064 HANOUKOPE 0 5071 TOKOIN SOLIDARITE 0 5072 TOKOIN OUEST 0 5073 TOKOIN HOPITAL 0 5074 DOGBEAVOU 0 5075 GBADAGO 0 5076 TOKOIN ELAVAGNON 191 1.8% 5077 TOKOIN LYCEE 0 5078 GBONVIE 0 5079 DOUMASSESSE 0 5080 ABOVE 0 5081 BE KLIKAME 0 5082 CASABLANCA 0 5083 AKOSSOMBO 0 5084 AFLAO GAKLI 0
- 48 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 5085 AGBALEPEDOGAN 0 5086 TOTSI 0 5087 SOVIEPE 0 5088 AVENOU BATOME 0 1001001 AFLAO-SAGBADO=SAGBADO 200 1.9% 1001002 AFLAO-SAGBADO=GBLENKOMEGAN 0 1001003 AFLAO-SAGBADO=YOKOE KOPEGAN 0 1001004 AFLAO-SAGBADO=YOKOE AGBLEGAN 0 1001005 AFLAO-SAGBADO=ABLOGOME 0 1001006 AFLAO-SAGBADO=WONYOME 0 1001007 AFLAO-SAGBADO=LOGOTE 0 1001008 AFLAO-SAGBADO=AWATAME 0 1001009 AFLAO-SAGBADO=AGOTIME 0 1001011 AFLAO-SAGBADO=LANKOUVI 0 1001012 AFLAO-SAGBADO=APEDOKOE GBOMAME 0 1001013 AFLAO-SAGBADO=APEDOKOE AGOKPANOU 0 1001014 AFLAO-SAGBADO=SAGBADO ASSIYEYE 0 1001015 AFLAO-SAGBADO RURAL 0 1001021 AFLAO-GAKLI=ADIDOADIN 0 1001022 AFLAO-GAKLI=AVEDJI TELESSOU 0 1001023 AFLAO-GAKLI=AMADAHOME 0 1001024 AFLAO-GAKLI=WESSOME 0 1001025 AFLAO-GAKLI=TESHI 0 1001026 AFLAO-GAKLI=APEDOKOE 0 1001027 AFLAO-GAKLI=ANYIGBE 0 1001031 SANGUERA URBAIN 0 1001032 SANGUERA RURAL 0 1001040 LEGBASSITO 0 1001051 TOGBLEKOPE 0 1001052 TOGBLEKOPE RURAL 0 1001070 AMOUTIVE=KELEGOUGAN 0 1001071 AMOUTIVE=KLOBATEME 0 1001081 BAGUIDA=BAGUIDA 0 1001082 BAGUIDA=ADAMAVO 0 1001083 BAGUIDA=AGODEKE 0 1001084 BAGUIDA=KPOGAN 0 1001085 BAGUIDA=AVEPOZO 0 1001086 BAGUIDA=DEVEGO 0 1001101 AGOENYIVE = ADJOUGBA 0 1001102 AGOENYIVE = ADOUYIKO 0 1001103 AGOENYIVE = AHONGAKOPE ASSIYEYE 0 1001104 AGOENYIVE = ANOKUI 0 1001105 AGOENYIVE = ANOKUI NOGO 0
- 49 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 1001106 AGOENYIVE = ANOME GBONVE 0 1001107 AGOENYIVE = ANOMEGBLE 0 1001108 AGOENYIVE = APEGNIGBI 0 1001110 AGOENYIVE = ATSANVE 0 1001111 AGOENYIVE = DEMAKPOE 0 1001112 AGOENYIVE = DJIGBLE 0 1001113 AGOENYIVE = BOTO KOPE 0 1001114 AGOENYIVE = KELEGOUGAN DIGBLE 0 1001115 AGOENYIVE = FIOVI 0 1001116 AGOENYIVE = GNAMASSIGAN +ZOGBEGAN 0 1001117 AGOENYIVE = HOUMBI 0 1001118 AGOENYIVE = HOUMBIGBLE 0 1001119 AGOENYIVE = KITIDJAN 0 1001120 AGOENYIVE = KLEVE 0 1001121 AGOENYIVE = KOVE APELEBUIME 0 1001122 AGOENYIVE = KPATEFI 0 1001123 AGOENYIVE = LOGOPE 0 1001124 AGOENYIVE = LOGOPE ATSANVE 0 1001125 AGOENYIVE = LOGOPE KPATEFI 0 1001126 AGOENYIVE = NYAVIME AVEYIME 0 1001127 AGOENYIVE = NYIVEME + APELEBUIME 0 1001128 AGOENYIVE = SOGBOSSITO 0 1001129 AGOENYIVE = SOGBOSSITO AZIALE KOPE 0 1001130 AGOENYIVE = TELESSOU 0 1001131 AGOENYIVE = TELESSOU ADOKPO KOPE 0 1001132 AGOENYIVE = TOGOME 0 1001133 AGOENYIVE = TOTSI KLEVEGBLE 0 1001134 AGOENYIVE = TOTSI KPATEFI 0 1001135 AGOENYIVE = TOTSI NYIVEME 0 1001145 VAKPOSSITO = AWOUDJA KOPE 0 1001146 VAKPOSSITO = ELAVANYO ATSANVE 0 1001147 VAKPOSSITO = ELAVANYO KLEVE 0 1001148 VAKPOSSITO = HOSSOUKOPE 0 1001149 VAKPOSSITO = ATSANVE 0 1002010 ANEHO 228 2.1% 1002020 AGBODRAFO 0 1002030 GLIDJI 0 1002035 AGOUEGAN 0 1002040 ANFOIN 0 1002045 FIATA + GANAVE 0 1002060 AKLAKOU 0 1003010 AFAGNAGAN 217 2.0% 1003020 AFAGNA 0
- 50 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 1003030 KPETSOU 0 1003050 AGOME-GLOZOU + AGBETIKO 0 1003060 HOMPOU 0 1003070 ATTITOGON 0 1004010 VOGAN 194 1.8% 1004015 VO-KOUTIME 0 1004020 DZREKPO/AMEGNRAN 0 1004025 MOME-HOUNKPATI 0 1004030 DAGBATI 0 1004035 AKOUMAPE 0 1004040 HAHOTOE 0 1004045 SEVAGAN 0 1004050 TOGOVILLE 0 1004055 ANYRON KOPE 0 1005010 TABLIGBO 298 2.8% 1005015 KINI-KONDJI 0 1005020 TOKPLI 0 1005025 AMOUSSIME 0 1005030 GBOTO 0 1005035 ESSE-GODJIN 0 1005040 TOMETY KONDJI 0 1005045 SEDOME 0 1005050 ZAFI 0 1005055 KOUVE 0 1005060 AHEPE 0 1005065 TCHEKPO 0 1006005 TSEVIE 247 2.3% 1006010 GBATOPE 0 1006015 DALAVE 0 1006020 KPOME 0 1006025 ABOBO 0 1006030 DJAGBLE 0 1006035 DAVIE 0 1006040 ADETI KOPE 0 1006045 MISSION-TOVE 0 1006050 KOVIE 0 1006055 WLI 0 1006060 BOLOU 0 1006065 GBLAINVIE 0 1006070 GAPE-KPODJI 0 1006075 GAPE-CENTRE 0 1006080 AGBELOUVE 0 1006085 GAME 0
- 51 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 1007010 KEVE 195 1.8% 1007015 ASSAHOUN + ANDO 0 1007025 TOVEGAN 0 1007030 DZOLO 0 1007035 BADJA 0 1007040 NOEPE 0 1007045 AKEPE 0 2001010 DJAMA 200 1.9% 2001015 WOUDOU 0 2001020 GNAGNA 0 2001025 DATCHA 0 2001030 GLEI 0 2001035 KATORE 0 2001040 OUNTIVOU 0 2001045 AKPARE 0 2002010 ANIE 184 1.7% 2002020 PALLAKOKO 0 2002030 KOLO KOPE 0 2002040 ADOGBENOU 0 2002050 GLITO 0 2002055 ATCHINEDJI 0 2003010 ELAVAGNON 188 1.8% 2003020 GBADJAHE 0 2003030 KPESSI 0 2003040 KAMINA 0 2003050 BADIN 0 2003060 MORETAN 0 2003070 NYAMASSILA 0 2004010 KOUGNOHOU 98 0.9% 2004015 VHE 0 2004020 DJON 0 2004025 KPALAVE 0 2004030 GBENDE 0 2004040 YALLA 0 2004050 SEREGBENE 0 2004060 KAMINA AKEBOU 0 2005010 BADOU 245 2.3% 2005015 TOMEGBE 0 2005020 KPETE BENA 0 2005025 GBANDI-N'KOUGNA+GOBE+EKETO 0 2005035 DOUME 0 2005045 OUNABE 0 2005050 OKOU 0
- 52 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 2005055 KLABE EFOUKPA 0 2005060 KESSIBO 0 2006010 OUMA-AMLAME 194 1.8% 2006015 AMOU-OBLO 0 2006020 SODO 0 2006025 EKPEGNON 0 2006030 KPATEGAN 0 2006035 AVEDJE 0 2006040 IMLE 0 2006045 ADIVA 0 2006050 EVOU 0 2006055 TEMEDJA 0 2006060 HIHEATRO 0 2006065 OKPAHOUE 0 2006070 OTADI 0 2006075 GAME 0 2007010 DANYI-ATIGBA + ELAVANYO 129 1.2% 2007020 DANYI-KAKPA 0 2007030 YIKPA 0 2007040 AHLON 0 2007060 DANYI KPETO-EVITA 0 2008010 KPELE-NOVIVE 104 1.0% 2008015 KPELE DAWLOTOU 0 2008020 AKATA 0 2008025 KPELE-GOVIE 0 2008030 KPELE-CENTRE/GOUDEVE 0 2008035 KPELE-GBALADJE 0 2008040 KPELE KAME 0 2008045 KPELE-DUTOE 0 2008050 KPELE-NORD 0 2009005 AGOME-KPALIME 229 2.1% 2009010 AGOME 0 2009012 AGOME-TOMEGBE 0 2009015 KOUMA 0 2009020 KPIME 0 2009025 LAVIE + LAVIE APEDOME 0 2009030 YOKELE 0 2009035 TOVE 0 2009045 TOME 0 2009070 WOME 0 2009075 KPADAPE 0 2009080 GBALAVE 0 2009085 HANYIGBA 0
- 53 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 2010010 AGOU-TAVIE 125 1.2% 2010015 AGOU KEBO 0 2010020 AGOU NYOGBO DZIDJOLE + AGBETIKO 0 2010030 AGOU AKPLOLO 0 2010035 AGOU YIBOE + KATI 0 2010040 GADJA 0 2010045 AMOUSSOUKOPE 0 2010050 AGOTIME SUD/ ADZAKPA 0 2010055 AGOTIME NORD 0 2010060 ASSAHOUN FIAGBE 0 2010065 AGOU-ATIGBE 0 2011010 NOTSE 151 1.4% 2011020 KPEDOME 0 2011030 KPEGNON (HAITO) 0 2011040 WAHALA 0 2011050 ASRAMA 0 2011060 DJEMEGNI 0 2011070 DALIA 0 2011080 ATSAVE 0 2012010 TOHOUN 72 0.7% 2012020 TADO 0 2012030 SALIGBE 0 2012040 AHASSOME 0 2012050 KPEKPLEME 0 2012060 KATOME 0 3001010 KPANGALAM 512 4.8% 3001015 KOMAH 0 3001020 TCHALO 0 3001025 KADAMBARA 0 3001030 LAMA-TESSI 0 3001035 KPARATAO 0 3001040 WASSARABO 0 3001045 KPASSOUADE 0 3001050 AGOULOU 0 3001055 KEMENI 0 3001060 ALHERIDE + AMAIDE 0 3001065 KOLINA 0 3002010 TCHAMBA 532 5.0% 3002015 LARINI 0 3002020 AFFEM 0 3002030 KRIKRI 0 3002040 ALIBI I 0 3002050 KOUSSOUNTOU 0
- 54 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 3002060 BALANKA 0 3002070 KABOLI 0 3002075 GOUBI 0 3002080 BAGO 0 3003010 SOTOUBOUA 323 3.0% 3003015 TCHEBEBE 0 3003020 BODJONDE 0 3003025 KAZABOUA 0 3003030 TABINDE 0 3003035 SESSARO 0 3003040 TITTIGBE 0 3003045 KANIAMBOUA 0 3003050 ADJENGRE 0 3003055 AOUDA 0 3003060 FAZAO 0 3004010 BLITTA-GARE 533 5.0% 3004012 BLITTA VILLAGE 0 3004014 YALOUMBE 0 3004016 WARIGNI 0 3004018 TCHALOUDE 0 3004020 AGBANDI 0 3004022 LANGABOU 0 3004024 KOFFITI 0 3004026 TCHARE-BAOU 0 3004028 PAGALA-GARE 0 3004030 WELLY 0 3004035 TINTCHRO 0 3004040 ATCHINTSE 0 3004045 DIGUENGUE 0 3004050 YEGUE 0 3004055 DIKPELEOU 0 3004060 KATCHENKE 0 3004065 M'POTI 0 3004070 TCHIFAMA 0 3004075 PAGALA-VILLAGE 0 3004080 DOUFOULI 0 3005010 DJARKPANGA 180 1.7% 3005020 KAGNIGBARA 0 3005030 BOULOHOU 0 3005040 TINDJASSE 0 3005050 SAÏBOUDE 0 4001010 LAMA 148 1.4% 4001015 LANDA-POZENDA/KPINZINDE 0
- 55 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 4001020 AWANDJELO 0 4001025 ATCHANGBADE 0 4001030 DJAMDE 0 4001035 SARA-KAWA 0 4001040 PYA 0 4001045 TCHITCHAO 0 4001050 YADE 0 4001055 BOHOU 0 4001060 TCHARE 0 4001065 KOUMEA 0 4001070 LANDA 0 4001075 SOUMDINA 0 4001080 LASSA 0 4002010 PAGOUDA 180 1.7% 4002015 BOUFALE 0 4002020 SOLLA 0 4002025 PITIKITA 0 4002030 PESSARE 0 4002035 LAMA-DESSI 0 4002040 KETAO 0 4002045 KEMERIDA 0 4002050 SIRKA 0 4003010 NIAMTOUGOU 197 1.8% 4003015 KOKA 0 4003020 AGBANDE-YAKA 0 4003025 LEON 0 4003030 ALLOUM 0 4003035 KADJALLA 0 4003040 TCHORE 0 4003045 BAGA 0 4003050 TENEGA 0 4003055 DEFALE 0 4003060 KPAHA 0 4003065 SIOU 0 4003070 POUDA 0 4003075 MASSEDENA 0 4004010 KANDE 225 2.1% 4004015 KOUTOUGOU 0 4004020 WARENGO 0 4004025 NADOBA 0 4004030 AKPONTE 0 4004035 PESSIDE 0 4004040 OSSACRE 0
- 56 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 4004045 HELOTA 0 4004050 ATALOTE 0 4005010 GUERIN KOUKA 236 2.2% 4005015 NAWARE 0 4005020 NANDOUTA 0 4005025 BAPURE 0 4005030 KOUTCHICHEOU 0 4005035 NAMON 0 4005040 NATCHIBORE 0 4005045 NATCHITIKPI 0 4005050 NAOMPOCH 0 4005055 KOULFIEKOU 0 4005060 KATCHAMBA 0 4005065 KIDJABOUN 0 4006010 BASSAR 192 1.8% 4006015 KALANGA 0 4006020 BAGHAN 0 4006025 DIMORI 0 4006030 BITCHABE 0 4006035 BANDJELI 0 4006040 KABOU 0 4006045 MANGA 0 4006050 SANDA KAGBANDA 0 4006055 SANDA AFOHOU 0 4007010 BAFILO 181 1.7% 4007020 BOULADE 0 4007030 SOUDOU 0 4007040 KOUMONDE 0 4007050 ALEDJO 0 4007060 DAKO (DAOUDE) 0 5001010 DAPAONG 438 4.1% 5001015 NANERGOU 0 5001020 NAMARE 0 5001025 NAKI-OUEST 0 5001030 TAMI 0 5001035 LOTOGOU + WARKAMBOU 0 5001045 NIOUKPOURMA 0 5001050 PANA 0 5001055 BIDJENGA 0 5001060 TOAGA 0 5001065 KORBONGOU 0 5001070 LOUANGA 0 5001075 KANTINDI 0
- 57 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 5001080 SANFATOUTE 0 5001085 KOURIENTRE 0 5001090 POISSONGUI 0 5001095 NATIGOU 0 5002010 CINKASSE 353 3.3% 5002020 BOADE 0 5002030 GNOAGA 0 5002040 GOULOUNGOUSSI 0 5002050 BIANKOURI 0 5002060 TIMBOU 0 5002070 NADJOUNDI 0 5002080 SAM-NABA 0 5003010 MANDOURI 475 4.5% 5003015 TAMBIGOU 0 5003020 KOUNDJOARE 0 5003025 POGNO 0 5003030 PAPRI/KPENDJAGA 0 5003035 NAMOUNDJOGA 0 5003040 TAMBONGA 0 5003045 NAKI-EST 0 5003050 NAYEGA 0 5003055 OGARO 0 5003060 BORGOU 0 5004010 MANGO 481 4.5% 5004015 SADORI 0 5004020 SAGBIEBOU 0 5004025 GANDO 0 5004030 MOGOU 0 5004035 TCHAMONGA 0 5004040 TCHANAGA 0 5004045 NAGBENI 0 5004050 BARKOISSI 0 5004055 LOKO 0 5004060 GALANGASHIE 0 5004070 FARE 0 5004075 KOUMONGOU 0 5004080 NALI 0 5004085 TAKPAMBA 0 5004090 KOUNTOIRE 0 5005010 BOGOU 480 4.5% 5005015 NANDOGA 0 5005025 LOKO 0 5005030 BOULOGOU 0
- 58 - File : POPULATION # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 5005035 PLIGOU 0 5005040 BOMBOUAKA 0 5005045 GOUNDOGA 0 5005050 SISSIAK 0 5005055 NANO 0 5005060 TAMPIALIME 0 5005065 MAMPROUG 0 5005070 BAGOU 0 5005075 DOUKPERGOU 0 5005080 SANGOU 0 5005085 LOKPANO 0 5005090 TAMONGUE 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M5: Zone de dénombrement
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-82] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=1.183 /-] [StdDev=1.016 /-]
Literal question M5. N° de la Zone de Dénombrement # M6: Milieu de résidence
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-2] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M6. Milieu de résidence
Value Label Cases Percentage 1 Urbain 9655 90.5% 2 Rural 1018 9.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M7: Village/ Ville
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-90] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M7. VILLAGE / VILLE # M8: Hameau
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-90] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=0.0074 /-] [StdDev=0.0857 /-]
Literal question M8. HAMEAU (si applicable) # M9: Quartier
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-82] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=4.454 /-] [StdDev=6.653 /-]
Literal question M9. QUARTIER (si applicable) # M10: Ferme
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-267] [Missing=*]
- 59 - File : POPULATION # M10: Ferme
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=0.0319 /-] [StdDev=0.255 /-]
Literal question M10. FERME (si applicable) # M11: N° de la Concession
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=63.608 /-] [StdDev=53.843 /-]
Literal question M11. N° de la CONCESSION # M12A: N° du ménage dans la concession
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-98] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=1.829 /-] [StdDev=1.789 /-]
Literal question M12A. N° du MENAGE dans la concession # M12B: N° du Ménage dans la ZD
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-1206955] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=733678.82 /-] [StdDev=371087.705 /-]
Literal question M12B. N° du MENAGE dans la ZD # M13: Type Ménage
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-8] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M13. TYPE DE MENAGE
Value Label Cases Percentage 0 Sans abri 0 1 Ordinaire 10574 99.1% 2 Caserne 0 3 Couvent/Monastère 11 0.1% 4 Hôtel 0 5 Internat/Orphélinat 16 0.1% 6 Prison 0 7 Centre de handicapés 0 8 Autre 72 0.7% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # MMM12B: N° du Ménage dans la ZD
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-988] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=733678.82 /-] [StdDev=371087.705 /-] # DATE_RECENS: DATE RECENSEMENT
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 10-811111] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10667 /-] [Invalid=6 /-] [Mean=114475.52 /-] [StdDev=40693.153 /-]
Literal question Date de recensement # JOUR_RECENS: JOUR
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-81] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10667 /-] [Invalid=6 /-] [Mean=11.337 /-] [StdDev=4.069 /-]
- 60 - File : POPULATION # JOUR_RECENS: JOUR
Literal question Jour recensement # MOIS_RECENS: MOIS AR
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-18] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10667 /-] [Invalid=6 /-]
Value Label Cases Percentage 11 Novembre 10667 100.0% Sysmiss 6 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # ANNEE_RECENS: ANNEE AR
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-71] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10667 /-] [Invalid=6 /-]
Value Label Cases Percentage 10 2010 10667 100.0% Sysmiss 6 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # PREF: Préfecture
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-5005] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Value Label Cases Percentage 1 ARRONDISSEMENT I 701 6.6% 2 ARRONDISSEMENT II 235 2.2% 3 ARRONDISSEMENT III 217 2.0% 4 ARRONDISSEMENT IV 165 1.5% 5 ARRONDISSEMENT V 191 1.8% 1001 Golfe 200 1.9% 1002 Lacs 228 2.1% 1003 Bas-Mono 217 2.0% 1004 Vo 194 1.8% 1005 Yoto 298 2.8% 1006 Zio 247 2.3% 1007 Avé 195 1.8% 2001 Ogou 200 1.9% 2002 Anié 184 1.7% 2003 Est-Mono 188 1.8% 2004 Akébou 98 0.9% 2005 Wawa 245 2.3% 2006 Amou 194 1.8% 2007 Danyi 129 1.2% 2008 Kpélé 104 1.0% 2009 Kloto 229 2.1% 2010 Agou 125 1.2% 2011 Haho 151 1.4%
- 61 - File : POPULATION # PREF: Préfecture
Value Label Cases Percentage 2012 Moyen-Mono 72 0.7% 3001 Tchaoudjo 512 4.8% 3002 Tchamba 532 5.0% 3003 Sotouboua 323 3.0% 3004 Blitta 533 5.0% 3005 Plaine de MÔ 180 1.7% 4001 Kozah 148 1.4% 4002 Binah 180 1.7% 4003 Doufelgou 197 1.8% 4004 Kéran 225 2.1% 4005 Dankpen 236 2.2% 4006 Bassar 192 1.8% 4007 Assoli 181 1.7% 5001 Tône 438 4.1% 5002 Cinkassé 353 3.3% 5003 Kpendjal 475 4.5% 5004 Oti 481 4.5% 5005 Tandjoaré 480 4.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # CANTON: Canton
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1001-5005090] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question N° d'ordre
Value Label Cases Percentage 1001 QUARTIER ADMINISTRATIF 701 6.6% 1002 WETRIVI KONDJI 0 1003 FREAU JARDIN 0 1004 SANGUERA 0 1005 KOKETIME 0 1006 BENIGLATO 0 1007 AGUIAKOME 0 1008 ABOBOKOME 0 1009 ADOBOUKOME 0 1010 ADAWLATO 0 1011 AGBADAHONOU 0 2021 TOKOIN TAME 235 2.2% 2022 TOKOIN WUITI 0 2023 TOKOIN N'KAFU 0 2024 TOKOIN FOREVER 0 2025 SAINT JOSEPH 0 2026 N'TIFAFA KOME 0 2027 HEDZRANAWOE 0 2028 KELEGOUGAN 0 - 62 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 2029 RESIDENCE DU BENIN 0 2030 BE KPOTA 0 2031 ANFAME 0 2032 ADAKPAME 0 2033 KANYIKOPE 0 2034 ATTIEGOU 0 2035 LOME II 0 2036 TOKOIN AEROPORT 0 2037 AKODESSEWA KPOTA 0 2038 AKODESSEWA KPONOU 0 2039 UNIVERSITE DE LOME 0 2040 MASSOUHOIN 0 3041 DOULASSAME 217 2.0% 3042 AMOUTIVE 0 3043 LOM NAVA 0 3044 BASSADJI 0 3045 BE KPEHENOU 0 3046 KOTOKOU KONDJI 0 3047 BE AHLIGO 0 3048 BE HOPITAL 0 3049 BE HEDJE 0 3050 AKODESSEWA 0 3051 WETE 0 3052 GBENYEDJI 0 3053 ABLOGAME 0 3054 ZONE PORTUAIRE 0 3055 ANTONIO NETIME 0 3056 SOUZA NETIME 0 3057 BE APEYEME 0 4061 KODJOVIAKOPE 165 1.5% 4062 NYEKONAKPOE 0 4063 OCTAVIONO NETIME 0 4064 HANOUKOPE 0 5071 TOKOIN SOLIDARITE 0 5072 TOKOIN OUEST 0 5073 TOKOIN HOPITAL 0 5074 DOGBEAVOU 0 5075 GBADAGO 0 5076 TOKOIN ELAVAGNON 191 1.8% 5077 TOKOIN LYCEE 0 5078 GBONVIE 0 5079 DOUMASSESSE 0 5080 ABOVE 0
- 63 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 5081 BE KLIKAME 0 5082 CASABLANCA 0 5083 AKOSSOMBO 0 5084 AFLAO GAKLI 0 5085 AGBALEPEDOGAN 0 5086 TOTSI 0 5087 SOVIEPE 0 5088 AVENOU BATOME 0 1001010 AFLAO-SAGBADO 200 1.9% 1001020 AFLO -GAKLI 0 1001030 SANGUERA 0 1001040 LEGBASSITO 0 1001045 VAKPOSSITO 0 1001050 TOGBLEKOPE 0 1001070 AMOUTIVE 0 1001080 BAGUIDA 0 1001090 BE 0 1001100 AGOE-NYIVE 0 1001140 VAKPOSSITO 0 1002010 ANEHO 228 2.1% 1002020 AGBODRAFO 0 1002030 GLIDJI 0 1002035 AGOUEGAN 0 1002040 ANFOIN 0 1002045 GANAVE 0 1002050 FIATA 0 1002060 AKLAKOU 0 1003010 AFAGNAGAN 217 2.0% 1003020 AFAGNAN 0 1003030 KPETSOU 0 1003040 AGBETIKO 0 1003050 AGOME-GLOZOU 0 1003060 HOMPOU 0 1003070 ATTITOGON 0 1004010 VOGAN 194 1.8% 1004015 VO-KOUTIME 0 1004020 DZREKPO/AMEGNRAN 0 1004025 MOME-HOUNKPATI 0 1004030 DAGBATI 0 1004035 AKOUMAPE 0 1004040 HAHOTOE 0 1004045 SEVAGAN 0 1004050 TOGOVILLE 0
- 64 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 1004055 ANYRON KOPE 0 1005010 TABLIGBO 298 2.8% 1005015 KINI-KONDJI 0 1005020 TOKPLI 0 1005025 AMOUSSIME 0 1005030 GBOTO 0 1005035 ESSE-GODJIN 0 1005040 TOMETY KONDJI 0 1005045 SEDOME 0 1005050 ZAFI 0 1005055 KOUVE 0 1005060 AHEPE 0 1005065 TCHEKPO 0 1006005 TSEVIE 247 2.3% 1006010 GBATOPE 0 1006015 DALAVE 0 1006020 KPOME 0 1006025 ABOBO 0 1006030 DJAGBLE 0 1006035 DAVIE 0 1006040 ADETI KOPE 0 1006045 MISSION-TOVE 0 1006050 KOVIE 0 1006055 WLI 0 1006060 BOLOU 0 1006065 GBLAINVIE 0 1006070 GAPE-KPODJI 0 1006075 GAPE-CENTRE 0 1006080 AGBELOUVE 0 1006085 GAME 0 1007010 KEVE 195 1.8% 1007015 ASSAHOUN 0 1007020 ANDO 0 1007025 TOVEGAN 0 1007030 ZOLO 0 1007035 BADJA 0 1007040 NOEPE 0 1007045 AKEPE 0 2001010 DJAMA 200 1.9% 2001015 WOUDOU 0 2001020 GNAGNA 0 2001025 DATCHA 0 2001030 GLEI 0
- 65 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 2001035 KATORE 0 2001040 OUNTIVOU 0 2001045 AKPARE 0 2002010 ANIE 184 1.7% 2002020 PALLAKOKO 0 2002030 KOLO KOPE 0 2002040 ADOGBENOU 0 2002050 GLITO 0 2002055 ATCHINEDJI 0 2003010 ELAVAGNON 188 1.8% 2003020 GBADJAHE 0 2003030 KPESSI 0 2003040 KAMINA 0 2003050 BADIN 0 2003060 MORETAN 0 2003070 NYAMASSILA 0 2004010 KOUGNOHOU 98 0.9% 2004015 VHE 0 2004020 DJON 0 2004025 KPALAVE 0 2004030 GBENDE 0 2004040 YALLA 0 2004050 SEREGBENE 0 2004060 KAMINA AKEBOU 0 2005010 BADOU 245 2.3% 2005015 TOMEGBE 0 2005020 KPETE BENA 0 2005025 GBANDI-N'KOUGNA 0 2005030 GOBE 0 2005035 DOUME 0 2005040 EKETO 0 2005045 OUNABE 0 2005050 OKOU 0 2005055 KLABE EFOUKPA 0 2005060 KESSIBO 0 2006010 OUMA-AMLAME 194 1.8% 2006015 AMOU-OBLO 0 2006020 SODO 0 2006025 EKPEGNON 0 2006030 KPATEGAN 0 2006035 AVEDJE 0 2006040 IMLE 0 2006045 ADIVA 0
- 66 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 2006050 EVOU 0 2006055 TEMEDJA 0 2006060 HIHEATRO 0 2006065 OKPAHOUE 0 2006070 OTADI 0 2006075 GAME 0 2007010 DANYI-ATIGBA 129 1.2% 2007020 DANYI-KAKPA 0 2007030 YIKPA 0 2007040 AHLON 0 2007050 DANYI-ELAVANYO 0 2007060 DANYI KPETO-EVITA 0 2008010 KPELE-NOVIVE 104 1.0% 2008015 KPELE DAWLOTOU 0 2008020 AKATA 0 2008025 KPELE-GOVIE 0 2008030 KPELE-CENTRE 0 2008035 KPELE-GBALADJE 0 2008040 KPELE KAME 0 2008045 KPELE-DUTOE 0 2008050 KPELE-NORD 0 2009005 AGOME-KPALIME 229 2.1% 2009010 AGOME 0 2009012 AGOME-TOMEGBE 0 2009015 KOUMA 0 2009020 KPIME 0 2009025 LAVIE 0 2009027 LAVIE APEDOME 0 2009030 YOKELE 0 2009035 TOVE 0 2009040 ATSAVE 0 2009045 TOME 0 2009050 TSOKPO-KOPE 0 2009055 NYIVE 0 2009060 YEVIEFE 0 2009065 KLO MAYONDI 0 2009070 WOME 0 2009075 KPADAPE 0 2009080 GBALAVE 0 2009085 HANYIGBA 0 2010010 AGOU-TAVIE 125 1.2% 2010015 AGOU KEBO 0 2010020 AGOU NYOGBO DZIDJOLE 0
- 67 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 2010025 AGOU NYOGBO AGBETSIKO 0 2010030 AGOU AKPLOLO 0 2010035 AGOU YIBOE 0 2010037 KATI 0 2010040 GADJA 0 2010045 AMOUSSOUKOPE 0 2010050 ADZAKPA 0 2010055 AGOTIME NORD 0 2010060 ASSAHOUN FIAGBE 0 2010065 AGOU-ATIGBE 0 2010070 AGOU KLONOU 0 2011010 NOTSE 151 1.4% 2011020 KPEDOME 0 2011030 KPEGNON (HAITO) 0 2011040 WAHALA 0 2011050 ASRAMA 0 2011060 DJEMEGNI 0 2011070 DALIA 0 2011080 ATSAVE 0 2012010 TOHOUN 72 0.7% 2012020 TADO 0 2012030 SALIGBE 0 2012040 AHASSOME 0 2012050 KPEKPLEME 0 2012060 KATOME 0 3001010 KPANGALAM 512 4.8% 3001015 KOMAH 0 3001020 TCHALO 0 3001025 KADAMBARA 0 3001027 LOMBO 0 3001030 LAMA-TESSI 0 3001035 KPARATAO 0 3001040 WASSARABO 0 3001045 KPASSOUADE 0 3001050 AGOULOU 0 3001055 KEMENI 0 3001060 ALEHERIDE 0 3001062 AMAÏDE 0 3001065 KOLINA 0 3002010 TCHAMBA 532 5.0% 3002015 LARINI 0 3002020 AFFEM 0 3002030 KRIKRI 0
- 68 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 3002040 ALIBI I 0 3002050 KOUSSOUNTOU 0 3002060 BALANKA 0 3002070 KABOLI 0 3002075 GOUBI 0 3002080 BAGO 0 3003010 SOTOUBOUA 323 3.0% 3003015 TCHEBEBE 0 3003020 BODJONDE 0 3003025 KAZABOUA 0 3003030 TABINDE 0 3003035 SESSARO 0 3003040 TITTIGBE 0 3003045 KANIAMBOUA 0 3003050 ADJENGRE 0 3003055 AOUDA 0 3003060 FAZAO 0 3004010 BLITTA-GARE 533 5.0% 3004012 BLITTA VILLAGE 0 3004014 YALOUMBE 0 3004016 WARIGNI 0 3004018 TCHALOUDE 0 3004020 AGBANDI 0 3004022 LANGABOU 0 3004024 KOFFITI 0 3004026 TCHARE-BAOU 0 3004028 PAGALA-GARE 0 3004030 WELLY 0 3004035 TINTCHRO 0 3004040 ATCHINTSE 0 3004045 DIGUENGUE 0 3004050 YEGUE 0 3004055 DIKPELEOU 0 3004060 KATCHENKE 0 3004065 M'POTI 0 3004070 TCHIFAMA 0 3004075 PAGALA-VILLAGE 0 3004080 DOUFOULI 0 3005010 DJARKPANGA 180 1.7% 3005020 KAGNIGBARA 0 3005030 BOULOHOU 0 3005040 TINDJASSE 0 4001010 LAMA 148 1.4%
- 69 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 4001015 LANDA-POZENDA 0 4001020 AWANDJELO 0 4001025 ATCHANGBADE 0 4001030 DJAMDE 0 4001035 SARA-KAWA 0 4001040 PYA 0 4001045 TCHITCHAO 0 4001050 YADE 0 4001055 BOHOU 0 4001060 TCHARE 0 4001065 KOUMEA 0 4001070 LANDA 0 4001075 SOUMDINA 0 4001080 LASSA 0 4002010 PAGOUDA 180 1.7% 4002015 BOUFALE 0 4002020 SOLLA 0 4002025 PITIKITA 0 4002030 PESSARE 0 4002035 LAMA-TESSI 0 4002040 KETAO 0 4002045 KEMERIDA 0 4002050 SIRKA 0 4003010 NIAMTOUGOU 197 1.8% 4003015 KOKA 0 4003020 AGBANDE-YAKA 0 4003025 LEON 0 4003030 ALLOUM 0 4003035 KADJALLA 0 4003040 TCHORE 0 4003045 BAGA 0 4003050 TENEGA 0 4003055 DEFALE 0 4003060 KPAHA 0 4003065 SIOU 0 4003070 POUDA 0 4003075 MESSEDENA 0 4004010 KANDE 225 2.1% 4004015 KOUTOUGOU 0 4004020 WARENGO 0 4004025 NADOBA 0 4004030 AKPONTE 0 4004035 PESSIDE 0
- 70 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 4004040 OSSACRE 0 4004045 HELOTA 0 4004050 ATALOTE 0 4005010 GUERIN KOUKA 236 2.2% 4005015 NAWARE 0 4005020 NANDOUTA 0 4005025 BAPURE 0 4005030 KOUTCHICHEOU 0 4005035 NAMON 0 4005040 NATCHIBORE 0 4005045 NATCHITIKPI 0 4005050 NAOMPOCH 0 4005055 KOULFIEKOU 0 4005060 KATCHAMBA 0 4005065 KIDJABOUN 0 4006010 BASSAR 192 1.8% 4006015 KALANGA 0 4006020 BAGHAN 0 4006025 DIMORI 0 4006030 BITCHABE 0 4006035 BANDJELI 0 4006040 KABOU 0 4006045 MANGA 0 4006050 SANDA KAGBANDA 0 4006055 SANDA AFOHOU 0 4007010 BAFILO 181 1.7% 4007020 BOULADE 0 4007030 SOUDOU 0 4007040 KOUMONDE 0 4007050 ALEDJO 0 4007060 DAKO (DAOUDE) 0 5001010 DAPAONG 438 4.1% 5001015 NANERGOU 0 5001020 NAMARE 0 5001025 NAKI-OUEST 0 5001030 TAMI 0 5001035 LOTOGOU 0 5001040 WARKAMBOU 0 5001045 NIOUKPOURMA 0 5001050 PANA 0 5001055 BIDJENGA 0 5001060 TOAGA 0 5001065 KORBONGOU 0
- 71 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 5001070 LOUANGA 0 5001075 KANTINDI 0 5001080 SANFATOUTE 0 5001085 KOURIENTRE 0 5001090 POISSONGUI 0 5001095 NATIGOU 0 5002010 CINKASSE 353 3.3% 5002020 BOADE 0 5002030 GNOAGA 0 5002040 GOULOUNGOUSSI 0 5002050 BIANKOURI 0 5002060 TIMBOU 0 5002070 NADJOUNDI 0 5002080 SAM-NABA 0 5003010 MANDOURI 475 4.5% 5003015 TAMBIGOU 0 5003020 KOUNDJOARE 0 5003025 POGNO 0 5003030 KPENDJAGA 0 5003035 NAMOUNDJOGA 0 5003040 TAMBONGA 0 5003045 NAKI-EST 0 5003050 NYEGA 0 5003055 OGARO 0 5003060 BORGOU 0 5004010 MANGO 481 4.5% 5004015 SADORI 0 5004020 SAGBIEBOU 0 5004025 GANDO 0 5004030 MOGOU 0 5004035 TCHAMONGA 0 5004040 TCHANAGA 0 5004045 NAGBENI 0 5004050 BARKOISSI 0 5004055 LOKO 0 5004060 GALANGASHIE 0 5004065 KPEBONGA 0 5004070 FARE 0 5004075 KOUMONGOU 0 5004080 NALI 0 5004085 TAKPAMBA 0 5004090 KOUNTOIRE 0 5005010 BOGOU 480 4.5%
- 72 - File : POPULATION # CANTON: Canton
Value Label Cases Percentage 5005015 NANDOGA 0 5005020 NATIGOU 0 5005025 LOKO 0 5005030 BOULOGOU 0 5005035 PLIGOU 0 5005040 BOMBOUAKA 0 5005045 GOUNDOGA 0 5005050 SISSIAK 0 5005055 NANO 0 5005060 TAMPIALIME 0 5005065 MAMPROUG 0 5005070 BAGOU 0 5005075 DOUKPERGOU 0 5005080 SANGOU 0 5005085 LOKPANO 0 5005090 TAMONGUE 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # PONDERATION: Facteur d'ajustement
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1.0686-1.115628969] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] # FLAG3: FLAG3
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-1] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Moins de 3 ans 816 7.6% 1 3 ans ou plus 9857 92.4% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # FLAG6: FLAG6
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-1] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Moins de 6 ans 1448 13.6% 1 6 ans ou plus 9225 86.4% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # FLAG12: FLAG12
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-1] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Moins de 12 ans 3262 30.6% 1 12 ans ou plus 7411 69.4% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 73 - File : POPULATION # P01: N° d'ordre
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Value Label Cases Percentage 1 1 2422 22.7% 2 2 1987 18.6% 3 3 1655 15.5% 4 4 1303 12.2% 5 5 988 9.3% 6 6 710 6.7% 7 7 477 4.5% 8 8 324 3.0% 9 9 217 2.0% 10 10 147 1.4% 11 11 97 0.9% 12 12 72 0.7% 13 13 53 0.5% 14 14 40 0.4% 15 15 29 0.3% 16 16 24 0.2% 17 17 16 0.1% 18 18 13 0.1% 19 19 11 0.1% 20 20 10 0.1% 21 21 8 0.1% 22 22 7 0.1% 23 23 7 0.1% 24 24 5 0.0% 25 25 5 0.0% 26 26 5 0.0% 27 27 4 0.0% 28 28 3 0.0% 29 29 2 0.0% 30 30 2 0.0% 31 31 2 0.0% 32 32 2 0.0% 33 33 1 0.0% 34 34 1 0.0% 35 35 1 0.0% 36 36 1 0.0% 37 37 1 0.0% 38 38 1 0.0% 39 39 1 0.0% 40 40 1 0.0% 41 41 1 0.0%
- 74 - File : POPULATION # P01: N° d'ordre
Value Label Cases Percentage 42 42 1 0.0% 43 43 1 0.0% 44 44 1 0.0% 45 45 1 0.0% 46 46 1 0.0% 47 47 1 0.0% 48 48 1 0.0% 49 49 1 0.0% 50 50 1 0.0% 51 51 1 0.0% 52 52 1 0.0% 53 53 1 0.0% 54 54 1 0.0% 55 55 1 0.0% 56 56 1 0.0% 57 57 1 0.0% 58 58 1 0.0% 59 59 0 60 60 0 61 61 0 62 62 0 63 63 0 64 64 0 65 65 0 66 66 0 67 67 0 68 68 0 69 69 0 70 70 0 71 71 0 72 72 0 73 73 0 74 74 0 75 75 0 76 76 0 77 77 0 78 78 0 79 79 0 80 80 0 81 81 0 82 82 0 83 83 0 84 84 0
- 75 - File : POPULATION # P01: N° d'ordre
Value Label Cases Percentage 85 85 0 86 86 0 87 87 0 88 88 0 89 89 0 90 90 0 91 91 0 92 92 0 93 93 0 94 94 0 95 95 0 96 96 0 97 97 0 98 98 0 99 99 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P03: Lien de parenté par rapport au CM
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10574 /-] [Invalid=99 /-]
Literal question LIEN DE PARENTE AVEC LE CM
Value Label Cases Percentage 0 Sans lien de parenté 334 3.2% 1 CM 2417 22.9% 2 Epoux (se) 1327 12.5% 3 Fils ou fille 1820 17.2% 4 Frère ou soeur 417 3.9% 5 Père ou Mère 47 0.4% 6 Beau-père ou Belle-mère 11 0.1% 7 Petit fils ou petite fille 339 3.2% 8 Autre parent 3848 36.4% 9 ND 14 0.1% Sysmiss 99 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P04: Sexe
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-2] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question SEXE
Value Label Cases Percentage 1 Masculin 5289 49.6% 2 Féminin 5384 50.4% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 76 - File : POPULATION # P05: Situation de résidence
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question SITUATION DE RESIDENCE
Value Label Cases Percentage 1 Résident présent 10126 94.9% 2 Résident absent 285 2.7% 3 Visiteur 262 2.5% 9 ND 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P06: Date de naissance
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1011900-99999999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=69493240.732 /-] [StdDev=40670370.686 /-]
Literal question DATE DE NAISSANCE OU ÂGE # P06J: Jour de naissance
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Jour
Value Label Cases Percentage 99 ND 6783 100.0% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P06M: Mois de naissance
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Mois
Value Label Cases Percentage 1 1 301 2.8% 2 2 271 2.5% 3 3 293 2.7% 4 4 301 2.8% 5 5 354 3.3% 6 6 256 2.4% 7 7 288 2.7% 8 8 290 2.7% 9 9 293 2.7% 10 10 305 2.9% 11 11 305 2.9% 12 12 633 5.9% 99 ND 6783 63.6% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P06A: Année de naissance
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1890-9999] [Missing=*]
- 77 - File : POPULATION # P06A: Année de naissance
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Année
Value Label Cases Percentage 1890 1 890 0 1891 1 891 0 1892 1 892 0 1893 1 893 0 1894 1 894 0 1895 1 895 0 1896 1 896 0 1897 1 897 0 1898 1 898 0 1899 1 899 0 1900 1 900 0 1901 1 901 0 1902 1 902 0 1903 1 903 0 1904 1 904 0 1905 1 905 0 1906 1 906 0 1907 1 907 0 1908 1 908 0 1909 1 909 1 0.0% 1910 1 910 0 1911 1 911 0 1912 1 912 0 1913 1 913 0 1914 1 914 1 0.0% 1915 1 915 0 1916 1 916 0 1917 1 917 0 1918 1 918 0 1919 1 919 0 1920 1 920 0 1921 1 921 0 1922 1 922 0 1923 1 923 0 1924 1 924 0 1925 1 925 2 0.0% 1926 1 926 0 1927 1 927 2 0.0% 1928 1 928 0 1929 1 929 0 1930 1 930 0
- 78 - File : POPULATION # P06A: Année de naissance
Value Label Cases Percentage 1931 1 931 0 1932 1 932 1 0.0% 1933 1 933 0 1934 1 934 0 1935 1 935 2 0.0% 1936 1 936 4 0.0% 1937 1 937 0 1938 1 938 1 0.0% 1939 1 939 1 0.0% 1940 1 940 4 0.0% 1941 1 941 3 0.0% 1942 1 942 3 0.0% 1943 1 943 8 0.1% 1944 1 944 6 0.1% 1945 1 945 18 0.2% 1946 1 946 4 0.0% 1947 1 947 13 0.1% 1948 1 948 7 0.1% 1949 1 949 7 0.1% 1950 1 950 21 0.2% 1951 1 951 10 0.1% 1952 1 952 13 0.1% 1953 1 953 18 0.2% 1954 1 954 13 0.1% 1955 1 955 28 0.3% 1956 1 956 17 0.2% 1957 1 957 18 0.2% 1958 1 958 25 0.2% 1959 1 959 27 0.3% 1960 1 960 44 0.4% 1961 1 961 36 0.3% 1962 1 962 45 0.4% 1963 1 963 46 0.4% 1964 1 964 40 0.4% 1965 1 965 49 0.5% 1966 1 966 52 0.5% 1967 1 967 45 0.4% 1968 1 968 57 0.5% 1969 1 969 50 0.5% 1970 1 970 69 0.6% 1971 1 971 51 0.5% 1972 1 972 80 0.8% 1973 1 973 51 0.5%
- 79 - File : POPULATION # P06A: Année de naissance
Value Label Cases Percentage 1974 1 974 51 0.5% 1975 1 975 69 0.6% 1976 1 976 65 0.6% 1977 1 977 82 0.8% 1978 1 978 70 0.7% 1979 1 979 61 0.6% 1980 1 980 103 1.0% 1981 1 981 85 0.8% 1982 1 982 105 1.0% 1983 1 983 78 0.7% 1984 1 984 87 0.8% 1985 1 985 109 1.0% 1986 1 986 114 1.1% 1987 1 987 103 1.0% 1988 1 988 118 1.1% 1989 1 989 105 1.0% 1990 1 990 131 1.2% 1991 1 991 97 0.9% 1992 1 992 139 1.3% 1993 1 993 114 1.1% 1994 1 994 103 1.0% 1995 1 995 135 1.3% 1996 1 996 133 1.2% 1997 1 997 139 1.3% 1998 1 998 142 1.3% 1999 1 999 65 0.6% 2000 2 000 124 1.2% 2001 2 001 111 1.0% 2002 2 002 129 1.2% 2003 2 003 244 2.3% 2004 2 004 179 1.7% 2005 2 005 36 0.3% 2006 2 006 102 1.0% 2007 2 007 158 1.5% 2008 2 008 163 1.5% 2009 2 009 155 1.5% 2010 2 010 195 1.8% 9999 ND 5472 51.3% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P06AGE: Age
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Age
- 80 - File : POPULATION # P06AGE: Age
Value Label Cases Percentage 98 98 et plus 28 43.1% 99 ND 37 56.9% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P07: Lieu de naissance
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9999999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=3498596.631 /-] [StdDev=1998377.014 /-]
Literal question LIEU DE NAISSANCE # P07_REGION: Lieu de naissance : Région
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Région de naissance
Value Label Cases Percentage 0 Lomé 891 8.3% 1 Maritime 1627 15.2% 2 Plateaux 1895 17.8% 3 Centrale 1815 17.0% 4 Kara 1513 14.2% 5 Savanes 2064 19.3% 7 Etranger 840 7.9% 9 ND 28 0.3% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P07_PREFECT: Lieu de naissance : Préfecture
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Préfecture de naissance
Value Label Cases Percentage 0 Non déterminée 182 1.7% 10 1er Arrondissement 1759 16.5% 15 Anié 122 1.1% 20 2ème Arrondissement 1231 11.5% 25 Akébou 74 0.7% 30 3ème Arrondissement 1763 16.5% 40 4ème Arrondissement 1786 16.7% 50 5ème Arrondissement 1298 12.2% 55 Kpele 97 0.9% 60 Zio 1155 10.8% 61 Bénin 94 0.9% 62 Burkina Faso 61 0.6% 63 Côte d'Ivoire 46 0.4% 64 Nigéria 40 0.4% 65 Niger 127 1.2%
- 81 - File : POPULATION # P07_PREFECT: Lieu de naissance : Préfecture
Value Label Cases Percentage 66 Mali 15 0.1% 67 Mauritanie 0 68 Guinée (Conakry) 16 0.1% 69 Sénégal 3 0.0% 70 Avé 462 4.3% 71 Cap Vert 1 0.0% 72 Libéria 0 73 Guinée Bissau 0 74 Sierra Leone 0 75 Gabon 7 0.1% 76 Cameroun 7 0.1% 77 Congo RD 1 0.0% 78 Congo Brazza 0 79 Tchad 5 0.0% 80 Haho 136 1.3% 81 Guinée Equatoriale 0 82 Sao Tomé-et-Principe 0 83 Afrique du Nord 1 0.0% 84 Afrique de l'Est 0 85 Afrique Australe 0 86 France 9 0.1% 87 Allemagne 0 88 Belgique 0 89 Autres pays Europe 0 90 Moyen-Mon 84 0.8% 91 Canada 0 92 Amérique Latine 0 93 Liban, Syrie 4 0.0% 94 Inde, Pakistan 0 95 Chine 57 0.5% 96 Japon, Corée 0 97 Autres pays d'Asie 0 98 Australie-Nouvelle Zélande 0 99 ND 30 0.3% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P07_SPREFECT: Lieu de naissance : SPréfecture
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Sous-préfecture de naissance
Value Label Cases Percentage 0 Pas de Sous-Préfecture 10471 98.1% 1 Sous-Préfecture de MO 177 1.7% 9 ND 25 0.2% - 82 - File : POPULATION # P07_SPREFECT: Lieu de naissance : SPréfecture Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P07_CANTON: Lieu de naissance : Canton
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Canton de naissance
Value Label Cases Percentage 0 Pas de canton 4585 99.5% 99 ND 23 0.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P07_MILIEU: Lieu de naissance : Milieu
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question Milieu de naissance
Value Label Cases Percentage 0 Non déterminé 973 9.1% 1 Urbain 4956 46.4% 2 Rural 4711 44.1% 9 ND 33 0.3% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P08: Ethnie ou Nationalité
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question ETHNIE OU NATIONALITE
Value Label Cases Percentage 0 Ethnie non declarée togolais 2 0.0% 1 Adja (Ehoué) 147 1.4% 2 Anlo 6 0.1% 3 Ewé 1712 16.0% 4 Fon 53 0.5% 5 Kpessi 13 0.1% 6 Mina (Guin) 275 2.6% 7 Ouatchi 758 7.1% 8 Peda (Pla) 24 0.2% 11 Adélé 11 0.1% 12 Akébou 76 0.7% 13 Akposso 318 3.0% 21 Anyanga (Agnagan) 22 0.2% 22 Ahlon 6 0.1% 23 Ana-Ifè 167 1.6% 24 Nago (Anago) 11 0.1% 25 Yorouba 17 0.2% 31 Kabyè 1488 13.9%
- 83 - File : POPULATION # P08: Ethnie ou Nationalité
Value Label Cases Percentage 32 Kotokoli 998 9.4% 33 Lamba/ Nawdum 652 6.1% 34 Losso 186 1.7% 35 Taoulamba 0 40 Bariba-Tamberma 17 0.2% 41 Bassar 233 2.2% 42 Gourma 474 4.4% 43 Kokomba 166 1.6% 44 Moba 971 9.1% 45 Mossi 79 0.7% 46 Ngam-gam 16 0.1% 47 Tchamba 215 2.0% 48 Tchokossi (Anoufo) 444 4.2% 49 Yanga 59 0.6% 50 Bassila 1 0.0% 55 Haoussa 9 0.1% 56 Peul 111 1.0% 57 Autres ethnies togolaises 311 2.9% 60 GHANA 44 0.4% 61 BENIN 106 1.0% 62 BURKINA FASO 38 0.4% 63 CÔTE D'IVOIRE 12 0.1% 64 NIGERIA 43 0.4% 65 NIGER 223 2.1% 66 MALI 24 0.2% 67 MAURITANIE 0 68 GUINEE (Conakry) 16 0.1% 69 SENEGAL 2 0.0% 70 GAMBIE 8 0.1% 71 CAP VERT 0 72 LIBERIA 0 73 GUINEE BISSAU 0 74 SIERRA LEONE 0 75 GABON 2 0.0% 76 CAMEROUN 3 0.0% 77 RD CONGO 0 78 CONGO BRAZZA 0 79 TCHAD 7 0.1% 80 CENTRAFRIQUE 1 0.0% 81 GUINEE EQUATORIALE 0 82 SAO TOME-ET-PRINCIPE 0 83 ALGERIE, EGYPTE, MAROC, SOUDAN, TUNISIE, LYBIE 1 0.0% 84 BURUNDI, DJIBOUTI, ERYTHREE, ETHIOPIE, KENYA, 0 OUGANDA, RWAND
- 84 - File : POPULATION # P08: Ethnie ou Nationalité
Value Label Cases Percentage 85 AFRIQUE DU SUD, ANGOLA, BOTSWANA, COMORES, 0 LESOTHO, MADAGASC 86 FRANCE 6 0.1% 87 ALLEMAGNE 0 88 BELGIQUE 0 89 AUTRES PAYS EUROPE 5 0.0% 90 ETATS-UNIS 0 91 CANADA 0 92 LATINO-AMERICAINS 0 93 LIBAN, SYRIE 6 0.1% 94 INDE, PAKISTAN 0 95 CHINE 57 0.5% 96 JAPON-COREE 0 97 AUTRES PAYS D'ASIE 0 98 AUSTRALIE - Nlle ZELANDE 0 99 ND 21 0.2% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P09: Religion
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question RELIGION
Value Label Cases Percentage 0 Sans religion 678 6.4% 11 Catholique 3085 28.9% 21 Evangélique Presbytérienne 560 5.2% 22 Méthodiste 26 0.2% 23 Assemblée de Dieu 675 6.3% 24 Baptiste 180 1.7% 25 Pentécôtiste 245 2.3% 26 Témoins de Jéhovah 65 0.6% 27 Adventiste 105 1.0% 30 Autre chrétien 507 4.8% 41 Musulman 2889 27.1% 51 Traditionnelle (Animiste) 1521 14.3% 61 Autre religion 56 0.5% 99 ND 81 0.8% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P10A: Présence de handicaps 1
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question PRESENCE DE HANDICAP(S)
- 85 - File : POPULATION # P10A: Présence de handicaps 1
Value Label Cases Percentage 0 Sans handicap 10469 98.1% 1 Aveugle 32 0.3% 2 Sourd 10 0.1% 3 Sourd muet 5 0.0% 4 Handicap des membres inférieurs 46 0.4% 5 Handicap des membres supérieurs 22 0.2% 6 Malade mental 13 0.1% 8 Autre handicap 11 0.1% 9 ND 65 0.6% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P10B: Présence de handicaps 2
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10673 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question PRESENCE DE HANDICAP(S)
Value Label Cases Percentage 0 Sans handicap 10561 99.0% 1 Aveugle 1 0.0% 2 Sourd 0 3 Sourd muet 1 0.0% 4 Handicap des membres inférieurs 2 0.0% 5 Handicap des membres supérieurs 9 0.1% 6 Malade mental 0 8 Autre handicap 0 9 ND 99 0.9% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P11: Durée dans la résidence actuelle (années)
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Literal question DUREE DANS LA RESI-DENCE ACTUELLE
Value Label Cases Percentage 0 Moins d'1 an 847 17.7% 1 1 an 582 12.1% 2 2 ans 632 13.2% 3 3 ans 602 12.6% 4 4 ans 434 9.1% 98 Natif Sédentaire 1584 33.0% 99 ND 114 2.4% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P12: Lieu de résidence antérieure
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9999999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-] [Mean=3351077.781 /-] [StdDev=2088093.424 /-]
- 86 - File : POPULATION # P12: Lieu de résidence antérieure
Literal question LIEU DE RESIDENCE ANTERIEURE # P12_REGION: Lieu de résidence antérieure : Région
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Lomé 1240 11.9% 1 Maritime 1597 15.3% 2 Plateaux 1754 16.8% 3 Centrale 1774 17.0% 4 Kara 1327 12.7% 5 Savanes 1928 18.5% 7 Etranger 694 6.7% 9 ND 97 0.9% Sysmiss 262 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P12_PREFECT: Lieu de résidence antérieure : Préfecture
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Non définie 147 1.4% 10 1er Arrondissement 1875 18.0% 15 Anié 123 1.2% 20 2ème Arrondissement 1266 12.2% 25 Akébou 69 0.7% 30 3ème Arrondissement 1652 15.9% 40 4ème Arrondissement 1838 17.7% 50 5ème Arrondissement 1304 12.5% 55 Kpele 107 1.0% 60 Zio 939 9.0% 61 Bénin 101 1.0% 62 Burkina Faso 51 0.5% 63 Côte d'Ivoire 62 0.6% 64 Nigéria 66 0.6% 65 Niger 77 0.7% 66 Mali 10 0.1% 67 Mauritanie 0 68 Guinée (Conakry) 12 0.1% 69 Sénégal 1 0.0% 70 Avé 376 3.6% 71 Cap Vert 1 0.0% 72 Libéria 1 0.0% 73 Guinée Bissau 0 74 Sierra Leone 0
- 87 - File : POPULATION # P12_PREFECT: Lieu de résidence antérieure : Préfecture
Value Label Cases Percentage 75 Gabon 6 0.1% 76 Cameroun 3 0.0% 77 Congo RD 0 78 Congo Brazza 0 79 Tchad 3 0.0% 80 Haho 130 1.2% 81 Guinée Equatoriale 0 82 Sao Tomé-et-Principe 0 83 Afrique du Nord 1 0.0% 84 Afrique de l'Est 0 85 Afrique Australe 2 0.0% 86 France 9 0.1% 87 Allemagne 0 88 Belgique 0 89 Autres pays Europe 1 0.0% 90 Moyen-Mon 79 0.8% 91 Canada 0 92 Amérique Latine 0 93 Liban, Syrie 1 0.0% 94 Inde, Pakistan 0 95 Chine 0 96 Japon, Corée 0 97 Autres pays d'Asie 1 0.0% 98 Australie-Nouvelle Zélande 0 99 ND 97 0.9% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P12_SPREFECT: Lieu de résidence antérieure : SPréfecture
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Pas de Sous-Préfecture 10147 97.5% 1 Sous-Préfecture de MO 174 1.7% 9 ND 90 0.9% Sysmiss 262 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P12_CANTON: Lieu de résidence antérieure : Canton
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Pas de canton 4238 98.4% 99 ND 68 1.6% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 88 - File : POPULATION # P12_MILIEU: Lieu de résidence antérieure : Milieu
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Value Label Cases Percentage 0 Non déterminé 823 7.9% 1 Urbain 5345 51.3% 2 Rural 4157 39.9% 9 ND 86 0.8% Sysmiss 262 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 89 - # P13: Possession d'acte de naissance
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Literal question POSSESSION D'ACTE DE NAISSANCE
Value Label Cases Percentage 1 Oui 8479 81.4% 2 Non 1693 16.3% 3 NSP 102 1.0% 9 ND 137 1.3% Sysmiss 262 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P14: Survie du père
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Literal question SURVIE DU PERE
Value Label Cases Percentage 1 Oui 6971 67.0% 2 Non 3307 31.8% 3 NSP 8 0.1% 9 ND 125 1.2% Sysmiss 262 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P15: Survie de la mère
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=10411 /-] [Invalid=262 /-]
Literal question SURVIE DE LA MERE
Value Label Cases Percentage 1 Oui 8267 79.4% 2 Non 2007 19.3% 3 NSP 3 0.0% 9 ND 134 1.3% Sysmiss 262 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P16: Fréquentation scolaire
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=9612 /-] [Invalid=1061 /-]
Literal question FREQUENTATION SCOLAIRE
Value Label Cases Percentage 1 Fréquente actuellement 3872 40.3% 2 A fréquenté 3411 35.5% 3 Jamais fréquenté 2183 22.7% 9 ND 146 1.5% Sysmiss 1061 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 90 - # P17: Niveau d'instruction: cycle
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=7402 /-] [Invalid=3271 /-]
Literal question NIVEAU D'INSTRUCTION
Value Label Cases Percentage 0 Ecole maternelle 178 2.4% 1 Primaire 3526 47.6% 2 Secondaire 1er cycle 2159 29.2% 3 Secondaire 2è cycle 947 12.8% 4 Formation professionnelle Cycle court 26 0.4% 5 Enseignement Technique Cycle long 29 0.4% 6 Enseignement Supérieur 290 3.9% 7 Ecole Professionnelle 18 0.2% 8 Autre 23 0.3% 9 ND 206 2.8% Sysmiss 3271 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P18: Dernière classe suivie
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=7401 /-] [Invalid=3272 /-]
Literal question Dernière classe suivie
Value Label Cases Percentage 1 1 1574 21.3% 2 2 1428 19.3% 3 3 1605 21.7% 4 4 1139 15.4% 5 5 603 8.1% 6 6 761 10.3% 7 7 21 0.3% 9 ND 270 3.6% Sysmiss 3272 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P19: Alphabétisation
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=9032 /-] [Invalid=1641 /-]
Literal question ALPHABETISA-TION
Value Label Cases Percentage 1 Lire, écrire et comprendre le français seulement 4348 48.1% 2 Lire, écrire et comprendre une langue nationale selement 141 1.6% 3 Lire, écrire et comprendre le français et L nationale 1280 14.2% 4 Lire, écrire et comprendre autre langue 130 1.4% 5 Sait lire seulement 505 5.6% 6 Ne sait ni lire ni écrire 2298 25.4% 9 ND 330 3.7% Sysmiss 1641
- 91 - # P19: Alphabétisation Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P20: Situation dans l'activité
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=9032 /-] [Invalid=1641 /-]
Literal question STATUT D'OCCUPATION
Value Label Cases Percentage 1 Occupé 3908 43.3% 2 Chômeur 56 0.6% 3 Chercheur premier emploi 567 6.3% 4 Femme au foyer 506 5.6% 5 Retraité 55 0.6% 6 Etudiant/Elève 3566 39.5% 7 Rentier 5 0.1% 8 Autre inactif 341 3.8% 9 ND 28 0.3% Sysmiss 1641 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P21: Emploi exercé
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 9-9999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=3964 /-] [Invalid=6709 /-] [Mean=5638.529 /-] [StdDev=1560.031 /-]
Literal question EMPLOI EXERCE # P22: Situation dans l'emploi
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=3964 /-] [Invalid=6709 /-]
Literal question SITUATION DANS L'EMPLOI
Value Label Cases Percentage 1 Indépendant 2656 67.0% 2 Employeur 20 0.5% 3 Salarié permanent 456 11.5% 4 Salarié temporaire 238 6.0% 5 Aide familial 173 4.4% 6 Apprenti 330 8.3% 7 Membre de coopérative 5 0.1% 8 Autre 8 0.2% 9 ND 78 2.0% Sysmiss 6709 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P23: Branche d'activité
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 11-999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=3964 /-] [Invalid=6709 /-]
Literal question BRANCHE D'ACTIVITE
Value Label Cases Percentage 950 SERVICES DOMESTIQUES 54 91.5%
- 92 - # P23: Branche d'activité
Value Label Cases Percentage 990 ACTIVITES DES ORGANISATIONS EXTRA-TERRITORIALES 5 8.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P24: Etat matrimonial
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=7417 /-] [Invalid=3256 /-]
Literal question ETAT MATRIMONIAL
Value Label Cases Percentage 0 Jamais marié (e) 3077 41.5% 1 Marié Monogame 2431 32.8% 2 H/F en union polygame 2 566 7.6% 3 H/F en union polygame 3 161 2.2% 4 H/F en union polygame 4 75 1.0% 5 Veuf/ve 268 3.6% 6 Divorcé(e) 97 1.3% 7 Séparé(e) 76 1.0% 8 Union libre 213 2.9% 9 ND 453 6.1% Sysmiss 3256 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P25: Nombre d'enfants nés vivants
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9999] [Missing=*/9999]
Statistics [NW/ W] [Valid=3380 /-] [Invalid=7293 /-] [Mean=142.299 /-] [StdDev=177.846 /-]
Literal question Combien d'enfants nés vivants avez-vous eus ? # P25M: Nombre d'enfant masculin né vivant
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=3380 /-] [Invalid=7293 /-]
Literal question Combien d'enfants nés vivants avez-vous eus ?
Value Label Cases Percentage 0 0 1515 44.8% 1 1 622 18.4% 2 2 469 13.9% 3 3 345 10.2% 4 4 187 5.5% 5 5 128 3.8% 6 6 60 1.8% 7 7 29 0.9% 8 8 13 0.4% 9 9 8 0.2% 10 10 3 0.1% 11 11 0 12 12 1 0.0% 13 13 0 14 14 0 - 93 - # P25M: Nombre d'enfant masculin né vivant
Value Label Cases Percentage 15 15 0 16 16 0 17 17 0 18 18 0 19 19 0 20 20 0 99 ND 315 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P25F: Nombre d'enfant féminin né vivant
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=3380 /-] [Invalid=7293 /-]
Literal question Combien d'enfants nés vivants avez-vous eus ?
Value Label Cases Percentage 0 0 1540 45.6% 1 1 640 18.9% 2 2 477 14.1% 3 3 318 9.4% 4 4 200 5.9% 5 5 95 2.8% 6 6 66 2.0% 7 7 22 0.7% 8 8 13 0.4% 9 9 3 0.1% 10 10 3 0.1% 11 11 1 0.0% 12 12 1 0.0% 13 13 0 14 14 0 15 15 1 0.0% 16 16 0 17 17 0 18 18 0 19 19 0 20 20 0 99 ND 315 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P26: Nombre d'enfant actuellement en vie
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9999] [Missing=*/9999]
Statistics [NW/ W] [Valid=2243 /-] [Invalid=8430 /-] [Mean=178.293 /-] [StdDev=148.795 /-]
Literal question Combien d'enfants sont actuellement en vie ? # P26M: Nombre d'enfant Masculin actuellement en vie
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=2243 /-] [Invalid=8430 /-]
- 94 - # P26M: Nombre d'enfant Masculin actuellement en vie
Literal question E Combien d'enfants sont actuellement en vie ?
Value Label Cases Percentage 0 0 460 20.5% 1 1 676 30.1% 2 2 496 22.1% 3 3 342 15.2% 4 4 150 6.7% 5 5 62 2.8% 6 6 46 2.1% 7 7 7 0.3% 8 8 4 0.2% 9 9 0 10 10 0 11 11 0 12 12 0 13 13 0 14 14 0 15 15 0 16 16 0 17 17 0 18 18 0 19 19 0 20 20 0 99 ND 1290 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # P26F: Nombre d'enfant Féminin actuellement en vie
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=2243 /-] [Invalid=8430 /-]
Literal question Combien d'enfants sont actuellement en vie ? # P27: Nombre de naissance vivante au cours des 12 derniers mois
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=3323 /-] [Invalid=7350 /-] [Mean=0.58 /-] [StdDev=2.326 /-]
Literal question Combien de naissances vivantes avez-vous eues au cours des douze derniers mois? # P27M: Nombre de naissance vivante Masculine au cours des 12 derniers mois
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=3323 /-] [Invalid=7350 /-]
Literal question Combien de naissances vivantes avez-vous eues au cours des douze derniers mois? # P27F: Nombre de naissance vivante Féminine au cours des 12 derniers mois
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=3315 /-] [Invalid=7358 /-]
Literal question Combien de naissances vivantes avez-vous eues au cours des douze derniers mois?
- 95 - # P28: Nombre de naissances survenues enregistrées à l'Etat Civil
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=1297 /-] [Invalid=9376 /-]
Literal question Combien parmi elles sont enregistrées à l'état civil ? # P28M: Nombre de naissances survenues Masculines enregistrées à l'Etat Civil
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=1297 /-] [Invalid=9376 /-]
Literal question Combien parmi elles sont enregistrées à l'état civil ? # P28F: Nombre de naissances survenues Féminine enregistrées à l'Etat Civil
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=1291 /-] [Invalid=9382 /-]
Literal question Combien parmi elles sont enregistrées à l'état civil ? # P29: Nombre de naissances survenues actuellement en vie
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*/99]
Statistics [NW/ W] [Valid=1292 /-] [Invalid=9381 /-]
Literal question Combien sont actuellement en vie ? # P29M: Nombre de naissances survenues Masculines actuellement en vie
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=1292 /-] [Invalid=9381 /-]
Literal question Combien sont actuellement en vie ? # P29F: Nombre de naissances survenues Féminines actuellement en vie
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=1286 /-] [Invalid=9387 /-]
Literal question Combien sont actuellement en vie ? # quintile: 5 quantiles of f1
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=8256 /-]
Definition Variable de traitement
Value Label Cases Percentage 1 Très pauvre 174 7.2% 2 pauvre 322 13.3% 3 Classe intermédiaire 875 36.2% 4 Nantis 624 25.8% 5 Très Nantis 422 17.5% Sysmiss 8256 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # quartile: 3 quantiles of f1
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-3] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=8256 /-]
Definition Variable de traitement
- 96 - # quartile: 3 quantiles of f1
Value Label Cases Percentage 1 Faible 364 15.1% 2 Moyen 1254 51.9% 3 Elevé 799 33.1% Sysmiss 8256 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # niveau3: Niveau de vie
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-3] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=8256 /-]
Definition Variable de traitement
Literal question Niveau de vie en 3 classes
Value Label Cases Percentage 1 Faible 436 18.0% 2 Moyen 1113 46.0% 3 Elevé 868 35.9% Sysmiss 8256 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # niveau5: Niveau de vie G5
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=2417 /-] [Invalid=8256 /-]
Definition Variable de traitement
Literal question Niveau de vie en 5 classes
Value Label Cases Percentage 1 Très pauvre 169 7.0% 2 pauvre 410 17.0% 3 Classe intermédiaire 755 31.2% 4 Nantis 661 27.3% 5 Très Nantis 422 17.5% Sysmiss 8256 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 97 - File : DECES # M1: Région
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M1. REGION / LOME-COMMUNE
Value Label Cases Percentage 0 LOME 10 13.9% 1 MARITIME 23 31.9% 2 PLATEAUX 8 11.1% 3 CENTRALE 6 8.3% 4 KARA 9 12.5% 5 SAVANES 16 22.2% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M2: Préfecture/Arrondissement
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5005] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M2. PREFECTURE / ARRONDISSEMENT
Value Label Cases Percentage 1 Arrondissement I 6 8.3% 2 Arrondissement II 0 3 Arrondissement III 3 4.2% 4 Arrondissement IV 1 1.4% 5 Arrondissement V 0 1001 GOLFE 1 1.4% 1002 LACS 7 9.7% 1003 BAS-MONO 5 6.9% 1004 VO 0 1005 YOTO 2 2.8% 1006 ZIO 6 8.3% 1007 AVE 2 2.8% 2001 OGOU 2 2.8% 2002 ANIE 0 2003 EST-MONO 1 1.4% 2004 AKEBOU 1 1.4% 2005 WAWA 0 2006 AMOU 0 2007 DANYI 0 2008 KPELE 0 2009 KLOTO 2 2.8% 2010 AGOU 1 1.4% 2011 HAHO 0 2012 MOYEN-MONO 1 1.4% 3001 TCHAOUDJO 2 2.8% 3002 TCHAMBA 3 4.2% 3003 SOTOUBOUA 0
- 98 - File : DECES # M2: Préfecture/Arrondissement
Value Label Cases Percentage 3004 BLITTA 0 3005 Sous Prefecture deMô 1 1.4% 4001 KOZAH 0 4002 BINAH 1 1.4% 4003 DOUFELGOU 5 6.9% 4004 KERAN 0 4005 DANKPEN 2 2.8% 4006 BASSAR 0 4007 ASSOLI 1 1.4% 5001 TONE 2 2.8% 5002 CINKASSE 0 5003 KPENDJAL 3 4.2% 5004 OTI 7 9.7% 5005 TANDJOARE 4 5.6% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M4: Canton/Quartier de Lomé
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5005090] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M4. CANTON /QUARTIER DE LOME
Value Label Cases Percentage 1001 QUARTIER ADMINISTRATIF 6 8.3% 1002 WETRIVI KONDJI 0 1003 FREAU JARDIN 0 1004 SANGUERA 0 1005 KOKETIME 0 1006 BENIGLATO 0 1007 AGUIAKOME 0 1008 ABOBOKOME 0 1009 ADOBOUKOME 0 1010 ADAWLATO 0 1011 AGBADAHONOU 0 2021 TOKOIN TAME 0 2022 TOKOIN WUITI 0 2023 TOKOIN N'KAFU 0 2024 TOKOIN FOREVER 0 2025 SAINT JOSEPH 0 2026 N'TIFAFA KOME 0 2027 HEDZRANAWOE 0 2028 KELEGOUGAN 0 2029 RESIDENCE DU BENIN 0 2030 BE KPOTA 0 2031 ANFAME 0 2032 ADAKPAME 0 - 99 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 2033 KANYIKOPE 0 2034 ATTIEGOU 0 2035 LOME II 0 2036 TOKOIN AEROPORT 0 2037 AKODESSEWA KPOTA 0 2038 AKODESSEWA KPONOU 0 2039 UNIVERSITE DE LOME 0 2040 MASSOUHOIN 0 3041 DOULASSAME 3 4.2% 3042 AMOUTIVE 0 3043 LOM NAVA 0 3044 BASSADJI 0 3045 BE KPEHENOU 0 3046 KOTOKOU KONDJI 0 3047 BE AHLIGO 0 3048 BE HOPITAL 0 3049 BE HEDJE 0 3050 AKODESSEWA 0 3051 WETE 0 3052 GBENYEDJI 0 3053 ABLOGAME 0 3054 ZONE PORTUAIRE 0 3055 ANTONIO NETIME 0 3056 SOUZA NETIME 0 3057 BE APEYEME 0 4061 KODJOVIAKOPE 1 1.4% 4062 NYEKONAKPOE 0 4063 OCTAVIONO NETIME 0 4064 HANOUKOPE 0 5071 TOKOIN SOLIDARITE 0 5072 TOKOIN OUEST 0 5073 TOKOIN HOPITAL 0 5074 DOGBEAVOU 0 5075 GBADAGO 0 5076 TOKOIN ELAVAGNON 0 5077 TOKOIN LYCEE 0 5078 GBONVIE 0 5079 DOUMASSESSE 0 5080 ABOVE 0 5081 BE KLIKAME 0 5082 CASABLANCA 0 5083 AKOSSOMBO 0 5084 AFLAO GAKLI 0
- 100 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 5085 AGBALEPEDOGAN 0 5086 TOTSI 0 5087 SOVIEPE 0 5088 AVENOU BATOME 0 1001001 AFLAO-SAGBADO=SAGBADO 1 1.4% 1001002 AFLAO-SAGBADO=GBLENKOMEGAN 0 1001003 AFLAO-SAGBADO=YOKOE KOPEGAN 0 1001004 AFLAO-SAGBADO=YOKOE AGBLEGAN 0 1001005 AFLAO-SAGBADO=ABLOGOME 0 1001006 AFLAO-SAGBADO=WONYOME 0 1001007 AFLAO-SAGBADO=LOGOTE 0 1001008 AFLAO-SAGBADO=AWATAME 0 1001009 AFLAO-SAGBADO=AGOTIME 0 1001011 AFLAO-SAGBADO=LANKOUVI 0 1001012 AFLAO-SAGBADO=APEDOKOE GBOMAME 0 1001013 AFLAO-SAGBADO=APEDOKOE AGOKPANOU 0 1001014 AFLAO-SAGBADO=SAGBADO ASSIYEYE 0 1001015 AFLAO-SAGBADO RURAL 0 1001021 AFLAO-GAKLI=ADIDOADIN 0 1001022 AFLAO-GAKLI=AVEDJI TELESSOU 0 1001023 AFLAO-GAKLI=AMADAHOME 0 1001024 AFLAO-GAKLI=WESSOME 0 1001025 AFLAO-GAKLI=TESHI 0 1001026 AFLAO-GAKLI=APEDOKOE 0 1001027 AFLAO-GAKLI=ANYIGBE 0 1001031 SANGUERA URBAIN 0 1001032 SANGUERA RURAL 0 1001040 LEGBASSITO 0 1001051 TOGBLEKOPE 0 1001052 TOGBLEKOPE RURAL 0 1001070 AMOUTIVE=KELEGOUGAN 0 1001071 AMOUTIVE=KLOBATEME 0 1001081 BAGUIDA=BAGUIDA 0 1001082 BAGUIDA=ADAMAVO 0 1001083 BAGUIDA=AGODEKE 0 1001084 BAGUIDA=KPOGAN 0 1001085 BAGUIDA=AVEPOZO 0 1001086 BAGUIDA=DEVEGO 0 1001101 AGOENYIVE = ADJOUGBA 0 1001102 AGOENYIVE = ADOUYIKO 0 1001103 AGOENYIVE = AHONGAKOPE ASSIYEYE 0 1001104 AGOENYIVE = ANOKUI 0 1001105 AGOENYIVE = ANOKUI NOGO 0
- 101 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 1001106 AGOENYIVE = ANOME GBONVE 0 1001107 AGOENYIVE = ANOMEGBLE 0 1001108 AGOENYIVE = APEGNIGBI 0 1001110 AGOENYIVE = ATSANVE 0 1001111 AGOENYIVE = DEMAKPOE 0 1001112 AGOENYIVE = DJIGBLE 0 1001113 AGOENYIVE = BOTO KOPE 0 1001114 AGOENYIVE = KELEGOUGAN DIGBLE 0 1001115 AGOENYIVE = FIOVI 0 1001116 AGOENYIVE = GNAMASSIGAN +ZOGBEGAN 0 1001117 AGOENYIVE = HOUMBI 0 1001118 AGOENYIVE = HOUMBIGBLE 0 1001119 AGOENYIVE = KITIDJAN 0 1001120 AGOENYIVE = KLEVE 0 1001121 AGOENYIVE = KOVE APELEBUIME 0 1001122 AGOENYIVE = KPATEFI 0 1001123 AGOENYIVE = LOGOPE 0 1001124 AGOENYIVE = LOGOPE ATSANVE 0 1001125 AGOENYIVE = LOGOPE KPATEFI 0 1001126 AGOENYIVE = NYAVIME AVEYIME 0 1001127 AGOENYIVE = NYIVEME + APELEBUIME 0 1001128 AGOENYIVE = SOGBOSSITO 0 1001129 AGOENYIVE = SOGBOSSITO AZIALE KOPE 0 1001130 AGOENYIVE = TELESSOU 0 1001131 AGOENYIVE = TELESSOU ADOKPO KOPE 0 1001132 AGOENYIVE = TOGOME 0 1001133 AGOENYIVE = TOTSI KLEVEGBLE 0 1001134 AGOENYIVE = TOTSI KPATEFI 0 1001135 AGOENYIVE = TOTSI NYIVEME 0 1001145 VAKPOSSITO = AWOUDJA KOPE 0 1001146 VAKPOSSITO = ELAVANYO ATSANVE 0 1001147 VAKPOSSITO = ELAVANYO KLEVE 0 1001148 VAKPOSSITO = HOSSOUKOPE 0 1001149 VAKPOSSITO = ATSANVE 0 1002010 ANEHO 7 9.7% 1002020 AGBODRAFO 0 1002030 GLIDJI 0 1002035 AGOUEGAN 0 1002040 ANFOIN 0 1002045 FIATA + GANAVE 0 1002060 AKLAKOU 0 1003010 AFAGNAGAN 5 6.9% 1003020 AFAGNA 0
- 102 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 1003030 KPETSOU 0 1003050 AGOME-GLOZOU + AGBETIKO 0 1003060 HOMPOU 0 1003070 ATTITOGON 0 1004010 VOGAN 0 1004015 VO-KOUTIME 0 1004020 DZREKPO/AMEGNRAN 0 1004025 MOME-HOUNKPATI 0 1004030 DAGBATI 0 1004035 AKOUMAPE 0 1004040 HAHOTOE 0 1004045 SEVAGAN 0 1004050 TOGOVILLE 0 1004055 ANYRON KOPE 0 1005010 TABLIGBO 2 2.8% 1005015 KINI-KONDJI 0 1005020 TOKPLI 0 1005025 AMOUSSIME 0 1005030 GBOTO 0 1005035 ESSE-GODJIN 0 1005040 TOMETY KONDJI 0 1005045 SEDOME 0 1005050 ZAFI 0 1005055 KOUVE 0 1005060 AHEPE 0 1005065 TCHEKPO 0 1006005 TSEVIE 6 8.3% 1006010 GBATOPE 0 1006015 DALAVE 0 1006020 KPOME 0 1006025 ABOBO 0 1006030 DJAGBLE 0 1006035 DAVIE 0 1006040 ADETI KOPE 0 1006045 MISSION-TOVE 0 1006050 KOVIE 0 1006055 WLI 0 1006060 BOLOU 0 1006065 GBLAINVIE 0 1006070 GAPE-KPODJI 0 1006075 GAPE-CENTRE 0 1006080 AGBELOUVE 0 1006085 GAME 0
- 103 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 1007010 KEVE 2 2.8% 1007015 ASSAHOUN + ANDO 0 1007025 TOVEGAN 0 1007030 DZOLO 0 1007035 BADJA 0 1007040 NOEPE 0 1007045 AKEPE 0 2001010 DJAMA 2 2.8% 2001015 WOUDOU 0 2001020 GNAGNA 0 2001025 DATCHA 0 2001030 GLEI 0 2001035 KATORE 0 2001040 OUNTIVOU 0 2001045 AKPARE 0 2002010 ANIE 0 2002020 PALLAKOKO 0 2002030 KOLO KOPE 0 2002040 ADOGBENOU 0 2002050 GLITO 0 2002055 ATCHINEDJI 0 2003010 ELAVAGNON 1 1.4% 2003020 GBADJAHE 0 2003030 KPESSI 0 2003040 KAMINA 0 2003050 BADIN 0 2003060 MORETAN 0 2003070 NYAMASSILA 0 2004010 KOUGNOHOU 1 1.4% 2004015 VHE 0 2004020 DJON 0 2004025 KPALAVE 0 2004030 GBENDE 0 2004040 YALLA 0 2004050 SEREGBENE 0 2004060 KAMINA AKEBOU 0 2005010 BADOU 0 2005015 TOMEGBE 0 2005020 KPETE BENA 0 2005025 GBANDI-N'KOUGNA+GOBE+EKETO 0 2005035 DOUME 0 2005045 OUNABE 0 2005050 OKOU 0
- 104 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 2005055 KLABE EFOUKPA 0 2005060 KESSIBO 0 2006010 OUMA-AMLAME 0 2006015 AMOU-OBLO 0 2006020 SODO 0 2006025 EKPEGNON 0 2006030 KPATEGAN 0 2006035 AVEDJE 0 2006040 IMLE 0 2006045 ADIVA 0 2006050 EVOU 0 2006055 TEMEDJA 0 2006060 HIHEATRO 0 2006065 OKPAHOUE 0 2006070 OTADI 0 2006075 GAME 0 2007010 DANYI-ATIGBA + ELAVANYO 0 2007020 DANYI-KAKPA 0 2007030 YIKPA 0 2007040 AHLON 0 2007060 DANYI KPETO-EVITA 0 2008010 KPELE-NOVIVE 0 2008015 KPELE DAWLOTOU 0 2008020 AKATA 0 2008025 KPELE-GOVIE 0 2008030 KPELE-CENTRE/GOUDEVE 0 2008035 KPELE-GBALADJE 0 2008040 KPELE KAME 0 2008045 KPELE-DUTOE 0 2008050 KPELE-NORD 0 2009005 AGOME-KPALIME 2 2.8% 2009010 AGOME 0 2009012 AGOME-TOMEGBE 0 2009015 KOUMA 0 2009020 KPIME 0 2009025 LAVIE + LAVIE APEDOME 0 2009030 YOKELE 0 2009035 TOVE 0 2009045 TOME 0 2009070 WOME 0 2009075 KPADAPE 0 2009080 GBALAVE 0 2009085 HANYIGBA 0
- 105 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 2010010 AGOU-TAVIE 1 1.4% 2010015 AGOU KEBO 0 2010020 AGOU NYOGBO DZIDJOLE + AGBETIKO 0 2010030 AGOU AKPLOLO 0 2010035 AGOU YIBOE + KATI 0 2010040 GADJA 0 2010045 AMOUSSOUKOPE 0 2010050 AGOTIME SUD/ ADZAKPA 0 2010055 AGOTIME NORD 0 2010060 ASSAHOUN FIAGBE 0 2010065 AGOU-ATIGBE 0 2011010 NOTSE 0 2011020 KPEDOME 0 2011030 KPEGNON (HAITO) 0 2011040 WAHALA 0 2011050 ASRAMA 0 2011060 DJEMEGNI 0 2011070 DALIA 0 2011080 ATSAVE 0 2012010 TOHOUN 1 1.4% 2012020 TADO 0 2012030 SALIGBE 0 2012040 AHASSOME 0 2012050 KPEKPLEME 0 2012060 KATOME 0 3001010 KPANGALAM 2 2.8% 3001015 KOMAH 0 3001020 TCHALO 0 3001025 KADAMBARA 0 3001030 LAMA-TESSI 0 3001035 KPARATAO 0 3001040 WASSARABO 0 3001045 KPASSOUADE 0 3001050 AGOULOU 0 3001055 KEMENI 0 3001060 ALHERIDE + AMAIDE 0 3001065 KOLINA 0 3002010 TCHAMBA 3 4.2% 3002015 LARINI 0 3002020 AFFEM 0 3002030 KRIKRI 0 3002040 ALIBI I 0 3002050 KOUSSOUNTOU 0
- 106 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 3002060 BALANKA 0 3002070 KABOLI 0 3002075 GOUBI 0 3002080 BAGO 0 3003010 SOTOUBOUA 0 3003015 TCHEBEBE 0 3003020 BODJONDE 0 3003025 KAZABOUA 0 3003030 TABINDE 0 3003035 SESSARO 0 3003040 TITTIGBE 0 3003045 KANIAMBOUA 0 3003050 ADJENGRE 0 3003055 AOUDA 0 3003060 FAZAO 0 3004010 BLITTA-GARE 0 3004012 BLITTA VILLAGE 0 3004014 YALOUMBE 0 3004016 WARIGNI 0 3004018 TCHALOUDE 0 3004020 AGBANDI 0 3004022 LANGABOU 0 3004024 KOFFITI 0 3004026 TCHARE-BAOU 0 3004028 PAGALA-GARE 0 3004030 WELLY 0 3004035 TINTCHRO 0 3004040 ATCHINTSE 0 3004045 DIGUENGUE 0 3004050 YEGUE 0 3004055 DIKPELEOU 0 3004060 KATCHENKE 0 3004065 M'POTI 0 3004070 TCHIFAMA 0 3004075 PAGALA-VILLAGE 0 3004080 DOUFOULI 0 3005010 DJARKPANGA 1 1.4% 3005020 KAGNIGBARA 0 3005030 BOULOHOU 0 3005040 TINDJASSE 0 3005050 SAÏBOUDE 0 4001010 LAMA 0 4001015 LANDA-POZENDA/KPINZINDE 0
- 107 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 4001020 AWANDJELO 0 4001025 ATCHANGBADE 0 4001030 DJAMDE 0 4001035 SARA-KAWA 0 4001040 PYA 0 4001045 TCHITCHAO 0 4001050 YADE 0 4001055 BOHOU 0 4001060 TCHARE 0 4001065 KOUMEA 0 4001070 LANDA 0 4001075 SOUMDINA 0 4001080 LASSA 0 4002010 PAGOUDA 1 1.4% 4002015 BOUFALE 0 4002020 SOLLA 0 4002025 PITIKITA 0 4002030 PESSARE 0 4002035 LAMA-DESSI 0 4002040 KETAO 0 4002045 KEMERIDA 0 4002050 SIRKA 0 4003010 NIAMTOUGOU 5 6.9% 4003015 KOKA 0 4003020 AGBANDE-YAKA 0 4003025 LEON 0 4003030 ALLOUM 0 4003035 KADJALLA 0 4003040 TCHORE 0 4003045 BAGA 0 4003050 TENEGA 0 4003055 DEFALE 0 4003060 KPAHA 0 4003065 SIOU 0 4003070 POUDA 0 4003075 MASSEDENA 0 4004010 KANDE 0 4004015 KOUTOUGOU 0 4004020 WARENGO 0 4004025 NADOBA 0 4004030 AKPONTE 0 4004035 PESSIDE 0 4004040 OSSACRE 0
- 108 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 4004045 HELOTA 0 4004050 ATALOTE 0 4005010 GUERIN KOUKA 2 2.8% 4005015 NAWARE 0 4005020 NANDOUTA 0 4005025 BAPURE 0 4005030 KOUTCHICHEOU 0 4005035 NAMON 0 4005040 NATCHIBORE 0 4005045 NATCHITIKPI 0 4005050 NAOMPOCH 0 4005055 KOULFIEKOU 0 4005060 KATCHAMBA 0 4005065 KIDJABOUN 0 4006010 BASSAR 0 4006015 KALANGA 0 4006020 BAGHAN 0 4006025 DIMORI 0 4006030 BITCHABE 0 4006035 BANDJELI 0 4006040 KABOU 0 4006045 MANGA 0 4006050 SANDA KAGBANDA 0 4006055 SANDA AFOHOU 0 4007010 BAFILO 1 1.4% 4007020 BOULADE 0 4007030 SOUDOU 0 4007040 KOUMONDE 0 4007050 ALEDJO 0 4007060 DAKO (DAOUDE) 0 5001010 DAPAONG 2 2.8% 5001015 NANERGOU 0 5001020 NAMARE 0 5001025 NAKI-OUEST 0 5001030 TAMI 0 5001035 LOTOGOU + WARKAMBOU 0 5001045 NIOUKPOURMA 0 5001050 PANA 0 5001055 BIDJENGA 0 5001060 TOAGA 0 5001065 KORBONGOU 0 5001070 LOUANGA 0 5001075 KANTINDI 0
- 109 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 5001080 SANFATOUTE 0 5001085 KOURIENTRE 0 5001090 POISSONGUI 0 5001095 NATIGOU 0 5002010 CINKASSE 0 5002020 BOADE 0 5002030 GNOAGA 0 5002040 GOULOUNGOUSSI 0 5002050 BIANKOURI 0 5002060 TIMBOU 0 5002070 NADJOUNDI 0 5002080 SAM-NABA 0 5003010 MANDOURI 3 4.2% 5003015 TAMBIGOU 0 5003020 KOUNDJOARE 0 5003025 POGNO 0 5003030 PAPRI/KPENDJAGA 0 5003035 NAMOUNDJOGA 0 5003040 TAMBONGA 0 5003045 NAKI-EST 0 5003050 NAYEGA 0 5003055 OGARO 0 5003060 BORGOU 0 5004010 MANGO 7 9.7% 5004015 SADORI 0 5004020 SAGBIEBOU 0 5004025 GANDO 0 5004030 MOGOU 0 5004035 TCHAMONGA 0 5004040 TCHANAGA 0 5004045 NAGBENI 0 5004050 BARKOISSI 0 5004055 LOKO 0 5004060 GALANGASHIE 0 5004070 FARE 0 5004075 KOUMONGOU 0 5004080 NALI 0 5004085 TAKPAMBA 0 5004090 KOUNTOIRE 0 5005010 BOGOU 4 5.6% 5005015 NANDOGA 0 5005025 LOKO 0 5005030 BOULOGOU 0
- 110 - File : DECES # M4: Canton/Quartier de Lomé
Value Label Cases Percentage 5005035 PLIGOU 0 5005040 BOMBOUAKA 0 5005045 GOUNDOGA 0 5005050 SISSIAK 0 5005055 NANO 0 5005060 TAMPIALIME 0 5005065 MAMPROUG 0 5005070 BAGOU 0 5005075 DOUKPERGOU 0 5005080 SANGOU 0 5005085 LOKPANO 0 5005090 TAMONGUE 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M5: Zone de dénombrement
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-82] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=1.486 /-] [StdDev=1.792 /-]
Literal question M5. N° de la Zone de Dénombrement # M6: Milieu de résidence
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-2] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M6. Milieu de résidence
Value Label Cases Percentage 1 Urbain 63 87.5% 2 Rural 9 12.5% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # M7: Village/ Ville
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-90] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M7. VILLAGE / VILLE # M8: Hameau
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-90] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=0 /-] [StdDev=0 /-]
Literal question M8. HAMEAU (si applicable) # M9: Quartier
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-55] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=3.014 /-] [StdDev=4.674 /-]
Literal question M9. QUARTIER (si applicable) # M10: Ferme
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-256] [Missing=*]
- 111 - File : DECES # M10: Ferme
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=0.0833 /-] [StdDev=0.496 /-]
Literal question M10. FERME (si applicable) # M11: N° de la Concession
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-898] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=72.611 /-] [StdDev=63.12 /-]
Literal question M11. N° de la CONCESSION # M12A: N° du ménage dans la concession
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-81] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=1.972 /-] [StdDev=1.838 /-]
Literal question M12A. N° du MENAGE dans la concession # M12B: N° du Ménage dans la ZD
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 4-1206952] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=672304.458 /-] [StdDev=392996.483 /-]
Literal question M12B. N° du MENAGE dans la Zd # MM12B: n° du ménage dans la zd
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-803] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=66 /-] [Invalid=6 /-] [Mean=101.121 /-] [StdDev=82.868 /-] # M13: Type Ménage
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-8] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question M13. TYPE DE MENAGE
Value Label Cases Percentage 0 Sans abri 0 1 Ordinaire 72 100.0% 2 Caserne 0 3 Couvent/Monastère 0 4 Hôtel 0 5 Internat/Orphélinat 0 6 Prison 0 7 Centre de handicapés 0 8 Autre 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D01a: y at-il eu de décès
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=66 /-] [Invalid=6 /-]
Literal question Y a-t-il eu de décès dans le ménage au cours des 12 derniers mois ?
Value Label Cases Percentage 1 oui 66 100.0% 2 non 0
- 112 - File : DECES # D01a: y at-il eu de décès
Value Label Cases Percentage 9 nd 0 Sysmiss 6 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D01b: si oui, combien
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=66 /-] [Invalid=6 /-]
Literal question Si oui, combien ?
Value Label Cases Percentage 1 1 62 93.9% 2 2 2 3.0% 3 3 2 3.0% 4 4 0 5 5 0 6 6 0 9 nd 0 Sysmiss 6 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D02: N° d'ordre
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1-6] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Literal question N° d'ordre
Value Label Cases Percentage 1 1 64 92.8% 2 2 4 5.8% 3 3 1 1.4% 4 4 0 5 5 0 6 6 0 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D04: Sexe
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*/9]
Statistics [NW/ W] [Valid=70 /-] [Invalid=2 /-]
Literal question SEXE
Value Label Cases Percentage 1 Masculin 40 57.1% 2 Féminin 30 42.9% 9 ND 2 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D05: Date de décès
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 2004-99999999] [Missing=*]
- 113 - File : DECES # D05: Date de décès
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-] [Mean=63568842.583 /-] [StdDev=43054987.225 /-]
Literal question DATE DE DECES # D05J: Jour de déces
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Pre-question DATE DE DECES
Literal question Jour
Value Label Cases Percentage 99 ND 42 100.0% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D05M: Mois de décès
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Pre-question DATE DE DECES
Literal question Mois
Value Label Cases Percentage 1 1 4 5.6% 2 2 4 5.6% 3 3 6 8.3% 4 4 5 6.9% 5 5 3 4.2% 6 6 2 2.8% 7 7 2 2.8% 8 8 2 2.8% 9 9 8 11.1% 10 10 9 12.5% 11 11 7 9.7% 12 12 4 5.6% 99 ND 16 22.2% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D05A: Année de décès
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-9999] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Pre-question DATE DE DECES
Literal question Année
Value Label Cases Percentage 2009 2009 10 13.9% 2010 2010 58 80.6% 9999 ND 4 5.6% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 114 - File : DECES # D06U: Unité de temps
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 0-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Pre-question AGE AU DECES
Literal question Unité de temps
Value Label Cases Percentage 1 Jour 7 9.7% 2 Mois 13 18.1% 3 Année 47 65.3% 9 ND 5 6.9% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D06AGE: Age au décès
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 0-99] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=72 /-] [Invalid=0 /-]
Pre-question AGE AU DECES
Literal question Age
Value Label Cases Percentage 0 0 0 1 1 4 5.6% 2 2 6 8.3% 3 3 7 9.7% 4 4 1 1.4% 5 5 2 2.8% 6 6 2 2.8% 7 7 1 1.4% 8 8 3 4.2% 9 9 1 1.4% 10 10 0 11 11 0 12 12 0 13 13 0 14 14 0 15 15 3 4.2% 16 16 0 17 17 0 18 18 0 19 19 0 20 20 0 21 21 0 22 22 2 2.8% 23 23 1 1.4% 24 24 0 25 25 0 26 26 1 1.4% - 115 - File : DECES # D06AGE: Age au décès
Value Label Cases Percentage 27 27 0 28 28 0 29 29 0 30 30 3 4.2% 31 31 0 32 32 0 33 33 1 1.4% 34 34 1 1.4% 35 35 0 36 36 0 37 37 0 38 38 0 39 39 0 40 40 0 41 41 0 42 42 0 43 43 0 44 44 0 45 45 1 1.4% 46 46 2 2.8% 47 47 1 1.4% 48 48 2 2.8% 49 49 1 1.4% 50 50 2 2.8% 51 51 0 52 52 0 53 53 0 54 54 0 55 55 1 1.4% 56 56 0 57 57 1 1.4% 58 58 0 59 59 0 60 60 2 2.8% 61 61 0 62 62 1 1.4% 63 63 0 64 64 0 65 65 1 1.4% 66 66 0 67 67 0 68 68 0 69 69 0
- 116 - File : DECES # D06AGE: Age au décès
Value Label Cases Percentage 70 70 4 5.6% 71 71 0 72 72 1 1.4% 73 73 0 74 74 0 75 75 1 1.4% 76 76 0 77 77 0 78 78 1 1.4% 79 79 0 80 80 1 1.4% 81 81 0 82 82 1 1.4% 83 83 0 84 84 0 85 85 0 86 86 0 87 87 0 88 88 0 89 89 1 1.4% 90 90 1 1.4% 91 91 0 92 92 0 93 93 0 94 94 0 95 95 1 1.4% 96 96 0 97 97 0 98 98 et plus 2 2.8% 99 ND 4 5.6% Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D07: Décès lié à la grossesse
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=8 /-] [Invalid=64 /-]
Pre-question MORTALITE MATERNELLE DES FEMMES DE 12 A 49 ANS
Literal question Etait-elle décédée durant la grossesse?
Value Label Cases Percentage 1 Oui 0 2 Non 5 62.5% 3 Ne sait pas 0 9 ND 3 37.5% Sysmiss 64 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
- 117 - File : DECES # D08: Décès au cours de l'accouchement
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=8 /-] [Invalid=64 /-]
Pre-question MORTALITE MATERNELLE DES FEMMES DE 12 A 49 ANS
Literal question Etait-elle décédée au cours de l'accouchement ?
Value Label Cases Percentage 1 Oui 0 2 Non 5 62.5% 3 Ne sait pas 0 9 ND 3 37.5% Sysmiss 64 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # D09: Décès suite accouchement 42 jours
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-9] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=8 /-] [Invalid=64 /-]
Pre-question MORTALITE MATERNELLE DES FEMMES DE 12 A 49 ANS
Literal question Etait-elle décédée dans les 42 jours (6 semaines) après la fin de la grossesse ?
Value Label Cases Percentage 1 Oui 0 2 Non 5 62.5% 3 Ne sait pas 0 9 ND 3 37.5% Sysmiss 64 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # ponderation: ponderation
Information [Type= continuous] [Format=numeric] [Range= 1.0686-1.115628969] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=66 /-] [Invalid=6 /-]
Definition Variable d'ajustement
Source Enquête EPC # niveau3: classification
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-3] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=66 /-] [Invalid=6 /-]
Value Label Cases Percentage 1 Faible 19 28.8% 2 Moyen 33 50.0% 3 Elevé 14 21.2% Sysmiss 6 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest. # niveau5: classification
Information [Type= discrete] [Format=numeric] [Range= 1-5] [Missing=*]
Statistics [NW/ W] [Valid=66 /-] [Invalid=6 /-]
- 118 - File : DECES # niveau5: classification
Value Label Cases Percentage 1 Très pauvre 8 12.1% 2 pauvre 16 24.2% 3 Classe intermédiaire 19 28.8% 4 Nantis 17 25.8% 5 Très Nantis 6 9.1% Sysmiss 6 Warning: these figures indicate the number of cases found in the data file. They cannot be interpreted as summary statistics of the population of interest.
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