Translator Disclaimer
January 2020 Quantile Regression for Identifying the Determinants of Child Malnutrition
Kasahun TAKELE, Temesgen ZEWOTIR, Denise NDANGUZA
Afr. J. Appl. Stat. 7(1): 755-779 (January 2020). DOI: 10.16929/ajas/2020.755.241

Abstract

Child malnutrition is serious health, socioeconomic and demographic problems in Ethiopia. The objective of this study was to investigate the determinants for childhood malnutrition in Ethiopia. We used the 2016 Ethiopian Demographic and Health Survey data. Quantile regression model with particular emphasis on the 10th, 25th, 50th, 75th and 90th percentiles were used to identify the risk factors of malnutrition at a more comprehensive spectrum. The results show that the child's age, sex, preceding birth interval, birth order, breast feeding, mother's body mass index, use of internet mother's education level, types of toilet and region are all significant factors related with childhood malnutrition in Ethiopia.

La malnutrition infantile est un sérieux problème socioéconomique et démographique et de santé en Ethiopie. L'objectif de cette étude est d'étudier les facteurs déterminants de la malnutrition infantile en Ethiopie. Nous avons utilisé les données de l'enquête démographique et de santé éthiopienne de 2016. La méthodologie de régression quantile est utilisée avec un accent particulier sur les 10e, 25e, 50e, 75e et 90e centiles pour identifier les facteurs de risque de malnutrition sur un spectre plus complet. Les résultats montrent que les facteurs suivants se sont révélés déterminants : l'âge, le sexe, l'intervalle de naissance précédent, l'ordre de naissance, l'allaitement maternel, l'indice de masse corporelle de la mère, l'utilisation du niveau d'instruction de la mère, son acces à Internet, les types de toilettes et la région.

Citation

Download Citation

Kasahun TAKELE. Temesgen ZEWOTIR. Denise NDANGUZA. "Quantile Regression for Identifying the Determinants of Child Malnutrition." Afr. J. Appl. Stat. 7 (1) 755 - 779, January 2020. https://doi.org/10.16929/ajas/2020.755.241

Information

Published: January 2020
First available in Project Euclid: 1 February 2021

Digital Object Identifier: 10.16929/ajas/2020.755.241

Subjects:
Primary: 62Nxx
Secondary: 62J12

Rights: Copyright © 2020 The Statistics and Probability African Society

JOURNAL ARTICLE
25 PAGES

This article is only available to subscribers.
It is not available for individual sale.
+ SAVE TO MY LIBRARY

SHARE
Vol.7 • No. 1 • January 2020
Back to Top