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République du Bénin - Enquête Modulaire Intégrée sur les Conditions de Vie des Ménages 2011, Deuxième édition (Novembre-Décembre 2011-Janvier 2012)
| ID de référence | DDI-BEN-INSAE-EMICoV-2011-001 |
| Année | 2011 - 2012 |
| Pays | République du Bénin |
| Producteur(s) | Institut National de la Statistique et de l'Analyse 'Economique - INSAE |
| Collection(s) | |
| Métadonnées |
 Documentation au format PDF
|
| Créé le | Dec 16, 2019 |
| Dernière modification | Dec 17, 2019 |
| Affichage par page | 357954 |
| Téléchargements | 9836 |
- Informations connexes
- Description de l'enquête
- Dictionnaire de données
- Charger les microdonnées
- related_citations
{M01_11F} Lieu de naissance
(M01_11F_CM)
Fichier: menage00
Fichier: menage00
Aperçu
Type:
Discrète Format: numeric Largeur: 3 Décimales: 0 Intervalle: 11-999 | Enregistrements valides: 17975 Invalide: 1 Minimum: 11 Maximum: 876 |
Catégories
| Valeur | Catégorie | Enregistrements | |
|---|---|---|---|
| 11 | BANIKOARA | 256 |  1.4%
|
| 12 | GOGOUNOU | 127 | 0.7%
|
| 13 | KANDI | 202 | 1.1%
|
| 14 | KARIMAMA | 128 | 0.7%
|
| 15 | MALANVILLE | 199 | 1.1%
|
| 16 | SEGBANA | 93 | 0.5%
|
| 21 | BOUKOUMBE | 240 | 1.3%
|
| 22 | COBLY | 134 | 0.7%
|
| 23 | KEROU | 110 | 0.6%
|
| 24 | KOUANDE | 177 | 1.0%
|
| 25 | MATERI | 209 | 1.2%
|
| 26 | NATITINGOU | 241 | 1.3%
|
| 27 | PEHUNCO | 114 | 0.6%
|
| 28 | TANGUIETA | 172 | 1.0%
|
| 29 | TOUCOUNTOUNA | 98 | 0.5%
|
| 31 | ABOMEY-CALAVI | 260 | 1.4%
|
| 32 | ALLADA | 302 | 1.7%
|
| 33 | KPOMASSE | 218 | 1.2%
|
| 34 | OUIDAH | 397 | 2.2%
|
| 35 | SO-AVA | 222 | 1.2%
|
| 36 | TOFFO | 221 | 1.2%
|
| 37 | TORI-BOSSITO | 174 | 1.0%
|
| 38 | ZE | 212 | 1.2%
|
| 41 | BEMBEREKE | 170 | 0.9%
|
| 42 | KALALE | 169 | 0.9%
|
| 43 | N'DALI | 117 | 0.7%
|
| 44 | NIKKI | 188 | 1.0%
|
| 45 | PARAKOU | 215 | 1.2%
|
| 46 | PERERE | 94 | 0.5%
|
| 47 | SINENDE | 115 | 0.6%
|
| 48 | TCHAOUROU | 154 | 0.9%
|
| 51 | BANTE | 193 | 1.1%
|
| 52 | DASSA-ZOUME | 259 | 1.4%
|
| 53 | GLAZOUE | 250 | 1.4%
|
| 54 | OUESSE | 149 | 0.8%
|
| 55 | SAVALOU | 359 | 2.0%
|
| 56 | SAVE | 175 | 1.0%
|
| 61 | APLAHOUE | 291 | 1.6%
|
| 62 | DJAKOTOME | 230 | 1.3%
|
| 63 | DOGBO | 279 | 1.6%
|
| 64 | KLOUEKANME | 232 | 1.3%
|
| 65 | LALO | 249 | 1.4%
|
| 66 | TOVIKLIN | 169 | 0.9%
|
| 71 | BASSILA | 188 | 1.0%
|
| 72 | COPARGO | 156 | 0.9%
|
| 73 | DJOUGOU | 424 | 2.4%
|
| 74 | OUAKE | 103 | 0.6%
|
| 81 | COTONOU | 1093 | 6.1%
|
| 91 | ATHIEME | 192 | 1.1%
|
| 92 | BOPA | 246 | 1.4%
|
| 93 | COME | 221 | 1.2%
|
| 94 | GRAND-POPO | 185 | 1.0%
|
| 95 | HOUEYOGBE | 220 | 1.2%
|
| 96 | LOKOSSA | 224 | 1.2%
|
| 101 | ADJARRA | 225 | 1.3%
|
| 102 | ADJOHOUN | 253 | 1.4%
|
| 103 | AGUEGUES | 106 | 0.6%
|
| 104 | AKPRO-MISSERETE | 203 | 1.1%
|
| 105 | AVRANKOU | 211 | 1.2%
|
| 106 | BONOU | 127 | 0.7%
|
| 107 | DANGBO | 254 | 1.4%
|
| 108 | PORTO-NOVO | 574 | 3.2%
|
| 109 | SEME-KPODJI | 182 | 1.0%
|
| 111 | ADJA-OUERE | 214 | 1.2%
|
| 112 | IFANGNI | 179 | 1.0%
|
| 113 | KETOU | 217 | 1.2%
|
| 114 | POBE | 249 | 1.4%
|
| 115 | SAKETE | 231 | 1.3%
|
| 121 | ABOMEY | 516 | 2.9%
|
| 122 | AGBANGNIZOUN | 217 | 1.2%
|
| 123 | BOHICON | 362 | 2.0%
|
| 124 | COVE | 184 | 1.0%
|
| 125 | DJIDJA | 254 | 1.4%
|
| 126 | OUINHI | 148 | 0.8%
|
| 127 | ZAGNANADO | 136 | 0.8%
|
| 128 | ZA-KPOTA | 283 | 1.6%
|
| 129 | ZOGBODOMEY | 201 | 1.1%
|
| 201 | BURKINA-FASO | 16 | 0.1%
|
| 202 | NIGER | 142 | 0.8%
|
| 203 | NIGERIA | 95 | 0.5%
|
| 204 | TOGO | 164 | 0.9%
|
| 305 | CAP-VERT | 0 | 0.0%
|
| 306 | COTE D'IVOIRE | 68 | 0.4%
|
| 307 | GAMBIE | 0 | 0.0%
|
| 308 | GHANA | 84 | 0.5%
|
| 309 | GUINEE BISSAU | 1 | 0.0%
|
| 310 | GUINEE KONAKRY | 8 | 0.0%
|
| 311 | LIBERIA | 0 | 0.0%
|
| 312 | MALI | 10 | 0.1%
|
| 313 | MAURITANIE | 0 | 0.0%
|
| 314 | SAHARA OCCIDENTALE | 0 | 0.0%
|
| 315 | SENEGAL | 5 | 0.0%
|
| 316 | SIERA LEONE | 0 | 0.0%
|
| 417 | ANGOLA | 0 | 0.0%
|
| 418 | BURUNDI | 0 | 0.0%
|
| 419 | CAMEROUN | 4 | 0.0%
|
| 420 | CENTRAFRIQUE | 1 | 0.0%
|
| 421 | CONGO | 1 | 0.0%
|
| 422 | GABON | 16 | 0.1%
|
| 423 | RUWANDA | 0 | 0.0%
|
| 424 | TCHAD | 9 | 0.1%
|
| 425 | REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO (RDC) | 2 | 0.0%
|
| 526 | AFRIQUE DU SUD | 0 | 0.0%
|
| 527 | ALGERIE | 0 | 0.0%
|
| 528 | BOSTWANA | 0 | 0.0%
|
| 529 | DJIBOUTI | 0 | 0.0%
|
| 530 | EGYPTE | 0 | 0.0%
|
| 531 | ERYTRE | 0 | 0.0%
|
| 532 | ETHIOPIE | 0 | 0.0%
|
| 533 | ILE MAURICE | 0 | 0.0%
|
| 534 | KENYA | 0 | 0.0%
|
| 535 | LESOTO | 0 | 0.0%
|
| 536 | LYBIE | 0 | 0.0%
|
| 537 | MADAGASCAR | 0 | 0.0%
|
| 538 | MALAWI | 0 | 0.0%
|
| 539 | MAROC | 0 | 0.0%
|
| 540 | MOZAMBIQUE | 0 | 0.0%
|
| 541 | NAMIBIE | 0 | 0.0%
|
| 542 | SEYCHELLES | 0 | 0.0%
|
| 543 | SOMALIE | 0 | 0.0%
|
| 544 | SOUDAN | 0 | 0.0%
|
| 545 | TUNISIC | 0 | 0.0%
|
| 546 | ZIMBAWOE | 0 | 0.0%
|
| 549 | AUTRES PAYS D'AFRIQUE | 3 | 0.0%
|
| 651 | BRESIL | 0 | 0.0%
|
| 652 | CANADA | 0 | 0.0%
|
| 653 | CUBA | 0 | 0.0%
|
| 654 | ETATS-UNIS | 0 | 0.0%
|
| 659 | UTRES PAYS D’AMERIQUES | 0 | 0.0%
|
| 761 | CHINE | 0 | 0.0%
|
| 762 | COREE DU NORD | 0 | 0.0%
|
| 763 | INDE (ASIE) | 0 | 0.0%
|
| 764 | JAPON | 0 | 0.0%
|
| 765 | KOWEIT | 1 | 0.0%
|
| 766 | LIBAN | 0 | 0.0%
|
| 767 | SYRIE | 0 | 0.0%
|
| 768 | VIETNAM | 0 | 0.0%
|
| 769 | AUTRES PAYS D'ASIE | 0 | 0.0%
|
| 870 | ALLEMAGNE | 0 | 0.0%
|
| 871 | BELGIQUE | 0 | 0.0%
|
| 872 | DANEMARK | 1 | 0.0%
|
| 873 | ESPAGNE | 0 | 0.0%
|
| 874 | FRANCE | 0 | 0.0%
|
| 875 | ITALIE | 0 | 0.0%
|
| 876 | NORVEGE | 3 | 0.0%
|
| 877 | PAYS-BAS (HOLLANDE) | 0 | 0.0%
|
| 878 | ROYAUME-UNI | 0 | 0.0%
|
| 879 | SUEDE | 0 | 0.0%
|
| 880 | AUTRICHE | 0 | 0.0%
|
| 881 | BULGARIE | 0 | 0.0%
|
| 882 | HONGRIE | 0 | 0.0%
|
| 883 | POLOGNE | 0 | 0.0%
|
| 884 | ROUMANIE | 0 | 0.0%
|
| 885 | TCHECOSLOVAQUIE | 0 | 0.0%
|
| 886 | UNION SOVIETIQUE (URSS) OU CEI | 0 | 0.0%
|
| 887 | YOUGOSLAVIE | 0 | 0.0%
|
| 889 | AUTRES PAYS D' EUROPE | 0 | 0.0%
|
| 991 | AUSTRALIE | 0 | 0.0%
|
| 992 | FIDJI | 0 | 0.0%
|
| 993 | NOUVELLE-ZELANDE | 0 | 0.0%
|
| 994 | POLYNESIE FRANÇAISE | 0 | 0.0%
|
| 998 | AUTRES PAYS D'OCEANIE | 0 | 0.0%
|
| 999 | NON PRECISE | 0 | 0.0%
|
| Sysmiss | 1 |
Avertissement: ces statistiques indiquent le nombre d'enregistrements trouvés dans les fichiers de données, et non des nombres pondérés. Ils ne peuvent pas être interpretés comme étant représentatifs de la population concernée.