CHAPITRE TROISIEME : REVENU AGRICOLE ET
ACCESSIBILITE
DES PAYSANS AUX SOINS DE SANTE DANS LE TERRITOIRE
DE
NYIRAGONGO
Après avoir passé en revue la littérature
existante au premier chapitre et la présentation de la monographie du
milieu d'étude au deuxième
chapitre, vient le troisième et dernier chapitre de
notre travail qui est consacré à la présentation des
données suivies de l'analyse et interprétation
des résultats.
II.1. PRESENTATION DESCRIPTIVE DES DONNEES
Dans cette section, il est question de
présenter l'analyse descriptive des données
issues de notre enquête.
Etant donné qu'il est difficile voir
quasi impossible de prendre toute la population en
globalité, il a fallu que nous prenions une partie de
cette population.
Selon LUNCH,
l'échantillon est défini comme étant
« le nombre limité d'individus,
d'objectifs,
d'éléments dont l'observation
permet de tirer des conclusions applicables à toute la population dans
laquelle le choix a été effectué. »57 La
méthode utilisée pour tirer notre échantillon est celle
non probabiliste basée sur un sondage de commodité à
échantillon accidentel. Ce qui signifie que nous nous sommes
contenté de chefs de ménages rencontrés sur place lors de
notre enquête. Cela étant, 110 protocoles ont
été récupérés et dépouillés
rendus possibles grâce à l'application du
progiciel SPSS 17.0. Ainsi donc, les différentes
réponses aux questions posées en annexe sont
représentées sous forme de tableaux dont les voici
:
57 L. DHAINAUT, Concepts et médias
de statique, Tome 1, Paris, 1975, p.66.
Tableau 07 : Répartition des enquêtés
selon l'Etat civil
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
29
|
26,4
|
26,4
|
|
1
|
65
|
59,1
|
85,5
|
|
2
|
10
|
9,1
|
94,5
|
|
3
|
6
|
5,5
|
100,0
|
|
Total
|
110
|
100,0
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: entendu que : 0 = les Célibataires
1 = le marié
2 = le veuf
3 = le divorcé
La lecture de ce tableau nous donne une vue
d'ensemble de ménages du territoire de
Nyiragongo, au plan de statut des chefs des ménages.
Nous constatons à travers ce tableau que sur 110 ménages
enquêtés, 65 soit 59,1%
possèdent le statut des mariés représentant la
majorité de nos enquêtés, 29 soit
26,4% ont le statut de célibataires,
10 soit 9,1% de nos enquêtés sont
constitués des veufs et veuves et seulement 6 soit 5,5%
de notre échantillon sont de divorcés. De ce
fait, nous remarquons à travers ce tableau que le taux
de veuvage et celui de divorcé étant faible, ce
qui est la caractéristique propre du monde rural.
Comme la grande partie de notre échantillon est
diversifiée, nous pouvons dire que
l'état civil serait à la base de
l'explosion démographique observée dans ce
territoire. La taille moyenne est de 6 personnes par ménages. Ceci
s'expliquerait par le fait que les couples mettent au monde
chaque année occasionnant l'accroissement des
naissances dans ce milieu.
Tableau 08 : Répartition des enquêtés
selon le sexe
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
46
|
41,8
|
41,8
|
|
1
|
64
|
58,2
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: entendu que : 0 = le sexe masculin
1 = le sexe féminin.
Il ressort de ce tableau que sur 110
ménages enquêtés, 46 sont
représentés par les hommes et 64 par les femmes. Cela veut dire
que 41,8% de notre échantillon sont de genre masculin
et 58,2% sont du genre féminin. De ce
fait, nous remarquons à travers ces
informations, ce sont les femmes qui contribuent souvent
à la survie des ménages ruraux départ les activités
agricoles exercées dans ce territoire. En
réalité, leurs revenus sont autant
complétés par ceux de leurs conjoints tirent de leurs
activités génératrices des recettes.
Tableau 09 : Répartition des enquêtés
selon l'âge
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
[20 -- 25]
|
14
|
12,7
|
12,7
|
|
[26 -- 31]
|
22
|
20
|
32,7
|
|
[32 -- 37]
|
16
|
16,4
|
49,1
|
|
[38 -- 43]
|
23
|
21
|
70,1
|
|
[44 -- 49]
|
16
|
14,5
|
84,6
|
|
[50 -- 55]
|
10
|
9,1
|
93,7
|
|
[56 -- 61]
|
5
|
4,5
|
98,2
|
|
[62 -- 67]
|
2
|
1,8
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
La confection de ce tableau a été
facilitée grâce à l'application de la
méthode empirique de LIOURSOU58 pour les
données recueillies à propos de l'âge des
responsables. En effet, ce tableau nous montre que nos
enquêtés peuvent être groupés en trois
catégories à savoir : les
jeunes, les adultes et les personnes de troisième
âge. A travers ce tableau, nous réalisons que sur
110 ménages enquêtés, 54 soit
49,1% de notre échantillon dont
l'âge varie entre 20 ans et 37 ans ; 39
soit 35,5% sont dans la tranche d'âge
comprise entre 38 ans et 49 ans ; 17 ménages
sondés soit 15,4% dont l'âge
varie entre 50 ans et 67 ans. Ces données prouvent en suffisance que
notre population cible est généralement
hétérogène. L'âge moyen des chefs
des ménages dans le territoire de Nyiragongo est de
37,9273 ans soit 38 ans avec un écart type de
10,23011. Ce qui signifie que la population de ce territoire
est encore jeune.
58 R. MURRAY SPIEGEL, Théorie et
application de la statistique, e Dalloz, Paris, 1976, p.43
Pour notre cas : Cv = 1 0, 23011 = 1,05
9273
; comme ce montant est supérieur à
0,75, nous
3 7
,
disons qu'il y a une forte dispersion autour de
la moyenne. Tableau 10 : Répartition des enquêtés
selon le niveau d'étude
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
73
|
66,4
|
66,4
|
|
1
|
37
|
20
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: Entendu que : 0 = Avec niveau
d'instruction
1 = Sans niveau d'instruction.
Au regard de ce tableau, nous constatons que
sur 110 ménages enquêtés, 73 soit
66,4% ont un niveau d'instruction et 37 soit
33,6% sont sans niveau d'instruction. De ce
fait, nous réalisons que la plupart de notre population
a eu la chance d'étudier au moins le niveau de
formation primaire et secondaire parce que comprenaient
l'importance de l'instruction et ne se
contentaient pas que de l'éducation familiale.
Ces informations sont justifiées par le fait que le
territoire de Nyiragongo compte peu d'intellectuels à
cause de l'ignorance de la population, le
territoire n'a pas connu d'avantage dans le
domaine éducatif, le milieu compte un nombre
insuffisant d'écoles et on y note aucune institution
universitaire dans cette partie de la province du
Nord=Kivu.
Tableau 11 : Répartition des enquêtés
selon la taille de ménages
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
2
|
4
|
3,6
|
3,6
|
|
3
|
11
|
10
|
13,6
|
|
4
|
17
|
15,5
|
29,1
|
|
5
|
19
|
17,3
|
46,4
|
|
6
|
17
|
15,5
|
61,8
|
|
7
|
12
|
10,9
|
72,7
|
|
8
|
16
|
14,5
|
87,3
|
|
9
|
7
|
6,4
|
93,6
|
|
10
|
4
|
3,6
|
97,3
|
|
12
|
1
|
0,9
|
98,2
|
|
14
|
1
|
0,9
|
99,1
|
|
17
|
1
|
0,9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Au vu de ce tableau, nous remarquons que la
taille des ménages de nos enquêtés varie entre 2 et 17
personnes, nous constatons que seulement un ménage a
une taille de 17 personnes soit 0,9% ; 11
ménages enquêtés ont une taille de 3 personnes soit 10%
; 19 ménages enquêtés ont une taille de 5
personnes soit 17,3% ; 16 ménages
enquêtés de notre échantillon ont une taille de 8 personnes
soit 14,5% ; 7 ménages sondés
ont une taille de 9 personnes soit 6,4% ; 4
ménages enquêtés soit 3,6% ont une taille
de 10 personnes. De ce fait, nous réalisons que la
taille moyenne d'un ménage dans le territoire de
Nyiragongo est de 6 personnes avec un écart type de 2. Notons ici que la
taille de ménages apparaît un facteur déterminant
influençant les paysans à accéder aux soins de
santé.
|
Pour notre cas : Cv = 2 = 1,05
6
|
; comme ce montant est supérieur
à 0,75, nous disons
|
qu'il y a une forte dispersion autour de la
moyenne.
Tableau 12 : Répartition des enquêtés
selon la pratique de l'agri culture ou non
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
100
|
90,9
|
90,9
|
|
1
|
10
|
9,1
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Légende : Entendu que :
0 = le chef de ménage pratique l'agriculture
1 = le chef de ménage ne pratique pas.
A la lumière de ce tableau, nous
remarquons que sur 110 ménages enquêtés,
100 ont soit 90,9%, les chefs de
ménages ont comme activité principale
l'agriculture et seulement 10 ménages
enquêtés soit 9,1% ont d'autres
activités à part l'agriculture,
ils peuvent être par exemple des enseignants, des agents
de l'état, de
débrouillards, etc. De ce fait, nous
remarquons que la majorité de notre population cible est essentiellement
agricole, ceci se justifie par la présence des terres
arables favorables à cette pratique.
La pratique de l'agriculture peut être un
facteur déterminant favorisant les paysans à accéder aux
soins de santé.
Tableau 13 : Répartition des enquêtés
selon l'obje ctif visé de la production
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
11
|
10
|
|
|
1
|
31
|
28,2
|
|
|
2
|
58
|
52,7
|
90,9
|
|
Système manquant
|
10
|
9,1
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Légende : Entendu que :
0 = pour la décision de la vente
1 = pour la décision de la consommation
2 = pour les deux à la fois.
La lecture de ce tableau renseigne que sur 110 ménages
enquêtés, 11 ménages enquêtés
soit 10% de notre échantillon ont pour objectif la
vente, 31 ménages enquêtés pratiquent
l'agriculture pour la décision de la consommation soit
28,2% compte tenue de l'étroitesse de
la surface cultivée, 58 soit 52,7% ont
déclaré les deux à la fois, ce qui se
justifie par le fait que les paysans ne se limitent pas simplement pour
l'autoconsommation et sont plus guidés vers le
marché à la recherche de profit monétaire
qui leurs permettront de s'approvisionner en
d'autres produits après la vente. Et seulement 10
ménages enquêtés soit 9,1% ont
d'autres activités à part
l'agriculture. Au regard de ces informations ci haut
fournies, nous remarquons que la plupart de notre population
cible pratique l'agriculture pour les deux raisons.
Tableau 14 : Répartition des enquêtés
selon la taille de la superfi cie cultivée en ha
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0,5ha
|
80
|
72,7
|
72,7
|
|
1ha
|
20
|
18,2
|
90,9
|
|
Système manquant
|
10
|
9,1
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
L'examen minutieux de ce tableau montre
clairement que sur 110 ménages enquêtés,
80 soit 72,7% des ménages enquêtés ont une
superficie agricole cultivée de 0,5ha,
20 soit 18,2% de notre échantillon ont une superficie
cultivée de 1ha et seulement 10 ménages enquêtés
n'ont aucune superficie cultivée. Cela veut dire que
ces ménages font d'autres activités
génératrices des revenus dans leur milieu à part
l'agriculture. Au vu de ce tableau, nous
remarquons que la grande majorité de notre population a accès
à la terre. En moyenne, la taille de
l'exploitation agricole à Nyiragongo est de
0,6ha par ménage avec un écart type de
0,20.
|
Pour notre cas : Cv= 0,20 = 0,3 0
0,60
|
; comme ce montant est inférieur
à 0,5, nous disons
|
qu'il y a une faible de la dispersion au tour de
la moyenne.
N.B : Si CV>0,75
; il y a une forte dispersion autour de la moyenne.
Si CV est compris entre
[0,5=0,75[
; il y a modération de dispersion au tour de la moyenne.
Si CV<0,5 ; il y a une
faible dispersion autour de la moyenne.
Tableau 15 : Répartition des enquêtés
selon les re cettes agri coles en F
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
[20000 -- 85000]
|
18
|
16,7
|
12,7
|
|
[86000 --160000]
|
22
|
20
|
32,7
|
|
[161000 -- 200000]
|
16
|
14,5
|
49,1
|
|
[201000 --270000]
|
9
|
8,1
|
70,1
|
|
[271000 -- 340000]
|
14
|
13
|
84,6
|
|
[341000 --470000 ]
|
10
|
9
|
93,7
|
|
[471000 --580000 ]
|
7
|
6,3
|
87,3
|
|
[plus de 580000 ]
|
4
|
3,6
|
91
|
|
Valeur manquante
|
10
|
9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Il ressort de ce tableau que sur 110
ménages enquêtés, 22 ménages
enquêtés ont réalisé des recettes totales comprises
entre [86000Fc --160000Fc] soit 20% ; 14 ménages
enquêtés ont des recettes agricoles comprises entre [271000 --
340000] soit 13% ; 7 soit 6,3% ont un montant
des recettes agricoles entre [471000 --580000], 4
ménages enquêtés de notre échantillon soit
3,6% ont un montant de plus de 580000Fc et 10 soit 9%
n'ont rien déclaré. A travers les informations
fournies dans ce tableau ci haut, nous remarquons que ces
recettes agricoles se diffèrent selon les surfaces cultivées
ainsi des quantités produites par culture et du nombre des sacs vendus.
Nous réalisons que la recette agricole moyenne dans le territoire de
Nyiragongo s'élève à 241555 Fc soit
268,4$ avec un écart type de 171660Fc.
Le coefficient de variance (Cv) est le rapport entre
l'écart type et la moyenne ;
|
pour notre cas : CV= 171660 = 0,7 1
241555
|
; comme ce montant étant
inférieur à 0,75,
|
nous disons qu'il y a une dispersion
modérée autour de la moyenne.
Tableau 16 : Répartition des enquêtés
selon les charges agri coles supportées
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
[8000 -- 30000]
|
17
|
16
|
16
|
|
[31000 --62500]
|
21
|
19
|
35
|
|
[63000 -- 95000]
|
22
|
20
|
55
|
|
[96000 --140000]
|
14
|
13
|
68
|
|
[141000 -- 210000]
|
16
|
14
|
82
|
|
[211000 --548000 ]
|
10
|
9
|
91
|
|
Valeur manquante
|
10
|
9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Au regard de ce tableau, nous montre que sur
110 ménages enquêtés, 17 soit 16% ont
dépensé au total un montant compris entre [8000 --
30000Fc], 21 ménages enquêtés soit 19%
dépensent un montant compris entre [31000 --62500Fc],
22 soit 2O% de notre échantillon ont dépensé un montant
compris entre [63000 -- 95000Fc], 14 ménages
enquêtés ont effectué comme dépenses un montant
compris entre [96000 --140000Fc] soit 13%, 16 ménages
enquêtés soit 14% dépensent au total un montant de [141000
-- 210000], 10 ménages enquêtés
dépensent un montant compris entre [211000 --548000 ] soit 9% et
seulement les 10 autres ménages n'ont rien
effectué comme dépenses agricoles. En moyenne,
dans le territoire de Nyiragongo un ménage supporte comme charge
agricole totale un montant qui s'élève à
105900Fc soit 117,6$ avec un écart type de 90106Fc.
Pour notre cas : le Cv = 90106 105900 =
0,85
Comme
0,85>0,75, nous
constatons qu'il y a une forte dispersion autour de la
moyenne.
Notons qu'ici que le revenu agricole moyen
est de 135655Fc soit 150$ obtenu par la différence entre les recettes
agricoles moyennes et les charges agricoles moyennes. La recette moyenne
était de 241555Fc et la charge moyenne de 105900
Tableau 17 : (partition des enquêtés selon
le mode de fixation des prix
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
23
|
21
|
21
|
|
1
|
67
|
61
|
82
|
|
2
|
10
|
9
|
91
|
|
Système manquant
|
10
|
9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Legende :
Entendu que : 0 = le marché
1 = vous=même
2 = le client.
Le tableau ci=haut nous renseigne sur la
manière de fixation des prix des produits agricoles sur le marché
dans le territoire de Nyiragongo. Au vu de ce tableau, nous
remarquons que sur 110 ménages enquêtés,
23 soit 21% affirment que le prix est fixé par le
marché, cette fixation des prix sur ce marché
résulte du processus de marchandage entre les deux
parties, chacun vaudra à tout prix adopter pour
stratégie qu'il juge meilleure, 67
soit 61% ont déclaré que le prix est fixé par le paysan
lui=même, 10 ménages
enquêtés 9% ont prouvé que le prix leur impose par le
client suite à la sous information et à
l'impraticabilité des routes et dessertes agricoles
pour évacuer leurs produits vers les marchés urbains et seulement
10 autres ménages soit 9% n'ont aucune idée sur
le mode de fixation des prix. Face à ces imperfections du
marché, l'intervention de
l'Etat s'avère indispensable pour
résoudre cette crise.
Tableau 18 : Répartition des enquêtés
selon le type des soins de santé
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
10
|
9
|
9
|
|
1
|
62
|
57
|
66
|
|
2
|
28
|
25
|
91
|
|
Système manquant
|
10
|
9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: Entendu que : 0 = soins traditionnels
1 = soins modernes
2 = les deux à la fois.
A la lumière de ce tableau, nous
remarquons que sur 110 ménages enquêtés,
10 soit 9% ont opté pour les soins traditionnels, 62
ménages enquêtés préfèrent les soins modernes
soit 57%, 28 soit 25% de notre échantillon
préfèrent les deux, 10 autres ménages
enquêtés soit 9% n'ont rien affirmé. Au vu
de ce tableau, nous réalisons que la plupart de notre
population cible préfère les soins de santé modernes.
Tableau 19 : Répartition des enquêtés
selon la catégorie de structures de santé
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
68
|
61,8
|
61,8
|
|
1
|
30
|
27,3
|
89,1
|
|
2
|
12
|
10,9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: Entendu que : 0 = structure publique moderne
1 = structure privée moderne
2 = structure privée traditionnelle.
La lecture de ce tableau montre que sur 110 ménages
enquêtés, 68 soit 61,8% de notre
échantillon ont déclaré pour la structure publique
moderne, 30 soit 27,3% pour la structure
privée moderne et 12 ménages enquêtés
fréquentent la structure privée traditionnelle soit
10,9%.
De ce tableau, nous remarquons que la
majorité de notre population cible fréquente la structure
publique moderne compte tenue des avantages octroyés par le pouvoir
public dans les structures de santé.
Tableau 20 : Répartition des enquêtés
selon les structures de santé choisies
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
58
|
52,7
|
61,8
|
|
1
|
23
|
20,9
|
73,6
|
|
2
|
9
|
8,2
|
81,8
|
|
3
|
20
|
18,2
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: Entendu que : 0 = un hôpital
1 = un dispensaire
2 = chez un tradipraticien
3 = autres à préciser.
De ce tableau renseigne que sur 110 ménages
enquêtés, 58 ménages enquêtés
soit 52,7% de notre échantillon préfèrent
un hôpital, 23 soit 20,9% pour un
dispensaire, 9 soit 8,2% déclarent
chez un tradipraticien et 20 ménages enquêtés
n'ont rien précisé. Au vu des ces informations
décrites dans ce tableau, il est à noter que la
majorité de notre population cible préfère un
hôpital. Notons ici que la structure sanitaire choisie peut être un
facteur déterminant favorisant l'accès aux soins
de santé.
Tableau 21 : Répartition des enquêtés
selon la qualité des soins de sante
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
88
|
80
|
80
|
|
1
|
17
|
15,5
|
95,5
|
|
2
|
5
|
4,5
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Legende :
Entendu que : 0 = bonne
1 = très bonne
2 = médiocre.
Au vu de ce tableau, nous remarquons que sur
110 ménages enquêtés, 88 soit 80% de notre
échantillon ont jugé que les soins de santé sont de bonne
qualité, 17 ménages enquêtés
déclarent très bonne soit 15,5% et 5
ménages enquêtés soit 4,5%
déclarent médiocre. A travers ces informations fournies dans le
tableau ci haut, nous constatons que la grande majorité
de nos enquêtés a jugé bonne qualité des soins de
santé.
Tableau 22 : Repartition des enquetes selon le mode
d'acces aux soins de sante
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
93
|
84,5
|
84,5
|
|
1
|
9
|
8,2
|
92,7
|
|
2
|
8
|
7,3
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Legende :
Entendu que : 0 = moyennant de l'argent
1 = moyennant un bon médical
2 = par mutualité.
En regardant ce tableau, nous remarquons que
sur 110 ménages enquêtés, 93
ménages ont accédé aux soins de santé moyennant de
l'argent soit 84,5%, 9
ménages enquêtés déclarent moyennant un bon
médical soit 8,2% de notre échantillon et
seulement 8 ménages enquêtés soit 7,3%
accèdent aux soins de santé par mutualité. Ceci peut se
justifier par le que le paysan peut être membre soit
d'une communauté religieuse quelconque
ou soit d'une association donnée. De ce
fait, la lecture de ce tableau nous montre que la grande
majorité de notre population cible accède aux soins de
santé moyennant de l'argent.
Tableau 23 : Répartition des enquêtés
selon le membre qui tombe souvent malade
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
18
|
16,4
|
16,4
|
|
1
|
49
|
44,5
|
60,9
|
|
2
|
38
|
34,5
|
95,5
|
|
3
|
5
|
4,5
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Légende : Entendu que :
0 = Papa
1 = Maman
2 = Enfants
3 = Autres membres familiers se trouvant dans la maison.
A la lumière de tableau, nous
remarquons que sur 110 ménages enquêtés,
18 ménages enquêtés soit 16,4% sont de
papa, 49 soit 44,5% sont de
mamans, 38 ménages enquêtés affirment que
se sont les enfants soit 34,5% et 5 ménages
enquêtés seulement déclarent les autres membres familiers
se trouvant dans la ménage soit 4,5%. A travers ces
informations décrites dans le tableau ci haut, nous
remarquons que la grande majorité de notre population cible a
affirmé que se sont les mamans qui tombent souvent malades suivi des
enfants. Car ces deux constituent la catégorie de vulnérables. La
politique sanitaire devrait prendre plus en compte, dans ses
priorités, les stratégies pour promouvoir la
santé primaire de cette catégorie pour plus sauver des vies
humaines.
Tableau 24 : Répartition des enquêtés
selon le nombre de fois de se faire soigner
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
22
|
20
|
20
|
|
1
|
4
|
3,6
|
23,6
|
|
2
|
4
|
3,6
|
27,2
|
|
3
|
17
|
15,5
|
42,7
|
|
4
|
22
|
20
|
62,7
|
|
5
|
12
|
10,9
|
73,6
|
|
6
|
11
|
10
|
83,6
|
|
7
|
8
|
7,3
|
90,9
|
|
8
|
7
|
6,4
|
97,3
|
|
9
|
2
|
1,8
|
99,1
|
|
10
|
1
|
0,9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Il ressort de ce tableau nous renseigne que
sur 110 ménages enquêtés, 22
ménages enquêtés soit 20% de notre échantillon ont
déclaré aucune fois, 4 soit
3,6% ont affirmé 1fois, 17
ménages enquêtés déclarent 3 fois soit
15,5%, 22 soit 20 % ont déclaré
4fois, 11 ménages enquêtés affirment se
faire se soigner 6fois, soit 10%, 7
ménages enquêtés se font soigner 8fois soit
6,4%, 2 ménages enquêtés
soit 1,8% se font soigner 9fois et seulement 1 ménage
enquêté se fait soigner 10fois soit 0,9% par an.
Au de ce tableau, nous remarquons qu'en
moyenne un ménage dans le territoire de Nyiragongo se fait soigner
0,3091fois avec un écart type de
0,46423. Notons ici que le nombre de fois de se faire soigner
dans une structure sanitaire apparaît un facteur déterminant
influençant les paysans à accéder aux soins de
santé.
Tableau 25 : Répartition des enquêtés
selon la distance par courue en m
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
[20 -- 60]
|
9
|
8,1
|
20
|
|
[61 -- 200]
|
28
|
25,4
|
23,6
|
|
[201 -- 700]
|
32
|
29,1
|
27,2
|
|
[701 -- 2000]
|
35
|
31,6
|
42,7
|
|
Plus de 2000
|
6
|
5,8
|
62,7
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
En lisant ce tableau, nous remarquons que les
distances parcourues par nos enquêtés pour aller se faire soigner
dans une structure sanitaire varient entre 20m et plus de
2000m, 9 ménages enquêtés soit
8,1% de notre échantillon effectuent une distance
comprise entre [20m -- 60m], 28 soit 25,4%
ont parcouru une distance comprise entre [61m -- 200m], 32
ménages enquêtés ont effectué une distance comprise
entre [201m -- 700m] soit 29,1%, 35 ont
parcouru une distance comprise entre [701 -- 2000] soit 31,6%
et 6 ménages enquêtés soit 5,8% ont
effectué une distance de plus 2000m. Au regard de ce
tableau, nous réalisons qu'en
moyenne, un ménage effectue comme distance parcourue
500m avec un écart type de 261.
De ce fait, nous constatons que la distance
parcourue peut être un facteur déterminant favorisant
l'accès aux soins de santé.
Tableau 26 : Présence d'un medecin ou
non
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
110
|
100
|
100
|
|
1
|
0
|
0
|
0
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Legende
: Entendu que : 0 = absence
d'un médecin
1 = présence d'un médecin
L'examen de ce tableau montre clairement que
110 ménages enquêtés, 110 soit 100% de
notre population cible ont affirmé l'absence
d'un médecin dans la structure de santé. De ce
fait, nous réalisons que la présence
d'un médecin dans la structure de santé peut
être un facteur déterminant favorisant
l'accès aux soins de santé.
Tableau 27 : Présen ce de matelas ou non dans les
salles des soins
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
6
|
5,5
|
5,5
|
|
1
|
104
|
94,5
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: Entendu que : 0 = absence de matelas (non)
1 = présence de matelas (oui).
Il ressort de ce tableau que sur 110
ménages sondés, 6 soit 5,5% ont
déclaré qu'il y a absence de matelas et 104
ménages enquêtés ont affirmé qu'il
y a présence des matelas dans la salle des soins soit
94,5%. De ce tableau, nous constatons que la
grande majorité de nos enquêtés a déclaré
qu'il y a présence matelas.
Tableau 28 : Répartition des enquêtés
selon le mode de paiement de factures
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
76
|
69,1
|
69,1
|
|
1
|
34
|
30,9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: Entendu que : 0 = paiement cash
1 = paiement à crédit.
L'attention portée sur la lecture de
ce tableau montre clairement que sur 110 ménages
enquêtés, 76 soit 69,1% ont
payé cash leurs factures des soins de santé et seulement 34 soit
30,9% ont payé à crédit,
ceci peut s'expliquer par le fait que le chef du ménage
peut avoir des relations familiales soit avec le personnel soignant dans la
structure, ou soit la structure peut accorder la mesure de
grâce de payer par tranche. De ces informations fournies dans le tableau
ci=haut, nous remarquons que
l'accès aux soins de santé est
conditionné par le paiement cash. Car dans ce milieu,
il n y a pas une organisation tant nationale qu'internationale
qui prenne en charge les soins de santé.
Tableau 29 : Nombre des tradiprati ciens
existant
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
63
|
57,3
|
57,3
|
|
1
|
12
|
10,9
|
68,2
|
|
2
|
8
|
7,3
|
75,5
|
|
3
|
11
|
10
|
85,5
|
|
4
|
7
|
6,4
|
91,8
|
|
5
|
5
|
4,5
|
96,4
|
|
6
|
3
|
2,7
|
99,1
|
|
7
|
1
|
0,9
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Nous constatons à travers ce tableau que sur 110
ménages enquêtés, 63 soit
57,3% ont déclaré aucun
tradipraticien, 11 soit 10,9% ont
affirmé 3tradipraticiens, 7 ménages
enquêtés soit 6,4% affirment 4,
5 soit 4,5% déclarent 5, 3 soit
2,7% affirment 6 et un ménage enquêté a
déclaré 7tradipraticiens soit 0,9%.
Tableau 30 : Répartition des enquêtés
selon le type des maladies
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
34
|
30,9
|
30,9
|
|
1
|
24
|
21,8
|
52,7
|
|
2
|
16
|
14,5
|
67,2
|
|
3
|
15
|
13,6
|
80,8
|
|
4
|
13
|
11,8
|
92,6
|
|
5
|
8
|
7,4
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0 Légende
: Entendu que : 0 = malaria
1 = cholera
2 = maux d'estomac
3 = maux de tête
4 = typhoïde
5 = autres à préciser
Au vu de ce tableau, nous remarquons que 110
ménages enquêtés, 34 ménages
enquêtés souffrent régulièrement de la malaria soit
30,9%, 24 soit 21,8%
déclarent la cholera due la carence d'eau potable dans
le milieu ainsi que des
conditions hygiéniques, 16 soit
14,5% souffrent de maux
d'estomac, 15 ménages
enquêtés souffrent de maux d'estomac soit
13,6%, 13 soit 11,8% ont
déclaré la typhoïde et seulement 8 ménages
enquêtés soit 7,4% affirment autres raisons comme
la diarrhée, la diabète, la
tuberculose et le poison,etc. De ce tableau,
nous constatons que la plupart de notre population cible souffre
régulièrement de la malaria. Le type de maladie
qu'un malade souffre régulièrement
apparaît un facteur déterminant d'accéder
aux soins de santé.
Tableau 31 : Répartition des enquêtés
selon les coots des soins supportés
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
[20$ -- 25$]
|
23
|
21
|
21
|
|
[26$ -- 34$]
|
22
|
20
|
41
|
|
[35$ -- 42$]
|
43
|
38,9
|
79,5
|
|
Plus de 42$
|
17
|
16
|
9
|
|
Total partiel
|
105
|
|
95,5
|
|
Valeur manquante
|
5
|
4,5
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse a l'aide du progiciel SPSS
17.0
La lecture de ce tableau nous renseigne que sur 110
ménages enquêtés, 23 soit 21% ont
supporté un montant total compris [20$ -- 25$], 22
ménages enquêtés affirment supporter un montant total
compris entre [26$ -- 34$] soit 20%, 43 soit
38,5% supportent un montant total compris entre [35$ --
42$], 17 soit 16% de notre échantillon ont
déclaré un montant de plus de 42$ et 5 ménages
enquêtés seulement soit 4,5%
n'ont rien supporté comme coût des soins de
santé. Au vu de ce tableau nous remarquons que la plupart de notre
population cible a supporté un montant total compris entre [35$ -- 42$].
De ce fait, nous réalisons qu'en
moyenne, un ménage dans le territoire de Nyiragongo
supporte comme coût des soins qui s'élève
à 25,4190 soit 25$ avec un écart type de
17,60615 soit 18.
Pour notre cas : le Cv= 25 18 = 1,05 comme ce
montant est supérieur à 0,75,
nous
Tableau 32 : Les desiderata des ménages enquetes
pour l'amelioration des conditions sanitaires
|
Rubriques
|
Fréquences
|
Pourcentage
|
Pourcentage cumulé
|
|
0
|
37
|
33,6
|
33,6
|
|
1
|
25
|
22,7
|
56,4
|
|
2
|
21
|
19,1
|
75,5
|
|
3
|
17
|
15,4
|
90,9
|
|
4
|
10
|
9,1
|
100
|
|
Total
|
110
|
100
|
|
Source : Notre analyse à
l'aide du progiciel SPSS 17.0
Legende : Entendu que : 0 =
Construction des infrastructures sanitaires proches
1 = Assistance et disponibilité des médicaments
2 = Canalisation des sources d'eau potable
3 = Présence de personnel soignant qualifié dans
les
structures de santé.
Il ressort de ce tableau que sur 110
ménages enquêtés, 37 soit
33,6% ont déclaré la construction des
infrastructures sanitaires proches, 25 ménages
enquêtés ont déclaré l'assistance
et la disponibilité en médicaments soit
22,7%, 21 soit 19,1%
déclarent la canalisation des sources d'eau potable
dans le milieu et 17 soit 15,4% affirment la présence
de personnel soignant qualifié dans les structures de santé. Au
vu des ces informations décrites dans le tableau
ci=haut, nous constatons que tous ces
facteurs énumérés dans le tableau ci=haut
peuvent favoriser l'accès aux soins de santé.
|
|
