L?analyse de la structure financière d'une ASBL: efficacité et efficience pour le cas de la CBCA Katoyi de 2010-2014.

Tableau N°20 corrélation entre les effectifs et les engagements

Année	Effectifs (xi)	Engagement (yi)	xi-X	yi-Y	x²	y²	(xi-X)(yi-Y)
2010	2319	15458	-84,8	-2076,95	7191,04	4313721,303	176125,36
2011	2616	14955,8	212,2	-2579,15	45028,84	6652014,723	-547295,63
2012	2299	18200,7	-104,8	665,75	10983,04	443223,0625	-69770,6
2013	2302	18516,75	-101,8	981,8	10363,24	963931,24	-99947,24
2014	2483	20543,5	79,2	3008,55	6272,64	9051373,103	238277,16
Total	12019	87674,75	0	0,00	79838,8	21424263,43	-302610,95
Moyenne	2403,8	17534,95

Source : tableau établi à partir des données recueillies

Le pourcentage de r² étant de 0,05353643 soit 5,35% veut dire que la variation de y s'explique par la variation de x ou en d'autre terme x fait varier y dans l'ordre de 5,35%, les 94,65% de variation de y étant expliqués par d'autres facteurs. Etant donné que le coefficient est négatif de 0,2313794, il veut signifier qu'il y a une corrélation variant dans le sens contraire. L'augmentation de x a tendance à diminuer y.

Etant donné qu'on a calculé l'équation de tendance , et comme la pente est négative (a < 0) ; dans la suite soumettons cette pente à un test statistique en vue d'envisager une quelconque explication de cette croissance.

v Test de la tendance

1°. Hypothèses

- Nulle ou H₀ : a =0

Test bilatéral

- Alternative ou H_a : a ? 0

2°. Seuil de signification á = 1%

3°. Comme n = 5 < 30, nous utilisons la loi student pour approximer T

4° la règle de décision est telle : Rejeter H_o si T_c> T_th

Calcul du t

T_C = 1,78036347 alors que T_+h = 1,53, nous rejetons H₀ au seuil de 1% et concluons que la pente « a » est significativement différente de zéro. Ce qui veut dire qu'il n'y a pas une relation parfaite entre les fidèles et les engagements des fidèles.

Tableau N°21 corrélation entre les effectifs et les offrandes de service

Année	Effectifs (xi)	Offrandede service (yi)	xi-X		yi-Y	x²	y²	(xi-X)(yi-Y)
2010	2319	5420	-84,8		1419,48	7191,04	2014929,148	-120372,0736
2011	2616	3526,57	212,2		-473,95	45028,84	224626,7067	-100571,7656
2012	2299	4002	-104,8		1,48	10983,04	2,196324	-155,3136
2013	2302	4184,02	-101,8		183,5	10363,24	33672,984	-18680,5036
2014	2483	2870	79,2		-1130,52	6272,64	1278070,948	-89537,0256
Total	12019	20002,59	0,00		0	79838,8	3551301,984	-329316,682
Moyenne	2403,8	4000,518

Source : tableau établi par nous même à partir des données recueillies

Les deux variables fidèles et recettes varient dans le sens inverse vu que le coefficient est négative de. Le coefficient de détermination r² étant égale à 0,38249508 soit 38,24% il signifie que les engagements interviennent à la réalisation de recettes en termes de 38,24%, les 61,76% sont expliqués par d'autres sources que les engagements.

Etant donné qu'on a calculé l'équation de tendance , et nous constatons que la pente est négative (a< 0) ; dans la suite soumettons cette pente à un test statistique en vue d'envisager une quelconque explication de cette croissance.

v Test de la tendance

1°. Hypothèses

- Nulle ou H₀ : a =0

Test bilatéral

- Alternative ou H_a : a ? 0

2°. Seuil de signification á = 1%

3°. Comme n = 5 < 30, nous utilisons la loi de distribution de « t » de student pour approximer T

4° la règle de décision est telle : Rejeter H_o si T_c> T_th

Calcul du t

T_C = 2,2041463 alors que T_+h = 1,53, nous rejetons H₀ au seuil de 1% et concluons que la pente « a » est significativement différente de zéro. Ce qui veut dire qu'il n'y a pas une relation parfaite entre les fidèles et les offrandes de services.