6.8. Tranche d'âge, sexe et maladies
développées selon le temps
L'état de santé peut s'apprécier
à plusieurs niveaux. Pour les épidémiologistes cependant,
des indicateurs comme le temps constitue un élément
nécessaire pour comparer l'état de santé de la population
dans le temps et apprécier l'évolution de la maladie chez les
personnes atteintes sur plusieurs périodes. Notre étude, qui
s'inscrit dans le cadre de la
243
corrélation de phénomènes n'a pas pour
objet de suivre l'évolution des patients et de la comparaison dans le
temps. En effet, pour le besoin d'appréciation de dépendance,
notre enquête a été ouverte sur la question relative
à la maladie la plus développée selon les saisons
pluvieuses ou sèches. En effet, il faut souligner que le principal
obstacle à ce sujet est le coût que génère la
réalisation d'enquêtes sur des échantillons de taille
appropriée et sur des longues périodes pour assurer des
résultats significatifs aux niveaux géographiques où cette
information est souhaitée. Cependant, notre enquête ménage
a permis de recueillir des informations auprès des ménages.
Ainsi, pour le traitement des informations ainsi collectées nous avons
effectué un croissement de données, provenant des réponses
des ménages enquêtés. Le tableau suivant présente la
tranche d'âge, sexe et maladies développées selon le
temps
Tableau 53 : La tranche d'âge, sexe et
maladies développées selon le temps
EFFECTIFS OBSERVES
Catégorie de population
|
Saison pluvieuse
|
Saison sèche
|
TOTAL
|
|
|
|
Hommes
|
36
|
18
|
54
|
Enfants
|
184
|
99
|
283
|
Femmes
|
23
|
26
|
49
|
TOTAL
|
243
|
143
|
386
|
|
Source : Niamké, 2016
Comme le montre le tableau ci-dessus, parmi les personnes
tombées malades au cours des six derniers mois qui ont
précédé notre enquête, on note que le cas des
enfants est dominant, avec 73,31%, suivi des hommes avec 13,98% et enfin les
femmes avec 12,69%. Au niveau des saisons, on observe que quelle que soit la
saison (pluvieuse ou sèche), la proportion des enfants est toujours plus
importante. Cependant, on souligne que le pic le plus important de cas de
maladies déclarées est celle de la saison pluvieuse avec 62,95%.
Le tableau nous a permis d'avoir des informations sur la catégorie de
population affectée selon les saisons. Mais pour nous elle reste
insuffisante conformément à l'objectif de notre étude et
aussi, à l'orientation statistique que nous nous sommes fixés.
Pour ce faire, nous avons réalisé un test de dépendance.
La question posée à cet effet est formulée comme suit :
les saisons influencent-elles le développement des maladies à
Aboisso ?
· 244
Appliquons la même démarche du test de Khi2 pour
établir ou non la corrélation Formulons les deux
hypothèses :
Ho : les saisons n'influencent pas le
développement de la maladie
H1 : les saisons influencent le développement
de la maladie
On obtient les résultats suivants :
Tableau 54: Population, santé et les
saisons
EFFECTIFS THÉORIQUES
Catégorie
|
Saison pluvieuse
|
Saison sèche
|
Total
|
|
|
|
Hommes
|
33,99
|
20,01
|
54
|
Enfants
|
178,16
|
104,84
|
283
|
Femmes
|
30,85
|
18,15
|
49
|
Total
|
243
|
143
|
386
|
|
EFFECTIFS THÉORIQUES
|
Catégorie
|
Saison pluvieuse
|
Saison sèche
|
Total
|
|
|
|
Hommes
|
0,12
|
0,2
|
54
|
Enfants
|
0,19
|
0,33
|
283
|
Femmes
|
2,00
|
3,39
|
49
|
Total
|
2,31
|
3,92
|
386
|
|
· Résultat du Khi2
p = 4,4% ; Khi2 = 6,22 ; ddl = 2 (S) La relation est
significative.
|
|
La relation est significative au seuil de 4,4%, cela veut
clairement dire que la saison influence fortement l'incidence des maladies dans
la catégorie de la population dans la ville d'Aboisso.
Catégorie de population Saison pluvieuse
Saison sèche
Linéaire (Saison sèche)
Linéaire (Catégorie de population)
Linéaire (Saison pluvieuse) Linéaire (Saison
sèche)
y = x
R2 = 1
R2 = 0,9738
0
0 50 100 150 200
200
180
160
140
120
y = 0,4925x + 7,7742
100
80
60
40
20
245
Figure 58: Corrélation linéaire
population et saison
Source : Enquête, Niamké
2016
Le calcul du coefficient de détermination
(R2) permet d'indiquer le pouvoir explicite de la relation entre les
variables étudiées. Cette corrélation linéaire vise
à exprimer la forte corrélation entre le temps, l'état de
santé et le sexe des populations. Le calcul du R2 selon les
catégories de population et les saisons est ainsi établi.
Rappelons que la valeur d'un coefficient de corrélation évolue
dans un intervalle compris entre les valeurs -1 et +1 ; la valeur 0 indique
l'absence de relation linéaire entre deux caractères. En ce qui
concerne la variable saison le résultat du R2 qui figure sur
la figure indique 0,9738, ce qui signifie que la variable saison explique
à 97,38%, l'état de santé des populations à
Aboisso. La valeur du coefficient de détermination permet de confirmer
statistiquement la relation entre la saison et les maladies
développées par les populations à Aboisso.
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