L'évaluation des connaissances sur les paramètres affectants l'insalubrité péri domiciliaire dans la zone de santé de Ngaba

2.3. Type d'étude

Cette étude et du type descriptif transversal.

2.4. Type d'enquête

Pour cette étude nous avons mené une enquête transversale.

2.5. Population et échantillon

Selon Mallet et Al. (2009) on appelle population un ensemble généralement très grand voir infini d'individu ou d'objet de même nature. Il est le plus souvent impossible, ou trop coûteux d'étudier l'ensemble des individus constituant une population. On travaille alors sur une partie de la population que l'on appelle échantillon. Pour qu'un échantillon permette l'étude de la variabilité des caractéristiques d'intérêt de la population il faut qu'il soit convenablement sélectionné. On parlera d'échantillon représentatif si les individus le constituant ont été tirés au sort dans la population.

Chaque individu ou unité statistique appartenant à une population est décrit par un ensemble de caractéristiques appelée variables ou caractères. Ces variables peuvent être quantitatives (numérique) ou qualitative (non numérique).

2.6. Population cible

D'après AMULI (2007) la population est définie comme l'ensemble des sujets définis par des critères établis pour l'étude. Ces sujets ont en commun une ou plusieurs caractéristiques. Les résultats de l'étude pourraient être appliqué à l'ensemble de cette population spécifique.

Ainsi pour notre étude la population cible est constituée des ménages de la zone de santé de Gaba.

2.7. Echantillonnage

Selon AMULI (2007) un échantillonnage est un groupe de sujets tirés d'une population cible représentatif de celle-ci ses caractéristiques sont assez semblables à celle de la population cible pour permettre la généralisation des résultats de l'étude.

Nous avions utilisés les techniques d'échantillonnage probabiliste stratifié selon le processus suivant :

1. Calculer la taille d'échantillon ;

2. Repartir la population en sous population homogène appelées strates ;

3. Calculer la proportion de chaque strate par rapport à la population ;

4. Multiplier les proportions obtenues par la taille de l'échantillon on obtient ainsi la taille de sous population pour chaque strate ;

5. Choisir au hasard les unités de chaque sous échantillon l'ensemble de sous échantillon constitue l'échantillon total (MPUTU LOBOTA 2007).

1. Taille de l'échantillon

Nous avons utilisé la formule proposée par FICHER pour le calcul de la taille de l'échantillon.

z² (p.q)

n =

d²

Légende :

n  : taille de l'échantillon

z^{2 :} coefficient de confiance pour un degré de confiance de 95% ce coefficient est égal à 1,96 2

p : la proportion des sujets malades

q : proportion des sujets non malade

q = 1- p

=1- 0,42

= 0,58

d² : degré de précision désirée (0,05). (OKENGE 2007).

Pour augmenter la puissance de l'étude et éviter les non répondants nous avons pris la taille de l'échantillon à 10%.

(1,96)². 0,42.O, 58

D' où n =

O, OO25

= 375

n+10% de puissance de l'étude. Nous avons :

375+37= 412 sujets de l'étude

2. Répartition de la population en sous population (strate)

AIRE DE SANTE	POPULATION	MENAGES	%	MEN. A ENQ/A DE S
BAOBAB 26029 3718 16,1 66 BULAMBEMBA 24764 3538 15,3 63 LUYI 29503 4215 18,3 75 MATEBA 21545 3078 13,3 55 MPILA 25116 3588 15,5 64 MUKULUA 34715 4959 21,5 89
TOTAL	161672	23096	100	412

(Plan d'action de la zone de santé de Ngaba 2010)

Légende :

-Men  : Ménage.

-Men a enq : Ménage à enquêter.

-A de s : Air de santé.

3. Critère d'inclusion et d'exclusion