b.2. Etude de la liaison entre les coûts et le
résultat du PPSAC au Cameroun
Notre préoccupation ici est l'étude d'une
éventuelle liaison entre des catégories spécifiques de
coût du projet et son résultat en termes d'infections à VIH
évitées. Nous voulons savoir si des variations des
résultats peuvent s'expliquer par des variations des coûts et si
oui dans quelle proportion. Pour y parvenir, nous utiliserons le test du
coefficient de corrélation de Spearman.
Le test de corrélation de Spearman permet de valider
l'existence d'un lien entre deux variables. C'est un test non
paramétrique et il constitue une alternative au test de
corrélation de Pearson plus répandu. Dans sa mise en oeuvre on
n'utilise pas les valeurs des observations mais leur rang. Ceci justifie que le
coefficient de corrélation de Pearson soit aussi appelé
coefficient de corrélation des rangs. L'interprétation de ce test
est identique à celui de Pearson. Une valeur positive et proche de un
traduit une forte liaison positive entre les deux variables. Cette liaison est
significative si la significativité du test est inférieure
à la valeur seuil qu'on a préalablement établie.
Le coefficient de corrélation donne la part des
variations d'une variable donnée expliquée par les variations
d'une autre. Par exemple, un coefficient de corrélation significatif de
0,9 entre deux variables A et B voudrait dire que 90 % des variations de A
peuvent s'expliquer par des variations de B et inversement. Il convient lors de
l'interprétation du coefficient de corrélation de ne pas le
confondre avec un élément de causalité.
Nous avons présenté le test susmentionné
comme un test non paramétrique. A la différence des tests
paramétriques, les tests non paramétriques ne sont pas
basés sur une loi de probabilité particulière. Ils sont
recommandés lorsqu'on travaille avec des échantillons de faible
taille ce qui est le cas ici (sept observations ; de 2006 à 2012).
Notre analyse étant purement descriptive, nous ne nous attarderons pas
trop sur le coefficient de significativité.
Tableau 5:
résultats du test de corrélation entre le résultat (nombre
d'infections évitées) et différentes catégories de
coût
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Coefficient de corrélation avec la variable "Coût
réel"
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0,036
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Significativité du coefficient (P-value)
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0,28
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Conclusion du test (seuil 10 %)
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Nettement non significative au seuil de 10 %
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Coefficient de corrélation avec la variable "Coût de
fonctionnement"
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0,491
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Significativité du coefficient (P-value)
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0,039
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Conclusion du test (seuil 10 %)
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La corrélation est significative au seuil 10 %
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Coefficient de corrélation avec la variable "Coût du
personnel"
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0,736
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Significativité du coefficient (P-value)
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0,0106
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Conclusion du test (seuil 10 %)
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La corrélation n'est pas significative au seuil de 10 %
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Source : Auteur à l'aide des
sorties du Progiciel SPSS
Le tableau ci-dessus présente les résultats du
test de corrélation entre le résultat du projet et les moyens mis
en oeuvre. La corrélation entre le coût total du projet et le
résultat en termes d'infections évitées est faible et non
significative. Ainsi, seulement 4 % des variations du « nombre
d'infections évitées » s'expliquent par des variations
du coût total du projet. Près de la moitié (soit 49,1 %)
des variations du « nombre d'infections
évitées » s'expliquent par des variations des
dépenses de fonctionnement. Par ailleurs 73,6 % des variations du
résultat final s'expliquent part des variations des dépenses du
personnel. Ainsi, le résultat du projet est plus sensible aux variations
du coût de fonctionnement et des dépenses de personnel que des
coûts totaux du projet.
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