Section 2. Dépendance entre les variables
Le test d'indépendance est fait pour voir
l'intensité de relation qui existe entre certaines variables
considéré comme nécessaire pour l'étude. Ainsi, les
différents croisement réalisés se résume dans le
tableau suivant.
Tableau 9. Croisements des variables
|
N° Croisement
|
Variable 1
|
Variable 2
|
|
1
|
A souffert d'une quelconque maladie au cours des 4
dernières semaines.
|
S'est rendu chez un prestataire de soins au cours des 4
dernières semaines.
|
|
2
|
S'est rendu chez un prestataire de soins au cours des 4
dernières semaines
|
Pourquoi ne s'est-il pas rendu chez un prestataire de
santé ?
|
|
3
|
A souffert d'une quelconque maladie au cours des 4
dernières semaines.
|
A reçu au moins un des soins de santé suivants
au cours des 4 dernières semaines.
|
|
4
|
A accouché au cours des 12 derniers
mois.
|
A bénéficié de services de santé
de la reproduction au cours des 4 dernières semaines.
|
|
5
|
A accouché au cours des 12 derniers
mois.
|
A bénéficié de services de santé
de la reproduction au cours des 4 dernières semaines.
|
|
6
|
Wealth index quintiles
|
A souffert d'une quelconque maladie au cours des 4
dernières semaines.
|
|
7
|
Wealth index quintiles
|
S'est rendu chez un prestataire de soins au cours des 4
dernières semaines.
|
96
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
|
|
|
|
8
|
Wealth index quintiles
|
Pourquoi ne s'est-il pas rendu chez un prestataire de
soins.
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des variables de l'enquête MICS-RDC 2010.
Tableau 10. Relation entre la variable « A souffert
d'une quelconque maladie au cours des 4 dernières semaines » et
« S'est rendu chez un prestataire de soins au cours des 4 dernières
semaines»
|
|
S'est rendu chez un prestataire de soins
au cours
des 4 dernières semaines
|
Total
|
|
Oui
|
Non
|
Manquant
|
|
A souffert d'une quelconque maladie au cours des 4
dernières semaines
|
Oui
|
13034
|
3295
|
0
|
16329
|
|
Non
|
314
|
44784
|
30
|
45128
|
|
Manquan t
|
0
|
0
|
16
|
16
|
|
Total
|
13348
|
48079
|
46
|
61473
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le tableau 10 en annexes montre que sur 61473 personnes qui
ont répondu à cette question, 16329 reconnaissent qu'elles ont
souffert d'une quelconque maladie au cours de 4 semaines qui ont
précédé l'enquête et, 45128 n'ont pas souffert d'une
quelconque maladie pendant cette période. Sur les 16329 personnes qui
ont reconnu avoir souffert d'une quelconque maladie, 13034 se sont rendu chez
un prestataire de soins et 3295 ne se sont pas rendu.
Il sied de noter que les 4 dernières semaine dont il
est question dans cette analyse sont les semaines qui ont
précédé l'enquête MICS-RDC 2010.
Tableau 11. Test de Chi-carré
|
Value
|
Df
|
Asymp. Sig. (2-sided)
|
|
Pearson Chi-Square
|
6,553E4a
|
4
|
0,000
|
|
Likelihood Ratio
|
4,440E4
|
4
|
0,000
|
97
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
|
Linear-by-Linear
|
4,020E4
|
1
|
0,000
|
|
Association
|
|
|
|
|
N of Valid Cases
|
61473
|
|
|
Source : Elaboré par
l'auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le test de chi-carré montre qu'au seuil de
significativité de 5%, la probabilité calculée liée
à la statistique de Pearson est inférieure à 0,05, donc on
rejette l'hypothèse nulle de la non dépendance entre les deux
variables sous étude. En d'autres termes, il y a une forte
probabilité de se rendre au près d'un prestataire de santé
lorsqu'on est malade. Donc le fait de se rendre au près d'un prestataire
de santé dépend de l'état de santé de la
personne.
98
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
Tableau 12. Dépendance entre « S'est rendu
chez un prestataire de soins au cours des 4 dernières semaines » et
« Pourquoi ne
|
S'est rendu chez un prestataire de soins au cours des
4 dernières semaines
|
Manque d'argent
|
Mauvaise qualité de services
|
Automédication Coût
trop élevé
|
Raison culturelle ou religieuse
|
Peur de découvrir une maladie
sérieuse
|
Maladie pas
grave
|
Longue distance
|
Autres Manquant
|
Total
Non
|
1742
|
21
|
775
|
41
|
48
|
8
|
450
|
41
|
91
|
|
Manquant
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
0
|
2
|
|
1742
|
21
|
775
|
41
|
48
|
8
|
450
|
41
|
93
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
99
Pauvreté des ménages et accès
aux soins de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
L'analyse extrait les personnes qui ont souffert au cours de 4
dernières semaines qui ont précédé l'enquête
et qui ne se sont pas présentées chez un prestataire de soins.
Beaucoup de raisons ont été évoquées pour justifier
le fait de ne pas aller voir un prestataire de soins. Parmi ces raisons on cite
: « le manque d'argent », « la mauvaise qualité de
services », « l'automédication », « coût du
traitement trop élevé », « Raison culturelle ou
religieuse », « la peur de découvrir une maladie
sérieuse », « la maladie n'était pas grave »,
« la longue distance à parcourir pour atteindre un prestataire de
soins » et « Autres raisons ».
Ainsi, plus de la moitié, soit 53% des personnes qui ne
sont pas rendus chez un prestataires de soins ont évoqué le
manque d'argent comme raison principale. 24% de ces gens ont poussé
comme raison principale l'automédication et 14% ont donné comme
raison « la maladie n'était pas grave ». Le 9% restant ont
donné comme raison, entre autres, la mauvaise qualité de
services, Coût trop élevé, raison culturelle, la peur de
découvrir une maladie sérieuse, longue distance,...
Tableau 13. Test de Chi-carré
|
Value
|
Df
|
Asymp. Sig. (2-sided)
|
|
Pearson Chi-Square
|
1,125E3a
|
9
|
0,000
|
|
Likelihood Ratio
|
306,779
|
9
|
0,000
|
|
Linear-by-Linear Association
|
690,006
|
1
|
0,000
|
|
N of Valid Cases
|
3341
|
|
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le test de Chi-carré montre que la probabilité
liée à la statistique de Pearson est de 0,000, donc
inférieure au seuil de 5%. Ceci conduit à confirmer la
dépendance entre le fait de ne pas se rendre chez un prestataire de
soins quand on est malade et les différentes raisons mentionnées
ci-haut compilées dans la variable « raison de ne pas se rendre
chez un prestataire de soins ».
100
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
Tableau 14. Dépendance entre la variable «
A souffert d'une quelconque maladie au cours des 4 dernières semaines et
« A reçu au moins un des soins de santé suivants au cours
des 4 dernières semaines »
|
|
A reçu au moins un des soins de
santé
suivants au cours des 4
dernières
semaines
|
Total
|
|
Oui
|
Non
|
Manquant
|
|
A souffert d'une quelconque maladie au cours des 4
dernières semaines
|
Oui
|
1167
|
4191
|
6
|
5364
|
|
Non
|
785
|
5073
|
9
|
5867
|
|
Manquan t
|
0
|
0
|
2
|
2
|
|
Total
|
1952
|
9264
|
17
|
11233
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
L'analyse du tableau ci-dessus montre que parmi les gens qui
ont souffert pendant la période sou étude, seulement 22% ont
reçu le traitement et 78% n'ont pas reçu des soins de
santé. cet état des choses nous interpelle encore en ce qui
concerne la non accessibilité des ménages aux soins de
santé.
Tableau 15. Test de Chi-carré
|
Value
|
Df
|
Asymp. Sig. (2-sided)
|
|
Pearson Chi-Square
|
1,457E3a
|
4
|
0,000
|
|
Likelihood Ratio
|
163,628
|
4
|
0,000
|
|
Linear-by-Linear Association
|
189,933
|
1
|
0,000
|
|
N of Valid Cases
|
11233
|
|
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le test de Chi-carré montre qu'il y a bel et bien
dépendance entre le fait de tomber malade et de recevoir les soins de
santé. cette dépendance se montre à travers la
probabilité liée à la statistique de Pearson qui est
inférieure au seuil de 0,05.
101
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
Tableau 16. Dépendance entre la variable «
A accouché au cours des 12 derniers mois et « A
bénéficié de services de santé de la reproduction
au cours des 4 dernières semaines.
|
|
A bénéficié de services de SR au
cours
des 4 dernières semaines
|
Total
|
|
Oui
|
Non
|
Manquant
|
|
A accouché au cours des 12 derniers
mois
|
Oui
|
281
|
2445
|
3
|
2729
|
|
Non
|
821
|
9630
|
2
|
10453
|
|
Manquan t
|
8
|
9
|
19
|
36
|
|
Total
|
1110
|
12084
|
24
|
13218
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
En ce qui concerne la santé de la reproduction, on
remarque que parmi les femmes qui ont accouché au cours de 12 derniers
mois qui ont précédé l'enquête, 10% seulement
d'entre elles ont bénéficié de services de santé de
la reproduction et près de 90% n'ont pas bénéficié
de services de santé de la reproduction. Cela prouve à suffisance
les difficultés qu'approuvent la population congolaise en
général et les femmes en ceinte en particulier, d'accéder
aux soins de santé.
Tableau 17. Test de Chi-carré
|
Value
|
Df
|
Asymp. Sig. (2-sided)
|
|
Pearson Chi-Square
|
5,543E3a
|
4
|
0,000
|
|
Likelihood Ratio
|
249,889
|
4
|
0,000
|
|
Linear-by-Linear Association
|
1,358E3
|
1
|
0,000
|
|
N of Valid Cases
|
13218
|
|
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le test de chi-carré de Person montre qu'il y a une
forte probabilité que les femmes qui accouche bénéficient,
pendant leurs grosses, des soins de santé de reproduction. Cela se
montre à travers la valeur de la probabilité liée à
la statistique de Pearson qui est inférieure au seuil de 5%.
102
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
Tableau 18. Relation entre « Wealth index quintiles
» et « A souffert d'une
quelconque maladie au cours des 4 dernières
semaines »
|
|
A souffert d'une quelconque maladie au cours des 4
dernières semaines
|
Total
|
|
Oui
|
Non
|
Manquant
|
|
Wealth index quintiles
|
Poorest
|
3220
|
7410
|
2
|
10632
|
|
Second
|
3051
|
7714
|
1
|
10766
|
|
Middle
|
3282
|
8742
|
2
|
12026
|
|
Fourth
|
3613
|
10230
|
2
|
13845
|
|
Richest
|
3163
|
11032
|
9
|
14204
|
|
Total
|
16329
|
45128
|
16
|
61473
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le croisement entre la variable du niveau de bien-être
« Wealth index quintiles » et le fait de souffrir d'une quelconque
maladie montre que parmi les personnes qui ont souffert d'une quelconque
maladie au cours de 4 dernières semaines qui ont
précédé l'enquête, 20% figurent dans la
catégorie des plus pauvres, 19% dans la catégorie de Second, 20%
dans la catégorie de Middle (moyen), 22% dans la catégorie de
quatrième (Fourth) et 19% dans la catégorie des plus riche
(Richest).
Dans la catégorie des plus pauvres, 30% ont souffert
d'une quelconque maladie au cours de la période sous étude et 70%
n'ont pas souffert. Tandis que dans la catégorie des plus riches, 22%
ont souffert alors que 78% d'entre eux n'ont pas souffert d'une quelconque
maladie au cours des 4 dernières semaines qui ont
précédé l'enquête.
103
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
Tableau 19. Test de Chi-carré
|
Value
|
Df
|
Asymp. Sig. (2-sided)
|
|
Pearson Chi-Square
|
2,414E2a
|
8
|
0,000
|
|
Likelihood Ratio
|
242,615
|
8
|
0,000
|
|
Linear-by-Linear Association
|
217,068
|
1
|
0,000
|
|
N of Valid Cases
|
61473
|
|
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le test de dépendance pour les deux variables ci-dessus
montre qu'il y a existe une dépendance entre le niveau de vie d'un
individu et le fait de tomber malade. La maladie ne tient
généralement pas compte de ce qu'on soit riche ou pauvre. En
d'autres termes, il y a une forte probabilité pour que tout le monde
tombe malade peu importe la situation socio-économique. Mais on peut
relativiser les choses, en disant que les pauvres sont plus exposés aux
maladies que les riches. Les pauvres, de part leur situation de
précarité, sont plus vulnérables aux maladie que les
riches.
Tableau 20. Relation entre « Wealth index quintiles
» et « S'est rendu chez un prestataire de soins au cours des 4
dernières semaines.
|
|
S'est rendu chez un prestataire de soins
au cours
des 4 dernières semaines
|
Total
|
|
Oui
|
Non
|
Manquant
|
|
Wealth index quintiles
|
Poorest
|
2372
|
8258
|
2
|
10632
|
|
Second
|
2350
|
8415
|
1
|
10766
|
|
Middle
|
2707
|
9317
|
2
|
12026
|
|
Fourth
|
3066
|
10769
|
10
|
13845
|
|
Richest
|
2853
|
11320
|
31
|
14204
|
|
Total
|
13348
|
48079
|
46
|
61473
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
La relation entre le niveau de vie de l'individu et le fait
d'aller voir un prestataire de soins de santé quand on est malade montre
que parmi les gens qui étaient malade dans la catégorie des plus
pauvres, 22% seulement se sont rendus au près d'un
104
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
prestataire de soins de santé et, 78% ne se sont pas
rendus. On remarque aussi que dans la catégorie des pauvres (Second),
22% se sont rendus chez un prestataire de soins de santé alors que 78%
aussi ne sont pas rendu. Les raisons qui ont concouru au fait de ne pas se
rendre chez un prestataire de soins de santé peuvent être
démontrées à travers le tableau de croisement qui
suive.
Tableau 21. Test de Chi-carré
|
Value
|
Df
|
Asymp. Sig. (2-sided)
|
|
Pearson Chi-Square
|
84,537a
|
8
|
0,000
|
|
Likelihood Ratio
|
79,708
|
8
|
0,000
|
|
Linear-by-Linear Association
|
35,877
|
1
|
0,000
|
|
N of Valid Cases
|
61473
|
|
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Il existe une relation de dépendance entre le niveau du
bien-être et le faite d'accéder aux soins de santé, tel est
le résultat de l'analyse de Chi-carré ci-dessus
élaboré. En effet, la catégorie socio-économique
influent sur le fait d'accéder ou pas aux soins de santé. mais il
faudrait démontrer ça à travers test rigoureux ou
approfondi.
105
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
106
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
Tableau 22. Relation entre « Wealth index quintiles
» et « Pourquoi ne s'est-il pas rendu chez un prestataire de soins
»
|
|
Pourquoi ne s'est-il pas rendu chez un prestataire de
soins
|
Total
|
|
|
Manque
d'argent
|
Mauvaise
qualité de
services
|
Automédication
|
Cout trop
élevé
|
Raison culturelle ou religieuse
|
Peur de découvrir
une
maladie
sérieuse
|
Maladie pas grave
|
Longue
distance
|
Autre
|
Manquant
|
|
Wealth index quintiles
|
Poorest
|
577
|
7
|
162
|
16
|
12
|
1
|
75
|
13
|
17
|
7
|
887
|
|
Second
|
449
|
0
|
155
|
11
|
8
|
1
|
87
|
15
|
19
|
13
|
758
|
|
Middle
|
325
|
1
|
124
|
8
|
9
|
2
|
105
|
10
|
23
|
28
|
635
|
|
Fourth
|
284
|
4
|
166
|
4
|
15
|
0
|
116
|
2
|
17
|
27
|
635
|
|
Richest
|
107
|
9
|
168
|
2
|
4
|
4
|
67
|
1
|
17
|
47
|
426
|
|
Total
|
1742
|
21
|
775
|
41
|
48
|
8
|
450
|
41
|
93
|
122
|
3341
|
Source : Elaboré par
l'Auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
107
Pauvreté des ménages et accès aux soins
de santé en RDC. Une approche par la méthode d'Analyse
Factorielle des Correspondances.
Le croisement de la variable « niveau de bien-être
» avec celle relative aux différentes raisons de ne pas
accéder aux soins de santé montre que dans la catégorie
des plus pauvres, 65% ont donné comme raison principale le manque
d'argent, 18% ont évoqué l'automédication comme raison de
ne pas se rendre chez un prestataire de soins de santé. dans la
catégorie des pauvres aussi on remarque qu'un nombre important (soit
59%) ont donné, le manque d'argent, comme raison principale de ne pas se
rendre chez un prestataire de soins de santé pendant la maladie la
période de la maladie.
Tableau 23. Test de Chi-carré
|
Value
|
Df
|
Asymp. Sig. (2-sided)
|
|
Pearson Chi-Square
|
3,612E2a
|
36
|
0,000
|
|
Likelihood Ratio
|
356,880
|
36
|
0,000
|
|
Linear-by-Linear Association
|
81,449
|
1
|
0,000
|
|
N of Valid Cases
|
3341
|
|
|
Source : Elaboré par
l'auteur sur base des données de l'enquête MICS-RDC 2010.
Le test de Chi-carré confirme la dépendance
entre le niveau du bien-être d'un individu est le fait d'accéder
ou pas aux soins de santé. cela se remarque à travers la
probabilité liée à la statistique de Pearson qui
inférieure au seuil de 5 %. Donc on rejette l'hypothèse nulle de
la non dépendance entre les deux variables sous analyse.
| 
