3.1.2.4. Analyse indiciaire des recettes globales de l'HGRI
pendant la période d'étude
Tableau N°3 Evolution des recettes globales
réalisées par l'HGRI pendant la période d'étude (en
Francs congolais)
|
Périodes
|
Recettes
|
Indices
|
variation d`indice
|
|
Avant grève
|
140 643 550
|
100
|
0
|
|
Pendant la grève
|
61 844 200
|
43,97
|
-56.03
|
|
Après grève
|
125 825 400
|
89,46
|
-10,54
|
Source : Données du tableau
n°2 et nos calculs pour les indices et leurs accroissements.
Il ressort du tableau ci-dessus qu'en considérant la
période avant grève (5 mois retenus) comme étant
année de référence ou de base, les recettes globales
réalisées par l'HGRI ont diminué de 56,03% soit, un
écart négatif. Tandis que après grève un
accroissement positif de 89,46%, mais sans atteindre le 100 %
de la période avant grève.
Graphique N°2. Evolution des recettes globales de
l'HGRI pendant la période sous-étude en millions de Franc
congolais
Source : Conçu par
nous-même sur base des données du tableau N°03
Le graphique ci-haut révèle que les recettes
globales réalisées par l'HGRI ont diminué de
61 844 200 de Franc congolais durant, la période sous examen
représentant 43,97% comparativement à la période de
référence qui est la période précédent la
grève. Et commence à progresser de 125 825 400 de franc
congolais, la période succédant la grève.
3.1.2.5. ANALYSE ECONOMIQUE DES RESULTATS
3.1.2.5.1. Description des logiciels de traitement
utilisés
L'outil que nous utiliserons pour le traitement des
données est un logiciel d'analyse statistique des données, il
s'agit du SPSS, plus précisément de la version 20.0 en
Français. Ce logiciel permet de codifier les variables de l'analyse, de
les traiter à l'aide de tests statistiques et d'obtenir les
résultats qu'il revient à interpréter.
SPSS est un programme d'analyse statistique très
apprécié pour son convivialité. SPSS signifie Statistique
Package of Soula Sciences, il fait partie des logiciels statistiques la plus
largement utilisé, SPSS permet de gérer les données, de
les transformer, de documenter les variables, de réaliser le traitement
et d'obtenir des sorties ou les résultats.
3.1.2.5.2. Test de
vérification des hypothèses
Pour ce travail, les tests statistiques employés sont
les tests non paramétriques et le test de différence de
l'échantillon apparié ou lié. L'application de ce test
nécessite le respect des deux conditions importantes notamment :
l'échantillon doit être observé à deux temps et les
observations doivent être normalement distribuées. Sans le strict
respect de ces conditions, le test T de l'échantillon lié ne peut
s'appliquer. On pourra donc faire recours au test non paramétrique. Les
hypothèses à émettre se présentent de la
manière suivante :
H0 :   : il n'existe pas de différence entre les recettes de
l'Hôpital Général de Référence d'Isiro
d'avant et pendant la grève.
H1 :   : il existe une différence entre ces recettes.
Pour prendre la décision sur l'acceptation ou le rejet
de H0, on recourt à la statistique de student donnée par :
Ce test étant incorporé dans le logiciel SPSS,
on décide en fonction de la probabilité. Si celle-ci est
inférieure à 0,05, on rejette l'hypothèse nulle.
a) Test de normalité de distribution
Ce test est un préalable pour l'application du test de
l'échantillon lié. Ses hypothèses sont émises de la
sorte :
H0 : ??d = 0 : la série est normalement
distribuée
H1 : ??d ? 0 : la série n'est pas normalement
distribuée
En utilisant SPSS, on décide en fonction de la
probabilité. Si la probabilité est inférieure au seuil, on
rejette l'hypothèse nulle.
2) Test de normalité
de distribution
Le logiciel SPSS que nous avons utilisé pour analyser
les données reprend deux tests de normalité distincte. Il s'agit
du test de Kolmogorov-Smirnov et le test de Shapiro-Wilk. Le premier test est
interprété lorsque l'échantillon est grand c.à.d. n
= 30 tandis que le second est interprété lorsque la taille de
l'échantillon est petit n < 30. Concernant cette étude, comme
n qui est la taille de notre échantillon est inférieur à
30, nous allons interpréter le test de Shapiro-Wilk.
a) Test de normalité pour les recettes de
l'Hôpital Général de Référence d'Isiro
d'avant et pendant la grève
En termes d'hypothèses, elles se présentent
comme suit :
§ H0 : La série est normalement
distribuée ;
§ H1 : La série n'est pas
normalement distribuée.
Noter que c'est avec le test Shapiro- que nous allons tester
la normalité de nos données.
Tableau n°10. Tests de normalité pour
les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro d'avant et pendant la
grève
|
Kolmogorov-Smirnova
|
Shapiro-Wilk
|
|
Statistiques
|
ddl
|
Sig.
|
Statistiques
|
Ddl
|
Sig.
|
|
Avant la grève
|
.304
|
5
|
.147
|
.762
|
5
|
.038
|
|
Pendant la grève
|
.176
|
5
|
.200*
|
.971
|
5
|
.880
|
Source : Calcul fait par le logiciel SPSS
25.0
Partant du tableau ci-haut, les probabilités de
Shapiro-Wilk de la série tant avant que pendant la grève sont
respectivement de 0,038 et 0,880. Comparativement au seuil de 0,05, nous
rejetons l'hypothèse nulle au profit de l'hypothèse alternative.
La série n'est donc pas normalement distribuée.
b) Tests de normalité pour les recettes de
l'Hôpital Général de Référence d'Isiro
pendant et après la grève
Tableau n°11. Tests de normalité pour
les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro pendant et après la
grève
En termes d'hypothèses, elles se présentent
comme suit :
§ H0 : La série n'est pas
normalement distribuée ;
§ H1 : La série est normalement
distribuée.
|
Kolmogorov-Smirnova
|
Shapiro-Wilk
|
|
Statistiques
|
ddl
|
Sig.
|
Statistiques
|
Ddl
|
Sig.
|
|
Pendant la grève
|
.176
|
5
|
.200*
|
.971
|
5
|
.880
|
|
Après la grève
|
.230
|
5
|
.200*
|
.931
|
5
|
.601
|
Source : Calcul fait par le logiciel SPSS
25.0
La statistique de Shapiro-Wilk est de 0,880 et 0,601 pour la
période pendant et après la grève. Comparer au seuil
théorique de 0,05, les probabilités de deux périodes sont
supérieures au seuil théorique. Nous rejetons l'hypothèse
alternative.
De ce fait, nous allons donc recourir au test non
paramétrique de Wilcoxon tout comme pour le cas
précédent.
3) Test non paramétrique de Wilcoxon
Mann-Whitney
En statistique, le test de Wilcoxon-Mann-Whitney (ou test U de
Mann-Whitney ou encore test de la somme des rangs de Wilcoxon) est un test
statistique non paramétrique qui permet de tester l'hypothèse
selon laquelle les distributions de chacun de deux groupes de données
sont proches.
L'énorme avantage de ce test est sa simplicité,
même si de ce fait son utilisation est limitée. Comme tous les
tests statistiques, il consiste, à partir de ce qui est observé,
à mettre en évidence un évènement dont on connait
la loi de probabilité (au moins sa forme asymptotique). La valeur
obtenue, si elle est peu probable selon cette loi, suggèrera de rejeter
l'hypothèse nulle.
a)Tests non paramétrique de Wilcoxon
Mann-Whitney pour les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro avant et pendant la grève
Hypothèses à tester :
§ H0 : Il y a égalité des
moyennes entre les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro avant et pendant la grève ;
§ H1 : Il n'y a pas égalité
des moyennes entre les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro avant et pendant la grève.
Figure n°01. Tests non paramétrique de
Wilcoxon Mann-Whitney pour les recettes de l'Hôpital
Général de Référence d'Isiro avant et pendant la
grève
La variable les recettes de l'Hôpital
Général de Référence d'Isiro n'étant pas
normalement distribuée, nous avons utilisé le test non
paramétrique de Wilcoxon Mann-Whitney. Ce résultat montre que la
probabilité du test de Wilcoxon Mann-Whitneyest de 0,043
inférieure au seuil théorique de 0,05.
Dans ce cas, nous rejetons l'hypothèse nulle de
l'égalité des moyennes des recettes de l'Hôpital
Général de Référence d'Isiro pour les deux
périodes. Autrement dit, la grève a significativement
influencé les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro à la baisse.
b)Tests non paramétrique de Wilcoxon
Mann-Whitney pour les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro pendant et après la
grève
Hypothèses à tester :
§ H0 : Il y a égalité des
moyennes entre les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro pendant et après la
grève ;
§ H1 : Il n'y a pas égalité
des moyennes entre les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro pendant et après la grève.
Figure n°02. Tests non paramétrique de
Wilcoxon Mann-Whitney pour les recettes de l'Hôpital
Général de Référence d'Isiro pendant et
après la grève
La variable les recettes de l'Hôpital
Général de Référence d'Isiro n'étant pas
normalement distribuée, nous avons utilisé le test non
paramétrique de Wilcoxon Mann-Whitney. Ce résultat montre que la
probabilité du test de Wilcoxon Mann-Whitneyest de 0,043
inférieure au seuil théorique de 0,05.
Dans ce cas, nous rejetons l'hypothèse nulle de
l'égalité des moyennes des recettes de l'Hôpital
Général de Référence d'Isiro pour les deux
périodes. Autrement dit, la grève a significativement
influencé les recettes de l'Hôpital Général de
Référence d'Isiro à la baisse.
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