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Evaluation coà»t efficacité du projet de prévention du VIH/SIDA en Afrique Centrale

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par Noel Magellan Nino NSONG NTOCK
Institut Sous-régional Multisectiorel de Technologie, de Planification et d'Evaluation des projets - Master  2015
  

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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

Coefficient de corrélation avec la variable "Coût réel"

0,036

Significativité du coefficient (P-value)

0,28

Conclusion du test (seuil 10 %)

Nettement non significative au seuil de 10 %

Coefficient de corrélation avec la variable "Coût de fonctionnement"

0,491

Significativité du coefficient (P-value)

0,039

Conclusion du test (seuil 10 %)

La corrélation est significative au seuil 10 %

Coefficient de corrélation avec la variable "Coût du personnel"

0,736

Significativité du coefficient (P-value)

0,0106

Conclusion du test (seuil 10 %)

La corrélation n'est pas significative au seuil de 10 %

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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