CHAPITRE III : CONSTRUCTION DE L'INDICATEUR
SYNTHÉTIQUE DE SANTÉ
Nous pouvons dire que l'ACP appliquée sur les
données a permis de ressortir les tendances globales. Ainsi, nous avons
décrit le premier plan comme celui de l'amélioration de la
santé maternelle et des infrastructures de base. Pour parvenir à
comparer l'état de santé de ces préfectures/communes, il
est donc indispensable de disposer un outil pouvant prendre en charge toutes
les caractéristiques démographiques, hospitalières et
zonales, etc. Cette partie sera donc consacrée à
l'élaboration d'un indice synthétique de santé
(ISS) que nous présenterons sous forme
fonctionnelle et par la suite passer à la mise en oeuvre.
III.1. Méthodologie et forme fonctionnelle
ü Méthodologie
Sans restreindre la généralité sur la
construction des indicateurs, il faut dire que la méthode de
construction de l'ISS est basée sur l'approche
inertie. Elle a pour but de définir un indicateur synthétique
pour chaque préfecture (ou commune). La technique utilisée par
cette approche est celle de l'analyse multidimensionnelle. Ainsi l'outil le
plus adapté dans notre cas est celui de l'analyse des composantes
principales (ACP) car les variables qui seront
utilisées sont toutes quantitatives.
ü Forme fonctionnelle de l'indice
Considérons i l'indice d'une préfecture
(ou commune) donnée et son indicateur sur l'axe k (k = 1
;
2). est donnée par la formule suivante :
=
, j = 1, 2, ..., Nk, où
Nk est le nombre de variables sur l'axe k permettant
d'appréhender l'état de santé ; la valeur normée de
la variable j pour la préfecture (ou commune) i et
la
coordonnée de la variable j sur l'axe k
; la valeur normée de . Pour normaliser les indicateurs
sur
chaque axe, on utilise la relation suivante :
L'importance de cette transformation, est qu'elle permet le
support de l'ensemble des dans le
segment [0, 1]. Ainsi l'indicateur prend la forme fonctionnelle
suivante :
ISS = f ( ) = , où f est une
fonction croissante, convexe et homogène de degré 0,
b un nombre réel strictement positif obtenue par
simulation, les nombres réels et â représentent
la
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KALIVOGUI Pépé, ITS3,
stage/BSD/MSHP/Conakry
pertinence des axes 1et 2 définis par á = et
â = , avec ë1 et ë, les valeurs propres sur le
premier et le second axe.
Afin de déterminer les variables à prendre en
compte dans la construction de l'ISS, nous avons approfondi
les résultats de l'analyse ci-dessus en effectuant une seconde fois
l'ACP tout en prenant soin de mettre en supplémentaires les variables
qui étaient mal représentées lors de la première
analyse. Cette dernière analyse nous fournit aussi les
coordonnées des variables. Les variables ont été
sélectionnées sur la base de leur cosinus carré.
Concrètement, ce sont les variables dont le cosinus
carré est plus au moins supérieure à 0.5. Ainsi pour la
construction de l'indicateur, nous avons retenu 7 variables. Une ACP finale
aboutit à une augmentation de l'inertie du premier plan factoriel qui
est de 17,27% à 39,85%. Le cercle de corrélation nous montre les
variables les mieux représentées.
Graphique 10 : Cercle de corrélation des variables
les mieux représentées
Source : BSD, calculs propres
III.2. Analyse autour de l'indice synthétique
de la santé Caractéristiques de l'indice
L'ISS obtenu pour chaque préfecture (ou commune) varie
entre 0 et 1. Il faut noter que pour les indicateurs hospitaliers
utilisés dans l'étude, nous avons considéré
uniquement ceux des hôpitaux préfectoraux et les centres
médicaux communaux ; cela pour rendre possible une comparaison. Les
hôpitaux nationaux et régionaux sont donc exclus. S'agissant des
indicateurs de zone, nous avons considéré les indicateurs qui ont
trait aux centres de Santé et cela parce que les centres de
santés constituent les infrastructures de bases des soins primaires dans
notre pays.
La moyenne affichée par l'indice est de 0,496 pour
l'ensemble des 38 préfectures et l'écart type estimé est
de 0,144.
Tableau 13 C ADIDcAVLBAILuI-WaREDlI-MGI-
1'166
|
Caractéristiques
|
Min
|
Max
|
Moyenne
|
Écart-
type
|
Médiane
|
Variance
|
Kurtosis
|
Asymétrie
|
CV
|
|
9 DlI-MM GI-1l166
|
0,190
|
0,995
|
0,496
|
0,144
|
0,474
|
0,021
|
3,101
|
1,011
|
0,290
|
Source : BSD, calculs propres
La Région de Conakry au sommet, Boké
à la base en 2011
Dans l'analyse de l'ISS, nous avons pensé comparer
l'état de santé dans les différentes régions. Ainsi
l'ISS dans une région est la moyenne des ISS des préfectures (ou
communes) formant la région. L'état de santé
affiché par l'indicateur en 2011 varie d'une région à
l'autre. Avec un ISS de 0,64, la région de Conakry affiche une
amélioration en matière de santé en 2011 ; Excepté
la région de Conakry et celle de N'Zérékoré, les
autres ont leur ISS en dessous de la moyenne, et Boké vient en
dernière position. La valeur de l'ISS par préfecture (ou commune)
se trouve en annexes (voir Tableau A2). La plus
petite valeur de l'ISS est observée dans la préfecture de Gaoual
(ISS=0,1899) contre 0,9947 dans la commune de Matam.
Graphique 11 3166 ISDIAVgiRC
Source : BSD, calculs propres
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KALIVOGUI Pépé, ITS3,
stage/BSD/MSHP/Conakry
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