methode et outil d’evaluation

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Méthodes et outils de suiviévaluation Guide pratique de S&E des projets Pour une gestion orientée vers ‘impact Annexe D Table des matières Méthodes d’échantill Méthode 1 or 111 Sni* to View Échantillonnage aléatoire Méthode 2 Échantillonnage non aléatoire Méthodes de base utilisées dans le suivi-évaluation Méthode 3 Analyse des acteurs Méthode 4 Analyse documentaire Méthode 5 Mesures biophysiques Méthode 6 Observation directe institutionnelles (ou diagramme de Venn/Chapati) Méthode 28 Arbre à problèmes et arbre des objectifs Méthode 29 Roue de suivi-évaluation (ou « toile d’araignée »)

Méthode 30 Diagramme des flux 35 Méthodes de classification Méthode 31 Cartographie sociale ou classification selon le niveau de vie Méthode 32 Notation matricielle Méthode 33 Échelles relatives 46 49 Lectures complémentaires Cette annexe doit permettre: • aux agents chargés du S&E — de les aider à orienter le personnel chargé de la mise en œuvre des projets dans leurs travaux de collecte et de communication des informations. *GF’ 11 réflexion plus approfondie sur la collecte et la gestion des données. Vous pouvez également créer votre propre méthodologie.

Par exemple, en Zambie, le personnel dun rojet d’hydraulique villageoise a lancé un concours de rédaction dans diverses écoles secondaires pour comprendre comment la jeunesse percevait et évaluait le projet. Cette

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méthode a permis de recueillir des renseignements qui n’avaient pas été obtenus par d’autres moyens. Les rédactions ont révélé que, dans bien des cas, on demandait aux enfants d’aider ? creuser les puits pour satisfaire au critère du projet exigeant une participation des communautés en main-d’œuvre. ? cause de cela, beaucoup de jeunes ne pouvaient aller à l’école, ce qui n’avait pas été prévu par le projet. Grâce à ces enseignements, le personnel a pu repenser la mise en œuvre du projet de manière à éviter cette conséquence négative. Toute méthode peut être utilisée de deux manières pour comprendre les évolutions. 1 ère option. Elle peut être appliquée régulièrement pour mieux comprendre les tendances. Pour cela, il faut disposer d’un point de départ, ou données de « référence » (voir Module 5, point 5).

Les données issues des applications ultérieures de la méthode peuvent être comparées aux données de réference pour repérer les évolutions et tenter d’en comprendre les causes. 2 ème option. Elle peut être utilisée a posteriori pour enquêter sur les évolutions dans la zone du projet. On prend alors la situation actuelle comme point de départ et on demande à la population de décrire comment était la situation auparavant, par exemple, trois ans plus tôt.

Même si an n’utilise pas dans ce cas d’étude de référence cette méthode permet cepend *GF3DF111 n’utilise pas dans ce cas d’étude de référence cette méthode permet cependant de comparer les changements au fil du temps. Mais parce qu’elle s’en remet à la mémolre des personnes interrogées, cette méthode ne conviendra que ans les cas où il n’est pas nécessaire de recueillir des données très précises. D. l Méthodes d’échantillonnage Un recensement, c’est-à-dire un décompte complet, n’est pas toujours réalisable pour recueillir des données sur l’ensemble de la population que vous entendez étudier.

Le groupe sera peut-être trop important ou le temps, les ressources et les fonds trop limités pour effectuer un recensement. Dans de tels cas, il vous faut choisir un échantillon aussi représentatif que possible de la population totale, afin de pouvoir aboutir à des conclusions sur les caractéristiques de cette derniere. Vous aurez donc besoin de certains outils statistiques pour déterminer la représentativité de vos données et la fiabilité de l’information résultant de votre étude.

Le choix de réchantillon influe sur la qualité des résultats finaux du travail de suivi-évaluation. Si votre méthode d’échantillonnage est biaisée ou votre échantillon est trop restreint, vos résultats de SBE seront moins fiables et peut-être même faux. Si vous optez pour une collecte d’information fondée sur l’échantillonnage, il vous faut spécifiquement prendre en compte trois facteurs ayant une incidence à la fois sur les méthodes que ous ch01D-3 GUIDE PRATIQUE DE S DES PRO JETS ANNEXE D Kumar (1988), voir lectures complémentaires. Définissez votre base de sondage. une base de sondage est une description de [‘ensemble de tous ceux que vous pourriez éventuellement inclure dans votre échantillon. Pour la définir, vous devez choisir une unité donnée que vous souhaitez étudier au sein de la population (par exemple, tous les ménages d’un village, certains ménages d’un district ou certaines parcelles d’une forêt) ou préciser sous forme descriptive quelle est votre unité (par exemple, les Imites de la forêt qui sera étudiée).

Décidez de la taille de l’échantillon. La taille de l’échantillon que vous choisirez influera considérablement sur la validité de vos conclusions. Contrairement à ce que l’on croit habituellement, la taille optimale de votre échantillon n’a pas grand chose à voir avec la taille de la population que vous étudiez.

En revanche, elle doit être définie en fonction du budget et des ressources disponibles, du nombre de sous-groupes qui doivent être étudiés, du temps disponible et du temps nécessaire pour mener à bien une étude en bonne et due forme, des fluctuations au sein ‘une population de la variable étudiée, du degré de certitude que vous aimeriez avoir sur le fait que votre estlmation se situe dans une certaine marge de la valeur réelle pour cette population, ainsi que de la marge d’erreur maximale que vous vous accordez.

Ce dernier point, l’erreur d’échantillonnage, se rapporte à la certitude que votre échantillon représente bien la population étudiée et à la ‘ ne soit pas biaisé. Vos expliquer dans la présentation de vos résultats quel en est le degré de certitude. La taille de l’échantillon ou l’erreur d’échantillonnage peuvent être calculés en tilisant des formules statistiques. Pour calculer une taille déchantillon appropriée, reportezvous au site internet de calcul de la taille d’un échantillon (http://ebook. stat. ucla. edu/calculators /sampsize. phtml) ou reportez-vous à Casley et Kumar (1988) dans Lectures complémentaires.

Choisissez votre méthode d’échantillonnage. Tout comme il en va de la taille de votre échantillon, vous pouvez choisir entre deux méthodes principales pour choisir votre échantillon, l’échantillonnage aléatoire et l’échantillonnage non aléatoire. Le choix dépendra du type de renseignements recherchés. L’échantillonnage aléatoire est habituellement associé à la collecte et ? l’analyse des données quantitatives. Il donne à tout membre d’une population une chance égale d’être sélectionné par des méthodes d’échantillonnage au hasard.

Il définit de manière plus précise les procédures de sélection, utilise des listes (ou l’équivalent) comme cadre d’échantillonnage et permet d’estimer l’erreur d’échantillonnage. L’échantillonnage non aléatoire est moins précis, plus fréquemment associé à la collecte et à l’analyse des données qualitatives et suppose un échantillonnage plus orienté et plus élibéré d’une popu ation. L’une et l’autre de ces méthodes comportent certains risques de partialité, même si les réponses sont certainement suffisamment fiables pour l’utilisation que vous en faites.

Le risque d 6 11 deux méthodes. Avec l’échantillonnage aléatoire, le risque est connu et peut être minimisé autant que vous le souhaitez – dans la mesure où les ressources sont disponibles. Mais avec l’échantillonnage non aléatoire, ce risque est plus important et plus difficile à évaluer. Méthode 1 Échantillonnage aléatoire Objectif: Obtenir, sans aucune connaissance préalable ou prise en compte e caractéristiques particulières, un échantillon pouvant être considéré représentatif des principaux acteurs touchés par l’intervention d’un projet.

Du point de vue du suivi-évaluation, l’échantillonnage est souvent à la base de l’utilisation des méthodes de collecte des données. Comment procéder: 1 . Commencez par recenser, nommer au numéroter toutes les unités d’une population que vous souhaitez échantillonner (par exemple, les villages, les maisons, les personnes, les familles) de manière à ce que chaque unité ait une chance égale d’être choisie pour faire partie de l’échantillon.

C’est ce que l’on appelle préparer la base de sondage. 2. À partir de cette base de sondage, choisissez qui sera finalement sélectionné dans votre échantillon en appliquant l’une des deux méthodes fondamentales d’échantillonnage aléatoire. L’échantillonnage aléatoi ; ’11 choix au hasard d’un intervalles prédéterminés (par exemple, toutes les trois maisons) mais on ne le considère pas comme un échantillon aléatoire pur puisqu’il comporte un élément de prédétermination.

Encadré 0-1 . Exemple d’échantillonnage systématique 1 Les projets de développement rural sont critiqués parce qu’ils oncentrent souvent leurs activités dans des villages aisément accessibles. L’équipe chargée de la conception d’un projet bénéficiant de l’appui du FIDA en Côte d’Ivoire s’est fixé comme but de sélectionner au moins 7596 des vlllages de la zone du projet situés à plus de 5 km d’une route asphaltée.

Cette équipe a donc préparé une base de sondage dont les unités incluaient les villages se situant à une distance minimale de 5 km d’une route asphaltée. L’échantillonnage aléatoire stratifié diffère de la première méthode dans la mesure où la population est d’abord divisée n divers sous-groupes (ou « strates »), en fonction de certaines caractéristiques arrêtées à l’avance. Ces dernières peuvent être l’âge, le sexe, l’appartenance ethnique pour une enquête sur les ménages ou une caractéristique géographique donnée pour une enquête sur l’agriculture.

Un échantillon aléatoire est alors sélectionné par strate, par exemple en utilisant un tableau de nombres aléatoires ou en choisissant un élément ou une personne sur cinq. Conseils pratiques d’utilisation: L’échantillonnage aléatoire est plus fréquemment utilisé que l’échantillonnage non aléatoire pour es études de suivi-évaluation de rande envergure (voir la méthode 2). Cependant, il *GF8DF111 aléatoire si, par exemple, on ne dispose pas de suffisamment de temps pour dresser une liste complète des renseignements requis.

Les données existantes issues des recensements, des listes électorales, des bottins téléphoniques ou dautres registres devraient être recherchées et utilisées dans la mesure du possible – mais sachez bien que ces données ne sont pas toujours exactes. Casley et Kumar (1988) vous mettent néanmoins en garde contre toute décision hâtive en faveur de l’échantillonnage non aléatoire pour la seule aison que vous manquez de ressources, car une méthode non aléatoire n’est pas toujours satlsfaisante étant donné la marge d’erreur importante qu’elle suppose.

Ils vous proposent de recourir à la méthode empirique: « Si vous ne disposez d’aucune liste et s’il vous est difficile pour des raisons financières uniquement (et non par manque de temps) d’en établir une, il est préférable de sacrifier entre un quart et un tiers de la taille de l’échantillon prévu et de trouver les financements nécessaires pour établir cette liste. L’échantillonnage aléatoire n’est pas adapté dans les cas où la aille de l’échantillon est très réduite, puisque ce dernier ne sera sans doute pas assez représentatif et ne permettra donc pas d’aboutir ? des conclusions précises sur l’ensemble de la population. L’échantillonnage dirigé (voir la méthode 2) peut réduire ce risque. Méthode 2 Échantillonnage non aléatoire Choisir expressément, en vous en remettant à votre propre jugement, les individus qui seront inclus dans votre échantillon.

Dans les cas où l’échantillonnage aléatoire n’est pas possible, vous devez alors choisir cette méthod nage pour étudier devez alors choisir cette méthode d’échantillonnage pour étudier omment les principaux acteurs sont touchés par une intervention. Il se peut aussi que vous souhaitiez avoir une perspective particulière et recherchez donc délibérément certaines personnes ou groupes. Comme pour la méthode 1, du point de vue du suivi-évaluation, l’échantillonnage est souvent à la base de l’utilisation des méthodes de collecte des données.

Il existe deux principales méthodes d’échantillonnage non aléatoires: l’échantillonnage raisonné 1 FIDA ANGOC et IIRR 2001, voir Lectures complémentaires. (échantillon choisi à desseln, par commodité, ou de manière iscrétionnaire) et l’échantillonnage selon la méthode des quotas. i. Par échantillonnage raisonné on entend le choix d’un échantillon sur la base d’une ou de plusieurs caractéristiques fixées à l’avance.

L’objet en est de recueillir des renseignements sur les membres de la population ayant ces caractéristiques. Cette méthode est plus utile pour décrire un phénomène que pour faire des déductions statistiques sur l’impact de celui-ci sur la population étudiée. Par exemple, vous souhaiterez peut-être n’avoir d’entretiens qu’avec les personnes âgées our obtenir un point de vue h PAGF ID 11 pratiques agricoles