1Save the Children
Suivi - Evaluation
Collecte et Utilisation des Données
Participation des parties prenantes
Frédéric Arsène DAYAMBA
Coordonnateur MEAL
23/04/2015
2
Overview of the Module : Data Collection and Use
• Part 1: Collecte et Analyse des données
• Part 2: Utilisation des données
• Part 3: Participation des acteurs
3
Learning Objectives
• Savoir définir et décrire les processus et
méthode de collecte des données, d’analyse,
de documentation et d’utilisation
• Avoir un draft de plan de S&E
4
What is data collection?
La collecte des données est un processus
de rassemblement systématique de
données, d’identification et de vérification
des sources afin de générer de
l’informations.
5
Etapes clés dans le processus de collecte des données.
• Avoir des indiacteurs claires (définition et mésure)
• Avoir des unités d’analyse claires (individus, ménages,
groupes, institutions, communautés, etc.)
• S’assuer d’une méthode appropriée et des sources de
données
• Définir qui est responsable de la collecte des données
• S’assurer de la qualité des données (verification et
validation)
• Analyse et presentation des données
6
Types de sources et méthodes de collecte des données
• Données primaires : data collected by a researcher/
staff member / evaluation consultant conducting a piece
of research or evaluation
• Données secondaire : data collected by someone other
than the user. Common sources of secondary data
include censuses, surveys, organisational records etc.
• Méthodes de recherche qualitative (passive) : Ensemble de
techniques d’investigation qui donne un aperçu du
comportement et des perception des gens, permet d’étudier
leur opinion sur un sujet précis. Elle génère des idées et des
hypothèses.
• Méthodes de recherche quantitative : collect data that can
be analysed in a numerical form. Surveys are one of the most
common quantitative tools, used to collect a broad range of
information about a population.
7
Moyens de collecte des données
• Enquêtes
• Revues Documentaires
• Observation (ex : promenade d’étude, Images,
Salle de Classes, Séances de Consultation)
• Interviews et focus groups
• Information systems (eg. attendance records)
• Etude de Cas (eg. Client feedback)
• Rapports de visites des projets, CR de rencontre
8
Qualité des Données
La qualité des données est la composante essentiellede toute étude fiable
Qualité des Données signifie :
9
Validity
(validité)
Valid data are considered accurate: They measure
what they are intended to measure. Données mesurent exactement
ce qu’elles sont supposées mesurer
Reliability
(fiabilité)
The data are measured and collected consistently, systematic;
definitions and methodologies are the same over time. (même
définition et même méthode à tous les lieu et en tout temps
CompletenessCompletely inclusive: the DMS represents the complete list of
eligible names and not a fraction of the list. (complet
Precision
(précision)
The data have sufficient detail; in this case the “accuracy” of the
data refers to the fineness of measurement units. (exactitude,
finesse, suffisament détaillées)
Timeliness
(courant)
Data are up-to-date (current), and information is available on time;
the DMS produces reports under deadline. (données courantes
Integrity
(intégrité)
The data are protected from deliberate bias or manipulation for
political or personal reasons. (données non manipulées)
Qualité des Données
10
Criteria for data quality
Criteria Definition
Precision This means that the data have sufficient detail. If you have primary and
secondary forms are key questions appearing on primary forms
Accuracy/
Validity
Accurate data are considered correct: the data measure what they are
intended to measure. Accurate data minimize errors (e.g., recording or
interviewer bias, transcription error, sampling error)
Timeliness Data are up-to-date (current), and information is available on time
Integrity Data have integrity when the system used to generate them is protected
from deliberate bias or manipulation for political or personal reasons.
Confidentiality Clients are assured that their data will be not be disclosed inappropriately,
and that data in hard copy and electronic form are treated with appropriate
levels of security
Reliability Data generated are based on protocols and procedures that do not change
according to who is using them and when or how often they are used.
Completeness Completeness means that an information system from which the results are
derived is appropriately inclusive: it represents the complete list of eligible
persons or units and not just a fraction of the list
11
Qualité des Données
• Les données ne sont pas de l’information
• L’analyse des données est la pratique dans la quelle
les données sont ordonnées et organisées afin
d’extraire des informations utiles
12
Points Clés à Retenir
Les données doivent être organisées
et stockées en un lieu sécurisé
Collecter les données doit
être une activités de
routine
Les données doivent être
retaçables jusqu’à la source
et dégagrégées au
minimum par sexe
Les données peuvent être soit
qualitatives, soit quantitatives
La qualité des données est
importante!
Les données deviennent de
l’information lorsqu’elle sont
traitées, organisées et bien
présentées
13
Part 2: A quoi servent les données de suivi
• Suivre l’état d’avancement des projets, de l’atteinte des
objectifs et cibles
• Savoir ce qui marche et ne marche pas et comment le
groupe cible repond, réagit aux interventions du projet
• Prendre des décision – réorienter la stratégie, les activités,
les cibles, les groupes, la zone d’intervention etc.
• Fournir des preuves pour l’évaluation et le plaidoyer
• Communiquer avec gouvernement, donateurs, et autres
parties prenantes
14
Who are our audiences for data?
Donors
ChildrenSave the
Children Board
Community /
Civil society
PoliticiansNational
governments
International
organisations
PractitionersImplementing
NGOs
Media / Public Watchdogs
Member
Boards + SMT
Global
Initiatives SG
SCI HO / ROSCI CO
Technical staffMarketing /
fundraising
Interne Externe
Academic
Institutions
Partner NGOs
Destinataires clés des informations de suivi évaluation
15
Venues for disseminating & sharing learning
• Rencontres de l’équipe de projet
• Rencontres SMT
• Revue annuelle d’apprentissage, de partage des connaissances
• Revues operationnelles
• Rencontres de dissémination avec les parties prennantes
• Publication et rapports
• Rencontres des leader pays
16
Group Work
• What are the most frequent types of analyses needed with your project data?
• How do you package the information to share with others?
• Who are generally the audience for your reports?
• What challenges would you anticipate in using data for decision making?
17
Points Clés
Les bureaux pays devraient élaborer des procédure de revue
des données
Les données de suivi devraient être revue par le SMT, aussi
fréquemment qu’ils revoient la gestions des comptes
L’analyse systématique des données devrait être intégré
dans la gestion quotidienne des programmes
Des revues de leçons apprises (partage des connaissances)
et de dissémination des résultats à toutes les parties
prenantes, devraient être planifiées annuellement et
budgétisées.
18
Part 3 : Stakeholder participation
Exercise: Who are our Stakeholders?
Stakeholder Analysis
– Identifiez toutes les parties prenantes au Projet
Identifiez
– a) Comment les parties prenantes peuvent participer
– b) Qu’est ce qui doit être mis en place pour permettre leur
participation
19
Améliorer la participation des parties prenantes
Développer un plan d’action pour l’amélioration de leur
participation
1. Renforcer les capacités du staff pour assurer que la
participation est conforme aux standards.
Apprentissage, pratiques, appropriation de nouvelles
méthode de communication avec les enfants
2. Développer un plan d’action pour l’amélioration de leur
participation – penser à la formation, au rôle et
responsabilités, les besoins d’information, la pririsation
du SMT
20
MERCI