1Save the Children

Suivi - Evaluation

Collecte et Utilisation des Données

Participation des parties prenantes

Frédéric Arsène DAYAMBA

Coordonnateur MEAL

23/04/2015

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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

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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

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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.

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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

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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.

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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

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Qualité des Données

La qualité des données est la composante essentiellede toute étude fiable

Qualité des Données signifie :

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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?

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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.

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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

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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

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MERCI