Suivi - Evaluation Collecte et Utilisation des Données Participation des parties prenantes Frédéric Arsène DAYAMBA Coordonnateur MEAL 23/04/2015 Save the Children 1
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 2
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 3
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. 4
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 5
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. 6
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 7
Qualité des Données La qualité des données est la composante essentielle de toute étude fiable Qualité des Données signifie : 8
Qualité des Données Validity (validité) Reliability (fiabilité) Completeness Precision (précision) Timeliness (courant) Integrity (intégrité) Valid data are considered accurate: They measure what they are intended to measure. Données mesurent exactement ce qu elles sont supposées mesurer 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 Completely inclusive: the DMS represents the complete list of eligible names and not a fraction of the list. (complet The data have sufficient detail; in this case the accuracy of the data refers to the fineness of measurement units. (exactitude, finesse, suffisament détaillées) Data are up-to-date (current), and information is available on time; the DMS produces reports under deadline. (données courantes The data are protected from deliberate bias or manipulation for political or personal reasons. (données non manipulées) 9
Criteria for data quality Criteria Precision Accuracy/ Validity Timeliness Integrity Confidentiality Reliability Completeness Definition This means that the data have sufficient detail. If you have primary and secondary forms are key questions appearing on primary forms 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) Data are up-to-date (current), and information is available on time Data have integrity when the system used to generate them is protected from deliberate bias or manipulation for political or personal reasons. 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 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 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 10
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 11
Points Clés à Retenir Collecter les données doit être une activités de routine La qualité des données est importante! Les données doivent être retaçables jusqu à la source et dégagrégées au minimum par sexe Les données peuvent être soit qualitatives, soit quantitatives Les données doivent être organisées et stockées en un lieu sécurisé Les données deviennent de l information lorsqu elle sont traitées, organisées et bien présentées 12
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 13
Who are our audiences for data? Destinataires clés des informations de suivi évaluation Interne Externe Save the Children Board Member Boards + SMT Global Initiatives SG Children Community / Civil society SCI CO SCI HO / RO Politicians National governments International organisations Technical staff Marketing / fundraising Practitioners Watchdogs Implementing NGOs Media / Public Partner NGOs Academic Institutions Donors 14
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 15
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? 16
Points Clés L analyse systématique des données devrait être intégré dans la gestion quotidienne des programmes 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 Des revues de leçons apprises (partage des connaissances) et de dissémination des résultats à toutes les parties prenantes, devraient être planifiées annuellement et budgétisées. 17
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 18
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 19
MERCI 20