Collecte, qualité et analyse des données

1Méthodes de collecte

• Quantitatives : enquêtes auprès des ménages, comptages, registres de distribution, données de santé. Elles disent « combien ».
• Qualitatives : groupes de discussion (6 à 10 personnes homogènes, par sexe et par âge), entretiens avec des informateurs clés, observation directe, études de cas. Elles disent « pourquoi » et « comment ».
• Méthodes mixtes : la combinaison des deux, et la triangulation (comparer plusieurs sources) renforcent la fiabilité des conclusions.

Outils numériques courants : KoboToolbox et ODK (formulaires sur téléphone, fonctionnent hors connexion), puis Excel, Power BI ou R pour l'analyse.

2L'échantillonnage

On interroge rarement toute la population : on tire un échantillon représentatif.

Taille d'échantillon pour une proportion : n = z² × p × (1 − p) / e². Avec un niveau de confiance de 95 % (z = 1,96), une proportion inconnue (p = 0,5) et une marge d'erreur de 5 % (e = 0,05) : n = 3,8416 × 0,25 / 0,0025 ≈ 384 ménages.

• Si la population est petite, on applique la correction : n' = n / (1 + (n − 1) / N). Pour N = 1 000 ménages, n' ≈ 278.
• En sondage par grappes (villages tirés au sort), on multiplie par l'effet de plan, souvent 1,5 à 2.
• On ajoute 5 à 10 % pour les refus et les absences.
• Méthodes : aléatoire simple (liste complète), systématique (un ménage sur k), stratifié (par zone ou par groupe), par grappes. Pour le qualitatif, on choisit les participants de façon raisonnée.

3La qualité des données

Cinq critères : validité (on mesure bien ce qu'on veut), fiabilité (même résultat si on recommence), précision, ponctualité et intégrité (pas de manipulation).

• Former et tester les enquêteurs, faire un pré-test du questionnaire.
• Contraintes et contrôles dans le formulaire numérique (valeurs impossibles, champs obligatoires).
• Supervision et revisites d'un échantillon de ménages (backcheck).
• Audits de qualité des données (DQA) pour les indicateurs clés.

4Analyser et utiliser les données

Une analyse utile répond à une question de décision. Comparez avec la valeur de base et la cible, désagrégez (femmes, hommes, filles, garçons, personnes handicapées, zones), cherchez les écarts et leurs causes avec les données qualitatives.

Le suivi post-distribution (PDM) vérifie, quelques semaines après une distribution, si l'aide est arrivée, comment elle a été utilisée et si elle correspondait aux besoins. Présentez les résultats en une page, avec des graphiques simples et 3 recommandations, lors d'une réunion où l'équipe décide des corrections.