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Retour à la leçonLeçon 1 sur 8Le contrefactuel

Un gain de sept points qui était l'année scolaire

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  1. Diapositive 1 / 21

    Ce que couvre cette leçon

    • Une question, trois réponses
    • Le contrefactuel, énoncé en une phrase
    • Pourquoi le nombre avant-après est si convaincant
    • Trois choses que contient une évolution avant-après
    • Quand une comparaison avant-après est légitime
    • Rapportez-le en entier
    • La suite
    Notes du présentateur
    La littératie a monté de 7,0 points entre le passage initial et le final, et une demande de financement l'appelle l'effet de la cantine scolaire. Les écoles sans cantine ont monté de 7,6 points. Tout le gain, et un peu plus, appartient à l'année et non aux repas.
  2. Diapositive 2 / 21

    Une question, trois réponses — En Python

    import pandas as pd
    import numpy as np
    
    assessment = pd.read_csv("learning-assessment-2024.v1.csv")
    assessment["pct"] = assessment["raw_score"] / assessment["items"]
    literacy = (assessment[assessment["domain"] == "literacy"]
                .pivot_table(index="student_id", columns="assessment_round",
                             values="pct").dropna())
    
    roster = pd.read_csv("school-roster-2024.v1.csv").drop_duplicates(
        "student_id", keep="last")
    d = literacy.join(roster.set_index("student_id"), how="inner")
    
    print(d.groupby("feeding_programme")[["baseline", "endline"]].mean().round(4))
    print(f"overall gain: {(d['endline'] - d['baseline']).mean():+.4f}")
  3. Diapositive 3 / 21

    Une question, trois réponses — En R

    library(dplyr)
    
    d |> summarise(baseline = mean(baseline), endline = mean(endline),
                   .by = feeding_programme)
  4. Diapositive 4 / 21

    Une question, trois réponses

    InitialFinalGainn
    Avec cantine57,75 %64,41 %+6,66 pts398
    Sans cantine54,67 %62,29 %+7,62 pts187
    Tous les élèves56,76 %63,73 %+6,97 pts585
  5. Diapositive 5 / 21

    Une question, trois réponses

    • « Le programme a produit un gain de 7,0 points. » — Avant-après, apparié, IC à 95 % +6,1 à +7,9, t = 15,2
    • « Les écoles avec cantine ont 2,1 points d'avance. » — Coupe transversale finale, IC à 95 % −1,2 à +5,4
    • « Le gain a été inférieur de 0,96 point dans les écoles avec cantine. » — Chaque groupe contre son propre point de…
    Notes du présentateur
    Trois affirmations peuvent se bâtir sur ce tableau et deux sont fausses. « Le programme a produit un gain de 7,0 points. » Avant-après, apparié, IC à 95 % +6,1 à +7,9, t = 15,2. Tranché, reproductible, et cela attribue aux repas une année de scolarité dont chaque enfant a bénéficié. « Les écoles avec cantine ont 2,1 points d'avance. » Coupe transversale finale, IC à 95 % −1,2 à +5,4. Cela compare deux groupes qui étaient distants de 3,1 points avant même que le programme soit mesuré. « Le gain a été inférieur de 0,96 point dans les écoles avec cantine. » Chaque groupe contre son propre point de départ, IC à 95 % −3,5 à +1,6 une fois les 24 écoles prises en compte. C'est celle qui tente de répondre à la question, et sa réponse est qu'il n'y a rien ici.
  6. Diapositive 6 / 21

    Le contrefactuel, énoncé en une phrase

    La littératie dans les écoles avec cantine a monté de 6,66 points par rapport à ce qui se serait passé sans le programme.
  7. Diapositive 7 / 21

    Le contrefactuel, énoncé en une phrase

    • Cette seconde proposition est le contrefactuel, et il n'est jamais observé — Les mêmes enfants, la même année, sans…
    Notes du présentateur
    Toute affirmation d'impact a une seconde moitié cachée. Cette seconde proposition est le contrefactuel, et il n'est jamais observé. Les mêmes enfants, la même année, sans repas, n'est pas une chose que contient un jeu de données ; une évaluation est donc toujours une argumentation sur ce qu'il faut y substituer.
  8. Diapositive 8 / 21

    Le contrefactuel, énoncé en une phrase

    AffirmationContrefactuel supposéEst-ce plausible ?
    Avant-aprèsLes mêmes enfants n'auraient pas changé du toutNon — une année scolaire a eu lieu
    Coupe transversale finaleLes deux groupes auraient été identiquesNon — ils différaient de 3,1 points au départ
    Différences de différencesLes deux groupes auraient changé d'autantDiscutable, et la leçon 3 est cette discussion
  9. Diapositive 9 / 21

    Le contrefactuel, énoncé en une phrase

    • Nommer le contrefactuel est toute la méthode — Une fois écrit, l'affirmation avant-après s'effondre sans la moindre…
    Notes du présentateur
    Nommer le contrefactuel est toute la méthode. Une fois écrit, l'affirmation avant-après s'effondre sans la moindre statistique : elle suppose que les enfants n'apprennent rien dans une année passée à l'école.
  10. Diapositive 10 / 21

    Pourquoi le nombre avant-après est si convaincant — En Python

    gain = d["endline"] - d["baseline"]
    se = gain.std(ddof=1) / np.sqrt(len(gain))
    print(f"{gain.mean():+.4f}  95% CI [{gain.mean() - 1.96*se:+.4f},"
          f" {gain.mean() + 1.96*se:+.4f}]  t = {gain.mean()/se:.1f}")
    Notes du présentateur
    Il est précis, il est grand, et il est facile à calculer — trois propriétés qui n'ont rien à voir avec le fait d'être juste.
  11. Diapositive 11 / 21

    Pourquoi le nombre avant-après est si convaincant — En R

    t.test(d$endline - d$baseline)
  12. Diapositive 12 / 21

    Pourquoi le nombre avant-après est si convaincant

    • t = 15,2 — Toutes les barrières du cours de statistiques passent
    • Aucune de ces vérifications ne peut détecter un groupe de comparaison manquant — et c'est ce qu'il faut emporter de…
    Notes du présentateur
    t = 15,2. Toutes les barrières du cours de statistiques passent. L'intervalle est étroit, la taille d'effet est grande, l'échantillon suffit, et la valeur p est très loin sous n'importe quel seuil. Aucune de ces vérifications ne peut détecter un groupe de comparaison manquant, et c'est ce qu'il faut emporter de cette leçon. La rigueur statistique appliquée au mauvais contrefactuel produit une réponse fausse et assurée, et c'est l'assurance qui la fait entrer dans une demande de financement.
  13. Diapositive 13 / 21

    Trois choses que contient une évolution avant-après

    • Le passage du temps — Les enfants grandissent et sont enseignés
    • La régression vers la moyenne — Ceux qui ont été sélectionnés parce qu'ils étaient les plus mal lotis paraîtront mieux…
    • Tout le reste de ce qui est arrivé — Une sécheresse, un mouvement de change, le programme d'une autre agence dans le…
    Notes du présentateur
    Chaque fois que vous en voyez une, c'est une somme, et seul le dernier terme est le programme. Le passage du temps. Les enfants grandissent et sont enseignés. Les prix montent. Les points d'eau vieillissent. Ici, c'est la totalité des 7 points. La régression vers la moyenne. Ceux qui ont été sélectionnés parce qu'ils étaient les plus mal lotis paraîtront mieux au passage suivant même si rien n'a été fait, parce qu'une part de « le plus mal loti » était du bruit de mesure. Le PB à l'admission du cours de nutrition en est l'exemple type. Tout le reste de ce qui est arrivé. Une sécheresse, un mouvement de change, le programme d'une autre agence dans le même district, un changement dans la façon dont l'indicateur est enregistré.
  14. Diapositive 14 / 21

    Trois choses que contient une évolution avant-après — En Python

    by_school = d.groupby(["school_id", "feeding_programme"])[
        ["baseline", "endline"]].mean()
    by_school["gain"] = by_school["endline"] - by_school["baseline"]
    print(by_school.groupby("feeding_programme")["gain"].describe()[
        ["mean", "min", "max"]].round(4))
  15. Diapositive 15 / 21

    Trois choses que contient une évolution avant-après — En R

    by_school |> summarise(mean = mean(gain), min = min(gain), max = max(gain),
                           .by = feeding_programme)
  16. Diapositive 16 / 21

    Trois choses que contient une évolution avant-après

    • Chacune des 24 écoles a progressé — de +1,2 point à +12,2
    Notes du présentateur
    Chacune des 24 écoles a progressé, de +1,2 point à +12,2. Un programme qui n'aurait rien fait du tout aurait produit un tableau de nombres positifs.
  17. Diapositive 17 / 21

    Quand une comparaison avant-après est légitime

    • Quand le contrefactuel est réellement plat et que vous pouvez le montrer — Trois passages ou plus avant le programme…
    • Quand le résultat ne peut pas changer tout seul — Une latrine ne se construit pas elle-même
    • Quand vous faites du suivi, non de l'évaluation — « La présence est passée de 84 % à 88 % » est une affirmation vraie…
    • La formule à surveiller est « grâce à » — C'est là qu'un nombre de suivi devient une affirmation d'impact, et elle est…
    Notes du présentateur
    Elle n'est pas toujours fausse, et il vaut la peine d'être précis sur les cas où elle tient. Quand le contrefactuel est réellement plat et que vous pouvez le montrer. Trois passages ou plus avant le programme sans tendance constituent un argument ; un seul point de départ non. Quand le résultat ne peut pas changer tout seul. Une latrine ne se construit pas elle-même. Un point d'eau ne devient pas chloré sans que quelqu'un le fasse. La couverture d'une chose que seul votre programme fournit a un contrefactuel nul défendable. Quand vous faites du suivi, non de l'évaluation. « La présence est passée de 84 % à 88 % » est une affirmation vraie sur le monde et utile à suivre. Elle devient une affirmation sur le programme quand quelqu'un écrit « grâce à ». La formule à surveiller est « grâce à ». C'est là qu'un nombre de suivi devient une affirmation d'impact, et elle est généralement ajoutée par quelqu'un qui n'était pas dans l'analyse.
  18. Diapositive 18 / 21

    Rapportez-le en entier — Exemple

    Literacy outcomes, baseline to endline 2024
    
      All students        56.8% to 63.7%    +6.97 points   95% CI +6.1 to +7.9
        With feeding      57.8% to 64.4%    +6.66 points
        Without feeding   54.7% to 62.3%    +7.62 points
    
      The overall change is reported as a monitoring result and is not
      attributed to the feeding programme. Schools without the programme gained
      slightly more, so the difference-in-differences estimate of the programme
      effect is -0.96 points (95% CI -3.5 to +1.6, clustered on 24 schools).
    
      The before-after change assumes children would have learned nothing over
      a school year. That counterfactual is not defensible here and the
      comparison group is what replaces it.
  19. Diapositive 19 / 21

    Rapportez-le en entier

    • Le dernier paragraphe fait trois lignes et c'est la différence entre un rapport de suivi et une affirmation d'impact —…
    Notes du présentateur
    Le dernier paragraphe fait trois lignes et c'est la différence entre un rapport de suivi et une affirmation d'impact. Écrire le contrefactuel est ce qui force le choix, et un rapport qui n'en écrit jamais a fait le choix par défaut.
  20. Diapositive 20 / 21

    La suite

    • L'estimation en différences de différences ci-dessus repose sur le fait que les deux groupes d'écoles sont comparables sur ce qui compte.
    Notes du présentateur
    L'estimation en différences de différences ci-dessus repose sur le fait que les deux groupes d'écoles sont comparables sur ce qui compte. La leçon suivante teste cela directement, sur les quinze et les neuf, et trouve une différence standardisée huit fois plus grande que ce que tolérerait un essai randomisé.
  21. Diapositive 21 / 21

    La suite

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