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Situations de référence, cibles, et ce qu'elles font faire aux gens

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  1. Diapositive 1 / 18

    Ce que couvre cette leçon

    • Un indicateur assorti d'une cible est un autre objet
    • Ce qu'une situation de référence doit être
    • La référence que vous n'avez pas collectée
    • Quatre façons de fixer une cible
    • Des jalons, pas seulement un point d'arrivée
    • Toute cible modifie le comportement
    • Cherchez l'effet de seuil
    • Réviser une cible
    • La suite
    Notes du présentateur
    Deux nombres qui transforment un indicateur en engagement. Quatre façons de fixer une cible, la situation de référence mesurée six mois après le démarrage, et le fait que toute cible modifie le comportement des personnes mesurées.
  2. Diapositive 2 / 18

    Un indicateur assorti d'une cible est un autre objet

    • Seul, un indicateur est une mesure.
    Notes du présentateur
    Seul, un indicateur est une mesure. Placez à côté une situation de référence et une cible et il devient un engagement, un jugement de performance et — c'est ce qu'on sous-estime — une instruction adressée à tous ceux dont il mesure le travail. Cette leçon porte sur la fixation honnête des deux, et sur le comportement que chacun engendre.
  3. Diapositive 3 / 18

    Ce qu'une situation de référence doit être

    • Même indicateur. Une référence issue d'une enquête et une valeur finale issue des données de routine ne sont pas…
    • Même manière. Même dénominateur, mêmes tranches d'âge, même période de rappel. Versionnez la fiche de référence au…
    • Avant. Une référence collectée au sixième mois mesure une population avec laquelle le programme travaille déjà.
    Notes du présentateur
    Une situation de référence est la valeur du même indicateur, calculé de la même manière, avant l'intervention. Chaque mot de cette phrase porte.
  4. Diapositive 4 / 18

    Ce qu'une situation de référence doit être — En Python

    baseline = {
        "indicator": "penta3_coverage_percent_monthly",
        "value": 61.4,
        "source": "DHIS2, 2023 monthly mean over reporting facilities",
        "collected": "2024-01",
        "reference_sheet_version": "2.1",
        "note": "Computed on the same denominator as the target. 2023 reporting "
                "completeness was 71%, so the baseline is a lower bound.",
    }
  5. Diapositive 5 / 18

    Ce qu'une situation de référence doit être — En R

    baseline <- list(
      indicator = "penta3_coverage_percent_monthly",
      value = 61.4,
      source = "DHIS2, 2023 monthly mean over reporting facilities",
      reference_sheet_version = "2.1"
    )
    Notes du présentateur
    Le champ reference_sheet_version est ce qui fait survivre une référence trois ans. Sans lui, l'analyste de l'évaluation finale a un nombre et aucun moyen de savoir ce qu'il voulait dire.
  6. Diapositive 6 / 18

    La référence que vous n'avez pas collectée

    • Reconstituer à partir des données de routine. Généralement possible et généralement la meilleure réponse. Dites…
    • Utiliser une estimation externe comparable — un passage EDS ou MICS, une enquête SMART antérieure — en énonçant…
    • Déclarer qu'elle est indisponible et fixer une cible sur une trajectoire, pour que la performance soit jugée sur le…
    Notes du présentateur
    Il n'y en a souvent pas, parce que le programme a démarré avant que quiconque pense à la mesure. Trois options honnêtes, par ordre de préférence. Ce qu'il ne faut pas faire est de reconstituer une référence à partir de la première période de données du programme et de la présenter comme une valeur antérieure à l'intervention. Un évaluateur le trouvera, et le constat portera sur l'honnêteté plutôt que sur la méthode.
  7. Diapositive 7 / 18

    Quatre façons de fixer une cible

    MéthodeFondementConvient quand
    NormativeUne norme le dit — 15 L/personne/jour Sphere, 90 % de couvertureLa norme est la raison d'être du programme
    HistoriqueLa meilleure performance récente, ou le meilleur district comparableLes données de routine existent et inspirent confiance
    CapacitaireCe que les ressources permettent, chiffréLes contraintes sont le facteur limitant
    NégociéeCe dont le bailleur et le gouvernement ont convenuHonnête de la nommer pour ce qu'elle est
    Notes du présentateur
    La plupart des cibles réelles relèvent de la quatrième, présentée comme la première. Ce n'est pas nécessairement faux — une cible négociée est un engagement légitime — mais écrire « négociée » dans la fiche fait passer la conversation de revue de « vous avez échoué » à « nous avons convenu d'un nombre supposant X, et X ne s'est pas produit ». Quelle que soit la méthode, écrivez l'hypothèse sur laquelle la cible repose. Une cible de couverture de 85 % suppose le budget des sorties de proximité, le véhicule et l'approvisionnement en vaccins. Toutes trois sont des hypothèses au sens de la leçon 1, et lorsque la cible est manquée elles sont l'analyse.
  8. Diapositive 8 / 18

    Des jalons, pas seulement un point d'arrivée — En Python

    import numpy as np
    
    baseline_value, target_value, quarters = 61.4, 85.0, 12
    trajectory = np.linspace(baseline_value, target_value, quarters + 1)[1:]
    print([round(v, 1) for v in trajectory])
    Notes du présentateur
    Une cible unique à trois ans ne donne rien à piloter pendant deux ans et demi.
  9. Diapositive 9 / 18

    Des jalons, pas seulement un point d'arrivée — En R

    baseline_value <- 61.4; target_value <- 85.0; quarters <- 12
    round(seq(baseline_value, target_value, length.out = quarters + 1)[-1], 1)
  10. Diapositive 10 / 18

    Des jalons, pas seulement un point d'arrivée

    • N'anticipez rien. Les programmes démarrent lentement. Une trajectoire plate sur deux trimestres puis plus raide est…
    • Respectez la saisonnalité. En contexte agricole ou palustre, comparer le T3 au T2 revient à comparer deux mondes.…
    Notes du présentateur
    Une droite est un provisoire, pas un plan. Deux ajustements la rendent réaliste.
  11. Diapositive 11 / 18

    Toute cible modifie le comportement

    • L'écrémage. Une cible de taux de guérison encourage à admettre les cas les moins sévères, ce qui monte le taux et…
    • Les effets de seuil. Une cible de 85 % produit un nombre suspect de valeurs rapportées entre 85 % et 87 %, et…
    • La réaffectation de l'effort. Les ressources migrent des activités non mesurées vers les activités mesurées, y…
    • La dérive de définition. La définition s'élargit discrètement jusqu'à ce que la cible soit atteinte. C'est celle…
    • Associez à toute cible un indicateur qui bougerait en sens inverse si elle était manipulée — Une cible de taux de…
    Notes du présentateur
    C'est la partie qui relève d'un cours de suivi-évaluation plutôt que de gestion, car vous êtes la personne qui le verra d'abord dans les données. Quand un nombre sert à juger, les personnes jugées optimisent le nombre. Parfois c'est exactement ce que vous vouliez. Souvent non, et les dérapages sont prévisibles. Associez à toute cible un indicateur qui bougerait en sens inverse si elle était manipulée. Une cible de taux de guérison à côté de la sévérité moyenne à l'admission ; une cible de couverture à côté du taux de rapportage ; une cible de charge de cas à côté du facteur de vérification.
  12. Diapositive 12 / 18

    Toute cible modifie le comportement — En Python

    watch = pd.DataFrame({
        "target_indicator": ["cure_rate_percent", "penta3_coverage_percent"],
        "gaming_risk": ["admit less severe cases", "widen the catchment definition"],
        "partner_indicator": ["mean_muac_at_admission_mm", "reporting_rate_percent"],
    })
  13. Diapositive 13 / 18

    Toute cible modifie le comportement — En R

    watch <- tibble::tribble(
      ~target_indicator,         ~gaming_risk,                    ~partner_indicator,
      "cure_rate_percent",       "admit less severe cases",       "mean_muac_at_admission_mm",
      "penta3_coverage_percent", "widen the catchment definition", "reporting_rate_percent"
    )
    Notes du présentateur
    Écrivez ce tableau au moment de fixer la cible, pas quand le nombre paraît trop beau. Cela prend dix minutes et fait la différence entre s'en apercevoir en mars et s'en apercevoir à l'évaluation.
  14. Diapositive 14 / 18

    Cherchez l'effet de seuil — En Python

    reported_rates = performance["cure_rate_percent"]
    near = reported_rates.between(85, 87).sum()
    just_below = reported_rates.between(82, 84).sum()
    print(f"{near} sites just above target, {just_below} just below")
    Notes du présentateur
    Une fois la cible en place, il vaut la peine de vérifier si la distribution est au courant.
  15. Diapositive 15 / 18

    Cherchez l'effet de seuil — En R

    c(just_above = sum(dplyr::between(performance$cure_rate_percent, 85, 87)),
      just_below = sum(dplyr::between(performance$cure_rate_percent, 82, 84)))
    Notes du présentateur
    Un amoncellement juste au-dessus d'un seuil avec un creux juste en dessous est l'un des signaux les plus fiables des données de performance. C'est la même logique que le contrôle de préférence de chiffres du cours d'évaluation, et cela mérite le même soin de formulation — c'est un motif qui justifie une question, non une conclusion sur quiconque.
  16. Diapositive 16 / 18

    Réviser une cible — Exemple

    version    1.0 -> 1.1
    changed    2026-07-28
    from       85% by Q12
    to         78% by Q12
    reason     Outreach budget cut by 40% in Q3; the original target assumed the
               full outreach schedule. Trajectory recomputed from Q5 actuals.
    approved   Programme manager and donor focal point, 2026-07-25
    Notes du présentateur
    Les cibles se révisent. Faites-le au grand jour. Une cible révisée avec un motif et une validation est une décision de gestion. Une cible modifiée discrètement dans un tableur est le constat qui met fin à un partenariat.
  17. Diapositive 17 / 18

    La suite

    • Vous avez un indicateur, une situation de référence et une cible.
    Notes du présentateur
    Vous avez un indicateur, une situation de référence et une cible. La dernière leçon porte sur ce qui se passe quand quelqu'un d'extérieur applique les critères du CAD de l'OCDE aux trois — ce qu'un évaluateur demande, lesquels de vos chiffres survivent à la question, et comment avoir bâti les preuves avant son arrivée.
  18. Diapositive 18 / 18

    La suite

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