Population et Développement en Afrique : Indicateurs essentiels (Comprendre les évolutions en cours)
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La révolution des données : l′Afrique doit s′en saisir pour accélérer son développement socioéconomique !




Contenu de la page

Collecte⋅et⋅analyse⋅des⋅données


Contexte

Il va sans dire que les indicateurs statistiques constituent des éléments importants d’analyse, de suivi-évaluation et de perspective/prospective socioéconomiques. Ils sont pour ainsi dire l’illustration de la réalité socioéconomique et par conséquent peuvent faire l’objet de controverses. Cependant, si leur élaboration se fait en dehors de toutes contraintes sociopolitiques partisanes, il y a de fortes chances que seules les règles de l’art président à leur calcul, conduisant dès lors à des données mieux adaptées aux diverses situations où elles sont requises.

L’exemple des recensements africains le montre à souhait. A titre illustratif, au Nigéria, les résultats des recensements ont souvent été approximatifs suite aux rivalités entre les États qui composent le pays et on estime que seul le dernier mené en 2006 a pu permettre de se rapprocher du volume réel de la population. De même en Érythrée, après près de 30 ans de guerre avec l’Éthiopie et l’arrêt du tribunal de la Haye en 1996 non respecté par l’Éthiopie, l’absence d’un recensement durant tout ce temps ne permet pas d’être suffisamment fixé sur les indicateurs socioéconomiques de ce pays. Au Gabon c’est un autre scénario qui se présente : la non publication des résultats du recensement de 2003 conduit à des spéculations diverses sur les indicateurs sociodémographiques du pays. En République Démocratique du Congo, l’insécurité sociopolitique a hypothéqué la réalisation à temps du recensement, d’où une longue période sur laquelle on n’a utilisé que des données démographiques incertaines. Au Cameroun, le dernier recensement réalisé en 2005, assez longtemps après l’avant dernier datant de 1987, a connu un délai anormalement long dans la réalisation de l’enquête post censitaire, et les détails de certains résultats se font encore attendre, favorisant le risque que la guerre des chiffres connue à d’autres époques se répète à diverses occasions (circonscriptions électorales, projets/programmes de développement, etc.)…

Partant de ces cas non exhaustifs, on comprend que le calcul des indicateurs sur la population et le développement dans de nombreux pays africains n’est pas une tâche aisée et par conséquent requiert l’appui d’experts hautement compétents. En particulier, il est convenu que les OMD dans leur ensemble ne seront pas atteints pour la plupart des pays d’Afrique. La mesure exacte de ces OMD bute aux contraintes multiples dont celles des données fiables et au moment où l’an 2015 est désormais considéré comme une simple étape dans l’amélioration du bien-être de l’humanité, on ne doit pas relâcher les efforts et mécanismes d’évaluation de ces indicateurs.

Une cellule d’appui apte à contribuer à la mise à jour autant qu’à la certification des différents indicateurs socioéconomiques utiles à la recherche/action, à la programmation et à la planification des objectifs de développement est donc une nécessité absolue pour l’Afrique qui demeure à la traine du développement tout en s’efforçant pour s’arrimer à la modernité dans un monde devenu dans la réalité un village planétaire.

Si on se résume au cas du Cameroun, les structures telles que l’INS, le BUCREP et les multiples autres cellules statistiques au sein des départements ministériels ou des services municipaux produisent beaucoup de données statistiques qui répondent à des thématiques précises mais dont l’exploitation complémentaire est toujours possible, surtout en combinant des objectifs multiples selon la demande des acteurs socioéconomiques. Il faut alors des compétences avérées pour ce type de synthèse et d’analyse.

Ceci justifie largement le souhait des experts de l’ONG PODEV-IN à se mettre ensemble pour relever ce défi et participer aux mutations positives de l’Afrique dans un monde en compétition permanente. Les indicateurs socioéconomiques auxquels nous contribuons se révèlent en somme comme la boussole qui permet aux partenaires au développement de mieux s’orienter tout en sachant à tout moment où on se trouve de façon certaine.

Nous mettons un point d’honneur à la clarté scientifique. C’est pour cela que nous indiquons, ne serait-ce que sommairement, les approches scientifiques à utiliser, les alternatives, le choix laissé aux décideurs qui maîtrisent alors les principales marges de manœuvre possibles. Scientifiques et politiciens doivent se tenir la main pour un développement efficient. En effet, on a vu ces dernières années ce qui peut arriver lorsque ce n’est pas le cas : le Président français s’adressant à son peuple promet de faire baisser la courbe de chômage avent la fin de l’année 2013, ignorant l’avis des scientifiques qui lui assurent que si les choses vont très bien, au mieux on pourra espérer cette baisse au cours de l’année 2014. Jusqu’en 2016, on cherche encore en vain la baisse de la courbe du chômage en France ! Aussi, il importe que volonté et décisions politiques s’appuient fermement sur des réflexions scientifiques sures.

La présennte page donne davantage quelques éléments primaires d’analyse de données. Pour aller plus loin, consulter les pages suivantes : La Recherche-Action ou La révolution des données.


Collecte des données

Il est difficile de parler d’un sujet en ne s’en tenant qu’aux aspects théoriques. On doit confronter les idées à la réalité du terrain. Ceci se fait par le biais des données collectées et dont l’analyse fournit un certain nombre de renseignements. Ces expériences peuvent être répétées dans l’espace et dans le temps en fonction des objectifs poursuivis.

Dans le cadre d’un cours en Master/DESS intitulé « Méthodologie et traitement d’enquête », un guide partiel portant sur la collecte de données par questionnaire a été élaboré et peut être consulté avec intérêt au lien suivant DESS/Master en Économie : Méthodologie et traitement d′enqête.

De même, un tiré-à-part de Dominique Tabutin de son article intitulé « Les systèmes de collecte de données en démographie » est un excellent document qui ne bénéficie pas seulement aux démographes. Un grand nombre de passages a une portée générale en matière de collecte. Accédez à ce document ici : Les systèmes de collecte de données en démographie .



Analyse des données

C’est un domaine très étendu et varié. On peut aller des analyses simples aux plus compliquées, appliquées par exemple à l’économie (économétrie), à la démographie… Cette dernière est très spécifique et a des avantages comparatifs quant aux méthodes d’analyses elles-mêmes, mais aussi d’observation. Raisons pour lesquelles les démographes proposent dans le cadre des Objectifs du Développement Durable (ODD) un module dit « Révolution des données ».

On trouvera çà et là dans les universités où l’analyse des données est enseignée les éléments non exhaustifs suivants :

Outils Fondamentaux

*Plans d'expériences - Analyse de variance 
* Modèles de régression : linéaire, logistique, ... 
* Séries chronologiques 
* Réseaux informatiques - Communication 
* Bases de Données - Access - SQL 
* Présentation des principaux logiciels statistiques
* Méthodes et techniques de la recherche documentaire
* Techniques de communication

Quelques modèles en sciences sociales

*Modèle de Cox et ses généralisations
* Modèles de la vie accéléré
* Modèle de fragilité et modèle de transformation linéaire
* Modèle statistique de dégradation
* Modélisation des événements démographiques
* Modèle de Gompertz-Makeham
* Approche actuarielle. Modèle de Pareto
* Modèles multivariés de survie-Copulas

Techniques d′enquête

*Protocole d′enquête
* Conception et réalisation d′un questionnaire 
* Modes de recueil des données 
* Méthodes d′estimation 
* Élaboration et analyse enquête 

Quelques types d’analyse

•             analyse de surface

•             bases de données réparties

•             traitement de données

•             analyse et traitement de données

•             analyse numérique

•             analyse mathématique

•             analyse fonctionnelle des procédés

•             analyse de signaux et d′images

•             bases de données objet

•             méthodes géométriques en analyse globale

•             analyse pseudo différentielle

•             analyse de correspondance

•             données de base pour la modélisation

•             analyse de problèmes et analyse fonctionnelle de circuits d′acquisition de données

•             analyse microéconomique

•             bases de données incomplètes

•             analyse des systèmes complexes

•             bases de données orientées objet

•             analyse symbolique

•             acquisition de données

•             analyse convexe

•             analyse des données symboliques

•             l′analyse des défauts

•             analyse et synthèse de produits naturels

•             bases de données

•             analyse asymptotique

•             traitement de données et des images

•             analyse ionique

•             bases de données image

•             analyse macroéonomique

•             bases de données fédérées

•             analyse décisionnelle

•             bases de données avancées

•             analyse et conception de systèmes graphiques

•             analyse en multirésolution

•             analyse de texture

•             optimisation de bases de données

•             bases de données déductives

•             analyse épigraphique

•             analyse et traitement d′image

•             bases de données et de connaissances

•             analyse linéaire

•             bases de données orientées

•             analyse non linéaire

•             analyse d′images


En consultant la table des matières du document suivant : "L′analyse de données, Polycopié de cours ENSIETA - Réf. : 1463, par Arnaud MARTIN, Septembre 2004", on peut y trouver quelques points utiles. Document accessible ici : L′analyse des données

Table des matières

1 Introduction 1

1.1 Domaines d′application . 2

1.2 Les données. 2

1.3 Les objectifs. 3

1.4 Les méthodes4

1.5 Les logiciels. 6

1.6 Plan. 7

2 Analyses Factorielles 9

2.1 Introduction. 9

2.1.1 Les objectifs. 9

2.1.2 Domaines d′application . 9

2.1.3 Les données. 10

2.2 Principe général . 10

2.3 Ajustement du nuage des individus dans l′espace des variables. 12

2.3.1 Droite d′ajustement. 12

2.3.2 Plan d′ajustement. 13

2.3.3 Sous-espace d′ajustement 14

2.4 Ajustement du nuage des variables dans l′espace des individus. 15

2.5 Relation entre les axes d′inertie et les facteurs des deux nuages. 16

2.6 Reconstruction des données18

2.7 Conclusion20

3 Analyse en Composantes Principales 23

3.1 Introduction. 23

3.2 Principe de l′ACP 24

3.2.1 Les objectifs. 24

3.2.2 La transformation des données . 26

3.2.3 L′analyse des nuages27

3.2.4 L′ajustement28

3.3 Représentation simultanée. 31

3.4 Interprétation33

3.5 Conclusion 35

4 Analyse Factorielle des Correspondances 39

4.1 Introduction. 39

4.1.1 Les domaines d′application. 39

4.1.2 Les données. 40

4.1.3 Les objectifs. 42

4.2 Principe de l′AFC 42

4.2.1 La transformation des données . 43

4.2.2 La ressemblance entre pro_ls44

4.2.3 Les nuages des deux pro_ls. 46

4.2.4 L′ajustement des deux nuages . 47

4.2.5 Représentation simultanée. 49

4.3 Interprétation50

4.4 Conclusion 54

5 Analyse des Correspondances Multiples 57

5.1 Introduction. 57

5.1.1 Les domaines d′application. 57

5.1.2 Les données. 57

5.1.3 Les objectifs. 58

5.2 Principe de l′ACM. 58

5.2.1 La transformation des données . 59

5.2.2 L′analyse factorielle des correspondances du tableau disjonctif complet 62

5.2.3 L′analyse factorielle des correspondances du tableau de Burt 66

5.2.4 Les variables quantitatives. 67

5.3 Interprétation67

5.4 Conclusion 69

6 Analyse Factorielle Discriminante 73

6.1 Introduction. 73

6.1.1 Les domaines d′application. 75

6.1.2 Les données. 75

6.1.3 Les objectifs. 76

6.2 Principe de l′AFD. 76

6.2.1 La discrimination 76

6.2.2 L′affectation. 81

6.3 Conclusion 85

7 Classification 87

7.1 Introduction. 87

7.1.1 Les objectifs. 87

7.1.2 Les données. 88

7.1.3 Les méthodes89

7.2 Méthode des centres mobiles90

7.2.1 Principe de l′algorithme 90

7.3 La classification hiérarchique91

7.3.1 Principe de la classification hiérarchique ascendante . 92

7.3.2 Interprétation98

7.4 Conclusion 101

Glossaire 101

Indications historiques 103

Rappel de définitions . 105



Analyse pratique de données sous MS-EXCEL

De façon pratique (i.e. avec application sur ordinateur), le document Analyse pratique de données sous sous MS-EXCEL2003 fournit un exercice intéressant pour les débutants. Cet exercice d’analyse sous EXCEL (version 2003) peut aujourd’hui être amélioré avec les nouvelles fonctionnalités d’EXCEL. Dans un certain nombre de services en Afrique, on n’a pas toujours accès aux logiciels professionnels d’analyse et néanmoins on désire parfois avoir une idée simple (moyenne, écart_type, coefficient de corrélation, etc.) des données existantes dans le cadre des rapports d’activités par exemple. Alors, EXCEL peut à ce moment être d’une certaine utilité.


Mais de façon plus sérieuse, il faut un programme plus adapté pour analyser les données. SPSS en est un. En fait, c’est un progiciel très complet dont l’une de ses facilités est l’inclusion des aides en fichiers PDF détachables du produit. Une introduction peut être consultée ici : DESS de Gestion : Une introduction à l′analyse des données , document élaboré comme guide pour un cours en DESS de Gestion. Une autre introduction est aussi disponible ici : Analyse des données sous SPSS : une introduction.


Missions


Les missions dévolues à POPDEV-IN se résument autour des points suivants, fort de l’expérience des experts en matière d’analyse des données, d’évaluation de projets/programmes, de maîtrise des outils les plus modernes pour travailler dans ces domaines de pointe pour la recherche et le développement :

  • Mettre en œuvre un observatoire des indicateurs d’appoint sur les grands sujets de développement : OMD/ODD, Corruption/Gouvernance, Croissance économique (pauvreté, chômage, Banque-Monnaie-Finance, Import/Export, Balance de paiement, etc.), Évolutions démographiques (mortalité, fécondité, migration et indices connexes) ;
  • Appuyer les projets/programmes dans leur volet « Suivi-évaluation » : outils, méthodologies, réalisation ;
  • Effectuer des évaluations croisées d’un certain nombre de processus de développement appliqués çà et là : UNDAF, DSRP/DSCE, Matrice du cadre logique, RBM, MYF…
  • Appuyer la mise en œuvre des Statistiques simples, des tableaux, des modèles démo-économiques, d’illustrations graphiques, de cartographies thématiques et autres à la demande des acteurs socioéconomiques…

Ces missions peuvent s’exercer globalement autour des grandes opérations suivantes :

  • Toutes activités de recensements démographiques, agricoles et administratifs ;
  • les enquêtes de faisabilité, d’impact et de marché tendant à faciliter et à organiser l’implantation commerciale, la promotion et la diffusion des produits de toutes natures ;
  • la recherche en population et développement ;
  • la formation en logiciels courants et scientifiques (traitement de texte, tableur, grapheur, gestionnaire de base de données, logiciels d’analyse de données) ;
  • la recherche, l’obtention, l’acquisition et l’exploitation de tous brevets, licences, procédés et fonds de commerce se rapportant aux activités susvisées.

Les expertises et les évaluations des experts qui se constituent ici en association sont confortées par la maîtrise des :

* Outils pour l′évaluation d′ensemble d′un programme (Exemples d′évaluations de programmes multisectoriels, Analyse SWOT {Forces-Faiblesses-Opportunités-Menaces})

Cartographie conceptuelle d′impacts

Entretiens individuels

Entretiens de groupe (Focus Group)


* Outils pour lanalyse générale des données

Système d′Information Géographique

Analyse structurelle résiduelle (ShiftShare)

Modèle entrées/sorties

Modèle macro économique

Analyse factorielle

Analyse de régression

Enquête Delphi

Groupes de comparaison


* Outils pour porter un jugement

Panel d′experts

Analyse multicritère

 

* Outils pour approfondir une question évaluative

Outils pour structurer l′évaluation

Cadre logique

Metaplan


* Outils pour observer les changements sur le terrain

Enquête par questionnaire

L′observation ethnographique


* Outils pour porter un jugement

Analyse Coût/Efficacité

Étalonnage (Benchmarking)

Analyse Coûts/Avantages


* État civil

Un accent particulier est à porter sur l’état-civil en Afrique. C’est du point de vue démographique une importante source de données par observation continue, avec des coûts raisonnables. Malheureusement, sa mise en œuvre butte encore à de nombreuses contraintes tant du côté de l’administration que des populations elles-mêmes qui n’y accordent pas toute l’attention requise.


Ainsi, les différents volets des missions peuvent se décliner en orientations diverses tels que l’utilisation du Suivi-évaluation pour une gestion orientée vers l’impact ; Lier la conception des projets, la programmation annuelle et le Suivi-évaluation ; Concevoir et mettre en place le système de Suivi-évaluation ; Collecter, gérer et communiquer l’information ; Mobiliser les capacités nécessaires et assurer des conditions de fonctionnement optimales ; Organiser la réflexion critique pour améliorer l’action etc..


Une attention particulière peut être apportée à l’évaluation d’impact. L’évaluation d’impact (Impact Evaluation en Anglais) se distingue de l’évaluation simple qui est périodique, s’applique à un projet/programme/politique en cours de mise en œuvre. Elle se distingue également du suivi-évaluation qui est continue, s’appliquant à confronter les résultats attendus avec le processus en cours vers atteinte de ces objectifs. Par contre, elle pose la question de cause à effet essentiellement sous la forme suivante : quel est l’impact (effet causal) d’un programme donné sur un secteur ciblé. Il s’agit donc bien de rechercher la part du programme exécuté dans l’ensemble des changements observés sur la période considérée, d’où l’importance d’une bonne connaissance de la situation de départ pour mesurer au bout d’un temps la part prise par le programme dans les évolutions vécues. De nombreuses études de ce type portent sur la santé, l’éducation, la protection sociale, le but entre autres étant de donner aux décideurs politiques les leviers principaux les mieux à même d’impulser des changements positifs dans le secteur étudié.

La Banque Mondiale a publié un certain nombre de documentions sur l’évaluation d’impact dont :

i) ”Handbook on Impact Evaluation : Quantitative Methods and Practices” en 2010, rédigé par Shahidur R. Khandker, Gayatri B. Koolwal et Hussain A. Samad.
ii) Impact Evaluation in Practice par Paul J. Gertler, Sebastian Martinez, Patrick Premand, Laura B. Rawlings, et Christel M. J. Vermeersch. 
iii) Vous pouvez aussi vous reporter aux sites http://www.worldbank.org/ieinpractice et http://www.worldbank.org/sief.
Pour les principaux kits d′analyse des données démographiques, reportez-vous aux pages Révolution des données .



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