Principes généraux pour l’analyse des données

Les atouts d’une PNIN

La force de la PNIN réside dans sa capacité à :

1. Répondre aux questions de politique en matière de nutrition à partir de la demande des décideurs.
2. Faire un meilleur usage des données nationales et infranationales existantes (en fonction de la disponibilité / l’accessibilité / la qualité des données), pour une meilleure compréhension :
   • des progrès et des disparités régionales concernant les objectifs et les causes de la nutrition ;
   • de la couverture des interventions et programmes spécifiques à la nutrition et sensibles à la nutrition ;
   • des investissements dans ces programmes.

La valeur ajoutée du cycle opérationnel de la PNIN réside dans la création d’un dialogue permanent entre conseillers en politiques et analystes de données afin de décider des questions de politique prioritaires, du type d’analyse et de la manière dont les résultats de l’analyse seront communiqués aux décideurs sous forme de recommandations pratiques pour la prise de décision. Cela diffère de l’approche habituelle dans laquelle les analystes de données analysent les données d’enquête, préparent un rapport et le partagent avec les décideurs, avec une interaction limitée.

• Étant donné que la force de la PNIN réside dans la réponse aux questions de politique en matière de nutrition et dans un meilleur usage des données existantes, l’analyse de données effectuée par la PNIN suit des principes spécifiques.
• En raison de ces principes et de la nature des données généralement utilisées par la PNIN, certaines méthodes d’analyse de données sont mieux adaptées que d’autres pour fournir des réponses traduisibles en actions et en décisions.

La présente note d’orientation clarifie ces deux points du « point de vue des données ». Elle doit être utilisée en totale cohérence avec la note d’orientation sur la formulation des questions de politique (voir section 2).

Les objectifs de cette note d’orientation sont :

• d’aider les équipes de la PNIN à identifier ou à choisir la méthode d’analyse de données adaptée aux questions de politique en matière de nutrition et à la qualité des données ;
• de discuter des forces et des limites des plateformes PNIN pour différents types d’analyse de données, illustrées par des exemples concrets et une argumentation méthodologique ;
• d’identifier les outils et méthodes d’analyse particulièrement adaptés à l’élaboration de recommandations pratiques permettant d’éclairer les décisions en matière de politique nutritionnelle, de programme et de budget.

Un document de synthèse résumant cette section peut être utilisé pour :

• Forger une compréhension partagée au sein des composantes axées sur les données et les politiques et du Comité consultatif multisectoriel de la PNIN, de ce que la PNIN peut faire ou ne pas faire.
• Aider les équipes de la PNIN à communiquer avec les partenaires extérieurs (incluant les décideurs politiques, les experts techniques sectoriels, les donneurs, les responsables politiques FAO-FIRST, les partenaires actifs dans les réseaux SUN) sur ce que la PNIN peut faire ou ne pas faire en termes d’analyse.

Formuler une question pertinente vis-à-vis des politiques publiques

Comme décrit dans la section 2 sur la formulation des questions, une question relative aux politiques de nutrition :

1. répond à un besoin politique ou aux intérêts des décideurs ;
2. peut être traitée par l’analyse des données quantitatives existantes et des capacités disponibles ;
3. apporte une information en temps utile pour les politiques ou la prise de décision ;
4. fournit des réponses conduisant à des recommandations et des décisions pratiques.

Qu’est-ce que cela implique en termes d’analyse des données ?

Implications en termes d’analyse des données (1/4)

Principe 1 : La question répond à un besoin politique ou aux intérêts des décideurs

• L’objectif de l’analyse est défini par les décideurs, pas par les analystes. Un dialogue entre décideurs et analystes est nécessaire pour spécifier l’objectif et clarifier la question.

Principe 2 : La question peut être traitée par l’analyse des données quantitatives existantes et des capacités disponibles

• Les analystes doivent évaluer s’il est envisageable de répondre à la question posée avec les données disponibles, et en fonction de leur qualité. Cela a également des répercussions sur les méthodes d’analyse adaptées à la question et aux données (voir pages 6 à 9 de cette section).
• L’idée derrière la PNIN est de mieux valoriser les données existantes. Donc, les questions qui nécessiteraient de nouvelles données ne rentrent pas dans le champ d’activité de la PNIN. Mais il peut être possible de répondre partiellement à la question, ou de faire appel à d’autres structures pour mener une étude approfondie sur la question.
• Les données qualitatives sont également des sources d’information importantes à considérer pour interpréter les résultats des analyses quantitatives.

Principe 3 : La réponse apporte une information en temps utile pour les politiques ou la prise de décision

• Les résultats de l’analyse doivent être fournis au moment où les décideurs en ont besoin.
• Par exemple, si la réponse intervient trois mois après la finalisation du plan d’action multisectoriel pour la nutrition, ce sera trop tard. Il faut donc ajuster la complexité de l’analyse par rapport au calendrier.
• On doit donc se demander quels résultats on peut raisonnablement apporter dans les délais impartis.

Implications en termes d’analyse des données (2/4)

Principe 4 : Les résultats doivent pouvoir être formulés sous forme de recommandations pratiques

• Les analyses de données « internes » ou « appartenant à un pays » peuvent avoir un impact plus important sur les décideurs que les analyses de données sophistiquées effectuées par des organisations internationales.
• Les analyses descriptives simples sont parfois plus révélatrices que les analyses complexes car le message est clair et les données peuvent être présentées de manière simple et visuelle. Un histogramme (Figure 1) est plus facile à comprendre et plus susceptible de fournir des recommandations traduisibles en actions ou en décisions qu’un tableau de régression (Figure 2).

(voir aussi la section 4 : Communiquer et disséminer les résultats).

(source : REACH)

(source : FEWS NET)

Implications en termes d’analyse des données (3/4)

Néanmoins, simple ne signifie pas bâclé : les analyses doivent être faites proprement.

• Pour influencer les décideurs, les analyses de données et les résultats doivent être incontestables. La diffusion des résultats d’une analyse peu convaincante peut nuire à la réputation et à la crédibilité du projet et de l’organisation.
• L’analyse proposée doit être de grande qualité, compte tenu des ressources disponibles.
• Cela signifie qu’il doit y avoir cohérence entre la question, la disponibilité des données, la qualité des données, la méthode d’analyse de données et la capacité de l’unité d’analyse des données. Un plan d’analyse de données détaillé et bien conçu assure cette cohérence globale (voir ci-dessous un exemple de plan d’analyse).
• Une analyse de données de grande qualité n’induit pas nécessairement l’utilisation d’une méthode complexe d’analyse de données.
• Reconnaissant la nécessité d’établir rapidement la crédibilité de la plateforme PNIN, il est important d’identifier une question initiale qui nécessite une analyse limitée et qui peut être rapidement produite (cueillir d’abord les « fruits à portée de main »).
• Le tableau de bord sur la nutrition de la PNIN (voir section 3.5) est un exemple d’analyse rapidement produite, qui est utile SEULEMENT s’il est utilisé pour établir le dialogue politique avec les décideurs (voir section 2).

Implications en termes d’analyse des données (4/4)

Les résultats doivent « raconter une histoire ».

• La PNIN utilise les chemins de l’impact en matière de nutrition pour décomposer des questions de politique générales, souvent liées à l’impact. Le chemin de l’impact est un moyen logique d’organiser les différents éléments (moyens – activités – produits – résultats – impact). Une question à large impact peut être décomposée en un certain nombre de sous-questions plus susceptibles de recevoir une réponse avec les données existantes, telles que les questions relatives aux moyens (ressources financières et humaines), aux activités (les interventions) et aux produits (la couverture des interventions auprès de la population cible).
• L’analyse des données relatives aux indicateurs le long des chemins de l’impact en matière de nutrition peut raconter une histoire tout au long du chemin et ne doit pas apparaître comme une compilation d’indicateurs. Lorsque la logique du chemin est claire, elle est plus susceptible d’influencer les décideurs.