Dans le souci de pouvoir analyser les données de l’Institut National de la Statistique (INS) et des Directions Statistiques des Ministères clés du programme, la PNIN du Niger a organisé une formation en méthodes d’analyse statistique. Ce besoin de renforcement des capacités a été exprimé par les bénéficiaires et en particulier l’INS et le Haut-Commissariat à l’Initiative 3N (HC3N) et mise en œuvre dans le cadre du programme de formation de la PNIN.
Suite à la diffusion des rapports d’enquêtes, les bases de données sont rarement valorisées. Cette faible valorisation des données résulte en partie de la faible culture de la valorisation des données, d’une faible culture de l’analyse approfondie des données et d’un manque de compétence dans le domaine de l’analyse approfondie. Suite aux sessions de formation en anonymisation et aux ateliers d’apurement et de correction des données, la formation en méthodes d’analyse statistique permettra aux cadres de l’Institut National de la Statistique (INS) de disposer de compétences dans l’analyse approfondie afin de mettre en œuvre les analyses multisectorielles sur la nutrition du Plan Cadre d’Analyse 2019-2020 de la PNIN qui répond aux besoins d’informations exprimés par les acteurs de la Nutrition au Niger.
Durant la formation, les méthodes d’analyses qui permettent l’identification et la compréhension des tendances, le croisement des informations et l’identification des liens de causalité entre variables, la mise en relief d’explications et la concrétisation d’hypothèses ont été présentées. La formation a permis aux bénéficiaires de comprendre les méthodes de modélisation et de traitement des données pour en extraire l’information utile afin de valider une hypothèse ou aider à la prise de décision. Ainsi, les connaissances acquises durant la formation permettent de :
- Synthétiser l’information contenue dans les bases de données ;
- Comprendre les moyens théoriques et pratiques pour exploiter les informations issues des bases de données statistiques multidimensionnelles grâce aux méthodes d’analyses statistiques multivariées ;
- Maîtriser les techniques qui ont pour but de décrire, de réduire, de classer et de clarifier les données, en dégageant les liaisons, les ressemblances ou les différences entre les variables ou groupes de variables ;
- Choisir la méthode adaptée à la construction d’une typologie, en fonction de la nature des données et d’interpréter les résultats en mobilisant les logiciels statistiques utilisé par l’INS (SPSS) ;
- Connaître les syntaxes sous SPSS des méthodes d’analyses de données traditionnelles (ACP, AFC, ACM) et les méthodes de classification hiérarchiques ;
La formation s’est déroulée autour de séances théoriques pour rappeler les méthodes statistiques généralement utilisées et autour de séances pratiques (sous SPSS) sur les bases de données en lien avec la nutrition.
Après une introduction à l’analyse et au traitement des données avec SPSS, la formation a abordé les aspects d’inférence statistique (concepts d’échantillon et de population, principes des tests statistiques, étapes des tests d’hypothèses, interprétation des résultats des tests paramétriques, conditions pour les tests non paramétriques). Puis le tableau de contingence et le test de Khi-2 a fait l’objet de séance de travail (distributions marginales/distributions conditionnelles, calcul de la statistique de khi-2, test de Khi2 avec SPSS, autres tests paramétriques, odds ratio). D’autres aspects ont été abordés tels que l’analyse de la variance (ANOVA) (principes, démarches méthodologique, tests de comparaisons multiples), la corrélation et la régression simple (calcul et intéprétation du coefficient de corrélation de Pearson, conditions pour la régression simple, intéprétation des résultats) mais aussi la régression multiple et la régression logistique. De façon théorique et pratique, la formation a permis d’aborder certaines méthodes d’analyse multivariée les plus courantes (analyse en Composantes Principales (ACP), analyse factorielle, Analyse en Coordonnées Principales (PCoA), analyse Factorielle des Correspondances (AFC), analyse des Correspondances Multiples (ACM), analyse Factorielle Multiple (AFM)). Enfin, la formation a permis également d’aborder les méthodes de classification, aussi appelées de partition des données. Ces méthodes permettent de grouper des objets (observations ou individus) dans des classes (clusters) de manière à ce que les objets appartenant à la même classe soient plus similaires entre eux qu’aux objets appartenant aux autres classes.
La formation orientée vers un public d’Analystes Statisticiens et/ou gestionnaires de bases de données, s’est déroulé du 15 juillet au 24 juillet 2019 à l’Hôtel Homeland de Niamey et a concerné les cadres de l’INS, de la PNIN et du Haut-Commissariat à l’Initiative 3N (HC3N). A l’issu de la formation, il est prévu d’élaborer un toolkit de formation (cours, exercices pratiques) qui sera mis à disposition des producteurs d’informations statistiques sur la nutrition sur le Portail Web de la PNIN du Niger
Afin d’assurer la mise en œuvre de ce Plan Cadre d’Analyses 2019-2020 et d’assurer le cycle de production d’informations, la formation a permis de transmettre aux acteurs principaux de la PNIN les méthodes d’analyses les plus utilisées dans les Instituts Nationaux de Statistique et dans le domaine de la recherche en statistiques pour promouvoir la valorisation des bases de données disponibles et par conséquent l’alimentation du débat public autour des questions dans le domaine de la nutrition au Niger.