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CoM SSA sur le Plan d’action pour l’accès à l’énergie durable et le climat (PAAEDC) est un cours

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  1. MODULE 1 : Définir le contexte
  2. Leçon 1.1 : Présentation de l’initiative CoM SSA
    2 Topics
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  3. Leçon 1.2 : Introduction au PAAEDC
    3 Topics
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    1 Quiz
  4. Leçon 1.3 : Changement climatique et villes africaines
    2 Topics
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    1 Quiz
  5. MODULE 2 : Pilier Atténnuation du PAAEDC
  6. Leçon 2.1 : Concepts clés de l’atténuation du changement climatique
    1 Topic
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    1 Quiz
  7. Leçon 2.2 : Introduction au pilier Atténuation
    2 Topics
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  8. Leçon 2.3 : Processus d’élaboration du PAAEDC pour le pilier Atténuation
    1 Topic
  9. Leçon 2.4 : Inventaire des émissions : émissions de GES
    4 Topics
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  10. Leçon 2.5 : Réalisation d’un inventaire de référence des émissions (IRE)
    3 Topics
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    1 Quiz
  11. Leçon 2.6 : Outils nécessaires à la réalisation d'un IRE
    2 Topics
  12. Leçon 2.7 : Définir des cibles d'atténuation
    2 Topics
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    1 Quiz
  13. Leçon 2.8 : Planification des actions d'atténuation
    2 Topics
  14. MODULE 3 : Le pilier Accès à l’énergie du PAAEDC
  15. Leçon 3.1 : Concepts clés de l’accès à l’énergie
    1 Topic
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  16. Leçon 3.2 : Introduction au pilier Accès à l’énergie
    3 Topics
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    1 Quiz
  17. Leçon 3.3 : Processus d’élaboration du PAAEDC pour le pilier Accès à l’énergie
    1 Topic
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    1 Quiz
  18. Leçon 3.4 : Collecte de données
    3 Topics
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    1 Quiz
  19. Leçon 3.5 : Développer une évaluation de l'accès à l'énergie (EAE)
    2 Topics
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    1 Quiz
  20. Leçon 3.6 : Définir une vision et des cibles relatives à l’accès à l’énergie
    3 Topics
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    1 Quiz
  21. Leçon 3.7 : Planification des actions pour l’accès à l’énergie
    3 Topics
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    1 Quiz
  22. MODULE 4: Le pilier Adaptation du PAAEDC
  23. Leçon 4.1 : Concepts clés de la l'adaptation au changement climatique
    1 Topic
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    1 Quiz
  24. Leçon 4.2 : Introduction au pilier adaptation
    2 Topics
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    1 Quiz
  25. Leçon 4.3 : Processus d’élaboration du PAAEDC pour le pilier Adaptation
    1 Topic
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    1 Quiz
  26. Leçon 4.4 : Réalisation d’une évaluation des risques et des vulnérabilités (ERV)
    1 Topic
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    1 Quiz
  27. Leçon 4.5 : Définition d’une vision d’adaptation et des cibles sectorielles
    2 Topics
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    1 Quiz
  28. Leçon 4.6 : Planification des actions d'adaptation
    2 Topics
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    1 Quiz
  29. MODULE 5: Étapes à suivre avant de mettre en œuvre votre PAAEDC
  30. Leçon 5.1 : Les prochaines étapes relatives aux actions prioritaires
    1 Topic
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  31. Leçon 5.2 : Catégorisation des actions visant à permettre d’accéder aux financements extérieurs
    2 Topics
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    1 Quiz
  32. Module 6 : Communication de votre PAAEDC
  33. Leçon 6.1 : Stylique de votre PAAEDC
    3 Topics
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  34. Leçon 6.2 : Communication de votre PAAEDC aux parties prenantes clés
    1 Topic
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    1 Quiz
  35. MODULE 7: Reporting de votre PAAEDC
  36. Leçon 7.1 : Introduction au reporting de votre PAAEDC
    3 Topics
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  37. Leçon 7.2 : Introduction au reporting relatif au pilier Atténuation
    4 Topics
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  38. Leçon 7.3 : Introduction au reporting du pilier Adaptation
    3 Topics
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    1 Quiz
  39. Leçon 7.4 : Introduction au reporting du pilier Accès à l’énergie
    3 Topics
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  40. Module 8 : Intégration de votre PAAEDC aux plans de niveau local existants
  41. Leçon 8.1 : Intégration de votre PAAEDC aux plans de niveau local
    1 Topic
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    1 Quiz
  42. CONCLUSION

Participants 1785

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Lesson Progress
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Qu’est-ce que la collecte des données ?

  • Les données sont des faits et des statistiques rassemblés pour des besoins de référence ou d’analyse.
  • La collecte de données est le processus systématique qui consiste à rassembler des observations ou à relever des mesures.
  • Les données peuvent être quantitative or qualitative :

Les données quantitatives englobent tout ce qui est dénombrable, mesurable ou qui peut se voir assigné une valeur numérique.

Les données qualitatives sont celles qu’on ne peut pas facilement exprimer en termes de nombres. Les données qualitatives tendent à répondre aux questions relatives au « quoi », au « comment » et au « pourquoi », plutôt qu’au « combien ».

Quelles sont les méthodes utilisées pour collecter les données ?

Les méthodes de collection de données primaires et de données secondaires sont :

  • Les entretiens
  • Les questionnaires et les sondages
  • Les observations
  • Les documents et les archives
  • Les groupes de discussion
  • Les témoignages oraux

Quelles sont les techniques utilisées pour l’échantillonnage ?

L’échantillonnage est le processus qui consiste à déterminer un sous-ensemble de la population qui représentent la population tout entière de manière fidèle.

Il existe deux méthodes principales d’échantillonnage :

  • L’échantillonnage probabiliste
  • L’échantillonnage non-probabiliste

Dans cette leçon, nous nous focaliserons sur l’échantillonnage probabiliste.

Parmi les techniques d’échantillonnage probabiliste, on distingue :

L’échantillonnage aléatoire simple

Il s’agit de choisir les sujets d’études sans suivre un quelconque schémas ou ordre.

Avantages : permet d’éviter les biais.
Inconvénient : demande un certain niveau de planification.
Exemple : Utiliser un générateur de nombres aléatoires pour choisir 100 ménages sur un total de 1000.

L’échantillonnage systématique

Il obéit à un ensemble de règles définis pour avoir un échantillon régulier.

Avantages : plus facile à réaliser que l’échantillonnage aléatoire et présente certains avantages de la randomisation.
Inconvénients : les données peuvent être faussées d’une manière ou d’une autre et sont sujettes à des biais.
Exemple : S’entretenir avec chaque dixième client. Le biais ici peut être que chaque 10e client est de sexe féminin.

L’échantillonnage stratifié

Implique de diviser la population sous-groupes à caractéristiques similaires.

Avantages : permet de réduire les biais
Inconvénients : les caractéristiques peuvent parfois être difficile à déterminer, ce qui peut ouvrir le champ aux biais.
Exemple : répartir la population par âge, par sexe, par niveau de revenus, etc.

L’échantillonnage en grappes

Il utilise des sous-groupes de populations plutôt que des individus, avec des grappes prédéfinies.
Deux types : grappes à un degré (tous les individus de la grappe sont inclus) et grappes à deux degrés (seuls quelques individus de la grappe sont choisis, et ce, de manière aléatoire).

Avantages : une partie du travail est déjà réalisée, vu qu’un groupe a été défini.
Inconvénients : il est possible qu’il y ait des biais si les grappes ne représente pas fidèlement la population entière.
Exemple : choisir une municipalité pour représenter la population nationale.

Quelle taille doit avoir un échantillon en ce qui concerne les données quantitatives ?

POPULATION TAILLE DE L’ÉCHANTILLON POURCENTAGE REQUIS
10 10 100
20 19 95
50 44 88
100 80 80
250 152 61
500 217 43
1.000 278 28
2.500 333 13
5.000 350 7
10.000 370 4

(Source : Krejcie, R.V., and Morgan, D. E. (1970). Determining sample size for research activities. Educational and Psychological Measurement, [Détermination de la taille des échantillons pour des activités de recherche. Mesurage d’ordre éducatif et psychologique.] 30(3): 607-610.)

Tailles possibles d’échantillon pour certaines villes :

Ville Population Nombre de ménages Taille d’échantillon
Garoua 500.000 125.000 383
Bobo-Dioulasso 1.000.000 250.000 384
Comté de Nakuru 2.000.000 500.000 384

Combien de temps dure une enquête ?

Exemple : 10 collecteurs de données peuvent prendre 8 jours pour une enquête sur 400 ménages à Bobo-Dioulasso.

Suppositions :

  • 1 heure passée dans un ménage par enquêteur.
  • 5 ménages questionnés par jour par enquêteur.

On ajoute à cela environ 2 semaines pour les contre-vérifications et la validation des données.

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