Désagrégation des données pour une éducation en situations d'urgence inclusive et de qualité : L'expérience de la COVID-19 au Ghana
Les organisations qui mettent en œuvre des interventions dans les urgences sont sans aucun doute confrontées à des défis majeurs dans l'analyse des données nécessaires. Cela est principalement dû au manque d'accès direct des organisations aux bénéficiaires et à la nature évolutive rapide des urgences. Ce document décrit comment le projet de Plan International intitulé Making Ghanaian Girls Great! - généralement connu sous le nom de MGCubed – , a utilisé des enquêtes téléphoniques pour évaluer l'adoption d'un programme d’apprentissage télévisé au Ghana que le projet a mis en œuvre en partenariat avec le gouvernement. En raison du besoin d'informations en temps réel pour guider la mise en œuvre de cette intervention dans un contexte d'urgence, il y avait peu de temps pour entreprendre une analyse statistique majeure des données de l'enquête. Ce document explique comment le projet MGCubed a adopté une méthode simple de désagrégation des données qui a utilisé une technique d'arbre logique pour obtenir des informations précieuses à partir des données de l'enquête téléphonique. La méthode a permis aux partenaires du projet d'explorer les informations fournies par l'ensemble de données en temps réel sans effectuer une analyse plus complexe et chronophage.