En réponse à votre commentaire sur ma contribution à la discussion (copiée à la fin de ce texte pour référence), je souhaiterais tout d'abord remercier Malika Bounfour et Marlene Roefs pour avoir partagé deux documents très précieux.
Veuillez vous référer à la page 6 du document Mixed methods paper by WUR_WECR_Oxfam_0.pdf pour la définition du modèle convergent parallèle. C'est l'approche que j'utilise quand j'indique que les instruments de collecte de données sont développés en parallèle ou simultanément. Pour ce qui est de la matrice unique de conception de l'évaluation, elle suit ce qui est également décrit comme conception intégrée (Embedded design) également à la page 6.
En ce qui concerne les méthodes d'échantillonnage, j'invite mes collègues à consulter ce lien des Statistiques du Canada; j'ai travaillé pour cette agence nationale de la statistique pendant plus de 30 ans en qualité de chargé des méthodologies d'enquête.
En particulier, pour la distinction entre l'échantillonnage de type aléatoire ou probabiliste (utilisé dans les enquêtes quantitatives) et l'échantillonnage non probabiliste comme pour l'échantillonnage raisonné (utilisé dans la collecte de données qualitatives), veuillez consulter le paragraphe 3.2. Échantillonnage. https://www150.statcan.gc.ca/n1/edu/power-pouvoir/ch13/prob/5214899-eng.htm
Vous remarquerez dans la section 3.2.3 que certains envisagent d'utiliser l'échantillonnage raisonné dans des enquêtes quantitatives. Ce n'est pas la pratique adoptée par les agences officielles de statistiques. Il est également expliqué pourquoi l'échantillonnage non probabiliste doit être utilisé avec une extrême prudence.
J'espère que cela peut être utile. Je note à la page 13 du document Mixed methods paper by WUR_WECR_Oxfam_0.pdf envoyé par Marlene l'affirmation suivante «La combinaison d'informations issues des recherches quantitatives et qualitatives donne une image plus complète de la contribution d'un programme aux différents types de changement (social)». Je suis tout à fait d'accord avec cela.
Merci d'avoir proposé ce sujet sur EvalForward qui a suscité un fort intérêt au sein du groupe comme vous l'avez mentionné. Je suis personnellement favorable à l'approche des méthodes mixtes. D'après mon expérience, les conclusions tirées d'une évaluation à travers des méthodes mixtes reçoivent moins de réactions hostiles de la part de mes clients. Il est difficile de remettre en question ou de réfuter certaines conclusions lorsque la triangulation montre les mêmes résultats à partir de différentes sources.
Jackie: Merci infiniment d'avoir pris le temps de participer et d'apporter vos précieux commentaires. Puisque nous réfléchissons à notre pratique d'évaluation, pourriez-vous expliquer comment “toutes les questions d'évaluation peuvent obtenir une réponse à travers les méthodes mixtes?“ Selon vous, les instruments de collecte des données sont-ils développés en parallèle ou simultanément. Vous avez également affirmé qu'il n'existe qu'une seule matrice de conception de l'évaluation et que les deux méthodes s'efforcent donc de répondre à la même question. Pour l'échantillonnage, pourriez-vous clarifier la manière dont vous avez utilisé l'échantillonnage probabiliste ou non probabiliste, ou du moins décrire pour les lecteurs celui que vous avez appliqué, pourquoi et comment? Y aurait-il un problème si l'échantillonnage raisonné était appliqué pour une évaluation quantitative?
RE: How are mixed methods used in programme evaluation?
Cher Jean,
En réponse à votre commentaire sur ma contribution à la discussion (copiée à la fin de ce texte pour référence), je souhaiterais tout d'abord remercier Malika Bounfour et Marlene Roefs pour avoir partagé deux documents très précieux.
Veuillez vous référer à la page 6 du document Mixed methods paper by WUR_WECR_Oxfam_0.pdf pour la définition du modèle convergent parallèle. C'est l'approche que j'utilise quand j'indique que les instruments de collecte de données sont développés en parallèle ou simultanément. Pour ce qui est de la matrice unique de conception de l'évaluation, elle suit ce qui est également décrit comme conception intégrée (Embedded design) également à la page 6.
En ce qui concerne les méthodes d'échantillonnage, j'invite mes collègues à consulter ce lien des Statistiques du Canada; j'ai travaillé pour cette agence nationale de la statistique pendant plus de 30 ans en qualité de chargé des méthodologies d'enquête.
https://www150.statcan.gc.ca/n1/edu/power-pouvoir/toc-tdm/5214718-eng.htm
En particulier, pour la distinction entre l'échantillonnage de type aléatoire ou probabiliste (utilisé dans les enquêtes quantitatives) et l'échantillonnage non probabiliste comme pour l'échantillonnage raisonné (utilisé dans la collecte de données qualitatives), veuillez consulter le paragraphe 3.2. Échantillonnage. https://www150.statcan.gc.ca/n1/edu/power-pouvoir/ch13/prob/5214899-eng.htm
Vous remarquerez dans la section 3.2.3 que certains envisagent d'utiliser l'échantillonnage raisonné dans des enquêtes quantitatives. Ce n'est pas la pratique adoptée par les agences officielles de statistiques. Il est également expliqué pourquoi l'échantillonnage non probabiliste doit être utilisé avec une extrême prudence.
J'espère que cela peut être utile. Je note à la page 13 du document Mixed methods paper by WUR_WECR_Oxfam_0.pdf envoyé par Marlene l'affirmation suivante «La combinaison d'informations issues des recherches quantitatives et qualitatives donne une image plus complète de la contribution d'un programme aux différents types de changement (social)». Je suis tout à fait d'accord avec cela.
Merci d'avoir proposé ce sujet sur EvalForward qui a suscité un fort intérêt au sein du groupe comme vous l'avez mentionné. Je suis personnellement favorable à l'approche des méthodes mixtes. D'après mon expérience, les conclusions tirées d'une évaluation à travers des méthodes mixtes reçoivent moins de réactions hostiles de la part de mes clients. Il est difficile de remettre en question ou de réfuter certaines conclusions lorsque la triangulation montre les mêmes résultats à partir de différentes sources.
Bien à vous,
Jackie
P.S.: J'ai fourni ce lien EVALUATIONS IN THE DEC https://dec.usaid.gov/dec/content/evaluations.aspx où vous trouverez des centaines d'exemples d'évaluation qui ont utilisé des méthodes mixtes.
Jackie: Merci infiniment d'avoir pris le temps de participer et d'apporter vos précieux commentaires. Puisque nous réfléchissons à notre pratique d'évaluation, pourriez-vous expliquer comment “toutes les questions d'évaluation peuvent obtenir une réponse à travers les méthodes mixtes?“ Selon vous, les instruments de collecte des données sont-ils développés en parallèle ou simultanément. Vous avez également affirmé qu'il n'existe qu'une seule matrice de conception de l'évaluation et que les deux méthodes s'efforcent donc de répondre à la même question. Pour l'échantillonnage, pourriez-vous clarifier la manière dont vous avez utilisé l'échantillonnage probabiliste ou non probabiliste, ou du moins décrire pour les lecteurs celui que vous avez appliqué, pourquoi et comment? Y aurait-il un problème si l'échantillonnage raisonné était appliqué pour une évaluation quantitative?