Evaluation d'impact de projet avec le logiciel R

Name: Evaluation d'impact de projet avec le logiciel R
Rating: 4.2 (7 reviews)

Théorique et Pratique de l'évaluation d'impact avec R

Created byAbdoul-Fadel MOHAMED

Last updated 7/2025

French

What you'll learn

Comprendre les fondements théoriques de l’évaluation d’impact.
Identifier les différentes méthodes d’évaluation (expérimentales et quasi-expérimentales).
Implémenter des modèles d’impact (DID, PSM, RDD, IV, etc.) avec R.
Appliquer les méthodes économétriques d’évaluation à des cas pratiques via R.
Manipuler des bases de données pour préparer les données à l’analyse.
Présenter des résultats sous forme de rapports ou de visualisations.

Course content

1 section • 17 lectures • 4h 13m total length

Pourquoi évaluer un projet ou programme6:16
A la fin de cette session, les participants seront capable de comprendre les raisons pour évaluer un projet.
Inférence Causal et Contrefactuel16:36
A la fin de cette session, les participants seront capable de comprendre correctement l'Inférence Causal et le Contrefactuel
Deux types d’estimation d’impact IDT et TT7:06
A la fin de cette session, les participants seront capable de comprendre correctement IDT et TT
Contrefactuel contrefait 1_la comparaison avant-après8:27
A la fin de cette session, les participants seront capable de bien le contrefactuel contrefait avant-après
Contrefactuel contrefait 2_la comparaison avec et sans8:11
A la fin de cette session, les participants seront capable de bien le contrefactuel contrefait avec et sans
Téléchargement et Installation de R et R STUDIO9:43
A la fin de cette session, les participants seront capable de télécharger et installer R et RSTUDIO
Prise en main du logiciel R32:40
A la fin de cette session, les participants seront capable de manipuler le logiciel R pour les notions basiques
Chapitre 4_Méthode de sélection aléatoire_Cas théorique15:15
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de sélection aléatoire dans une étude et son interpreation.
Chapitre 4_Méthode de sélection aléatoire_Cas pratique dans R19:41
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de sélection aléatoire dans une étude et son interpreation.
Chapitre 5_Méthode de discontinuité de la Regression_Cas théorique15:10
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de discontinuité de la regression dans une étude et son interpreation.
Chapitre 5_Méthode de discontinuité de la Regression_Cas pratique dans R28:33
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de discontinuité de la regression dans une étude et son interpreation.
Chapitre 6_Double Différence_Cas théorique9:04
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de double différence dans une étude et son interpreation.
Chapitre 6_Double Différence_Cas pratique dans R16:09
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de double différence dans une étude et son interpreation.
Chapitre 7_Appariement_cas théorique19:42
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode d'appariement dans une étude et son interpreation.
Chapitre 7_Appariement_cas pratique dans R19:56
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode d'appariement dans une étude et son interpreation.
Chapitre 8 Méthode de variable instrumentale_cas théorique11:23
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de variable instrumentale dans une étude et son interpreation.
Chapitre 8 Méthode de variable instrumentale_cas pratique dans R9:52
A la fin de cette session, les participants seront capable de mettre en place la méthode de variable instrumentale dans une étude et son interpreation.

Requirements

Aucune expérience et compétence requises. Cette formation est accessible à tous.

Description

L’évaluation d’impact constitue un outil fondamental pour mesurer les effets réels d’un projet ou programme sur les bénéficiaires cibles. Elle permet d'établir une relation de causalité entre une intervention et les changements observés, notamment en distinguant les effets attribuables du simple changement corrélé.

Dans ce contexte, le logiciel R, puissant outil open source de traitement statistique, est de plus en plus utilisé pour conduire des analyses rigoureuses telles que la méthode des doubles différences, les variables instrumentales, les méthodes de score de propension (PSM), les modèles de régression discontinue (RDD), ou encore les méthodes expérimentales comme les essais contrôlés randomisés (ECR).

La présente formation vise à renforcer les capacités des participants en matière d’évaluation d’impact, en mettant un accent particulier sur les outils statistiques et économétriques disponibles sous R.

Objectif général :
Renforcer les capacités des participants en évaluation d’impact des projets à travers l’utilisation pratique du logiciel R.

Objectifs spécifiques :

Comprendre les fondements théoriques de l’évaluation d’impact.
Identifier les différentes méthodes d’évaluation (expérimentales et quasi-expérimentales).
Appliquer les méthodes économétriques d’évaluation à des cas pratiques via R.
Interpréter correctement les résultats obtenus et formuler des recommandations pertinentes.
Les chapitres des méthodes d’évaluation d’impact sont subdivisés chacun en deux volets. Un premier volet théorique et le second quant à lui aborde la partie pratique de ces différentes méthodes avec les logiciels R

Who this course is for:

Chargés de suivi-évaluation,
Étudiants en sciences sociales ou économiques,
Analystes de données,
Chercheurs,
Toute personne intéressée par l’évaluation d’impact.