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Formation des membres du CNE du Ghana sur les techniques de fiabilisation des bases de données


IMG-20180610-WA0001Du 04 au 08 juin 2017 s’est déroulé au Ministry Of Food and Agriculture (MOFA) à Accra au Ghana, la formation des membres du CNE du Ghana sur les techniques de fiabilisation des bases de données. Cette formation qui a réuni une vingtaine de participants a utilisé comme outil de travail, la base de données issues de l’enquête nutrition financée par ECOAGRIS et le logiciel SPSS.

Objectif

L’objectif global est de renforcer les capacités des membres du CNE du Ghana en matière de fiabilisation des données afin de contribuer à un peuplement efficace de la plateforme ECOAGRIS et donc à sa pérennisation.

Contenu de la formation

Pendant une semaine les membres du CNE ont été formés aux techniques de fiabilisation des données grâce aux techniques exploratoires aussi bien unidimensionnelles que multidimensionnelles en utilisant le logiciel d’analyse statistiques SPSS.
Ils ont donc appris à détecter et à corriger divers types d’anomalies communément rencontrés dans les données à savoir :
1.    Dans le cas unidimensionnel : les valeurs rares ; les valeurs extrêmes (outliers), les valeurs aberrantes et les valeurs manquantes ;
2.    Dans le cas bidimensionnel : les incohérences, les outliers et les valeurs influentes ;
3.    Dans le cas multimensionel : les outliers.

Principaux résultats

Trois (3) résultats importants ont été obtenus :
1.    Les membres du CNE produisent des analyses statistiques avec SPSS ;
2.    Les membres du CNE maîtrisent les techniques de fiabilisation des données ;
3.    Les membres du CNE sont capables d’appliquer les techniques apprises pour rechercher, détecter et corriger les anomalies dans une base de données en générale et dans la plateforme ECOAGRIS en particulier.

Perspectives

Au-delà du peuplement de la plateforme ; cette formation servira aux membres, à court terme à fiabilisée la base de données du recensement agricole que le Ghana conduit actuellement.
A long terme, elle servira à améliorer la qualité des données collectées afin de produire des informations statistiques fiables.

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