Annexe IV : Procédure d’analyse de l’évaluation des besoins

Analyse des données sur l’évaluation des besoins

La collecte des données sur l’évaluation des besoins des CAA recueillies à l’échelle municipale peut faire fi des besoins des ménages, des rues, voire des quartiers. Il est crucial d’établir une échelle d’analyse adéquate. Le choix d’une échelle d’analyse comportera toujours une certaine part d’incertitude. Cependant, il ne faut jamais effectuer un choix final de façon arbitraire ou pour de simples motifs de valeur pratique.

Les données recueillies au moyen d’une évaluation des besoins peuvent être partiales (par exemple, qu’est-ce que le « quartier »?). Cependant, rien ne justifie que vous ne puissiez analyser les sources de données supplémentaires de l’annexe I à plusieurs échelles. Vous pouvez créer un profil communautaire socio-démographique pour l’ensemble de la ville et pour des quartiers en particulier en vous servant de données sur les secteurs de recensement de Statistique Canada. L’examen de ces données à une échelle élargie et à une échelle limitée vous permet :

1. De créer un profil à l’échelle de la municipalité : Il s’agit d’établir un rapport direct entre les données de votre évaluation des besoins et l’ensemble d’une municipalité. Vous pouvez ainsi évaluer l’information socio-démographique sur certaines questions. Vous pouvez également prévoir une tendance qui touche ces questions à partir des données démographiques futures de votre collectivité. Votre évaluation des besoins peut par exemple vous permettre de constater que les programmes sociaux actuels ne répondent pas aux attentes des personnes âgées, mais vous pouvez par ailleurs conclure que compte tenu de l’évolution de la population, la planification et le financement des programmes de l’avenir devraient prendre en compte la diversité culturelle.
2. De créer un profil à l’échelle d’un quartier : Les données propres à un quartier peuvent vous aider à établir quels domaines sont très prioritaires dans votre collectivité et à situer les questions générales en contexte. Par exemple, votre évaluation des besoins peut vous permettre de conclure que les personnes âgées cherchent de l’information sur les programmes de modification domiciliaire, alors que les données socio-démographiques recueillies à l’échelle de la municipalité laissent croire que la distribution des trousses d’information nécessite une approche unique, et ce parce que les propriétaires âgés sont regroupés dans seulement quelques quartiers.

La plupart des instruments sur les CAA et sur la QV exigent que vous ayez recours à un ensemble précis de questions et de réponses, ce qui permet à toutes les collectivités de recueillir et d’analyser des données en suivant une procédure plus ou moins uniformisée. Dans certains cas, ces instruments exigent qu’un tiers analyse les données en suivant une procédure exclusive qui comporte souvent certains frais pour l’utilisateur final (par exemple, AdvantAge). Ces outils exclusifs procurent effectivement certains avantages à l’utilisateur   : l’uniformisation et un travail d’analyse moins direct. Ils s’accompagnent toutefois de certaines limites. Il importe d’obtenir des réponses à la fin d’une évaluation. Cependant, le processus d’évaluation comme tel peut souvent se révéler tout aussi utile. Le présent guide adopte l’approche selon laquelle les partenariats, les pistes de réflexion et la compréhension commune que la procédure d’évaluation ascendante vous procure sont des facteurs de changement indispensables. Il est possible de réaliser ces éléments seulement lorsque des intervenants locaux étudient des questions locales.

Ce guide vous permet de créer un instrument personnalisé. Par conséquent, il ne peut fournir également un processus uniformisé d’analyse de vos données. Toutefois, les données que vous recueillez sous le régime d’adéquation p-m permettent, grâce à une simple analyse descriptive, de déterminer les lacunes dans votre infrastructure communautaire. Vous trouverez ci-après une liste de recommandations exhaustives qui vous aideront à organiser, à généraliser, à résumer et à interpréter l’information recueillie. Dans le cadre de l’analyse de vos données sur les CAA, vous découvrirez le programme des enjeux qui constituera les assises de votre plan d’action sur les CAA. Vous devrez garder cet objectif à l’esprit pendant que vous effectuerez votre analyse. Bien qu’il soit trop tôt pour savoir exactement en quoi consistera votre plan d’action, vous devriez avoir une idée générale de son contenu et de la façon de le structurer. Ainsi, votre approche analytique ne nuira pas à la réalisation de votre plan.

Organiser les données

1. Créer un chiffrier pour les données de votre sondage et y transférer chaque question et ses réponses. Pour déterminer la structure adéquate de votre base de données, qui facilitera la découverte de l’information utile, vous devez connaître la structure générale de votre plan d’action. Si votre plan d’action se fonde sur les dimensions de la CAA qui sont utilisées dans votre évaluation des besoins, nous vous recommandons d’inscrire chaque question sous forme de ligne dans votre chiffrier. Ainsi, chaque colonne correspond à un répondant différent au sondage. (Nota : Comme il est plus courant de structurer un plan d’action en fonction des dimensions de la CAA, les autres recommandations liées à l’analyse présument que cette approche sera retenue). Si votre plan d’action s’appuie sur certains groupes de la population, vous ferez exactement le contraire.
2. Pour trier rapidement l’information dont vous avez fait la collecte dans les dimensions de la CAA, ajoutez une colonne et codez numériquement chaque question d’après la dimension correspondante. Ouvrez le chiffrier avec votre série de questions initiale (voir la section 5) et transférez le code de chaque question dans votre nouveau chiffrier.
3. À l’aide de la nouvelle colonne « Code de dimension », vous pouvez maintenant trier rapidement vos données en vous appuyant sur les dimensions de la CAA. Lorsque vous le faites, gardez ensemble toutes les paires de questions p-m, car l’objectif consiste à trouver des lacunes entre les besoins et préférences des personnes âgées et ce que fournit présentement le milieu. Comme chaque dimension représente un sujet général, il sera également utile de regrouper les questions dans chaque dimension en plus petits groupes qui représenteraient des notions plus précises. Ce regroupement plus détaillé vous permettra d’étudier vos conclusions de façon plus logique et beaucoup plus efficace. À titre d’exemple, dans la dimension Mobilité, il conviendrait de regrouper toutes les questions sur les transports en commun. Veuillez vous reporter aux instructions sur le mode d’utilisation de la base de données sur les questions dans la vidéo disponible sur le site Web de l’Université de Waterloo (www.uwaterloo.ca) (en anglais seulement).

Généraliser les données

4. Dans une nouvelle colonne, résumez les réponses pour chaque question en utilisant le paramètre le plus logique. Dans de nombreux cas, ce sera probablement la réponse moyenne à une question, ou la fréquence de certaines réponses (par exemple, oui=63; non=84). Il convient de garder à l’esprit que vos décisions de nature méthodologique, comme la méthode d’échantillonnage employée, ont une incidence sur le paramètre dont vous vous servez pour résumer vos données. Par exemple, si vous avez recueilli des données parmi un échantillon non aléatoire de personnes en un endroit, comme un centre commercial, cette démarche pourrait biaiser les réponses que vous avez reçu dans un sens. L’utilisation d’un pointage moyen serait par conséquent davantage sujette à caution, car elle pourrait donner une idée fausse de ce que les données indiquent. Dans ce cas, l’utilisation de la médiane pourrait être plus appropriée. Envisagez d’utiliser les documents suivants pour mieux déterminer quel paramètre convient le mieux à vos données.
   • Dictionary of Statistics & Methodology : A Nontechnical Guide for the Social Sciences (auteurs  : W. P. Vogt et R. B. Johnson)
   • Discovering Statistics Using SAS (auteurs : A. Field et J. Miles)
   • The Basics of Social Research (auteur : E. Babbie)
5. La plupart des gens comprennent beaucoup plus facilement les données présentées visuellement, plutôt que comme une suite de chiffres dans un chiffrier. Représentez vos données résumées en un ensemble de graphiques. Comme nous voulons comparer l’adéquation de chaque paire p-m, un graphique à barres groupées est l’outil le plus logique pour visualiser les données. Dans le cadre de l’organisation des données, tentez d’inclure plusieurs paires de questions p-m dans chaque graphique. Utilisez les groupements de certaines des notions qui précèdent pour décider du contenu de chaque graphique. Veuillez vous reporter aux instructions sur le mode d’utilisation de la base de données sur les questions dans la vidéo disponible sur le site Web de l’Université de Waterloo (www.uwaterloo.ca) (en anglais seulement).
6. Déterminez s’il y a des sous-populations dans l’échantillon de votre sondage — par exemple, des cohortes d’âges différents — que vous désirez comparer, et créez les graphiques appropriés.
7. Analysez les réponses aux questions ouvertes que vous avez incluses en regroupant à répétition les réponses en une série de thèmes. Chaque thème devrait représenter une idée globale, mais ne devrait pas constituer un chevauchement conceptuel important avec d’autres thèmes. Le nom général de ce processus est « analyse du contenu » et les ressources qui suivent font un excellent survol de son objet et des méthodes spécifiques à suivre dans son utilisation.
   • The Content Analysis Guidebook (auteur : K.A. Neuendorf)^{footnote 21[21]}
   • Qualitative Data Analysis : An Introduction (auteur  : C. Grbich)^{footnote 22[22]}

Résumer les données

8. Maintenant que vous avez effectivement résumé et présenté des données en un format pratique, examinez les résultats. Vous cherchez à savoir s’il y a des écarts entre les besoins des personnes âgées et ce que fournit le milieu. Si vous avez suivi les recommandations en vue d’organiser les échelles de réponse dans votre évaluation des besoins, votre graphique indiquera que le besoin et l’offre d’une ressource donnée ne correspondent pas. Le tableau ci-après résume les conséquences des quatre résultats qui pourraient survenir pour toute paire p-m.
9. Déterminez les ressources existantes et les manques de ressources dans votre collectivité et utilisez les autres sources de données dont vous disposez (p. ex., les données socio-démographiques, les données des groupes de discussion, les questions ouvertes) pour situer en contexte le motif de l’écart et les conséquences possibles sur la QV des personnes âgées.
10. Utilisez les données socio-démographiques sur votre collectivité que vous avez recueilli pour déterminer si les secteurs dont l’approvisionnement est suffisant (adéquation p-m appropriée) demeureront stables au fur et à mesure de l’évolution de la collectivité, ou si vous devrez agir de façon

Classer les questions en ordre de priorité

Après avoir établi les lacunes dans l’infrastructure physique et sociale de votre collectivité qui occasionnent des difficultés aux personnes âgées au niveau de leur QV, déterminez quels secteurs devraient se voir accorder la priorité dans le plan d’action de votre collectivité. Vous pouvez établir ce programme des enjeux de plusieurs façons — par exemple, en demandant à un groupe d’experts de la CAA de les classer. Toutefois, plusieurs décennies de recherche en planification participative indiquent que la vision d’un plan a beaucoup plus de chances de succès si la population locale la perçoit comme une véritable représentation de sa voix.

Vous devriez parler de nouveau aux intervenants de la CAA et traiter des principes, des objectifs et des dimensions prioritaires que vous avez établis au cours des échanges des groupes de discussion. Pour vous aider à vous acquitter de cette tâche, créez une matrice semblable à celle de la page suivante et ayez recours à ce processus en quatre étapes :

1. Créez une courte étiquette significative pour chaque écart identifié et ajoutez-la à la première colonne de la matrice.
2. Utilisez les classements de dimension de vos groupes de discussion pour trier les huit dimensions dans la matrice dans l’ordre d’importance que vous avez établi.

3. Déterminez à quelle dimension appartient chaque écart, par exemple en ombrageant la cellule appropriée dans la matrice.
4. À l’aide de l’échelle ci-après, étudiez chaque écart par rapport aux objectifs de votre initiative CAA et déterminez dans quelle mesure vous êtes d’accord avec l’énoncé suivant : « Il est crucial de régler cette question en particulier pour atteindre un ou plusieurs des objectifs de cette initiative CAA. » Puis, ajoutez le pointage adéquat à votre matrice.

Lorsque vous aurez terminé cet exercice, vous saisirez beaucoup mieux ce que les priorités de votre plan d’action devraient être. Plus l’écart sur l’échelle des dimensions apparaît loin, et plus vous avez donné d’importance à la question, plus celle-ci devrait être primordiale dans votre plan d’action.