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𝗚𝗮𝗻𝘁𝘁 𝗖𝗵𝗮𝗿𝘁 : 𝗩𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗕𝗮𝘀𝗶𝗾𝘂𝗲 𝘃𝘀 𝗩𝗲𝗿𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗣𝗿𝗼 – 𝗡𝗼𝘂𝘀 𝘃𝗼𝘂𝘀 𝗼𝗳𝗳𝗿𝗼𝗻𝘀 𝗹𝗲𝘀 𝗱𝗲𝘂𝘅!

En gestion de projets, vous n’avez pas besoin de maîtriser toutes les fonctionnalités avancées d’Excel pour travailler efficacement.
Beaucoup d’outils peuvent être créés en quelques minutes… et d’autres peuvent être obtenus grâce à des extensions spécialisées.

C’est exactement le cas du 𝗚𝗮𝗻𝘁𝘁 𝗖𝗵𝗮𝗿𝘁.

📙 Sur l’image ci-dessous, vous verrez deux versions :

▪️ un 𝗚𝗮𝗻𝘁𝘁 𝗯𝗮𝘀𝗶𝗾𝘂𝗲,, construit en moins de 5 minutes avec Excel ;
▪️ un 𝗚𝗮𝗻𝘁𝘁 𝗽𝗿𝗼𝗳𝗲𝘀𝘀𝗶𝗼𝗻𝗻𝗲𝗹, généré automatiquement grâce à l’extension Gantt Excel.

Et c’est exactement ce que nous faisons dans notre formation “𝗘𝘅𝗰𝗲𝗹 𝗽𝗼𝘂𝗿 𝗹𝗮 𝗴𝗲𝘀𝘁𝗶𝗼𝗻 𝗱𝗲𝘀 𝗽𝗿𝗼𝗷𝗲𝘁𝘀” :
👉 partir du niveau simple,
👉 comprendre le fonctionnement,
👉 puis évoluer vers des outils plus complexes grâce à des astuces rapides et accessibles.

🎁 Je partage gratuitement ces deux modèles Gantt (Basic + Pro).
Laissez votre email en commentaire pour les recevoir.

📌 Rejoignez également notre groupe WhatsApp “Excel pour la Gestion des Projets” via le lien ci-dessous
👉https://lnkd.in/e2h9tSGX

🎥 𝐈𝐧𝐢𝐭𝐢𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 à 𝐆*𝐏𝐨𝐰𝐞𝐫 – 𝐂𝐚𝐥𝐜𝐮𝐥 𝐝𝐞 𝐥𝐚 𝐭𝐚𝐢𝐥𝐥𝐞 𝐝’𝐞́𝐜𝐡𝐚𝐧𝐭𝐢𝐥𝐥𝐨𝐧

La planification d’une étude ne commence pas par la collecte de données… mais par la détermination de la taille d’échantillon !

Dans cette vidéo, je vous montre pas à pas comment utiliser G*Power, un logiciel gratuit et puissant, pour :

✅ Calculer la taille d’échantillon pour une moyenne ou une proportion ;
✅ Comparer deux groupes ;
✅ Estimer la puissance statistique d’un test.

📊 Que vous soyez étudiant, chercheur ou professionnel de la santé, cette initiation vous aidera à concevoir des études fiables et scientifiquement solides.

👉 Découvrez la vidéo ici :https://lnkd.in/eR4Pkfk2

💡 Pour aller plus loin :
Rejoignez notre groupe WhatsApp “Les analystes des données” pour accéder à d’autres tutoriels et outils pratiques :
https://lnkd.in/eMC63dDX

*Power

🎯 Comprendre la taille d’échantillon : un pilier incontournable de la recherche et de l’évaluation

Avant d’analyser, de modéliser ou de conclure… encore faut-il poser la question de base :

--- Combien de sujets faut-il inclure pour obtenir des résultats fiables ?

Le calcul de la taille d’échantillon est trop souvent négligé, alors qu’il conditionne :

▪️ La validité statistique de l’étude
▪️ La fiabilité des résultats
▪️ La généralisabilité aux populations cibles
▪️La bonne allocation des ressources

Dans cette video
https://youtu.be/d3mlTZQCNBc?si=0j6aEHz4mX2PKWub

je propose une introduction claire et opérationnelle à ce concept essentiel, en me focalisant sur les estimations ponctuelles (proportions & moyennes) — le cas le plus courant en santé publique et en sciences sociales.

Vous y trouverez :
⚫ Les paramètres indispensables : Z, marge d’erreur, prévalence attendue, taux de réponse
⚫ La prise en compte du design effect (plans par grappes)
⚫ L’ajustement pour petites populations (FPC)
⚫ Un exemple pratique complet : estimation de la prévalence du paludisme chez les enfants
⚫ Une démarche pas-à-pas pour passer du concept à l’application

🤝 Vous souhaitez approfondir ?
Restons connectés pour avancer ensemble 💡

N’hésitez pas à commenter ou à m’écrire pour des questions ou pour avoir la version Excel du calcul.

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→ Performance de diagnostic, RR, OR, Rmarkdown
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💡 𝐋𝐚 “𝐝𝐢𝐬𝐜𝐨𝐧𝐭𝐢𝐧𝐮𝐢𝐭𝐞́ 𝐝𝐞 𝐫𝐞́𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧” : 𝐪𝐮𝐚𝐧𝐝 𝐮𝐧𝐞 𝐫𝐞̀𝐠𝐥𝐞 𝐚𝐝𝐦𝐢𝐧𝐢𝐬𝐭𝐫𝐚𝐭𝐢𝐯𝐞 𝐝𝐞𝐯𝐢𝐞𝐧𝐭 𝐮𝐧𝐞 𝐞𝐱𝐩𝐞́𝐫𝐢𝐞𝐧𝐜𝐞 𝐧𝐚𝐭𝐮𝐫𝐞𝐥𝐥𝐞

En évaluation d’impact, tout le monde rêve d’une randomisation parfaite.
Mais sur le terrain, les programmes publics ne tirent pas les bénéficiaires au sort. Ils fixent plutôt des seuils d’éligibilité : revenu, âge, score, note, superficie…

Et c’est justement là qu’intervient la méthode de 𝐝𝐢𝐬𝐜𝐨𝐧𝐭𝐢𝐧𝐮𝐢𝐭𝐞́ 𝐝𝐞 𝐫𝐞́𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 (𝐑𝐃𝐃).
🎯 Elle transforme un simple critère administratif en outil d’analyse causale.

👉 𝐄𝐱𝐞𝐦𝐩𝐥𝐞 𝐜𝐨𝐧𝐜𝐫𝐞𝐭 :

Une bourse est attribuée aux élèves dont le revenu familial est inférieur à 300 000 FCFA. Les élèves juste en dessous et juste au-dessus de ce seuil sont semblables en tout point… sauf que les premiers reçoivent la bourse, les seconds non.

En observant la rupture dans les résultats scolaires de part et d’autre du seuil,

on identifie l’effet réel du programme — sans tirage au sort, mais avec rigueur scientifique.

💬 Cette approche, simple dans son idée mais puissante dans sa précision,

est aujourd’hui utilisée par la 𝗕𝗮𝗻𝗾𝘂𝗲 𝗺𝗼𝗻𝗱𝗶𝗮𝗹𝗲, 𝗹𝗲 𝗠𝗜𝗧 𝗲𝘁 𝗹𝗲 𝗝-𝗣𝗔𝗟
pour évaluer l’impact de politiques publiques là où l’expérimentation est impossible.

🎓 Si tu veux maîtriser les méthodes modernes d’évaluation des impacts avec le logiciel R (𝑐𝑜𝑚𝑝𝑎𝑟𝑎𝑖𝑠𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑚𝑜𝑦𝑒𝑛𝑛𝑒𝑠, 𝑑𝑜𝑢𝑏𝑙𝑒 𝑑𝑖𝑓𝑓𝑒́𝑟𝑒𝑛𝑐𝑒, 𝑑𝑖𝑠𝑐𝑜𝑛𝑡𝑖𝑛𝑢𝑖𝑡𝑒́, 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑠𝑡𝑟𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎𝑙𝑒𝑠, 𝑒𝑡𝑐.),

👉 rejoins notre prochaine formation professionnelle sur l’évaluation d’impact avec R :🔗 wa.me/237695178532

🔎 𝐋𝐚 𝐦𝐞́𝐭𝐡𝐨𝐝𝐞 « 𝐚𝐯𝐚𝐧𝐭/𝐚𝐩𝐫𝐞̀𝐬 » 𝐞𝐧 𝐞́𝐯𝐚𝐥𝐮𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝’𝐢𝐦𝐩𝐚𝐜𝐭 : 𝐮𝐭𝐢𝐥𝐞 𝐦𝐚𝐢𝐬 𝐩𝐚𝐬 𝐭𝐨𝐮𝐣𝐨𝐮𝐫𝐬 𝐬𝐮𝐟𝐟𝐢𝐬𝐚𝐧𝐭𝐞

Quand on veut mesurer l’effet d’un projet ou d’un programme, une des premières approches auxquelles on pense est la comparaison avant et après l’intervention.

👉 𝐄𝐱𝐞𝐦𝐩𝐥𝐞 : si le revenu moyen d’un groupe de personnes passe de 50 000 à 80 000 après un programme de formation, on pourrait conclure que le projet a augmenté le revenu de 30 000.

𝐂𝐞𝐭𝐭𝐞 𝐦𝐞́𝐭𝐡𝐨𝐝𝐞 𝐚 𝐮𝐧 𝐠𝐫𝐚𝐧𝐝 𝐦𝐞́𝐫𝐢𝐭𝐞 :
✔️ Elle est simple à mettre en place
✔️ Elle permet d’obtenir une première idée de l’évolution après un projet

Mais attention ❗
Le problème est que cette approche ne tient pas compte des changements qui auraient eu lieu même sans le projet.

➡️ Par exemple, l’économie aurait pu s’améliorer naturellement, ou les participants auraient trouvé un emploi grâce à d’autres opportunités.

Résultat : on risque d’attribuer au projet un impact qui n’est pas totalement le sien.

🎯 C’est là qu’intervient la logique du contrefactuel : comparer non seulement avant et après, mais aussi avec et sans intervention. Cette démarche permet d’isoler l’effet réel du projet.

Dans notre formation Évaluation d’Impact avec R (approches Banque mondiale), nous montrons :
𝐶𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑖𝑓𝑖𝑒𝑟 𝑐𝑒𝑠 𝑏𝑖𝑎𝑖𝑠
𝑄𝑢𝑒𝑙𝑙𝑒𝑠 𝑚𝑒́𝑡ℎ𝑜𝑑𝑒𝑠 𝑢𝑡𝑖𝑙𝑖𝑠𝑒𝑟 𝑝𝑜𝑢𝑟 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑡𝑟𝑢𝑖𝑟𝑒 𝑢𝑛 𝑏𝑜𝑛 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟𝑒𝑓𝑎𝑐𝑡𝑢𝑒𝑙
𝐸𝑡 𝑐𝑜𝑚𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑙𝑒𝑠 𝑎𝑝𝑝𝑙𝑖𝑞𝑢𝑒𝑟 𝑑𝑖𝑟𝑒𝑐𝑡𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡 𝑑𝑎𝑛𝑠 𝑅 𝑝𝑜𝑢𝑟 𝑑𝑒𝑠 𝑎𝑛𝑎𝑙𝑦𝑠𝑒𝑠 𝑟𝑜𝑏𝑢𝑠𝑡𝑒𝑠

inscrivez vous ici 👉 https://lnkd.in/eWtBc4aZ

🎯 𝐅𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 : 𝐄́𝐯𝐚𝐥𝐮𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝’𝐈𝐦𝐩𝐚𝐜𝐭 𝐚𝐯𝐞𝐜 𝐑 (𝐀𝐩𝐩𝐫𝐨𝐜𝐡𝐞𝐬 𝐁𝐚𝐧𝐪𝐮𝐞 𝐦𝐨𝐧𝐝𝐢𝐚𝐥𝐞)
Vous souhaitez mesurer l’efficacité réelle de vos projets et programmes ?
👉 Apprenez les méthodes d’évaluation utilisées par la Banque mondiale, et appliquez-les directement avec le logiciel R.
📅 Début de la formation : 15 Octobre
💰 Frais d’inscription : 5 000 FCFA
🎓 Coût de la formation : 30 000 FCFA
💻 𝐂𝐞 𝐪𝐮𝐞 𝐯𝐨𝐮𝐬 𝐚𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐝𝐫𝐞𝐳 :
Inférence causale & logique du contrefactuel
Randomisation, doubles différences, appariement
Régression sur discontinuité & variables instrumentales
Études de cas pratiques avec RStudio
⚠️ Prérequis : avoir des bases en R.
🎁 Bonus : une formation gratuite d’initiation à RStudio est offerte pour tout participant inscrit.
📌 𝐏𝐨𝐮𝐫𝐪𝐮𝐨𝐢 𝐩𝐚𝐫𝐭𝐢𝐜𝐢𝐩𝐞𝐫 ?
✔ Méthodes reconnues au niveau international
✔ Mise en pratique immédiate avec R
✔ Attestation délivrée par NP Training & Consulting
✅ Les places sont limitées !
👉 Réservez dès maintenant via https://wa.me/237695178532

🎯 𝐅𝐨𝐫𝐦𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 : 𝐄́𝐯𝐚𝐥𝐮𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 𝐝’𝐈𝐦𝐩𝐚𝐜𝐭 𝐚𝐯𝐞𝐜 𝐑 (𝐀𝐩𝐩𝐫𝐨𝐜𝐡𝐞𝐬 𝐁𝐚𝐧𝐪𝐮𝐞 𝐦𝐨𝐧𝐝𝐢𝐚𝐥𝐞)

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📈 Suivre les données épidémiologiques n’est pas un luxe.

C’est une nécessité.

Il y a quelques semaines, j’ai travaillé sur un projet où l’enjeu était simple :



👉 Donner une vision claire de l’évolution d’une épidémie dans plusieurs régions.

Pas de dataset académique ou “déjà vu”.

J’ai construit un tableau de bord avec des données épidémiologiques réalistes :

Nombre de cas par semaine et par région 🗺️

Répartition par tranche d’âge et sexe 👥

Taux de vaccination 💉

Courbes de tendance pour anticiper la charge des structures de santé 🏥

Le plus difficile ?

Ne pas me perdre dans les chiffres, mais rester concentré sur ce que le décideur voulait vraiment savoir :

📌 Où la situation s’aggrave ?

📌 Quels groupes sont les plus vulnérables ?

📌 Quelles actions prioritaires mettre en place ?

✅ Ce que j’ai retenu :

1️⃣ En épidémiologie, le suivi régulier des données est plus puissant qu’une analyse ponctuelle.

2️⃣ Un dashboard simple, centré sur les besoins du terrain, vaut plus qu’un modèle hyper sophistiqué mais incompréhensible.

3️⃣ La vraie valeur d’un projet réside dans sa capacité à transformer les chiffres en décisions concrètes.

👉 Et toi, quelle est ton expérience en analyse de données dans ton domaine ?

As-tu déjà rencontré ces mêmes défis ?

⏱️ 𝐓𝐮 𝐩𝐚𝐬𝐬𝐞𝐬 𝐛𝐞𝐚𝐮𝐜𝐨𝐮𝐩 𝐝𝐞 𝐭𝐞𝐦𝐩𝐬 𝐬𝐮𝐫 𝐑𝐒𝐭𝐮𝐝𝐢𝐨 ?

Alors ces 10 raccourcis clavier vont changer ta vie !
Avec eux, tu pourras :
✅ Exécuter ton code plus vite,
✅ Naviguer facilement entre console et éditeur,
✅ Nettoyer ta console en un clic,
✅ Gagner un temps fou au quotidien.

Parce qu’au final, chaque seconde gagnée sur la technique, c’est plus de temps pour te concentrer sur ce qui compte vraiment : ton analyse de données.

👉 Découvre dans ce carrousel les 10 raccourcis RStudio incontournables pour travailler plus efficacement.
Et si tu veux aller plus loin, j’ai préparé pour toi une formation gratuite d’initiation à R.
C’est l’occasion parfaite de prendre en main R pas à pas, même si tu débutes.
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