Libra, Jesse Madden (2023). Ensemble de données des enquêtes auprès des ménages OLAS/SCL sur l’eau et l’assainissement (WASH). Données Ouvertes de la BID. https://doi.org/10.60966/8yvsrxmk

1. Espagnol

Quelle période et quels pays le jeu de données couvre-t-il ?

Les données s’étendent de 2003 à 2022 et concernent 22 pays. (data.iadb.org)
Voici la liste des pays :
- Argentine
- Bahamas
- Barbade
- Belize
- Bolivie
- Brésil
- Chili
- Colombie
- Costa Rica
- République dominicaine
- Équateur
- El Salvador
- Guatemala
- Guyana
- Haïti
- Honduras
- Jamaïque
- Mexique
- Nicaragua
- Panama
- Paraguay
- Pérou
- Suriname
- Trinité-et-Tobago
- Uruguay
- Venezuela

Sous quelle forme les indicateurs sont-ils présentés et ventilés ?

Chaque indicateur figure sous deux formes : en pourcentage de ménages et en nombre de ménages.
La ventilation peut s’effectuer selon :
- la zone urbaine ou rurale
- le quintile de revenu
- le statut migratoire
- l’ethnicité
- le statut de handicap

Sur quelle méthodologie reposent l’harmonisation et la comparabilité ?

Pour rendre les chiffres comparables, un processus d’harmonisation unifie les définitions des variables, les catégories de réponses et les tranches issues des différentes enquêtes nationales.
Ce travail traite également les lacunes d’information, l’incertitude de classification (par exemple les sources inconnues) et les écarts entre enquêtes.

Quels thèmes essentiels les indicateurs abordent-ils ?

Parmi les thèmes abordés :
- l’accès à l’eau (source principale, continuité, traitement)
- l’accès à l’assainissement (amélioré ou non, usage exclusif)
- les types d’installations ainsi que les réponses inconnues ou non classables

Quelles limites ou précautions faut-il garder à l’esprit ?

• Les manières différentes de concevoir les enquêtes ou de formuler les questions selon les pays peuvent compliquer les comparaisons directes.
• Certains indicateurs reflètent des réponses « inconnues » ou non classées, lorsque les questions ne correspondaient pas nettement aux catégories harmonisées.
• Toutes les dimensions de ventilation (par exemple l’ethnicité) ne sont pas disponibles pour chaque année ni pour chaque pays.

En quoi consiste la méthodologie OLAS Simplified GLAAS pour le suivi de l’eau et de l’assainissement ?

Le jeu de données s’appuie sur une approche de suivi fondée sur des enquêtes auprès des ménages, qui rassemble des indicateurs normalisés sur les conditions d’eau et d’assainissement et les ventile selon des caractéristiques socioéconomiques et démographiques.
Plutôt qu’un inventaire d’infrastructures, c’est l’accès vécu et les conditions de service à l’échelle de la population qui sont mesurés, ce qui permet de comparer territoires et groupes.

Comment OLAS Simplified GLAAS mesure-t-il l’accès aux services et les inégalités ?

L’accès est quantifié à partir d’indicateurs d’enquête (indicator, value) ventilés selon : - le cadre géographique (area – par exemple les classifications urbain/rural) - une variable approchant le revenu (quintile) - le sexe (sex) - l’âge, l’éducation, l’ethnicité, le handicap et le statut migratoire Cette structure aide les analystes à repérer les écarts de répartition dans les services WASH, au-delà des seules moyennes nationales.

Comment OLAS Simplified GLAAS aide-t-il à combler les lacunes de données sur l’assainissement rural ?

Parce qu’il réunit des microdonnées dotées d’identifiants ruraux/urbains et d’une désagrégation socioéconomique, le jeu de données permet de : - repérer les populations mal desservies au sein d’un même pays - comparer les quintiles de richesse les plus bas aux plus élevés - cibler les interventions sur des bases factuelles là où les systèmes administratifs manquent de détail Le suivi se déplace ainsi de la présence d’infrastructures vers l’accès réel au service au niveau de chaque ménage.

Dans quelle mesure les indicateurs OLAS Simplified GLAAS sont-ils fiables et à jour pour suivre l’avancement de l’ODD 6 ?

Le jeu de données intègre : - des informations d’échantillonnage (sample) - des erreurs types (se) - des coefficients de variation (cv) - des marqueurs de qualité (quality_check) Ces champs statistiques étayent un suivi solide et conforme aux exigences de l’ODD 6, puisqu’ils permettent d’apprécier la fiabilité et de comparer les tendances dès lors que plusieurs années sont disponibles.

Comment les décideurs peuvent-ils s’appuyer sur les résultats d’OLAS Simplified GLAAS pour orienter la politique nationale WASH ?

Les décideurs peuvent mobiliser le jeu de données pour : 1. Repérer les schémas d’inégalité entre les quintiles de richesse et les groupes démographiques.
2. Orienter les investissements vers les populations dont les indicateurs sont systématiquement plus faibles.
3. Vérifier que les progrès d’accès profitent à tous plutôt que de se concentrer sur les ménages les plus aisés.
4. Intégrer des indicateurs statistiquement validés aux tableaux de bord de suivi des ODD.

Dans quels contextes ce jeu de données est-il le plus utile pour les chercheurs ?

Ce jeu de données donne les meilleurs résultats lorsqu’il sert à : - l’analyse d’équité de l’accès aux services WASH
- le suivi désagrégé de l’ODD 6
- les études sur le gradient socioéconomique de la disponibilité des services
- la production de données probantes pour des interventions ciblées géographiquement
En revanche, il n’est pas pensé pour l’ingénierie des infrastructures, l’analyse financière ou l’étalonnage entre institutions.