Notre recueil de ressources pratiques est destiné aux chercheurs et aux membres du personnel de recherche qui réalisent des évaluations aléatoires ou qui forment d’autres personnes à cette technique. Il s’adresse également à toute personne intéressée par les modalités de mise en œuvre de ce type d’évaluations.
En nous appuyant aussi bien sur les enseignements tirés de notre propre expérience que sur les conseils formulés par différents chercheurs et organismes de recherche, nous fournissons des conseils pratiques pour la conception et la mise en œuvre des évaluations aléatoires, ainsi que pour communiquer à leur sujet. Ces ressources sont le fruit d’un travail collaboratif. Les auteurs des ressources publiées ici sont systématiquement cités, et des liens vers leur travail original sont fournis chaque fois que c’est possible.
Notons que les termes anglais randomized evaluation ou randomized controled trial (RCT) peuvent se traduire de plusieurs manières en français : essai contrôlé randomisé, évaluation randomisée, évaluation aléatoire, ou encore évaluation par assignation aléatoire. Tous ces termes français sont interchangeables et ont exactement la même signification. Dans ces ressources, nous utiliserons le terme d’« évaluation aléatoire ». Cependant, si vous trouvez une autre traduction sur le reste du site ou dans ces documents, la signification reste la même.
La traduction de ces ressources a été réalisée en 2023. Des mises à jour seront effectuées de manière continue, il est donc possible que certaines correspondances entre les pages en anglais et leurs traductions en français ne soient pas toujours parfaitement harmonisées.
N'hésitez pas à nous contacter à l’adresse [email protected] ou à remplir ce formulaire si vous avez des questions ou des commentaires.
Introduction to Randomized Evaluations
Resources
A non-technical overview and step-by-step introduction for those who are new to randomized evaluations, as well as case studies and other teaching resources.
Before Starting a Project
Resources
Tips on successful field management and implementation partnerships for researchers who are new to fieldwork.
Project Planning
Resources
Highlights include: annotated checklist for designing an informed consent process, detailed advice on grant proposals and budgeting, and suggestions for proactive measures to help ensure ethical principles are followed in research design and implementation.
Research Design
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Data Collection and Access
Resources
This section contains guidance specific to working with surveyors or survey companies, information about administrative data collection, and information applicable to all modes of data collection, such as on data security, data quality, and grant management.
Processing and Analysis
Resources
All the steps in a research project after the data was collected or assembled, from data cleaning to communicating results.
Surveyor hiring and training
This resource focuses on in-house data collection. Information about outsourcing to survey firms is available in the resource on working with third party firms.
Running a large-scale household survey...
Field team management
This section discusses the logistics of managing surveyors and survey teams. Depending on the field team size, you may need to set up processes to manage upwards of 50 field staff. Thinking ahead...
Working with a third-party survey firm
This resource provides guidance on when to work with an external survey firm, the process of identifying and contracting a firm, and how to coordinate tasks to ensure a successful study. It highlights...
Questionnaire piloting
Piloting is the testing, refining, and re-testing of survey instruments in the field to make them ready for your full survey. It is a vital step to ensure that you understand how your survey works...
Survey programming
This resource covers best practices for programming a survey using computer assisted personal interview (CAPI) software. We primarily rely on examples using SurveyCTO, which is widely used by J-PAL...
Data quality checks
High-frequency checks, back-checks, and spot-checks can be used to detect programming errors, surveyor errors, data fabrication, poorly understood questions, and other issues. The results of these...
Data cleaning and management
Although quality control checks in the field should catch most errors in data collection, there are a number of steps you will have to undertake to prepare your collected data for analysis. This...
Data visualization
Data visualization can be helpful at many stages of the research process, from data reporting to analysis and publication. Relative to regression tables, cross-tabs, and summary statistics, data...