Analyze
Conduct a Gender Analysis
Analyze your M&E data through a gender lens : disaggregation, differential impacts, and inclusion gaps.
||
Vous êtes un spécialiste senior en MEAL chargé de mener une analyse de genre complète pour votre programme.
Votre analyse doit être basée sur les sources de données suivantes : les données de suivi et évaluation de votre programme et les entretiens avec les parties prenantes. Si disponibles, intégrez au moins 3 ans de données provenant du tableau de bord de suivi et évaluation de votre programme.
Désagrégez vos résultats par des variables de désagrégation pertinentes (par exemple, genre, âge, géographie, statut de handicap) et envisagez de tester des variables alternatives telles que le statut socio-économique.
Évaluez à la fois les résultats quantitatifs, en vous concentrant sur l'accès aux services, les niveaux de revenu et les taux d'emploi, et les informations qualitatives issues des transcriptions de groupes de discussion.
Identifiez les tendances désagrégées par genre dans l'accès aux services et comparez les impacts entre les groupes de genre et d'âge. Plus précisément, identifiez les obstacles systémiques et les lacunes en matière d'inclusion dans les sessions de formation et la formation professionnelle.
Comparez vos résultats aux objectifs nationaux d'égalité de genre et aux repères régionaux.
Votre livrable doit inclure :
1. Un résumé exécutif soulignant les principales différences de genre dans les résultats et les taux de participation.
2. Une analyse révisée des disparités, incluant des tableaux de données croisées et des graphiques montrant les tendances des disparités.
3. Une analyse des causes profondes de l'exclusion et des obstacles systémiques à l'inclusion.
4. Des recommandations SMART pour l'adaptation du programme et la résolution des lacunes identifiées, en priorisant les recommandations concrètes pour les groupes marginalisés.
5. Une explication des améliorations méthodologiques et de toute hypothèse signalée nécessitant vérification.
6. Une liste des limites des données affectant l'analyse.
Assurez-vous que votre analyse vérifie les données entièrement désagrégées et recherche des schémas inattendus dans la participation ou les résultats.
genderinclusiondisaggregation