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Phase de traitement des données 1- Définition d’une donnée Une donnée personnel

Phase de traitement des données 1- Définition d’une donnée Une donnée personnelle est définie comme « toute information se rapportant à une personne physique identifiée ou identifiable ». Ce sont donc toutes les informations, directes ou indirectes, qui concernent une personne déterminée. 2- Définition d’un traitement de données Un traitement de données est défini comme toute opération ou tout ensemble d’opérations, effectuées ou non à l’aide d’un procédé automatisé, appliquées à des données ou ensembles de données à caractère personnel. Cela peut-être : • Une collecte de données 2-1- Les grands principes gouvernant les traitements des données : Pour réaliser un traitement de données à caractère personnel, plusieurs grands principes s’appliquent : La Licéité, la loyauté et la transparence du traitement : les données doivent être traitées de manière licite, loyale et transparente à l’égard de la personne concernée La limitation des finalités : les données doivent être collectées pour des finalités déterminées, explicites et légitimes • La minimisation des données : les données doivent être adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire au regard des finalités • L’exactitude des données : les données utilisées doivent être exactes et tenues à jour le cas échéant • La limitation de la conservation : les données ne peuvent être conservées indéfiniment. Leur conservation est limitée à la réalisation du traitement L’intégrité et la confidentialité des données : les données doivent être conservées de manière à garantir leur sécurité, notamment leur intégrité et leur confidentialité En fonction du type de données traitées, des dispositions particulières supplémentaires peuvent s’appliquer. Cela sera notamment le cas pour les traitements de données dites sensibles. 2-2- Variable : 2-2-1- Definition : Une variable est une caractéristique d'une unité statistique que l'on observe et pour laquelle une valeur numérique ou une catégorie d'une classification peut être attribuée 2-2-2- Type de variable : D'un point de vue mathématique, les données constituent les variables de la recherche. On distingue divers types de variables selon la nature des données. Ainsi, une variable peut être qualitative ou quantitative ; une variable qualitative peut être nominale ou ordinale, alors qu'une variable quantitative peut être continue ou discrète. On qualifie également les variables selon le lien qui existe ou que l'on cherche à établir entre elles. On distingue variables indépendantes et variables dépendantes ; dans certaines conditions, une variable indépendante peut être appelée paramètre ou variable externe. Une variable qualitative est une variable dont les valeurs sont des caractéristiques ou des catégories. Ces valeurs sont exprimées à l'aide de noms plus ou moins significatifs (par exemple, essai 1, essai 2, essai 3, ...) ou de codes (par exemple, les lettres A, B, C). Une variable qualitative est dite ordinale si ses valeurs peuvent être ordonnées, c'est-à dire classées sans ambiguïté de la plus petite à la plus grande, par exemple des qualificatifs comme « souvent » ou « parfois », ou des mentions comme « bien » et « Très bien »). Elle est dite nominale si ces valeurs ne peuvent pas être ordonnées, du moins a priori, par exemple les caractéristiques socio-économiques comme la profession, le sexe, la nationalité. Une variable quantitative est une variable dont les valeurs sont exprimées par des nombres, accompagnés au besoin d'unités et d'incertitudes. Une variable quantitative est dite discrète si elle ne peut prendre que des valeurs bien précises (des entiers, par exemple, comme celles qui résultent d'un dénombrement). Elle est qualifiée de continue si elle peut prendre en principe n'importe quelle valeur, même si la précision du processus de mesure ou les conditions de la recherche réduisent en pratique le nombre de valeurs différentes obtenues.  Variables dépendantes et indépendantes Une variable dépendante (notée VD) est une variable dont la valeur est influencée ou déterminée par les valeurs d'une ou d'autres variables, appelées variables indépendantes (notées VI). Les variables dépendantes sont presque toujours quantitatives, alors que les variables indépendantes peuvent être autant qualitatives que quantitatives.  Les graphiques -Sont employés lorsqu'au moins une des VI est quantitative (continue ou discrète). -Peuvent afficher des séries (associées à chaque valeur ou combinaison de valeurs des autres VI) en nombre limité, mais chacune peut comprendre un très grand nombre de valeurs. -Conviennent pour mettre en évidence des tendances et des corrélations, c'est-à-dire des liens simples (du point de vue mathématique) entre les variables, de même que pour juger de l'adéquation d'un modèle. 3- INDICATEURS Définition : Définition. Un indicateur est une quantité (peut être quantitative ou semi-quantitative) mesurable directement ou calculable indirectement à partir de données de terrain, et dont l’interprétation permet d’établir un diagnostic sur un effet étudié Les indicateurs de résultats mesurent l'efficacité des actions d'aménagement mises en œuvre pour atteindre les objectifs des politiques. Ils débouchent grosso modo sur trois catégories de représentation : • Des tendances simples en valeurs absolues, par exemple des captures ou de l’emploi ; • Les variations quantitatives et qualitatives de l'infrastructure ou des arrangements institutionnels qui influent sur les effets de l'aménagement, comme des changements du régime des droits d'accès ou du degré de participation des pêcheurs ; • Des tendances, en valeurs relatives [non pas entre la valeur absolue et les points de référence qui s'y rapportent, comme le Rendement maximum équilibré (RME) ou le rendement économique maximum (REM)]. Beaucoup d'indicateurs sont élaborés en combinant de multiples variables et certaines variables, comme la capture, l'effort et la valeur, ont un intérêt capital pour toutes sortes d'indicateurs ou peuvent, en soi, servir d'indicateurs. Les listes de variables correspondant à divers indicateurs peuvent donc se superposer. Les indicateurs biologiques peuvent être utilisés pour suivre l'état d'exploitation de la pêcherie mais ne conviennent pas pour évaluer les résultats du secteur des pêches dans son ensemble. Les indicateurs économiques peuvent mesurer l'importance relative de la pêcherie pour le pays ou la région au niveau macro- ou micro-économique. Les indicateurs socioculturels prennent en compte la diversité des besoins et des pratiques de différents groupes de population à l'intérieur du secteur des pêches. Les indicateurs du respect des mesures d'aménagement sont nécessaires pour suivre l'efficacité de ces mesures et réduire les conflits. Dans la pratique, les évaluations des pêcheries devraient toujours combiner des indicateurs biologiques, économiques, socioculturels et des indicateurs du respect des mesures pour orienter les décisions en matière d'aménagement. L'identification des priorités générales et des questions d'aménagement découle dans une large mesure de l'identification des problèmes de la pêcherie. Il existe un certain nombre d'indicateurs de résultats qui peuvent aider à identifier ces problèmes, à suggérer des possibilités d'intervention et à suivre les résultats. Les variations des seuls indicateurs (comme la CPUE) n'ont qu'un intérêt limité. La façon la plus utile de les interpréter aux fins de décision consiste à les mettre en relation avec des points de référence qui sont soit des cibles (par exemple le rendement économique maximum ou REM, ou l'effort de pêche correspondant au REM) soit des limites (par exemple le niveau minimum biologiquement acceptable de la biomasse du stock reproducteur - MBAL)[5]. Les indicateurs eux-mêmes sont souvent faciles à calculer à partir de données systématiquement collectées sur les variables qui les composent, mais les points de référence sont généralement estimés par les méthodes d'évaluation des stocks. Pris conjointement, ils fournissent des renseignements sur l'état de la pêcherie et sur les résultats du système d'aménagement. Il convient de bien réfléchir aux variables que l'on va collecter. Les principales questions qui se posent, les modèles qui seront utilisés et la logistique indiqueront quelles sont les variables considérées comme nécessaires et la manière dont les données connexes devront être rassemblées. Si possible, des chercheurs et des statisticiens spécialistes des pêches devraient être associés aux discussions au stade de la planification. Non seulement cela facilitera le choix des mesures du point de vue de leur utilité, mais cela permettra peut-être aussi d'abaisser les coûts en mettant au point des méthodes à même d'exploiter les variables qui sont les plus faciles à collecter. En associant par ailleurs des représentants du secteur et les pêcheurs, on pourra mettre à profit leur expérience des réalités quotidiennes des opérations de pêche. Leur participation donne également lieu à une sorte de cogestion qui présente divers autres avantages (voir section 5.2). Une des préoccupations essentielles de la collecte de données concerne la compatibilité. Bien souvent, il faut impérativement disposer de longues séries chronologiques de données, rassemblées de manière cohérente et systématique, pour évaluer les tendances du comportement d'une variable. C'est une pratique depuis longtemps admise pour ce qui concerne les données biologiques mais qui a longtemps été ignorée dans le cas des données économiques et socioculturelles. 4- Comment faire l’analyse des données : Les principales étapes du processus d'analyse consistent à cerner les sujets d'analyse, à déterminer la disponibilité de données appropriées, à décider des méthodes qu'il y a lieu d'utiliser pour répondre aux questions d'intérêt, à appliquer les méthodes et à évaluer, résumer et communiquer les résultats. 4-1- Pour l’analyse des données quantitatives : Pour cette analyse des données quantitatives, il faut d'abord présenter la description pure, puis faire apparaître les hypothèses d'analyse et de compréhension uploads/Management/ phase-de-traitement-des-donnees.pdf