Centre d’études sur les réseaux, l’urbanisme, les transports et les constructions publiques





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2. les éléments de contexte

L'opérateur doit se demander si toutes les conditions extérieures ont été prises en compte, afin d'éviter toute influence non maîtrisée sur les résultats.
3. les perturbations

Durant l'expérimentation, les mesures peuvent être faussées par des changements intentionnels ou accidentels. L'opérateur devra donc être capable de repérer les mesures ainsi biaisées et d'identifier, dans les résultats, les variations qui en découlent.

ETAPE 11. Quelles données recueillir ?
Certains indicateurs peuvent être mesurés directement. D'autres doivent être calculés à partir de données de base.

A partir des différents indicateurs définis à l'étape 3, il faut donc définir le recueil de données nécessaire à l'obtention des résultats recherchés.

ETAPE 12. Equipements et problèmes spécifiques :
Lors de cette dernière étape, il faut signaler tout phénomène particulier rattaché à l'évaluation du système de transport. Ces phénomènes peuvent être de tout ordre: problème administratif, problème de confidentialité, problème de sécurité, nécessité d'apports supplémentaires en équipements ou en hommes...

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Annexe 5

Analyse statistique des données

--------

Mesures à valeurs réelles sur un intervalle

Imaginons que l’on s’intéresse à l’impact sur le temps de transport de l’installation en centre ville de PMV.

Le temps de transport est une variable aléatoire réelle X dont on peut considérer qu’elle suit une loi de distribution normale sur un certain intervalle (voir figure ci-dessous).

La question qui se pose est de savoir si l’installation des PMV induit ou non une modification du temps de transport moyen.

La figure ci-dessous représente la densité de probabilité de X "avant" et "après" l’installation des PMV dans le cas où ceux-ci ont une incidence "positive" sur les temps de parcours, le temps de parcours moyen diminuant ici de M à m.



    « après »  « avant »



     m     M

Pratiquement, on considère deux échantillons d’automobilistes : le premier, pour lequel on prend en compte les temps de parcours de chacun des automobilistes "avant" l’installation des PMV; le second, pour lequel on prend en compte les temps de parcours de chacun des automobilistes "après".

On déduit de ces observations "avant" et "après" les temps de parcours moyens (ainsi que les écarts types) "avant" et "après".

Dans quelles conditions peut-on considérer que la différence de temps de parcours "avant" - "après" est significative (et non le fait du hasard) ?

 "t"-tests

Le "t"-test est le test statistique approprié à la comparaison des valeurs moyennes de 2 échantillons de mesures.

On pourra donc appliquer ce test aux échantillons de mesures précédents pour savoir si le temps de parcours moyen est affecté ou non par l’installation des PMV : pour un taux d’erreur donné (5 % par exemple) le test indiquera, en fonction de la taille des échantillons, si l’on peut considérer que les valeurs moyennes des mesures "avant" et "après" sont bien distinctes.

Il existe en fait deux formes de "t"-test selon que les échantillons de mesures sont indépendants ou non (pour l’exemple choisit, si l’on questionne "avant" et "après" la même population d’automobilistes, les échantillons de mesures ne sont pas indépendants).

Analyse de la variance

Lorsque l’on considère simultanément les effets sur le temps de parcours de plusieurs applications télématiques, c’est-à-dire, lorsque l’on considère plus de deux variables aléatoires réelles, le test statistique approprié est l’analyse de variance ("F"-test).

Une telle analyse se prête de plus à la comparaison de variables aléatoires réelles à plusieurs dimensions, ce qui permet d’étudier par exemple l’influence de l’heure de la journée sur la variation des temps de parcours moyens.

Mesures à valeurs discrètes

Imaginons que l’on s’intéresse à l’impact sur la congestion de l’installation en centre ville de PMV.

La congestion est décrite (mesurée) selon une échelle comportant 5 degrés - 1) "pas de congestion" ; 2) "congestion faible" 3) "congestion moyenne" 4) "congestion importante" 5) "congestion excessive" - et l’on demande, par interview, à un échantillon d’automobilistes de donner leur opinion sur le degré de congestion.

Pour la même période de l’année, le même jour de semaine et la même heure dans la journée, on questionne ainsi des automobilistes "avant" et "après" la mise en service des PMV. On obtient un tableau de réponses tel que celui donné ci-après.

Comptes et pourcentages

Pas de congestion

Congestion faible

Congestion moyenne

Congestion importante

Congestion excessive

Total

"Avant"

10

8.3%

20

16.7%

40

33.3%

20

16.7%

30

25%

120

100%

"Après"

10

9.1%

30

27.3%

50

45.5%

10

9.1%

10

9.1%

110

100%

Total

20

50

90

30

40

230

Ce tableau indique clairement un changement d’opinion à l’égard de la congestion. Pour autant, ce résultat est-il statistiquement "valide" ou est-il simplement le fait du hasard ?

Test du Chi-2

Le test du Chi-2 permet d’analyser les tableaux tels que celui ci-dessus afin de déterminer si la distribution des réponses varie (significativement) ou non d’une ligne à l’autre (cela revient à tester l’indépendance des lignes et des colonnes les unes par rapport aux autres).

Pour un taux d’erreur donné (5 % par exemple) et en fonction du degré de liberté du tableau - (nombre de lignes - 1)*(nombre de colonnes - 1) -, le test du Chi-2 donne la probabilité d’avoir telle ou telle distribution de réponses et donc d’apprécier la validité d’une enquête telle que celle présentée ci-dessus.

Proportions

Imaginons que l’on s’intéresse à la proportion des automobilistes qui pensent que la congestion est excessive. Dans l’exemple précédent, c’était le cas pour 25 % "avant" et pour 9.1 % "après", pour des tailles d’échantillons respectives de 120 et 110. Ces proportions sont-elles significativement différentes ?

Pour répondre à cette question, on peut procéder à un "t"-test en faisant l’hypothèse que les proportions considérées suivent une loi de distribution binomiale de moyenne p = 40/230 = 0.174 et d’écart type SQR[p(1 - p)].

Meta-analyse

La meta-analyse concerne l’intégration statistique de résultats provenant d’études indépendantes. Il s’agit typiquement de l’analyse statistique des conclusions globales que l’on peut tirer de plusieurs études empiriques. On fera donc appel à la meta-analyse chaque fois qu’il sera nécessaire de combiner les résultats d’études menées sur des sites différents et pour différentes applications télématiques.

Des techniques spécifiques ont dû être développées pour la meta-analyse parce qu’il s’agit d’analyser des données qui d’une part ne sont pas brutes et d’autre part ne sont pas toujours basées sur la même métrique.

Glossaire

appraisal : appréciation

assessment : jugement, appréciation.

assessment selon CONVERGE : pour CONVERGE, le mot "assessment" recouvre toutes les étapes du processus visant à déterminer la performance et/ou les impacts d’un projet par comparaison à des projets alternatifs ou à une situation de référence. Ce processus inclut des phases d’expérimentations (des essais terrain), et d’évaluation associée (évaluation socio-économique par exemple) [7-p.2].

assessment category : voir "evaluation category"

critère d’évaluation : l’évaluation d’un projet consiste à apprécier ses effets réels ou potentiels selon des critères (de décision) qui sont en fait la traduction - au niveau des effets mesurables ou que l’on sait estimer - des objectifs des décideurs.

evaluation category : les différentes techniques d’appréciation ou d’évaluation d’un projet sont classées selon leur objectif particulier. On distingue par exemple, les catégories d’évaluation ou d’appréciation ("evaluation or assessment categories") ci après : évaluation technique, appréciation d’impact, évaluation socio-économique, appréciation de l’acceptation par l’utilisateur, étude de marché, analyses des aspects juridiques et institutionnels, analyse financière.

impact : les impacts d’un projet sont ses effets mesurables ou que l’on sait estimer.

indicateur : dans le cas particulier d’évaluation technique, il n’est pas toujours possible de mettre en évidence les impacts d’une nouvelle technologie ou d’un nouveau système. Une telle évaluation se fondera sur la mesure d’indicateurs représentatifs des critères d’évaluation.

operational analysis : évaluation technique dans EVA

opportunity cost (coûts d’opportunité) : certains impacts pour lesquels il n’est pas possible de recourir à un prix de marché (impacts sur la sécurité, l’environnement, objectifs politiques, etc.), ont cependant une valeur monétaire ou "opportunity cost" égale à la dépense que les décideurs sont prêts à consentir pour obtenir ces impacts. En effet, c’est toujours sous la pression des contraintes budgétaires que les décideurs choisissent entre consommation, investissements ou épargne : l’investissement que fait un décideur afin d’obtenir un certain impact est toujours le reflet de la valeur qu’il attribue à cet impact.

(La référence [7] voit dans l’analyse multi-critères, le moyen d’estimer les « opportunity costs » c’est-à-dire, les valeurs que les décideurs attribuent à leurs objectifs politiques, par comparaison à d’autres investissements qu’ils pourraient faire par ailleurs).

shadow prices : idem "opportunity cost"

utilisateurs directs : tout projet vise à la satisfaction d’utilisateurs potentiels tels que gestionnaires de trafic, opérateurs de systèmes ou de services, passagers, conducteurs individuels ou commerciaux, exploitants de flottes, services d’urgence et de police, opérateurs de fret, etc.

utilisateurs indirects : la réalisation d’un projet peut affecter un certain nombre de personnes ayant des intérêts en jeu tels que les résidents le long d’une autoroute, les habitants d’une ville touchée par la pollution ou des "utilisateurs indirects" tels que les passagers des transports en commun pour lesquels le projet peut avoir des effets secondaires en termes de transfert modal.

validation : concerne les projets de R&D ou de démonstration; c’est la phase pendant laquelle on démontre l’aptitude d’une application à satisfaire les besoins pour lesquels elle a été conçue.

willingness to pay (consentement à payer) : c’est la valeur monétaire d’un impact pour lequel on ne peut se référer à un prix de marché (cf. opportunity cost). Cette valeur se déduit de l’observation des choix et des comportements des personnes concernées (décideurs, individus) ou, des déclarations de valeurs faites par ces derniers, à l’occasion d’interview.

willingness to accept compensation for costs (acceptation de compensations en contrepartie d’inconvénients) : c’est la valeur monétaire que les personnes sont prêtes à accepter en contrepartie de tel ou tel inconvénient.

Références:

[1] Context and Framework of DRIVE Transportation Evaluation - R. BOBINGER, H. KELLER - 1991

[2] The EVA Framework - R. BOBINGER - 1992

[3] Guidelines for Assessment of Transport Telematics Applications in UrbanTraffic Management and Information - CORD - 10/94.

[4] Key issues in Pilot Project Evaluation: Guidelines for Project Design and Evaluation Planning - CORD 12/94.

[5] Transportation Cost Analysis: Techniques, Estimates and Implications - Victoria Transport Policy Institute - 18/3/95.

[6] Overview of Programme-level Achievements in the Area of Public Transport - CORD - 12/95.

[7] Guidebook for Assessment of Transport Telematics Applications - CONVERGE - 14/3/96.

[8] Checklist for Preparing a Draft Validation Plan - CONVERGE - 14/5/96.

[9] Review of ITS Benefits : Emerging Successes - US Department of Transportation - 9/96.

[10] Transport Research / APAS / Road Transport / Evaluation - CCE/DGVII - 1996.

[11] Guidelines for Field Trials of Road Transport Informatics Systems. 1990. DRIVE Project V1049. Final report.

[12] Framework for Prospective Traffic Safety Analysis. 1992. DRIVE Project 2002, HOPES.

[13] Framework for Retrospective Traffic Safety Analysis. 1992. DRIVE Project 2002, HOPES.

[14] Framework for Retrospective Traffic Safety Analysis, Part B: Examples. 1992. DRIVE Project 2002, HOPES.

[15] CEC (1994) Cost-Benefit and Multi-Criteria Analysis for New Road Construction, Final Report of EURET Concerted Action 1.1, DOC EURET/385/94, CEC DGVII/A, Brussels

[16] European Statement of Principles on Human Machine Interface for In-Vehicle Information and Communication Systems, final version, Expansion of the principles EC 11/98

4ème PCRD - Evaluation


Groupe CERTU-SETRA de suivi et coordination
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