ScholarGate
Assistant
Process / pipelineProgram evaluation methodology

Contribution Analysis

Contribution analysis is a theory-based evaluation approach that addresses the attribution problem — establishing whether and how an intervention made a difference — without relying on an experimental counterfactual. Developed by John Mayne from 2001 onward, it works by articulating the program's theory of change, gathering evidence along that chain, and then assembling a 'contribution story' that is progressively stress-tested against rival explanations. The aim is not statistical attribution but a credible, evidence-based conclusion that the program plausibly contributed to observed results, in the face of other influencing factors.

Ouvrir dans MethodMindBientôtAppliquer, comparer, obtenir des conseils
Outils et ressources
Télécharger les diapositives
Apprendre et explorer
VidéoBientôt

Lire la méthode complète

Réservé aux membres

Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.

Se connecter

Carte des méthodes

Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.

Sources

  1. Mayne, J. (2012). Contribution analysis: Coming of age? Evaluation, 18(3), 270–280. DOI: 10.1177/1356389012451663
  2. Mayne, J. (2001). Addressing attribution through contribution analysis: Using performance measures sensibly. Canadian Journal of Program Evaluation, 16(1), 1–24. DOI: 10.3138/cjpe.016.001

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 22). Contribution Analysis for Causal Inference in Program Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/public-policy/contribution-analysis

Quelle méthode ?

Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.

Comparer côte à côte

Référencée par

ScholarGateContribution Analysis (Contribution Analysis for Causal Inference in Program Evaluation). Consulté le 2026-06-24 sur https://scholargate.app/fr/public-policy/contribution-analysis · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026