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Divergence entre la calculatrice et le calcul manuel BayesSQUEAC

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Anonyme 81

Public Health Nutritionist

Utilisateur régulier

30 sept. 2013, 05:24

Ceci a été traduit automatiquement.

Je l'ai essayé de calculer la taille de l'échantillon par le manuel en utilisant la formule [((mode * (1-mode) / (précision / 1,96) 2) - (a + ß-2)] et de vérifier avec la calculatrice BayesSQUEAC (version 3.01), mais ils sont différents. Je ne vérifie également quatre rapports de SQUEAC de différents pays et il ya la même différence. Pourquoi est-ce?

Merci
Kiross

Jose Luis Alvarez Moran

ACF Senior Technical Advisor

Utilisateur régulier

30 sept. 2013, 13:46

Ceci a été traduit automatiquement.

Bonjour Kiross,

Vous utilisez la formule manuelle correcte et ce, comme vous dites, peut être légèrement différent de taille de l'échantillon de la calculatrice BayesSQUEAC. Si vous voulez partager les données de votre exemple (. Alpha beta, la précision et le mode), nous pouvons avoir un regard plus proche de lui, mais surtout 2 choses qui pourrait se produire:

1) La calculatrice BayesSQUEAC applique une correction modeste de la population et il peut montrer un échantillon de taille inférieure à l'aide de la formule d'emploi étant donné la même précision préalable et nécessaire. Cela peut se produire avec a priori faibles

2) Il ya une règle qui stipule que la probabilité doit être au moins aussi forte que la précédente. Quand une forte avant est utilisé vous me vois différence due à cette règle

Je ne espère que cette aide

Jose Luis

Anonyme 81

Public Health Nutritionist

Utilisateur régulier

30 sept. 2013, 14:11

Ceci a été traduit automatiquement.

Cher José,

Merci. les données que je fais allusion sont déjà disponibles sur le lien suivant; http://www.coverage-monitoring.org/resources/. je l'ai fait vérifier les rapports suivants; Darfour April2013, Afghanistan Jan2013, Philippines et le Pakistan Feb2013 TMK Jan2013. Comme par le calcul manuel, la taille de l'échantillon pour les rapports ci-dessus est de 80, 16, 16 et 64 respectivement, tandis que l'aide de la calculatrice, il est de 70, 32, 21 et 58 respectivement. il semble l'estimation de la calculatrice est plus élevé à l'exception des cas du Darfour.

Tahnks
Kiross

Tamsin Walters

en-net moderator

Modérateur

30 sept. 2013, 17:37

Ceci a été traduit automatiquement.

De Mark Myatt:

La formule que vous citez (page 97) est un point de départ. Parfois, vous avez tout simplement pas d'autre choix que d'aller pour une taille d'échantillon plus petit que calculé à partir de cette formule parce que vous avez le temps et les ressources permettant de localiser les cas particulièrement lorsque la prévalence est faible limitée. BayesSQUEAC applique une correction modeste (une «correction de la population finie") pour tenir compte du fait que SAM est une affection rare.

Plus tard, à la page 97, vous verrez une nouvelle correction / modification:

    N_min = alpha + beta - 2

Cela garantit que la probabilité avant et sont de forces similaires. Le but de cette règle est de «l'équilibre» une forte préalable et pour éviter un conflit avant de vraisemblance. Vous ne pouvez pas besoin de cette si vous êtes très sûr de la couverture (ce qui est souvent légitime quand vous avez des preuves abondantes que la couverture est soit très faible ou très élevé). BayesSQUEAC applique cette correction.

Ajustements de taille d'échantillon supplémentaires sont présentés à la page 98. Ce ne sont que cause pour le calcul des estimations de la main.

En bref, BayesSQUEAC calcule deux tailles d'échantillon: une pour la précision spécifiée corrigée pour une population finie SAM et l'autre pour une force égale avant et la probabilité. Le plus grand d'entre eux est la taille de l'échantillon proposé par BayesSQUEAC.

Voici un court article couvrant les nouvelles fonctionnalités de la nouvelle version (v3.01) de BayesSQUEAC.

Meilleurs voeux,

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