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Geeting les valeurs alpha et bêta

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Stanley Macharia

M&E Officer

Utilisateur régulier

19 nov. 2014, 13:59

Ceci a été traduit automatiquement.

Salut. Im de nouveau à squeac évaluation. Il me fallait une orientation de savoir comment définir les valeurs alpha et bêta dans le BayeSQUAC. Disons l'équipe d'évaluation estime que le programme est entre 40 et 60, le total des barrières pondérés et non pondérés boosters est de 67,5%, ce qui sera les valeurs alpha et bêta et comment puis-je obtenir?

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

19 nov. 2014, 15:22

Ceci a été traduit automatiquement.

Est-ce réel ou données données confectionnés?

Vous donnez des informations incohérentes puisque 67,5% (une «supposition éclairée» au mode antérieur) ne se trouve pas entre 40% et 60% (autres suppositions éclairées). Il ya ici un conflit qui doit être résolu par la discussion et le réexamen des données disponibles (et peut-être la collecte de preuves supplémentaires).

Un "truc" commune est de prendre une moyenne d'un ensemble de «conjectures éclairées». Vous avez "entre 40 [%] et 60 [%]" et 67,5%. Nous pourrions dire que notre meilleure estimation au préalable le mode est:

    (40 + 60 + 67,5) / 3 = 56%

Vous avez également de capturer la variabilité dans votre croyance. Vous pouvez utiliser quelque chose comme:

    56 - 40 = 16% = +/- 16%

mais ce serait faire pour une forte avant.

Si vous n'êtes pas sûr de votre avant (et il me semble que vous devriez être incertaine parce que vous avez un large éventail de valeurs crédibles ... 40% à 67,5%), alors vous pouvez et devez inclure cette incertitude dans votre définition de la antérieur. Vous voudrez peut-être à utiliser (par exemple) +/- 25% et de choisir l'alpha et bêta du tableau 4 à la page 83 de la / SLEAC référence technique SQUEAC pour un mode avant de 55% à +/- 25% incertitude. On obtient ainsi 19,1 alpha et bêta = = 15,6.

Une chose essentielle est que si vous êtes incertain puis utilisez un avant qui reflète cette incertitude.

Vous pouvez utiliser BayesSQUEAC ou les formules donner à la page 81 de la / SLEAC référence technique SQUEAC de trouver une combinaison appropriée de l'alpha et bêta. Je trouve que le tableau 4 est généralement assez bon et beaucoup plus simple et soit l'utiliser pour trouver alpha et bêta ou l'utiliser comme point de départ pour l'exploration avec BayesSQUEAC.

Si vous avez besoin de plus d'aide avec ce alors ne pas hésiter à poser des questions de suivi ici.

CMN offre de formation dans SQUEAC.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

Stanley Macharia

M&E Officer

Utilisateur régulier

19 nov. 2014, 18:09

Ceci a été traduit automatiquement.

Merci beaucoup Mark. Cela ne veut pas un vrai données, mais les données deviné domaine. Recherché pour comprendre ce que je puisse avoir une meilleure compréhension puisque je serai engagé dans l'évaluation de la couverture dans un avenir proche. Cela me aider beaucoup.

Cordialement,

Stanley

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

20 nov. 2014, 09:23

Ceci a été traduit automatiquement.

Stanley,

Je pensais que les données peuvent avoir été "maquillé" en raison du conflit entre le mode préalable du barrières / analyse des boosters et la plage de valeurs jugée crédible par le personnel de programme et de l'équipe d'évaluation.

Cela ne veut pas dire que nous ne verrons jamais ces conflits. Quand nous faisons, ils devraient provoquer un nouvel examen de la preuve. Si les conflits ne peuvent être résolus alors l'avant devrait refléter cela. Rappelez-vous que le précédent reflète votre meilleure estimation éclairée à ce que la couverture sera et toute incertitude sur ce que suppose le mieux informé.

Parfois, nous pouvons avoir beaucoup de foi dans notre meilleure estimation éclairée. Ce sera généralement se produire dans de très mauvaises programmes et de très bons programmes. La plupart des programmes que nous voyons sera quelque part entre ces deux extrêmes, et nous (par exemple) est moins sûr sur notre meilleure estimation éclairée. Dans d'autres situations, nous pouvons avoir beaucoup de foi dans notre meilleure estimation éclairée parce que nous avons les estimations de couverture des évaluations précédentes de couverture de de programmes similaires dans le même état.

Sans la connaissance divine, nous travaillons toujours avec des suppositions éclairées. Nous utilisons le terme «estimer» spéciale pour désigner une supposition éclairée. Avec l'approche bayésienne utilisée dans l'étape 3 SQUEAC nous construisons une supposition éclairée et ensuite essayer de l'améliorer en ajoutant plus d'information (données de l'enquête de vraisemblance).

Si vous avez besoin d'aide que vous pouvez contacter CMN qui devrait être en mesure de vous mettre en contact avec SQUEACers formés (ou formateurs SQUEAC) dans votre région.

Aussi, ne pas oublier que vous pouvez toujours demander de l'aide sur ces forums.

Jose Luis Alvarez Moran

ACF Senior Technical Advisor

Utilisateur régulier

20 nov. 2014, 09:49

Ceci a été traduit automatiquement.

Cher Stanley,

Après-Marc commentaire, si vous le souhaitez d'être en contact avec les équipes locales qui font SQUEACs dans votre région et se pencher sur des exemples locaux s'il vous plaît écrivez-cmnproject@actionagainsthunger.org.uk~~V et nous vous mettrons en contact.

Cordialement

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