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Détermination de taille d'échantillon

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Theo Dusingizimana

Utilisateur régulier

17 août 2017, 23:31

Bonjour,
Je prévois une enquête sur la nutrition dans une zone où les estimations précédentes indiquaient une prévalence de 15% du retard de croissance. Je voudrais couvrir tout le district, donc je n'utilise pas de clusters. Je me demande si je dois encore inclure l'effet de conception dans la formule suivante?

N = (t2 X p (100-p)) / d2 x DEF

Tout conseil sera bienvenu.

Merci,
Theo

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist, Brixton Health

Utilisateur fréquent

18 août 2017, 08:01

En supposant un échantillon aléatoire simple ou un échantillon systématique simple portant sur une population de grande taille, la taille de l'échantillon requise pour estimer une proportion avec une IC de 95% d'une largeur donnée :

    N = (p * (1 - p)) / (e / 1.96) ^ 2


où p est la proportion estimée (0.45 dans votre cas) et e est la demi-largeur requise de l'intervalle de l'IC de 95%. Si nous posons p = 0,45 (45%) et e = +/- 0,05 (5%) alors :

    N = (p * (1 - p)) / (e / 1.96) ^ 2
    N = (0,45 * (1 - 0,45)) / (0,05 / 1,96) ^ 2
    N = 380


Les échantillons les plus pratiques que nous utilisons auront deux étapes ou plus. Tout ce qui diffère d'un simple échantillon aléatoire subira un effet design (ou effet de conception). Je me demande ce que vous entendez par un échantillon de « district entier ». Un tel échantillon est l'objet d'enquêtes en clusters comme les enquêtes SMART. Un échantillon de « district entier » pourrait utiliser un échantillon spatialement stratifié. Cela aura tendance à donner de faibles effets de conception et vous pourrez donc ignorer les effets de conception. Une enquête de type SMART peut avoir de gros effets de conception. Les effets de conception peuvent être faibles si vous avez de nombreux petits clusters et une prévalence qui est assez constante partout où vous allez.

Sauf si vous avez un échantillon aléatoire, je pense que vous devez (1) spécifier l'effet de conception et (2) analyser les données d'une manière qui prenne en compte la conception de l'échantillon. Pour l'effet de conception, un effet de conception sécurisé serait de 1,5 ou 2,0 (les agents SMART peuvent vous conseiller sur ce sujet). Pour un effet de conception de 1.t, nous avons :

    N = DEFF * ((p * (1 - p)) / (e / 1.96) ^ 2)
    N = 1,5 * ((0,45 * (1 - 0,45)) / (0,05 / 1,96) ^ 2)
    N = 570


ENA for SMART peut analyser les données à partir d'un échantillon aléatoire simple et d'un échantillon en cluster PPS à deux étapes. Pour d'autres modèles, vous pouvez utiliser SUDAAN, STATA, R, SPSS, EpiInfo, etc.

J'espère que cela vous sera utile.

Kennedy Musumba

SMART Program Manager

Utilisateur régulier

18 août 2017, 12:00

Bonjour Théo,

L'effet de design ou de conception (DEFF) est une mesure de l'homogénéité de l'indicateur qui nous intéresse (le retard de croissance dans votre cas) pour une population cible. Le facteur DEFF est destiné à compenser les variations notables entre les clusters / villages et il est uniquement applicable pour les échantillonnage en clusters.

Si une méthode d'échantillonnage aléatoire simple ou systématique est appliquée à votre sondage, le DEFF sera de 1 et cela ne devrait pas être un souci pour votre détermination de la taille d'échantillon.

D'autres détails sont disponibles dans le Guide d'échantillonnage pour les enquêtes SMART, disponible dans Outils et ressources complémentaires - Télécharger des documents

Theo Dusingizimana

Utilisateur régulier

19 août 2017, 11:40

Merci Mark Myatt et Kennedy Musumba pour vos réponses et pour les documents de référence.

Cependant, certaines publications (p. ex. FAO (1990) Conducting small-scale nutrition surveys. A field manual. Nutrition in Agriculture 5 Rome) dit que e (ou d dans ma formule) = 10%. Quelle serait votre opinion à ce sujet ?

Merci,

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