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Nombre minimum de clusters dans une enquête SMART

Cette question a été affichée dans le forum de discussion Évaluation et Surveillance et a des réponses 6.

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Anonyme 2352

Utilisateur régulier

31 mai 2014, 14:01

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Je sais que le SMART Méthodologie recommande que le nombre minimum de classes dans une enquête devrait être 25. Cependant, je dois un scénario où le nombre de grappes échantillonnées étaient 32 et après la collecte de données dans 24 cluster, le quartier est devenu instable et le gouvernement a dû suspendre l'enquête afin de faire face à la situation. Serait-il juste de prendre une décision sur la situation de la nutrition en utilisant les données des 24 grappes?

Blessing Mureverwi

Consultant-WFP

Utilisateur régulier

1 juin 2014, 20:13

Ceci a été traduit automatiquement.

Son vraiment unfortunate.You peut ne pas être en mesure d'appeler vos résultats valables que plus de 10% de grappes ont été pas atteint. Juste par curiosité, quel pourcentage de votre taille de l'échantillon nécessaire pour les enfants avez-vous obtenu des 24 grappes par rapport au nombre attendu à partir de 32?

Anonyme 2352

Utilisateur régulier

2 juin 2014, 14:25

Ceci a été traduit automatiquement.

Merci Bénédiction ... les enfants de l'échantillon des 24 grappes représente 86% de tous les enfants de l'échantillon initial-à-dire 344 enfants ont depuis été échantillonné pendant que l'échantillon cible était de 399 enfants

Mark Myatt

Utilisateur fréquent

2 juin 2014, 14:44

Ceci a été traduit automatiquement.

La question ne porte pas sur un nombre minimal de grappes. La limite m = 25 est (autant que je sache) basée sur le travail effectué lorsque les enquêtes ont utilisé un échantillon de proximité (soit un tas de maisons voisines) au sein de chaque amas. Lorsque nous utilisons une méthode au sein-échantillonnage en grappes qui a capturé plus de variabilité intra-amas qu'un échantillon de proximité, alors vous pouvez utiliser un plus petit nombre de grappes. Il sera, toutefois, toujours mieux la prendre de nombreuses petites grappes.

Vous problème est que l'échantillon global ne peut plus être un échantillon PPS appropriée. Face à la nécessité de «sauver» cette enquête je utiliser postérieure gaspiller d'obtenir des estimations. Vous aurez probablement une mauvaise précision (ie les larges intervalles de confiance) en raison d'un échantillon plus petit. Lors de la déclaration des résultats, vous devez signaler ce qui est arrivé.

J'espère que cela aide.

Anonyme 2352

Utilisateur régulier

3 juin 2014, 04:02

Ceci a été traduit automatiquement.

Merci de bien vouloir expliquer Mark..Would le processus d'obtention des estimations postérieures. Je serais heureux de sauver l'enquête

Mark Myatt

Utilisateur fréquent

3 juin 2014, 04:24

Ceci a été traduit automatiquement.

Je voudrais le faire en utilisant un bootstrap pondérée blocage mais pas pour tous. Vous pouvez utiliser EpiInfo (toute version), SAS, SUDAAN, STATA ou SPSS pour analyse vos données. Tous les paquets travaillent de différentes manières ... vous aurez généralement besoin de spécifier la variable d'identificateur de cluster et de fournir des poids d'échantillonnage basé sur les populations de munitions. Je trouve souvent ces logiciels assez délicat de piloter alors assurez-vous de lire le manuel. Je pense qu'il ya des vidéos et des études de cas sur le site des CDC et d'un YouTube montrant comment cela se fait dans EpiInfo.

Si vous trouvez le logiciel confondant alors vous pourriez faire l'analyse à la main. Voir cette disucssion sur ce forum. Un exemple détaillé est donné dans la section SLEAC du manuel SQUEAC.

J'espère que cela aide.

Scott Logue

Utilisateur régulier

3 juin 2014, 12:45

Ceci a été traduit automatiquement.

En supposant que les données recueillies ont été il peut être considéré comme valide haute qualité. Il ya deux problèmes potentiels à portée de main; la précision et l'effet de la conception.

Précision: comme Mark a déclaré, les intervalles de confiance seront plus larges que la taille de l'échantillon (enfants) n'a pas été entièrement obtenu. Cependant, vous avez mentionné dans une réponse de suivi que 86% de la taille de l'échantillon a été recueilli. SMART recommande que, si au moins 80% de la taille de l'échantillon est obtenu les données collectées peuvent encore être utilisés.

Conception Effet (DEFF): L'effet du plan de l'enquête sera effectuée en fonction du nombre de ménages par grappe. Si il y avait un faible nombre de HH par grappe l'DEFF va augmenter; si il y avait un nombre élevé de HH par grappe que le DEFF va diminuer.

Comme il devait y avoir 32 groupes inclus dans l'enquête, il aurait été de 4 pôles de réserve (RC) choisis au hasard dans ENA (dans le même temps les autres groupes ont été sélectionnés). Comme une stratégie d'atténuation, il est recommandé d'inclure désormais l'ensemble de ces 4 pôles de réserve à l'enquête si ces groupes sont situés dans une zone sûre. Si seulement 1 ou 2 RC sont accessibles, il est fortement recommandé de les inclure dans votre sondage que cela va encore permettre une meilleure précision globale pour l'interprétation de vos résultats.

Dans le rapport, il est très important de souligner que les clusters spécifiques de la base de sondage ne sont pas accessibles lors de la collecte de données en raison des flambées volatils imprévus, ainsi que d'identifier le RC ajouté (ceux qui peuvent être accessibles).

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