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l'interprétation de poids pour la taille - l'écart-type du contrôle de plausibilité de l'ENA

Cette question a été affichée dans le forum de discussion Évaluation et Surveillance et a des réponses 2.

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Anonyme 1740

Utilisateur régulier

19 oct. 2015, 18:01

Lors d'une enquête SMART; après l'exécution du contrôle de plausibilité utilisant ENA vous vous rendez compte que l'écart-type du poids pour la taille des données de certaines équipes est proche de sortir de la fourchette comprise entre 0,8 et 1,2 (le plus bas est de 0,81 et le plus élevé est de 1,11,  et l'écart-type global actuel est de 0,89 ). Quelles pourraient être les causes possibles et comment cela peut-il être pris en compte. La collecte des données est toujours en cours.

Damien Pereyra

Independant Nutrition Evaluation Expert

Utilisateur régulier

20 oct. 2015, 08:37

Bonjour,

Tout d'abord, dans une enquête, vous devez tenir compte de l'ensemble des données (= échantillon), s'il y a de nombreuses strates, chaque strate = 1 échantillon. Cependant, il est important lors de la collecte de données de gérer les analyses quotidiennes de contrôle de plausibilité pour chaque équipe d'enquêteurs. Pourriez-vous partager dans cette discussion le premrier tableau de ce rapport pour une meilleure compréhension.
Ex:
La qualité globale des données
Critères  d'alerte* Unité Excel. Bon Accepte les Scores Problématiques les données d'alerte Incl% 0-2,5> 2,5-5,0> 5.0-7.5> 7.5
(% Des sur des sujets hors des limites) 0 5 10 20 0 (2,4%)
Sex-ratio global Incl p> 0,1> 0,05> 0,001 <= 0,001
(Chi carré significatif) 0 2 4 0 10 (p = 0,212)
Ratio d'âge (6-29 vs 30-59) Incl p> 0,1> 0,05> 0,001 <= 0,001
(Chi carré significatif) 0 2 4 0 10 (p = 0,144)
Creusez pointage pref - poids Incl # 0-7 8-12 13-20> 20
0 2 2 4 10 (8)
Creusez pointage pref - hauteur Incl # 0-7 8-12 13-20> 20
0 2 4 0 10 (4)
Dig pointage pref - PB Incl # 0-7 8-12 13-20> 20
0 2 4 0 10 (7)
Norme Dev P/T Excl SD <1,1 <1,15 <1,20> = 1.20
. et et et ou
. SD Excl> 0,9> 0,85> 0,80 <= 0,80
5 10 20 0 0 (1,06)
Asymétrie P/T Excl # <± 0,2 <± 0,4 <± 0,6> = ± 0,6
0 1 3 5 0 (-0,07)
Kurtosis P/T Excl # <± 0,2 <± 0,4 <± 0,6> = ± 0,6
0 1 3 5 1 (-0,26)
Poisson dit P/T-2 Excl p> 0,05> 0,01> 0,001 <= 0,001
0 1 3 5 0 (p = 0,390)
 NOTATION GLOBALE P/T = 0-9 10-14 15-24> 25 3%
Le score global de ce sondage est de 3%, cela est excellent.

Ou envoyez votre rapport de plausibilité par email: damienpereyra@gmail.com
Merci
Merci

Mark Myatt

Consultant Epidemiologist

Utilisateur fréquent

20 oct. 2015, 09:07

Les vérifcations comme la manière dont vous entrez les données peuvent être difficiles. Il est possible que l'équipe avec les plus hauts ET est en train de mesurer avec moins de précision que les autres équipes. Il est également possible que les équipes avec des ET les plus bas sont en train de présenter des données provenant d'un petit nombre d'ensemble de grappes (ils sont en train de consituer de «nouvelles» données à partir de données recueillies précédemment - j'ai vu cela à plusieurs reprises). Il est également possible que l'équipe avec le grand ET ait échantillonné à partir d'un ensemble moins homogène de grappes que les autres équipes. Il est également possible que ce que vous voyez est dû au hasard (d'autant plus que vous aurez seulement de petits échantillons dans lesquels estimer ET).

Je pense que vous avez besoin de regarder attentivement les données (par ex) copie (tri sur un ensemble de variables peuvent trouver les doublons), les chiffres de préférences, & c. (vous devriez le faire de toute façon) et renforcer la supervision des équipes ayant les ET les plus bas et les plus élevés.

Vous pourrez constater qu'il n'y a que peu de souci.

BTW: Je suis un peu hérétique quand il s'agit de ces vérifications. Je ne vois aucune bonne raison de supposer la normalité parfaite dans les données de P/T dans tous les contextes et aucune bonne raison de rejeter automatiquement les données de l'enquête avec ET> 1.2.

J'espère que cela est d'une certaine utilité.

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