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Randomisation stratifiée

Cette question a été affichée dans le forum de discussion Évaluation et Surveillance et a des réponses 5.

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Nicholus Tint Zaw

katilingban

Utilisateur régulier

26 déc. 2015, 18:41

Salut,
Quelqu'un (en particulier: épidémiologiste) peut vérifier ma randomisation stratifiée pour une étude? Merci d'avance.
Notre équipe va mettre en œuvre un programme de transfert monétaire conditionné (léger) sensible à la nutrition et a une idée d'inclure des élements d'apprentissage sur la façon dont notre intervention touche sur "Incidence de retard de croissance chez les enfants des bénéficiaires". L'idée est de fournir un transfert monétaires à partir de 3 mois de grossesse jusqu'à l'âge de 2 ans de l'enfant - couvrir la grande partie des 1000 premiers jours.
Cette étude permettra de composer avec 3 bras: 1 - Argent cash seulement, 2 - Cash + CCC et 3 - Contrôle. En terme de taille de l'échantillon, nous estimons à 2300 (avec plus de 1.500 observation) moins de 2 enfants pour détecter la réduction du retard de croissance prévalence de 5% (estimation).
Donc, pour la stratification de trois bras dans notre région, nous pensons à appliquer les facteurs suivants (y compris les facteurs de causalité de la malnutrition sur la base du cadre conceptuel de l'UNICEF) pour la randomisation;
1. la taille de la population de villages (communauté rurale),
2. état de la santé publique (services de santé, la prévalence des maladies - IRA et la diarrhée),

3. Disponibilité alimentaire et l'accessibilité (éloignement des marchés et la disponibilité alimentaire par saison) et
4. Source de l'eau et de l'état de l'assainissement environnemental.
Est-ce suffisant pour prendre en compte dans la randomisation ou il manque des points qui peuvent affecter notre résultat (retard de croissance)? Alors, s'il vous plaît sentez-vous libre de fournir vos commentaires sur la suggestion faite à ce sujet et si vous avez une ressource ou une étude similaire, s'il vous plaît partagez avec nous pour une meilleure planification de notre étude.
Merci encore de votre aimable contribution.


Cordialement,
 

Nick

Tamsin Walters

en-net moderator

Modérateur

28 déc. 2015, 12:56

De Monira Parveen au PAM:

Étude similaire a été menée par l'IFPRI au Bangladesh le 5 modalités de transfert du PAM y compris les liquidités, la nourriture et la nutrition intensive CCC. Dr. Akhter Ahmed, responsable du parti  IFPRI au Bangladesh peut être contacté pour le methodologie.

Bradley A. Woodruff

Self-employed

Expert

29 déc. 2015, 00:29

Cher Nick:

Vous avez posé une bonne question. L'échantillonnage stratifié est souvent fait en utilisant des strates géographiques afin de minimiser la taille de l'échantillon nécessaire pour faire des estimations raisonnablement précises des résultats dans chaque subdivision géographique; Par exemple, dans chaque province ou région. Cependant, une autre raison de faire l'échantillonnage stratifié est d'augmenter la précision obtenue dans votre échantillon. Si l'échantillon est stratifié sur une variable qui est associée avec le résultat, en tenant compte de la stratification au cours de l'analyse des données se traduira par une meilleure précision que ce qui serait obtenu avec un échantillon non stratifié de la même taille.

Ma question est: Pourquoi stratifier votre échantillon? Si vous mesurez l'efficacité des deux interventions différentes (cash et cash plus CCC) contre le contrôle. vous n'êtes pas tenter d'évaluer les résultats dans chaque strate. Si vous faites la stratification pour obtenir une meilleure précision, alors vous devez stratifier seulement les facteurs que vous connaissez seront associés aux résultats que vous mesurez. La stratification sur des facteurs non associés à votre résultat est une perte de temps et de ressources.

Mais il y a des coûts et des problèmes avec la stratification. Tout d'abord, pour tenir compte de la stratification lorsque l'on compare la variable de résultat dans chaque groupe d'intervention, vous aurez besoin de faire une analyse stratifiée ou plusieurs variables qui complique grandement l'analyse de données. Deuxièmement, vous devez disposer de données sur toutes les variables de stratification pour chaque unité d'échantillonnage. Toute unité d'échantillonnage sans données complètes sur toutes les variables de stratification ne peut pas être inclus dans l'échantillon, car vous ne serez pas en mesure de le placer dans une strate. Troisièmement, si vous stratifier sur trop de variables, le nombre d'unités d'échantillonnage dans chaque strate peut devenir tout petit. La strate est définie comme l'ensemble des valeurs pour toutes les variables de stratification. Par exemple, si vous stratifier le quintile de richesse (5 valeurs possibles), l'approvisionnement en eau potable (2 valeurs possibles), un assainissement adéquat (2 valeurs possibles), et 3 niveaux différents de prévalence de la maladie (3 valeurs possibles), vous aurez 60 strates ( 5 x 2 x 2 x 3). Cela conduira à de très petits nombres dans chaque strate qui ne soit pas une bonne idée.

Donc, en bref, si vous souhaitez améliorer la précision de votre étude, je voudrais choisir 1 ou 2 variables que vous jugez les plus fortement liés à un retard de croissance et stratifier sur eux, si vous avez les données nécessaires.

Nicholus Tint Zaw

katilingban

Utilisateur régulier

29 déc. 2015, 11:10

Merci Tamsin Walters et Monira Parveen.

Pourriez-vous s'il vous plaît me guider vers l'adresse de contact de M. Akhter Ahmed. Vous pouvez l'envoyer à mon gmail (nicholustintzaw@gmail.com).

cordialement,
 

Nick

Nicholus Tint Zaw

katilingban

Utilisateur régulier

29 déc. 2015, 12:00

Merci beaucoup pour ton commentaire très instructif.

Oui, l'objectif de la stratification est de mesurer l'efficacité de deux différentes interventions contre le contrôle et aussi comparer entre chaque bras (cash seulement vs cash + CCC). Nous avons également considéré que l'estimation pour réduire prévalence de 5% de retard de croissance pour estimer la taille de l'échantillon pour chaque bras et espérer que la taille de l'échantillon mentionné dans ma question soit assez de puissance pour détecter cet écart de 5%.

Il y aura également la collecte de données de recensement dans toutes les zones d'échantilon avant de procéder à la stratification (nous allons consacrer trois strate sur la base de trois bras). Je suis d'accord avec votre point de considérer une ou deux variables clés principales qui ont une relation forte avec notre résultat. Sur ce point, quel serait votre recommandation sur ces variables clés.

cordialement,
 

Nick

Bradley A. Woodruff

Self-employed

Expert

29 déc. 2015, 15:39

Cher Nick:
Je ne suis pas sûr de ce que vous entendez par «nous allons consacrer trois strate sur la base de trois bras". Il semble que vous pourriez confondre l'allocation d'un traitement d'un groupe et la stratification d'un échantillon aléatoire. Si vous le souhaitez, vous pouvez envoyer un e-mail moi à bradleyawoodruff@gmail.com pour poursuivre la discussion.

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