Je suppose ici que vous parlez d'un simple avant vs après évaluation.

Faire une évaluation précise de la «richesse» est une chose difficile à faire (vous êtes probablement plus intéressés par la pauvreté de toute façon ... "va cibler les ménages pauvres "). Comment comptez-vous faire cela? Ce sera (dans certains modèles d'évaluation) doivent être les mêmes pour les deux ciblage et d'évaluation si vous avez besoin d'une définition de cas possible et sensible de "ménage pauvre" pour les deux fins. Un classement de la richesse exercice de semi-quantitative (par exemple) pourrait bien fonctionner pour le ciblage, mais pas pour l'arpentage (je ne l'ai jamais essayé ... il pourrait fonctionner). Vous pouvez utiliser l'anthropométrie (H / A serait probablement mieux), mais cela peut être difficile à utiliser comme critères de ciblage dans le domaine.

Cash-for-work, la fourniture d'actifs / création et de développement des compétences sont des éléments de programme de création de richesse / de réduction de la pauvreté. Cela signifie que vous intervenez contre vos critères de ciblage. Un ménage pauvre au départ sera (si votre intervention a travaillé) ne pas être un ménage pauvre à l'évaluation de fin de programme. Vous pouvez alors dire que votre intervention ne fonctionne pas quand il a effectivement travaillé très bien. Je suppose que vous pourriez utiliser un échantillon longitudinal (c.-à-suivre les enfants à travers le temps), mais ce qui a le problème que stuntedness chez les enfants âgés de plus de 30 mois environ peut persister jusqu'à la poussée de croissance pré-adolescence. Ce va diluer tout effet vous pourriez avoir (tout en étant assez difficile de bien faire).

Si vos critères de ciblage est un des critères de risque pour votre résultat d'intérêt (il doit être vraiment), alors on peut supposer que l'incidence / prévalence de votre résultat est beaucoup plus élevé dans votre groupe cible (ie sans une intervention) que dans le groupe non-cible . Cela signifie qu'une forte proportion de l'incidence / prévalence de l'issue de l'intérêt dans la population générale devrait être dans votre groupe cible. Si vous intervenez dans votre groupe cible avec une intervention efficace, alors vous devriez avoir un grand effet sur l'incidence / prévalence de votre résultat d'intérêt dans la population générale. Cela signifie que vous pourrez déguster la population générale pour vos évaluations de référence et le point final. Ceci en fait de simples enquêtes. Avec cette dernière approche que vous devez être sûr que vos critères de ciblage capte une grande partie de ceux à risque et il peut être appliqué.

Est-ce de l'aide?

Cher Mark,
Je vous remercie pour votre soutien habituel. Pour vous donner des informations supplémentaires, nous ne disposons pas des questions sur faire la classification de la richesse. très récemment, nous avons fait HEA et nous sommes clairs sur le profil de la communauté en termes de catégorie de richesse et de caractéristiques. la question que nous avons est de savoir comment évaluer l'impact de la FLS sur le ménage pauvre en particulier sur l'état nutritionnel. Donc, je me demandais si vous simplifier encore vos conseils notamment sur les dernières déclarations qui dit en "Avec cette dernière approche que vous devez être sûr que vos critères de ciblage capte une grande partie de ceux à risque et il peut être appliqué".

Merci

Deux choses ici (je crois) ...

(1) «la façon d'évaluer l'impact de la FLS sur le ménage pauvre en particulier sur l'état nutritionnel" - Je pense que vous pourriez vouloir regarder à l'aide de l'anthropométrie. Vous pouvez utiliser H / A pour cette ou une combinaison de W / A et PB. Vous pouvez également regarder la sécurité alimentaire / données alimentaires en utilisant quelque chose comme le ménage score de diversité alimentaire ou un questionnaire plus complète de fréquence alimentaire. Vous voudriez enquête soit à heures fixes dans l'année pour éviter de confondre les effets saisonniers pour les effets du programme. Si vous demandez spécifiquement sur l'évaluation de l'impact HHs pauvres alors vous aurez besoin d'un bon moyen d'identifier ces HHs (voir ci-dessous) soit comme vous l'échantillon ou à partir d'un échantillon plus large.

(2) «des conseils en particulier sur les derniers états" - Pour la première partie "critères de ciblage capte une grande partie des personnes à risque", vous pourriez demander:
Est-il sensible (c.-à-t-il sélectionner tous ou presque tous à risque HHS)?
Sans sensibilité que vous ne serez pas capturer la majorité des HHs à risque et ont peu d'effet global La dernière partie »et il peut être appliqué» signifie que les critères de ciblage est bien défini et réalisable. Vous pourriez vous demander:
Est-il facile à utiliser? Est-ce pas cher? Est-il fiable (c.-à-deux personnes auront tendance à sélectionner le même HHS)? Est-il exact (il sélectionne les HHs il devrait sélectionner)?
Vous pourriez aussi demander:
Est-il spécifique (c.-à-t-il éviter de mettre les ressources là où elles ne sont pas nécessaires)?
Est-ce de l'aide?

salut
Je voulais juste ajouter quelque chose à propos de l'interprétation de vos résultats, même si vous êtes au début de votre travail, il vaut la peine de penser à cela maintenant, car cela pourrait aider avec le travail de terrain.

espeically pour prendre soin quand vous cherchez un lien de causalité direct entre la sécurité alimentaire (FS) situation et l'état nutritionnel de l'enfant.
après tout FS est pas le seul facteur qui peut affecter l'état nutritionnel, également, selon votre évaluation de la HEA, l'unité d'analyse était la MÉNAGE alors que l'enfant est juste un membre de cette unité de ménage.
et bien sûr la saisonnalité a un impact sur l'état nutritionnel de l'enfant.

Je ne dis pas que vous devriez éviter évaluation anthropométrique, mais je suis juste conseille la prudence avec l'interprétation des résultats.

bon chance