cher
Je ne sais pas quelle est la formule que vous avez utilisé pour les conversions.
Maintenez dans l'esprit que pour le travail d'enquête SMART avec les 6-59 mois, et non 0-59. Vous devez apporter une correction à votre nombre de ménages en divisant par 0,9
J'espère que cela aide!
516,051 / 0,9 = 573

Salut Kiross
Quelle était la formule que vous avez utilisé pour le calcul manuel?

Je l'habitude les étapes suivantes; si la taille HH est 7 et moins de cinq ans la population est de 14%, alors le nombre de moins de cinq ans par ménage est de 0,98 (7 * 14%). Pour convertir la taille de l'échantillon dans HH, taille de l'échantillon divisé par le nombre d'enfants par ménage, qui est de 491 / 0,98 = 501,0204. Enfin, ajoutez la contingence (3%) = 501.02 * 1,03 = 516,05 arrondi 517

La formule utilisée par l'ENA est la suivante (et cela diffère légèrement de votre calcul):

Pas de HH = Pas d'enfants / (HH taille X% des enfants de moins de 5 X 0,9) + d'urgence

Le pas des enfants de moins de 5 est exprimé en nombre décimal, soit. 0,14 dans ce cas
Le 0,9 représente la proportion des enfants de moins de 5 ans qui sont 6-59m

Dans ce cas, votre calcul serait alors = 491 / (7x0.14x0.9) + 3% = 1.03x556
= 573

Je l'espère son clair. Permettez-moi savoir si désormais.

Je voudrais faire ceci:

(1) Calcul de la taille de l'échantillon. Une formule commune est:
n = (p * (1 - p)) / (précision / 1,96) ^ 2 n = (0,175 * (1 - 0,175)) / (0,04 / 1,96) = 2 ^ 347
Ceci est pour un échantillon aléatoire simple donc je Multipliez cela par l'effet du plan prévu. Votre 1.3 semble un peu faible pour moi, mais nous irons avec celui ici:
n = DEFF * (p * (1 - p)) / (précision / 1,96) ^ 2 n = 1,3 * (0,175 * (1 - 0,175)) / (0,04 / 1,96) = 2 ^ 451
Je voudrais ensuite décidé sur le nombre d'UAR (clusters) je prendrais. Cela est généralement m = 30. Essayer:
451/30 = 15
Donc, je voudrais aller pour 30 grappes de 15 enfants qui donne n = 450 (assez proche de 451 et nous SURÉCHANTILLON généralement un peu ... quand (par exemple) vous avez déjà trouvé 15 enfants vous pourriez échantillon suivant une HH avec 2 enfants et la sein-PSU taille de l'échantillon sera 16 pas 15).

(2) Calculer le nombre de HHs nécessaire pour obtenir n = 450.

REMARQUE: Vous ne devez généralement le faire. Enquêtes de type SMART utilisent généralement un échantillon de quotas recueillies à l'aide de la méthode d'échantillonnage proximité PEV et vous juste garder l'échantillonnage jusqu'à ce que le quota est atteint. La seule fois où vous avez besoin de connaître le nombre de HHs nécessaire est si vous pouvez et l'intention de prendre un échantillon aléatoire ou systématique HHS.

Quoi qu'il en soit ... vous avez 14% de 0-5 ans. Cela signifie que vous aurez:
* 0,9 = 0,14 = 0,126 12,6%
enfants âgés de 6 - 59 mois. Si la taille moyenne HH est 7 alors vous attendez chaque HH de tenir à propos de:
0,126 0,882 * 7 =
enfants âgés de 6 - 59 mois. Afin de trouver 450 enfants dont vous auriez besoin de goûter à propos de:
450 / 0,882 = 510
ménages.

Je ne sais pas ce que vous entendez par «urgence», comme les enquêtes de type SMART ont un échantillon contingentaire le refus et les absences sont notées et remplacés par d'autres enfants de la PSU. Les 3% semble très petit pour moi si elle est de tenir compte des refus et des absences (je l'utilise 10% ou plus). Je pense que vous devez multiplier la taille de l'échantillon calculé ci-dessus de 1,03 dons:
n = 510 * 1,03 = 525
Nous aurions probablement besoin de goûter par grappe de sorte nous avons divisé par le nombre de grappes:
525/30 = 17,5 .
Nous serions donc probable prévoyons échantillon 18 HH par grappes.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

La figure i utilisé (14%) a été pour les enfants de 6-59 mois non pour 0-59 mois. je ne l'exclus de moins de six (10% de la population de U5). dans ce cas, pas besoin d'y compris 0,9 dans le calcul. maintenant je comprends que je dois inscrire le pourcentage de 0-59. Quand je 15,5%, il est maintenant équivalente avec mon calcul manuel pour les 6-59 mois.

C'est génial.

Clarification rapide sur les méthodes SMART décrits ci-dessus. La méthodologie SMART recommande d'utiliser la méthode des ménages fixe et non échantillonnage par quota: seulement un certain nombre de ménages choisis au hasard sur le terrain sera visité; les refus et les absences ne sont pas remplacées par d'autres enfants dans le cluster. À la fin de l'enquête, certains groupes auront plus d'enfants que les autres et le total ne devraient pas différer considérablement de ce qui était prévu. Par conséquent, les équipes de l'enquête devraient être donnés que le nombre cible de ménages par grappe (et non le nombre d'enfants par groupe) afin d'éviter la confusion et les erreurs inutiles. Lorsque les équipes d'enquête ont un certain nombre cible d'enfants pour atteindre, ils peuvent avoir tendance à sauter des ménages qui ne disposent pas des enfants. Autres indicateurs recueillis au cours de la même enquête (tels que la mortalité, eau et assainissement, sécurité alimentaire, etc.) sont mesurées au niveau des ménages. La mesure de ces indicateurs que dans les ménages avec de jeunes enfants et en excluant tous les autres ménages permettra de créer un biais grave.

En ce qui concerne les techniques de sélection des ménages, SMART recommande d'utiliser des méthodes d'échantillonnage aléatoire simple ou systématiques de choisir les ménages dans les grappes (dans l'échantillonnage du 2e étage), car ils sont mieux que les EPI modifiée en termes de représentativité de l'échantillon et introduire moins de biais. Ces 2 méthodes sont basées sur la sélection de ménages, soit à partir d'une liste (simple) ou avec un intervalle d'échantillonnage (systématique). Par conséquent, lorsque vous utilisez l'une de ces 2 techniques d'échantillonnage, il est plus logique d'avoir un nombre fixe de ménages comme une cible à atteindre pour chaque cluster. En d'autres termes, car il est seulement possible d'estimer le nombre approximatif des enfants admissibles par ménage avant la collecte des données (qui pourrait ne pas refléter le nombre réel trouvé dans les maisons sélectionnées), il sera impossible de savoir à l'avance le nombre de HH à sélectionnez qui contiendra le nombre exact d'enfants de moins de 5.

Et enfin, que le calcul de la taille de l'échantillon peut être fait pas seulement pour l'anthropométrie, mais aussi pour la mortalité ou d'autres indicateurs mesurés au niveau des ménages, il est plus facile de comparer et de concilier ces exigences en matière de taille de l'échantillon les deux tailles d'échantillon (par exemple, l'anthropométrie et l'échantillon de mortalité tailles) si elle est exprimée dans les mêmes unités (à savoir, des ménages).

Bonne chance avec votre enquête Tefera, pour de plus amples informations sur les méthodes d'échantillonnage recommandé par SMART, s'il vous plaît voir le document d'échantillonnage sur le site Web de la méthodologie SMART: www.smartmethodology.org

Merci,
Victoria

Chers victoria,
Merci pour votre réponse. Ma question était question d'autre chose

Je pense que nous devons être clairs sur la terminologie.

Je pense aussi que nous devons être clairs sur ce que SMART fait et ne comprend pas.

Si vous déguster un nombre fixe de quoi que ce soit (les enfants, les ménages, & c.) À partir d'une unité d'échantillonnage primaire, alors vous avez un échantillon par quotas.

SMART utilise un échantillon de quotas de ménages. Il est, cependant, pas que simple que SMART (le module de l'anthropométrie) prend un échantillon de quotas de ménages dans l'espoir de rencontrer un échantillon de quotas des enfants. Si elle ne le fait pas alors l'échantillon PPS est compromise. Le quota des ménages est calculé à afin de recueillir un quota de l'enfant.

SMART utilise un échantillon de quota de ménage de manière à permettre l'utilisation de l'échantillonnage systématique et aléatoire des ménages. Cela peut être problématique car elle nécessite une estimation du nombre de personnes admissibles dans chaque ménage à l'avance de la collecte de données. Ces données ne seront pas toujours disponibles (en particulier dans les situations d'urgence où il ya eu un déplacement avec une partie ou la totalité des ménages abritant des personnes déplacées ... dans ce cas, la procédure PPS est également susceptible d'être problématique). Un autre problème avec le quota de l'approche des ménages est que cela fait une hypothèse forte que tous les ménages contiennent à peu près les mêmes chiffres d'éligibles. Si (par exemple) le motif de l'acceptation de la planification familiale est inégale, ou le motif de la polygynie est inégale, ou le rapport de étendu aux ménages nucléaires est inégale, alors vous pouvez vous retrouver avec certains types de communauté dépassement de leur taille de l'échantillon et d'autres se posant leur taille de l'échantillon. Lorsque cela se produit l'échantillon PPS est compromise et l'échantillon est biaisé en faveur (par exemple) ces de ne pas utiliser la planification familiale et ceux qui pratiquent la polygynie ou vers les ménages étendus.

Je ne suis pas sûr de la "eau et assainissement" et d'autres indicateurs comme SMART concentre sur GAM estimation et la mortalité (et de la sécurité alimentaire en utilisant une méthode semi-quantitative). Je ne pense que vous pouvez gagner de tels indicateurs dans le cadre d'échantillonnage SMART (il est juste une méthode modifiée PEV) mais qui est pas vraiment SMART. La dernière fois que je regardais, l'ENA pour le logiciel SMART n'a pas soutenir un large indicateurs.

WRT "mesure de ces indicateurs que dans les ménages avec de jeunes enfants et en excluant tous les autres ménages permettra de créer un biais grave" ... Il est généralement pas un problème pour un programme de survie de l'enfant à "optimale biais" un échantillon pour inclure seulement les ménages avec de jeunes enfants . Cela est généralement un «biais de sélection» prévue et désirée. Toute enquête aux critères d'admissibilité aura ce genre de «partialité». Je ne dirais pas que ce soit un «grave problème de partialité». Certains des biais de sélection sont involontaires. Dans SMART (et peut d'autres enquêtes auprès des ménages) pasteurs, commerçants itinérants, les sans-abri, & c. ont tendance à avoir zéro probabilité de sélection si ce types d'enquête sont EPSEM (méthodes de sélection de probabilité égale) que de nom. Cela peut être une «partialité grave".

WRT méthodes de sélection des ménages ... dans certaines parties de la littérature SMART PEV proximité échantillonnage est recommandé. Dans d'autres parties de la méthode d'échantillonnage proximité PEV est déconseillée en faveur de l'échantillonnage systématique ou aléatoire. La littérature ne interdit pas explicitement l'utilisation des EPI proximité échantillonnage. Juste le contraire. Il encourage l'utilisation des EPI proximité échantillonnage. Le guide 2012 échantillonnage SMART (par exemple) a "modifié PEV Méthode" au les deux (sur sept) nœuds d'extrémité de l'algorithme méthode d'échantillonnage de choix à la page 29. Le problème avec EPI échantillon de proximité est la perte de variation due à la conception de l'échantillon plutôt de partialité. Cette question a été bien étudiée comme PEV est un programme de survie de l'enfant très important. La méthode originale de proximité PEV tendance à un «centre de la communauté" partialité. La méthode décrite dans le guide 2012 d'échantillonnage à la page 30 devrait corriger cela.

Je souhaite que cela clarifie certains malentendus avec la terminologie et la méthode SMART tel que décrit dans les projets SMART de la littérature propre.

Je voudrais faire un commentaire concernant la réponse de Mark.

Tout d'abord, ce qui est un «échantillon de quotas"? Bien que les définitions peuvent varier, mon interprétation d'un échantillon de quotas est qu'un certain nombre d'éléments (ménages ou individus) sont approché et a demandé à participer jusqu'à ce qu'un nombre fixe d'éléments de fournir une réponse. Dans l'enquête PEV classique du statut vaccinal, les équipes de l'enquête faisaient du porte à porte jusqu'à ce qu'ils trouvent sept enfants admissibles dont les parents ont accepté de participer. Cette approche est non probabiliste de l'échantillonnage de ce sondage est généralement décourager ou dénigrer (voir Kish, "Survey Sampling") statisticien.

Cela diffère de la situation où une enquête en grappes est effectuée (par exemple, 30 grappes) et un nombre fixe sont les ménages sont à visiter dans chaque groupe (par exemple, 10 ménages). Quand une équipe d'enquête visite du cluster, ils tentent généralement de sélectionner au hasard ou systématiquement 10 ménages, ils visitent ces ménages et des demandes de participation à l'enquête. Si des ménages refusent de participer ou ne sont pas présents dans au moment de l'enquête, il n'y a pas les ménages de remplacement. Par conséquent, certains groupes peuvent avoir 10 ménages participants, quelque 9, et ainsi de suite. Ceci est une approche qui Enquête statisticiens trouvent généralement acceptable, cependant, si la réponse varie considérablement d'un cluster pour groupe, il peut être nécessaire de pondération pour la non-réponse dans l'analyse. Aux fins de planification de l'enquête, une estimation de la réponse des ménages est nécessaire ainsi que la réponse individuelle pour les estimations de calcul de taille d'échantillon.

Donc, je suis en désaccord avec Mark qui SMART possède un échantillonnage par quotas des ménages - il ya un nombre fixe de ménages d'être approché mais il n'y a pas les ménages de remplacement et donc pas de quota. Je suis d'accord avec l'utilisation de Victoria de ces termes.

Kevin

Est-ce que cette procédure ne compromet PPS (même un peu)? Je pense habituellement de PPS et de quotas dans la main aller.

L'échantillonnage par quotas signifie simplement que les équipes d'enquête continuent à recueillir des données jusqu'à ce que les données ont été obtenues avec succès à partir d'un nombre cible d'unités d'analyse, tels que les ménages ou les enfants. Le PPS est un procédé d'échantillonnage. Il n'y a pas de lien intrinsèque ou statistique entre les deux. En utilisant la méthode des quotas peut aider à éviter la nécessité de pondération statistique tard pour tenir compte de la non-réponse ou des hypothèses erronées sur le nombre de répondants par ménage ou d'autres hypothèses. Toutefois, l'échantillonnage par quotas a le potentiel pour introduire un biais d'échantillonnage si la collecte de données est arrêté avant chaque unité échantillonnée est recruté pour la collecte des données. La méthode alternative (la sélection d'un nombre déterminé d'unités d'échantillonnage, puis la collecte de données à partir autant que possible sans remplacement) peut également conduire à une forme de biais d'échantillonnage en raison de la non-réponse. Toutefois, si les non-répondants sont similaires aux répondants, le biais de non-réponse peut être corrigé avec pondération statistique lors de l'analyse. Le biais d'échantillonnage de l'échantillonnage par quotas ne peut pas être corrigé après les données sont collectées; par conséquent, il est beaucoup plus dangereux et doit être évité.

Woody,

Peut-être que je parader mon ignorance (nouveau).

Je me souviens d'une présentation que vous (ou peut-être était Paul Spiegel) utilisés pour donner montrant comment enquêtes de type SMART étaient EPSEM (en termes d'individus d'une population) lorsque PPS et l'échantillonnage par quotas ont été utilisés ensemble . Je pense que l'enquête de type SMART est seulement EPSEM si un échantillon de quota est prélevé dans chaque PSU. Ils doivent se réunir pour l'échantillon d'être EPSEM. Voilà pourquoi (par exemple) PEV utilise PPS et l'échantillonnage par quotas (à noter que la méthode EPI a fait face à beaucoup plus de contrôle et de la validation par le scientifique de l'enquête compétent que toute la gamme des versions SMART a jamais). S'il vous plaît expliquer pourquoi il en est pas.

Je pense que ne pas utiliser la méthode des quotas dans les UPE signifie que vous (avec ce qui me semble être la non-réponse inévitable) besoin d'utiliser pondération postérieur (qui ne sont pas nécessaires avec un échantillon de quotas). Dans ce cas ... Pourquoi se préoccuper de PPS en premier lieu ... qui est la raison pour laquelle le poids avant lorsque vous avez alors à postérieure poids de toute façon? Choisir compliquée plus simple et plus cher pas cher et lent au cours marques rapides pas de sens pour moi.

WRT évitant pondération statistique ... PPS est un régime avant de pondération qui suppose (je crois), un échantillon de quotas. Si vous ne l'utilisez pas un échantillon de quotas alors l'échantillon cesse d'être EPSEM et vous aurait peu de choix que d'utiliser pondération postérieur. Ce ne sont pas, pour autant que je sais, le fait couramment avec les données de l'enquête SMART. Je pense que (comme je l'ai écris ci-dessus) la méthode SMART se rapprocher à un quota (si les hypothèses sont correctes) et ce ne sera pas un problème grave pour la plupart des enquêtes. Ma principale préoccupation est que l'échantillon PPS peut être sérieusement biaisé dans les situations où il ya eu (par exemple) un déplacement considérable. Dans ce cas, je pense, nous avons peu de choix que de recueillir pondération (population) des données que nous allons et utilisons pondération postérieur lors de l'analyse des données.

WRT "Toutefois, l'échantillonnage par quotas a le potentiel pour introduire un biais d'échantillonnage si la collecte de données est arrêté avant chaque unité échantillonnée est recruté pour la collecte des données". Je suis confus quant à la façon dont ce serait un échantillon de quotas. Il est, par votre propre définition, pas un échantillon de quotas. Cela peut arriver lorsque de très petites UPE sont sélectionnées. Il est rare avec PPS que l'échantillon est concentrée dans les grandes collectivités. Il peut arriver avec spatialement stratifié échantillonné mais ces types d'échantillons utilisent habituellement pondération postérieur.

Je me demande comment vous saura jamais "si les non-répondants sont similaires aux répondants". Cela me semble être une grosse supposition que nous savons déjà qu'ils sont qualitativement différents les uns des autres (soit un répond de consigne (ou est présent) et l'autre jeu ne fait pas (ou est absent)). Il semble que vous suggérez que nous faisons l'hypothèse de similarité contre la seule preuve disponible (ils ne répondent pas si vous avez probablement aucune autre preuve) et aller de l'avant et d'ajuster de toute façon. Cela ne semble pas être beaucoup plus qu'un avantage théorique.

Je suis également troublé par l'utilisation de remplacement avec et sans remplacement et votre Kevin. Ces termes sont généralement utilisés pour signifier que nous pouvons ou ne pouvons pas inclure le même individu dans l'échantillon plus d'une fois, plutôt que (comme je comptais) prenant la prochaine opportunité et le plus proche de l'échantillonnage.

S'il vous plaît expliquer où je vais mal.

Kevin,

Je pense que nous sommes confrontés à un problème commun du même terme qui signifie des choses différentes dans des contextes différents.

Kish (1965) utilise le terme «échantillonnage par quotas» pour désigner une technique d'échantillonnage couramment utilisé dans les sondages et études de marché dans laquelle le chercheur tente de représenter les principales (généralement démographiques ou socio-économiques) caractéristiques d'une population par échantillonnage proportionnel nombre de personnes atteintes chaque caractéristique ou combinaison de caractéristiques. Par exemple, si vous vouliez un échantillon de quotas proportionnelle de 100 personnes fondée sur le sexe, vous devez d'abord connaître le sex-ratio dans la population. Imaginons que ce soit 57/43 (hommes / femmes). Dans ce cas, vous souhaitez viser un échantillon de 57 hommes et 43 femmes pour un total de 100 répondants. Vous souhaitez commencer l'échantillonnage et continuer jusqu'à ce que vous avez ces numéros et puis vous voulez arrêter l'échantillonnage. Si vous avez déjà 43 femmes de l'échantillon, mais pas 57 hommes alors vous continuer à sélectionner des hommes et jetez les femmes interrogées en outre admissibles qui sont tombés dans l'échantillon (c. parce que vous ne pas besoin d'eux parce que vous avez déjà "rencontré le . quota "pour les femmes) Les problèmes avec cette approche sont les suivants:

(1) Vous devez décider à l'avance les caractéristiques spécifiques sur lesquelles fonder le quota (s). Sera-ce par sexe, âge, l'éducation, le groupe ethnique, la religion, l'appartenance politique, la classe sociale, motorisation et ainsi sur? Qui est pertinent? L'échantillon peut devenir très compliqué de collecter autant (par exemple) que chaque quota peut être définie par un ensemble complexe de caractéristique. Vous pourriez vous retrouver avec de très petites et non représentatives des échantillons dans chaque quota. Pour éviter ce problème, vous pourriez avoir à utiliser une très grande taille de l'échantillon global. Un gros problème avec des échantillons complexes est qu'il devient difficile d'identifier et de quantifier les sources d'erreur.

(2) Les proportions d'échantillonnage utilisés pour constituer les différents quotas doivent être exactes. Souvent ceux-ci ne sont pas disponibles. Les données du recensement (par exemple) est souvent publiés longtemps après les données ont été recueillies ou de nombreuses années avant que votre enquête et peuvent être mis à jour (en particulier en cas d'urgence quand les gens se déplacent et les moyens de subsistance sont perturbés).

(3) Même si les proportions / quotas sont correctes la sélection des individus se trouve souvent être biaisé que les arpenteurs peuvent avoir tendance à favoriser certains au détriment des autres répondants afin de faciliter leur travail.

(4) Ceci est un échantillon non probabiliste de sorte que la distribution d'échantillonnage d'une variable est difficile à modéliser ce qui signifie que les limites de confiance ne peuvent pas être calculés (méthodes qui utilisent les distributions d'échantillonnage empiriques telles que le bootstrap peut toutefois aider ici).

Ceci est, je suis d'accord, une méthode de nombreux problèmes et il vaut mieux éviter.

Ceci est, cependant pas, ce qu'on entend par les épidémiologistes lorsque nous utilisons le terme. Un «échantillon de quotas" dans le sens épidémiologique va utiliser une certaine forme de la méthode d'échantillonnage probabiliste pour recueillir le quota. Cela signifie que nous pouvons modéliser la distribution d'échantillonnage (par exemple, le PEV et les versions antérieures de SMART fournir des intervalles de confiance autour des estimations ponctuelles utilisant des techniques et des quotas échantillonné partir de modèles). Le biais de sélection est réduite (mais pas éliminé) en utilisant un ensemble de règles strictes d'échantillonnage (comme cela se fait dans le PEV et toutes les versions de SMART). Règles d'éligibilité simples sont généralement appliquées (par exemple les enfants âgés de 6-59 mois dans SMART). L'échantillon est aussi simple que possible.

Les deux méthodes partagent le même nom mais ne sont pas la même chose.

Je crains maintenant que SMART peut avoir rejeté la méthode des quotas basée sur une confusion des termes et / ou une lecture erronée de la littérature. Quelqu'un peut-il s'il vous plaît me assurent que ce ne sont pas le cas?

Bonjour chers collègues, je voudrais connaître la définition de la couverture réelle et théorique d'un programme de nutrition et comment on les mesure. Merci 

Woody,

WRT votre (1): La "méthode des quotas" décrit et décrié par Kish (1965) est la méthode des quotas décrit par Last (bien que je ne l'ai jamais vu ou entendu parler de quelqu'un utiliser ce type d'échantillon de quotas dans une étude épidémiologique ... Souhaitez Obtenir jamais publié?) pas le type d'échantillon de quota de SWTRDC. Donc, appeler sur Kish (1965) pour justifier l'SWTDRC de retrait de SMART est (OMI) quelque peu fallacieux. Je pense SWTRDC est un acronyme laid et espère également qu'il ne se coince pas.

WRT votre (2): OK. Je pense que la méthode décrite ci-dessus dans laquelle nous aspirons à un quota, mais complète de l'échantillon avec les non-répondeurs remplacés par la possibilité d'échantillonnage plus proche obtient sur cette question. Il est, en effet, ce que SMART fait maintenant mais avec un autre règle de non-réponse. Je ne vous inquiétez pas à propos de suréchantillonnage dans mes propres enquêtes que je tendance à utiliser un échantillon stratifié et spatialement poids après la collecte des données.

WRT votre (3): Peut-être que je suis confondu (encore une fois) par la terminologie. PPS pondération en avant pour sélectionner UAR fait (je crois) assume un échantillon de quotas. PPS comme un moyen de spécifier dans les tailles d'échantillon des strates de sorte qu'une strate avec une population de 10 000 a un échantillon deux fois la taille d'une couche avec une population de 5000 ne suppose pas un échantillon de quotas (mais vous souhaitez viser à obtenir l'échantillon). Je ne pense pas SMART fait ce dernier. Je pense que SMART utilise une méthode pseudo-quota qui vise à obtenir la même taille de l'échantillon de chaque UPE indépendamment de la population PSU.

WRT votre (4): Ceci est une déclaration choquante. Qui sur terre pensez-vous fait des enquêtes SMART maintenant? Les gestionnaires de programmes de niveau intermédiaire. Certainement pas de nombreux épidémiologistes.

WRT votre (5): Permettez-moi obtenir ce droit ... vous pesez l'échantillon avant la collecte de données afin qu'il soit placé de préférence dans les communautés les plus peuplées et puis vous du poids à nouveau en faveur (à nouveau) des communautés les plus populeuses. Ce double-poids de l'échantillon et réduit la contribution des petites collectivités à presque zéro (pourquoi collecter que les données dans ce cas). Je pense que ce soit une mauvaise pratique. Si vous prévoyez d'utiliser pondération postérieur alors pourquoi ne pas prendre une première étape dans l'espace stratifié et le poids une fois que les données sont en?

WRT votre (6): Combien de fois est-ce fait à des enquêtes SMART?

WRT votre (7): Le logement vide est définitivement pas un vrai logement, mais seulement un bâtiment et ne doit jamais avoir été sélectionné en premier lieu. Ceci est un cas évident de prendre la prochaine demeure. Il est pas un remplacement puisque rien ne sera remplacé. Donc, voici un cas où le remplacement est absolument la bonne chose à faire et ne pas remplacer est absolument la bonne chose à faire.

WRT votre (8): Je suis en désaccord. Nous avons d'abord besoin de connaître la différence entre ces deux modes d'échantillonnage afin d'appliquer des corrections de population finie. Nous avons également besoin de savoir quand nous préférerions l'hypergéométrique pour le modèle binomial en analyse de données (en particulier dans les petits échantillons de petites zones). Deuxième ... Je pense qu'il ya une chose qui est claire à partir de ce fil de discussion est ce que la complaisance dans la terminologie est un problème. Et vraiment ... il n'y a rien de mal à être un geek. Geek est chic! Le geek héritera de la Terre. Merci pour le complément.

Alors ... où cela nous obtenir? Est-ce que SMART est lente, difficile et coûteuse et devient plus lent, plus difficile et plus cher à chaque révision. Il peut même être en utilisant des procédures douteuses telles que l'insuffisance de quotas, double pondération inapproprié, et les règles d'échantillonnage étranges et merveilleuses. Dois-je ce droit? Est-il temps pour la réforme qui est plus profonde que d'ajouter de plus en plus le coût et la complication?

Cher Woody, Mark et Kevin,

Un grand merci pour vos contributions à cette discussion. Cependant, il semble qu'il a égaré assez loin de la question initiale dans un débat plus approfondi sur la méthodologie et le plan épidémiologique.

Puis-je suggérer que soit la discussion est ouverte à tous dans un nouveau fil ou que vous prendre toute autre discussion déconnecté. Peut-être que si vous venez à une position commune vous pourriez alors poster une réponse finale de synthèse sur les en-net.

Si il ya des questions spécifiques et détaillées pour être soulevées concernant la méthodologie SMART, il pourrait être préférable de les afficher sur le site Web de la méthodologie SMART où une réponse directe peut être fourni par l'équipe SMART.

Merci beaucoup,
Tamsin

Je ne comprends pas ou suis d'accord avec cette position.

Avez-vous visité le site Web de la méthodologie SMART? Le dernier message a été publié il ya 13 mois. Il semble y avoir aucun moyen de vous identifier. Je peux inscrire, mais le site n'a pas accepter les connexions (ce qui est une expérience commune). Le site semble être rompu et moribonde. Il ya des postes connexes plus SMART sur ce forum que sur le forum SMART. Je crains que (en fait un peu fier) ??que l'EN-NET est maintenant le seul jeu en ville.

Je voudrais plus de gens d'entrer dans la discussion. Ils sont libres de le faire si elles le veulent. Si elles ne veulent pas alors ni vous ni moi devriez vous inquiétez pas trop à ce sujet. Cette discussion est ouverte à tous. Je suppose que, avec 202 vues en trois semaines que ce fil est de l'intérêt pour au moins quelques personnes. Cela indique à moi que la discussion est suivie et fait valoir contre un arrêt prématuré de la discussion. Je suis heureux pour vous de passer cette discussion à un nouveau thread sur le forum l'EN-NET «évaluation» mais je pense que vous devriez le laisser suivre son cours. Personne est forcé de suivre la discussion. Si nous parlons entre nous alors quel mal y at-il dans tout cela?

Je pense que les questions méthodologiques et pratiques ont été révélées dans l'étude SMART et que ceux-ci nécessité d'diffusé et résolu. Si pas ici, alors où? Certainement pas le site Web SMART qui, malgré être moribond est pas «territoire neutre».

Je suis l'un parmi d'autres. Nous pourrions demander à nos collègues si elles voudraient nous pour obtenir plus de nous-mêmes et de se taire.

BTW ... Je suis toujours heureux et fier d'être appelé un geek, même si je suspect est a été conçue comme une insulte.

Juste un rappel que la question initiale était sur l'ENA pour la formule SMART pour le calcul de la taille de l'échantillon, et le contributeur était satisfait de la rétroaction.
Après cela, il y avait une contribution de l'équipe SMART sur «ménage fixe" vs "méthode des quotas" comme ils sont appelés dans les enquêtes SMART.
Cela est devenu l'objet d'un long débat, qui je dois dire devenait un peu difficile à suivre.
Je suppose que la décision que nous avons à faire est d'accepter ou non l'orientation donnée par SMART (que nous devrions, si nous faisons des enquêtes SMART) pour décider d'appliquer ou non «ménage fixe» ou «quota» pour déterminer la façon de remplir l'échantillon requis.
Autre que cela, je suis sûr que ceux qui ont un intérêt technique spécifique au-delà de ce fait, peuvent communiquer offline.This, bien sûr, est juste mon avis.

D'ACCORD. Je vais me taire.

Désolé pour le retard à se remettre sur ce point. Je ai eu un accès limité à Internet cette semaine.

Je voudrais juste préciser que il est pas dans notre intention d'étouffer le débat ou de supprimer des préoccupations légitimes, mais il semble que les questions soulevées sont peu susceptibles de se résoudre à en-net, surtout sans l'apport des designers SMART / épidémiologistes. Si d'autres ont des questions importantes à la méthodologie, peut-être la voie à suivre est pour les épidémiologistes d'experts pour mettre en place une consultation et d'examen de la méthodologie SMART?

Dans l'intervalle, nous nous efforcerons d'alerter l'équipe SMART à ces préoccupations et en savoir plus sur l'état du site SMART et forum de discussion.

Merci encore à tous pour leurs contributions ci-dessus.