Plusieurs questions ici:

(1) Définition d'un CI négative: limite de confiance Une confiance négative inférieure suggère l'utilisation d'une méthode approximative de calcul de l'erreur-type généralement en combinaison avec une petite taille de l'échantillon. Estimation SAM avec une précision raisonnable l'aide d'un sondage en grappes échantillonnées pourrait nécessiter une taille de plus de 4000. échantillon Vous obtiendrez généralement une large IC à 95% à partir d'une enquête visant à estimer GAM. Si vous obtenez une limite négative de confiance sur un compte, taux, ou la proportion alors vous devriez changer votre logiciel ou remplacer le nombre négatif signalé avec un très petit nombre positif.

(2) largeur tolérable de 95% CI: Il est difficile de répondre. Une enquête doit être aussi précis que vous avez besoin qu'il soit ou (assez souvent) que vous pouvez vous permettre qu'il soit. Comme une règle du pouce ... Je vais habituellement pour environ 30% ou mieux la précision relative. Quelques exemples: (a) si je pense que la prévalence pourrait être de 10% alors je pencherais pour une précision de 10% * 30% = 0,1 * 0,3 * 100 = 3%. Voilà, je voudrais calculer la taille de l'échantillon de 10% avec un IC à 95% de +/- 3%; (b) Si SAM est d'intérêt alors je pourrais calculer la taille de l'échantillon de 1% avec un IC à 95% de +/- 0,3%; (c) Dans les enquêtes de couverture bayésienne SQUEAC-je calculer la taille de l'échantillon de 50% +/- 15%. À l'occasion, vous voudrez peut-être plus ou moins de précision que cela.

(3) de la CMR = 0,9 IC à 95% de 0,4 à 1,4: Ceci est un dilemme classique de l'estimation. Vous auriez pu dire que la prévalence de GAM est de 9% avec un IC à 95% de 6% à 12% à 6% étant OK, 12% étant préoccupante, et 9% étant à la frontière entre OK et inquiétant. Lorsque vous avez un problème de classification, il est généralement préférable d'utiliser une technique de classification. Pour proportions vous pouvez utiliser un test binomial ou le z-test et pour les taux, vous pouvez utiliser le test de poisson.

FANTA dispose de quelques outils en ligne utiles pour travailler avec des taux. Tu peux essayer:

http://www.fantaproject.org/calculators/msss.shtml

Avec vos données, vous définissez la «population estimée" à votre taille de l'échantillon et de préciser la période de rappel. Si votre taille de l'échantillon était (par exemple) 1671 et la période de rappel était de 90 jours puis saisissez 1 671 comme le «Estimation de la population» et 90 «période de rappel" et 1 que le taux de seuil et cliquez sur le bouton «Calculer». . Le "numéro de Seuil" (22) est ensuite utilisé pour faire la classification (voir aussi dire avec cet exemple, vous souhaitez déclarer une urgence si vous aviez trouvé plus de 22 décès:

http://www.fantaproject.org/calculators/msci.shtml

et:

http://www.fantaproject.org/calculators/mspt.shtml

pour d'autres outils que vous pourriez trouver utiles dans ce contexte.

Si vous travaillez avec des proportions alors vous pouvez utiliser une calculatrice tels que:

http://in-silico.net/statistics/z-test

Si (par exemple), vous avez une enquête avec une taille de 580 trouver 79 cas de l'échantillon que vous avez une prévalence observée de 13,62 et vous voulez savoir si la prévalence réelle est susceptible d'être supérieure à 10%, alors vous devez entrer:

Echantillon 1 p = 0,1362
Echantillon 1 n = 580
Echantillon 2 p = 0,1

et cliquez sur «Soumettre». Ces données donnent "p = 0,00202879863627" ... p <0,005 donc nous pouvons conclure que la prévalence est supérieure à 10%.

J'espère que cela aide.

Très utile et grâce immensément!

Juste en revue mon repy ... qui auraient été «p <0,05 si nous pouvons conclure que la prévalence est supérieure à 10%" ... désolé pour la confusion.