Vous pouvez utiliser la technique d'échantillonnage EPI. Nous l'avons utilisée il y a longtemps au Soudan du Sud, mais depuis que nous avons commencé à répertorier les ménages et à sélectionner les participants au hasard, plus personne n'utilise la méthode d'échantillonage EPI. Cela implique se déplacer au centre du village, puis faire tourner un stylo / crayon pour donner la direction à un ménage aléatoire le long de la direction choisie pointant vers l'extérieur du centre de la communauté jusqu'à ses limites.

Dans les étapes suivantes, qui sont effectuées de manière itérative, le ménage le plus proche (porte à porte) de celui déterminé à l'étape précédente est choisi et vérifié pour la conformité aux critères d'inclusion. Les itérations sont répétées jusqu'à ce que le nombre requis de ménages soit enquêté.

Ce n'est pas aussi bon que d'énumérer les ménages d'un village et de sélectionner un échantillon au hasard.

Bonjour Anonyme 730

Dans chaque village (grappe) qui est tiré au premier degré de votre échantillon, il faut effectuer un dénombrement de tous les ménages (si le village n'est pas très grand, si non il faut faire la segmentation) et ensuite utiliser le tirage aléatoire systématique sur la liste des ménages pour obtenir le nombre de ménages échantillons.

Cordialement

Cher anonyme 703 :

Veuillez ne pas utiliser la méthodologie d'échantillonnage de proximité EPI recommandée pour la première fois dans les années 80 par le Programme élargi de vaccination de l'Organisation mondiale de la santé. Il a été créé pour être utilisé dans de petites enquêtes de couverture de la vaccination à l'usage de personnel très naïf en Afrique rurale. Il existe plusieurs biais inhérents à la méthodologie qui ne peuvent pas être complètement surmontés par les différentes adaptations qui ont été créées par la suite. Ces biais sont expliqués aux pages 82 et 83 de la publication du PAM «Un manuel: mesurer et interpréter la malnutrition et la mortalité» qui est disponible sur https://www.unhcr.org/45f6abc92.pdf . Bien que ce manuel décrive les problèmes théoriques de cette méthodologie d'échantillonnage, un article en provenance d'Ehtiopie démontre que ces préoccupations sont d'une valeur pratique et peuvent conduire à des biais importants lors des évaluations réelles. Voir: Comparison of two survey methodologies to assess vaccination coverage. Luman ET, Worku A, Berhane Y, Martin R, Cairns L. Int J Epidemiol. 2007 Jun;36(3):633-41.

L'énumération des ménages dans un village, une zone de dénombrement ou autre petite unité géographique n'est pas si difficile ni longue à obtenir. Nous avons formé du personnel relativement naïf pour faire de telles inscriptions en 1 ou 2 heures dans des villages de 200 à 250 ménages. Les unités d'échantillonnage primaires plus grandes que cela peuvent être segmentées en unités géographiques plus petites assez facilement. Ce n'est que dans les cas les plus extrêmes qu'il est nécessaire de recourir à la méthode d'échantillonnage non aléatoire recommandée par EPI..

Merci Brad

Nous allons donc éviter l'échantillonnage de proximité, mais en raison du temps, des conditions météorologiques et du terrain, nous pourrions ne pas être en mesure de répertorier les ménages. Qu'en est-il de la méthode QTR + EPIx mentionnée par Mark Myatt, serait-ce une possibilité ?

Cher 730 anonyme :

Je ne connais pas vraiment la méthodologie d'échantillonnage que vous mentionnez (QTR + EPIx); la seule description que je puisse trouver dans ce forum à partir de 2012. Dans cette courte description, il y a une meilleure répartition de l'échantillonnage des ménages dans l'unité d'échantillonnage primaire qu'avec la méthode originale EPI, mais toujours assujeti à la plupart des mêmes biais.

La méthode QTR + EPIx, comme la méthode EPI d'origine, choisit la maison suivante en comptant les maisons les plus proches de la maison qui vient d'être terminée. Si la densité de logement est plus élevée vers le centre de l'unité d'échantillonnage primaire, ce qui est le cas dans de nombreuses populations, cette méthode déplacera l'échantillon vers le centre de l'échantillonnage primaire, biaisant ainsi l'échantillon dans chaque unité d'échantillonnage primaire. De plus, l'un des plus gros problèmes de la méthode d'origine EPI est qu'elle laisse la sélection des ménages aux membres de l'équipe d'enquête. En conséquence, les ménages moins accessibles ou moins désirables auront une probabilité de sélection plus faible. Par exemple, si 2 ménages semblent être également qualifiés, l'équipe d'enquête choisira le ménage sans le grand chien en colère enchaîné dans la cour. Pour être indépendante et aléatoire, la sélection des ménages doit être aussi indépendante que possible de toute prise de décision par les membres des équipes de collecte des données de l'enquête.

Un autre problème avec la méthode d'origine EPI et toutes ses adaptations concerne la confusion concernant l'unité d'échantillonnage de base. La méthode EPI sélectionne les maisons ou les logements, elle ne sélectionne pas les ménages. Si un logement contenant plus d'un ménage est sélectionné, tous les ménages de ce logement peuvent être inclus dans l'échantillon ou 1 ménage peut être sélectionné au hasard. Dans le premier cas, la sélection d'un seul petit immeuble à appartements complétera le nombre de ménages requis dans cette grappe, fournissant ainsi un échantillon relativement non représentatif qui empire l'effet conceptuel. Dans ce dernier cas, comme la probabilité de sélection d'un ménage unique choisi dans un logement multifamilial est différente de la probabilité de sélection d'un ménage dans un logement unifamilial, la pondération de l'échantillon doit être utilisée pendant l'analyse. Cela complique l'analyse des données et diminue la précision.

Je répéterai que nous avons fait la liste des ménages dans de nombreuses circonstances et populations différentes sans dépenser de temps, d'énergie ou de ressources exorbitants. Je recommanderais la liste des ménages et la sélection aléatoire simple ou systématique des ménages dans toutes les évaluations des enquêtes de population, sauf peut-être dans les évaluations rapides urgentes lors des urgences humanitaires aiguës.

Je vous remercie.

Vous pouvez utiliser une version modifiée ou améliorée de la méthode l'échantillonnage EPI. J'ai eu tendance à utiliser une méthode d'échantillonnage EPI modifiée, avec laquelle nous ne prenons pas les ménages qui se trouvent là immédiatement, mais nous faisons tourner une bouteille et prenons le troisième ou le cinquième ménage en sens aléatoire en élargissant ainsi l'échantillonage, comme décrit dans :

Bennett, S., Radalowicz, A., Vella, V., & Tomkins, A. (1994). A computer simulation of household sampling schemes for health surveys in developing countries. International Journal of Epidemiology, 23(6), 1282–1291

Ce lien détaille également certains problèmes associés à la méthode EPI de base.

J'utilise maintenant une méthodologie carte-segment-échantillon (MSS) (Map-Segment-Sample) développée pour les enquêtes RAM comme décrit dans le manuel RAM-OP:

Manuel RAM-OP

Les enquêtes RAM utilisent un échantillon spatial de première étape, mais la méthodologie MSS fonctionnera aussi bien avec un échantillon de première étape (PPS) et les données peuvent être analysées en utilisant ENA for SMART, comme cela serait le cas dans une enquête SMART standard.

La suggestion d'Anastacia d'utiliser les informations de planification du recensement est utile. Les bureaux centraux de statistiques disposent généralement de cartes et de listes de ménages des secteurs de recensement / zones de dénombrement souvent mises à jour en permanence. Je les ai utilisées pour aider à l'échantillonnage des zones urbaines dans les enquêtes RAM et SMART en Ethiopie et les enquêtes RAM en Sierra Leone. La segmentation (comme dans le MSS) ou le découpage en quartiers (comme dans le QTR + EPIx) répartit l'échantillon sur l'ensemble de la communauté et fournit une forme de stratification implicite qui permet de saisir la variance intracommunautaire qui est perdue avec un échantillon de proximité. Cela réduit l'impact des effets de design et augmente la taille effective de l'échantillon, ce qui permet d'obtenir une meilleure précision.

J'espère que cela vous sera utile.

Juste pour souligner qu'il n'y a pas de raccourcis dans SMART, c'est pourquoi il est standardisé. Il vous suffira de sélectionner les villages et de prévoir 2-3 jours pour la liste des ménages. Vous pouvez utiliser les chefs locaux / anciens du village pour vous aider car ils connaissent bien le nombre de ménages dans des villages spécifiques. Autre question: le pays fait-il le recensement ? si c'est le cas, communiquez avec le service de la planification et des statistiques au niveau de la province et obtenez toutes les informations nécessaires.

Bonjour,

Ne serait-il pas possible également d'estimer le nombre de ménage(bien que moins precis), si les statistiques nationales permettent de connaître la taille moyenne des personnes par ménage (t) , par région et connaissant la taille de la population (P) par région, alors le nombre de ménage dans la zone à enquêter sera égale à P/t.

Celà n'est il pas recommandé?

Merci

Ce n'est pas simple, car en réalité les villages ne sont pas de la même taille de population. Il y a des villages avec plus de maisons que d'autres et le principe de l'échantillonnage de deuxième étape est de garantir que chaque ménage a une chance égale d'être sélectionné afin de réduire le biais d'échantillonnage.

Dans les cas où les villages comptent plus de 250 ménages, une segmentation doit être appliquée, c'est-à-dire diviser le village en parties en utilisant les caractéristiques disponibles, par exemple les route, rivière, points frontaliers, etc.

Merci beaucoup Mark!