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L'effet de la conception reflète la somme totale de toutes les influences introduites par diverses techniques d'échantillonnage sur la variance statistique d'un certain résultat dans un échantillon spécifique. L'échantillonnage en grappes augmente l'effet de la conception si le résultat que vous cherchez à (par exemple, perdre) est regroupé dans la population et pas uniformément répartie tout au long. Cela signifie que la prévalence du résultat est différent dans différents groupes. D'autre part, l'échantillonnage stratifié (qui est, la cueillette intentionnellement portions de l'échantillon à partir de différents sous-groupes de la population) conduit souvent à une diminution de l'effet de la conception. Une fois que vous avez entrée des données et l'ordinateur dit que vous avez fait cluster et l'échantillonnage stratifié, les effets de ces deux plans d'échantillonnage différents est pris en compte lorsque l'ordinateur calcule la variance des résultats, et donc l'effet de la conception. Si votre résultat est répartie uniformément dans la population, il ya donc peu de clustering et si la prévalence du résultat diffère selon les strates de l'échantillon, alors il est probable l'effet du plan sera inférieur à 1,0.

Je ne suis pas statisticien, donc si quelqu'un sait mieux, s'il vous plaît corrigez-moi, mais je crois que si seulement l'échantillonnage en grappes se fait sans échantillonnage stratifié ou une autre technique d'échantillonnage qui pourraient diminuer l'effet de la conception, l'effet de la conception théorique ne peut pas être inférieure à 1,0 .

Dans une enquête en grappes à deux étages où, à la première étape, les grappes sont sélectionnées au hasard, et à la deuxième étape, les individus choisis au hasard, la variance est composé de deux éléments: la variabilité au sein des clusters et de la variabilité entre les clusters.

Avec l'échantillonnage PPT, la formule de la variance est plus simple et basée sur la variabilité entre les clusters (la variance intra tombe de la formule). Sauf disposition des détails supplémentaires, la plupart des programmes statistiques analysent les données cluster comme une enquête en grappes à une étape où la seule composante de la variance est la variabilité entre les clusters.

La variance pour un échantillonnage aléatoire simple (SRS de) est basé sur les individus, [pq / (n-1)] ignorant la correction de la population finie.

Le DEFF est calculée comme suit: la variance représentant pôle conception / variance en supposant srs.

Par conséquent, avec PPS et l'échantillonnage en grappes 1-étape, ce qui motive la variance est la différence dans les estimations entre clusters. Si les grappes sont plus semblables que prévu en supposant une variabilité aléatoire, l'DEFF peut être inférieur à 1.