La première chose à dire est que les moyennes étendus ne sont généralement approprié si la prévalence est similaire dans tous les sous-domaines. Si cela est le cas, alors vous pouvez vous retrouver avec une estimation qui ne représente pas une partie de la plus vaste zone avec un intervalle de confiance très large. Si la prévalence est pas similaires dans tous les sous-domaines alors il est habituellement plus utile de présenter les résultats sous-région séparément. Si vous vous attendez à être prévalence similaire dans tous les sous-domaines, alors il sera plus rapide, moins cher et plus simple de faire une seule enquête.

Quoi qu'il en soit ...

Je suppose que vous serez en utilisant une conception d'enquête similaire à SMART dans chaque comté. Estimations par comté sont assez facile à faire avec le logiciel SMART / ENA. La difficulté viendra probablement en combinant les données. Une simple moyenne des estimations de Fives sera, à moins que chaque comté est de la même taille, être biaisé vers les comtés plus petits. La même chose pourrait se produire si vous mettez juste les cinq ensembles de données ensemble (end-to-end) en utilisant des identifiants de munitions appropriées (par exemple 101 pour le comté = 1 et groupe = 1 à 530 pour le comté = 5 et pôle = 30).

Vous devez trouver un moyen de pondération des résultats. Une moyenne pondérée des résultats pourrait fonctionner, mais le calcul de l'IC à 95% pourrait être difficile. Il ya un large choix de logiciels pour aider à ce (par exemple CSAMPLE dans EpiInfo, SUDAAN, SPSS échantillons complexes, STATA "svy» commandes, & c.), Mais ceux-ci peut être difficile de travailler correctement.

Je pense que l'approche la plus simple serait une sorte d'approche "super-SMART". Plan de prendre une enquête SMART grande de l'échantillon en utilisant la méthode proportionnelle de la population échantillonnage (PPS) pour identifier les munitions endroits de l'état (pas le comté). Sélectionnez le nombre de grappes de telle sorte que chaque comté contribue 25 ou plusieurs clusters à l'ensemble de l'échantillon (25 grappes est un minimum sans danger pour les enquêtes de type SMART). Utilisez une taille de cluster de donner un échantillon de niveau du comté raisonnable (par exemple 25 ou 30 enfants par grappe). Plus de petits groupes sont mieux que quelques grands groupes. Lorsque vous entrez des données, une variable qui identifie le comté et utiliser des identificateurs uniques de cluster pour tous les groupes. Vous pouvez ensuite analyser l'ensemble des données avec le logiciel SMART / ENA. Vous pouvez aussi diviser l'ensemble de données en ensembles de données spécifiques de comté et les analyser séparément avec le logiciel SMART / ENA.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

Cher Dr Mark Myatt,

Merci beaucoup pour l'explication, comme toujours.

Ils sont tous enquêtes SMART. Je prévoyais de faire 5 enquêtes distinctes (1 / comté) et de combiner les ensembles de données pour calculer l'estimation globale de l'état entier en utilisant l''analyse pondérée de l'enquête' option dans ENA (de cette manière, je peux aussi prendre soin de prendre soin de la pesée).

Je suis un peu pas clair à propos de l'approche «super-SMART '. Est-ce à dire que je liste tous les villages (grappes) dans l'ensemble de l'Etat et de sélectionner (par exemple) 125 grappes de l'enquête pour l'enquête super-SMART? Mon souci est que je ne pourrais pas nécessairement obtenir 25 grappes dans un comté lors de l'utilisation de PPS pour sélectionner les grappes. Je suis également pas sûr de savoir comment cela affecterait la taille de l'échantillon - dire que je l'ai calculé la taille des échantillons séparément pour chaque enquête basée sur des paramètres spécifiques à chaque comté.

Je suis toujours reconnaissant pour tout vos conseils dans ENN-NET, en particulier sur la section d'évaluation. Y at-il des documents de référence / lignes directrices sur l'échantillonnage en grappes stratifié vous recommanderiez? Toutes les lignes directrices nationales de l'enquête ne parlent que de l'échantillonnage en grappes. Bien que certains d'entre eux mentionnent échantillonnage stratifié comme une option, ils ne fournissent pas d'informations sur la façon de le faire.

Je ai été spécifiquement cherche des informations sur (ou plutôt la différence entre les deux) faire des enquêtes distinctes et en les combinant à l'aide de pesage Vs. mener un sondage auprès de la strate différente où les estimations spécifiques des strates peuvent aussi être faites.

Vous pouvez utiliser le 'analyse pondérée de l'enquête' option dans ENA. Assurez-vous que vous calculez le facteur de pondération correctement car l'utilisation de différents logiciels différents algorithmes de pondération. Je suggère que vous postez un nouveau message dans ces forums demandant conseil auprès des utilisateurs de l'ENA (Un titre de message tel que «l'analyse pondérée dans SMART / ENA» devrait attirer leur attention. Vous pourriez aussi demander dans le forum SMART. Si vous faites cela, s'il vous plaît copier la réponse ici pour aider les autres à des problèmes similaires.

L'approche «super-SMART 'irait comme vous le suggérez. Il serait sans doute prendre un peu d'essais et d'erreurs (ou un peu d'arithmétique préliminaire) pour être sûr d'obtenir au moins 25 grappes de chaque comté. Vous allez probablement finir par faire un peu plus de 125 groupes, puisque vous ne voulez plus de grappes des comtés les plus peuplés d'éviter un biais vers les petites comtés.

Sauf si vous êtes d'échantillonnage de petites populations, les exigences de taille de l'échantillon pour les enquêtes anthropométriques nutritionnels sont simples. Avant SMART, nous avons utilisé pour faire des enquêtes de la même conception et juste prendre 30 grappes de 30 enfants, au motif que ce serait presque toujours être plus que suffisant. Je vais habituellement pour une précision d'environ 3% sur une prévalence avec un effet de conception d'environ 1,5 à 10%. Cela donne:
n = DEFF * ((1,96 / précision) ^ 2 * (p * (1 - p))) n = 1,5 * ((1,96 / 0,03) ^ 2 * (0,1 * (1 - 0,1))) n = 576
qui je collectionne que 30 grappes de 20. Vous pouvez opter pour 25 groupes de 24. Ayant plus petites grappes tend à maintenir les effets du plan vers le bas qui augmente la précision (il ya d'autres façons de réduire l'effet de la conception, mais cela est le plus simple). Une taille de l'échantillon calculer comme ci-dessus suppose une grande population. Avec une petite population, vous pouvez utiliser un échantillon de taille plus petite.

La question ici est de répondre à cette taille d'échantillon exigence dans tous les comtés. Si vous avez au moins 25 groupes de 24 dans chaque comté, alors vous aurez une taille de l'échantillon utile dans chaque comté et une grande taille de l'échantillon pour l'Etat.

Les enquêtes typiques (dans notre domaine) qui utilisent des modèles de grappes stratifié sont les EDS et MICS. Elles sont devenues des conceptions très similaires. Documentation MICS est disponible ici.

Un texte classique sur la conception de l'enquête est «Méthodes d'enquête en enquête sociale» par Kalton et Moser. Ceci est un vieux livre, mais très solide. Je me trouve à y revenir de temps en temps. Il est également pas trop lourd sur les mathématiques - tout est là, mais bien et sans complication présentée.

Merci pour vos aimables commentaires.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.

Cher Dr Mark Myatt,

Merci beaucoup, comme toujours pour votre explication simple et claire.

Ranjith.