Salut Anonyme 1,727
Cette classification de la richesse est faite en utilisant la méthode HEA (d'approche de l'économie des ménages). Utilisation de l'évaluation rurale (PRA) techniques chefs de village participatives (informateurs clés) identifier les différents groupes de richesse dans leur communauté et défini les critères d'inclusion dans chaque groupe. vous pouvez regarder les guides de la http://www.dppc.gov.et/ liens ci-dessous, ou http://www.dppc.gov.et/Livelihoods/livelihoodhome.html, si vous ne réussissez pas, vous peuvent communiquer avec les gens de ENC ou cluster nutrition.

(1) Je pense qu'une approche semi-quantitative pourrait être votre meilleur pari. Dans cette approche, vous pouvez (par exemple) ont une sorte de critères de déclenchement dans le questionnaire d'enquête qui déclencheraient l'utilisation d'un entretien semi-directif. Vous pouvez également étayer cette thèse avec une méthode de type SQUEAC coulée IYCN comme une question de couverture (par exemple, un enfant de quatre mois non allaités exclusivement au sein peut être envisager de ne pas être couvert par des pratiques IYCN bonnes). Cela vous donne un ensemble de données plus large et plus profond qu'un simple questionnaire de type CAP (qui peut être difficile d'obtenir le droit de toute façon).

(2) Il ya un certain nombre d'approches. HEA (et des approches similaires) sont semi-quantitative et doivent une certaine habileté à bien faire. Méthodes de classement de la richesse dans lequel vous utilisez des ensembles de paires aléatoires de ménages et de demander aux répondants de dire ce qui est plus riche que ce qui peut bien fonctionner. Données-analyse est un peu spécialisé, mais des outils (par exemple scripts / macros) sont disponibles. Cette méthode peut être problématique dans les populations timides de "classement" de leurs voisins et va probablement se révéler difficile dans les milieux urbains ou de camping. Une approche entièrement quantitative est utilisée dans MICS (et bien décrits dans la littérature MICS) est de recueillir des données au sujet de la propriété d'un large éventail de meubles et d'autres indicateurs (par exemple, le plancher de boîtier et le toit de type, personnes / chambre, & c.) Et à utiliser une technique de réduction des données / dimension de réduction tels que l'analyse factorielle (FA) ou analyse en composantes principales (ACP) pour concevoir une méthode de notation. Vous appliquez la méthode de notation dérivée pour les données, puis utilisez la richesse catégories basées sur (par exemple) les quintiles du score pour chaque HH. Il existe une littérature considérable relative aux FA / APC à ce problème qui est largement en faveur des méthodes. Vous aurez besoin de faire un travail sur des questionnaires (soit pour obtenir les listes appropriées de meubles) avant de collectes de données. Ceci est couvert dans la littérature MICS. L'analyse est relativement simple et peut être fait dans SPSS, STATA, R, SAS et d'autres systèmes. Vous voudrez peut-être d'obtenir les conseils d'un statisticien pour cette si vous êtes totalement familier avec les techniques multivariées. Le MICS la littérature et des ressources Web contiennent des analyses exemple.

J'espère que cela aide.