Je suppose que par enquête étendu-vous dire de l'enquête de la probabilité de continuer avec l'analyse bayésienne?

Le but de l'enquête de la probabilité est d'être capable d'utiliser les données pour renforcer votre avant et arriver à une estimation globale postérieure de la couverture. La réponse à votre question dépend de la valeur ou le sens que vous attribuez à cette estimation globale de la couverture. Si l'estimation d'une couverture globale est votre seul but (pour de nombreuses raisons dont l'une est peut-être une nécessité de signaler un seul chiffre à un bailleur de fonds), indépendamment de la répartition spatiale de la couverture, alors je suppose que vous pourriez finir par décider de faire une large zone enquête. Cependant, vous devez être clair que l'estimation globale n'a de sens que si il ya une forte indication que la couverture dans la zone que vous sondez est-à-dire homogènes également répartis dans l'espace. Si cela est pas le cas, alors l'estimation globale n'a pas de sens. Le meilleur exemple pour illustrer cela est la figure suivante à partir de l'une des présentations de Mark sur la couverture que vous pouvez voir ici.

Dans la figure, vous voyez que les différentes estimations de la couverture dans chacune des sous-régions 8 est de 90% en 4 sous-régions et de 10% en 4 sous-zones. L'estimation globale est de 50% sur les 5 sous-domaines, mais il est évident que cette estimation ne peut être trouvé nulle part dans chacune des sous-régions. Ceci est ce que nous entendons par une estimation globale de sens dans le contexte de la couverture spatiale hétérogène. Et dans ce contexte, je ne pense pas que de procéder à une enquête de la probabilité de parvenir à une estimation globale est significative, mais en même temps, pas pratique et peut même être trompeuse. Une estimation globale de 50% pourrait vous faire croire que vous faites bien, mais en fait, il ya 4 zones au sein de votre zone de programme qui échouent de manière significative (10% de couverture).

De la façon dont vous avez partagé les données que vous étiez en mesure de recueillir, on ne sait pas comment vous avez utilisé les données pour confirmer ou infirmer l'hypothèse que vous avez fait. Ça vous dérange clarifier? Mais en fonction de votre dernière phrase, il semble que vous avez une forte indication que la couverture est inégale. Si tel est le cas, alors, comme décrit dans l'exemple ci-dessus, il semble que cela n'a pas de sens d'estimer un chiffre global de couverture. Plus important encore, dans une perspective de gestion du programme, un chiffre global de estimation peut ne pas vous donner nécessairement des informations plus ou précieux en dehors de ce que vous avez déjà maintenant que vous aidera à la rénovation de votre programme. Même sans aller pour une enquête de vraisemblance pour estimer un chiffre global de couverture, vous avez un riche ensemble d'informations de l'étape 1 et l'étape 2 de SQUEAC qui vous guidera dans la réforme de votre programme. La dépense supplémentaire de faire une enquête de vraisemblance est pas justifiée à cet égard.

Ernest vient de répondre à votre question et, jusqu'à un certain point, vous avez déjà eu la réponse: une estimation de la couverture dans une zone inégale ne vous donnera pas d'informations significatives.

Mon point est un autre: vous parlez de dépistage actif et adaptatif pour SFP cas: pour SFP, nous le faisons habituellement de porte à porte, ACF est pour les enfants SAM; quelle méthode avez-vous utilisé?

Je suis d'accord avec ce qui a été écrit ici déjà.

Première ... un peu d'histoire ... l'enquête vaste zone est un ajout récent à SQUEAC. Il a été ajouté principalement parce que les agences d'exécution demandé pour elle parce que les donateurs exigeaient.

Une estimation étendu nous donne une mesure de la couverture moyenne sur la zone d'étude. Cela peut ne pas refléter l'expérience du programme. Si (par exemple) la couverture est de 10% pour la moitié de la population et 80% pour l'autre moitié de la population alors une estimation large zone sera quelque chose comme 45%. Ce niveau de couverture ne soit pas connu partout dans la zone du programme. Dans cet exemple, la moyenne cache beaucoup de variation et cela peut nous induire en erreur. Le programme d'exemple (ie la moitié à 10% et la moitié à 80%) est très différent d'un programme avec un uniforme (et expérimenté) 45% de couverture. Ces deux programmes devront très différentes séries de réformes afin d'améliorer la couverture. Vous serez généralement en mesure d'identifier les réformes appropriées de conclusions SQUEAC sans faire une enquête à l'échelle de la zone.

La couverture moyenne est "abstraite" (donc pas comme expérimenté) lorsque la couverture est inégale mais il a une certaine utilité. Il peut être utilisé pour faire comparer les différents programmes. Il peut être utile au niveau régional ou national pour comparer (carte) la couverture des programmes de niveau de district et d'identifier défaut (ou futures) des programmes. Utilisation SQUEAC de le faire au niveau national, et assez rapidement pour permettre des comparaisons significatives, est susceptible d'être assez coûteux. Nous avons SLEAC à faire ce genre de penser rapidement et à moindre coût.

Je espère que cela est d'une certaine utilité.