Vous pourriez envisager de faire une enquête en grappes qui des échantillons en utilisant PPS avec les 3 zones de moyens d'existence que vos unités primaires d'échantillonnage, mais bien sûr, vos résultats ne seraient alors pas représentatif de chaque zone de subsistance, mais de l'ensemble du bassin versant du programme.
Vous pouvez également faire un échantillonnage aléatoire systématique ou aléatoire simple à l'intérieur de chaque zone de subsistance pour obtenir des résultats qui sont représentatifs de chaque zone, si en fonction de la disponibilité des listes de ménages et la disposition des ménages.

Ce genre de problème est une des raisons pour le développement de la RAM (RAM = Rapid Assessment Method) méthodologie. Compte tenu des informations ci-dessus je suppose que vous voudriez un échantillon de 12 enfants (sélectionnés à l'aide d'une méthode carte-segment échantillon) de chacun des 16 villages (en utilisant une méthode d'échantillonnage spatialement stratifié) de chaque zone de subsistance serait adapter à vos besoins ( soit trois Enquêtes de type RAM). Cette approche est utilisée (par exemple) au Soudan pour la surveillance nutritionnelle par enquête transversale répétée, en Sierra Leone pour le S & E des programmes de nutrition, et dans les enquêtes SQUEAC et SLEAC.

Un estimateur PROBIT pourrait être utilisé. Cela donne une meilleure précision que d'un estimateur classique avec une petite taille de l'échantillon.

Trois enquêtes de RAM coûtera probablement un peu plus que d'un seul type d'évaluation de la nutrition SMART.

Merci Bénédiction et Mark,
Permettez-moi de clarifier davantage au sujet de l'évaluation de base. En raison de la nature du programme, l'évaluation sera ANJE (0-24 mois) inclure, questionnaire anthropométriques et des ménages. Donc, ma question à Mark est, pouvons-nous utiliser RAM pour telle configuration?

Nous pouvons faire ANJE, WASH, PEV, couverture en vitamine A, DDS, HHS, GAM, SAM, MAM, & c. l'intérieur d'un échantillon de RAM. Le projet de moteur en Ethiopie (par exemple) de recueillir un ensemble très complet d'indicateurs à l'intérieur enquêtes de type RAM. Le CNS au Soudan recueille un ensemble complet d'indicateurs de nutrition en utilisant un échantillon de RAM.

Les indicateurs que nous utilisons sont (doivent être) un peu différent des indicateurs «standard» en raison de la petite taille de l'échantillon. Nous essayons d'utiliser "tous les échantillons" indicateurs et roman (à la nutrition d'urgence) des approches telles que PROBIT pour GAM et SAM. Cela peut sembler être un inconvénient, mais de nombreux indicateurs «standard» sont conçus pour des enquêtes comme MICS et DHS, qui ont de très grandes tailles d'échantillon et sont inadaptés aux sortes de tailles d'échantillon que nous pourrions utiliser dans (par exemple) les enquêtes de type SMART - Cela est clairement exprimé dans les premières pages des manuels OMS ANJE.

Vous auriez à être prudent avec la conception de l'échantillon pour vous assurer d'obtenir un nombre suffisant dans le groupe d'âge 0-24 mois si vous avez besoin d'un échantillon de 6-59 mois. Je ânes habituellement GAM dans la période 6-24 mois comme cela est le groupe d'âge de risque de perdre.

Voici un guide qui décrit une approche de type RAM à des enquêtes de routine de S & E pour l'ANJE, WASH, & c. de la Sierra Leone. Alternative échantillonnage de premier degré est SCCS. Les intervalles de confiance peuvent être faites en utilisant un estimateur bootstrap ou une approche basée sur un modèle utilisé dans EpiInfo CSAMPLE et de nombreux autres paquets de statistiques.

Cher Mark, Je vous remercie beaucoup pour votre rétroaction exhaustive. Je ai suivi les questions suivantes
1. Qu'est-ce que faire de ce différent du 30X30 classique ou principes SMART - si nous sélectionnons 16 villages sur la liste des collectivités, il me semble même à celle de la méthode d'échantillonnage de cluster quel que soit le nombre de sites sélectionnés et PPS. Pourquoi choisissez-vous les 16 villages? Pourquoi ne pas laisser dire 20? Ou 14? Ou 30?
2. Pourquoi PPS est pas utilisé? Selon le guide, les seize villages sont choisis au hasard, indépendamment de leur taille de la population.
3. Il me semble que le guide / outil est principalement un outil de suivi pour les programmes en cours. pensez-vous qu'il peut être utilisé en prenant des évaluations de base avec plusieurs indicateurs?
4. L'échantillon total - que vous recommandez 192 (16 * 12). Est-ce 192 pour l'indicateur unique ou de plusieurs indicateurs? Par exemple dans le document que vous nous partagiez, par ANJE évaluation (0-24 mois) la taille de l'échantillon était 192. Si je veux inclure enquête de l'anthropométrie (6-59 mois), dois-je ajouter un autre 192? Si non, pensez-vous que la taille de l'échantillon est suffisant pour capturer assez d'information? Sur le total de 192, le nombre estimé de nourrissons de moins de six ans est d'environ 19 enfants. En raison de penser 19 enfants sont assez pour obtenir une meilleure information sur EBF? La même chose est vraie pour calculer l'alimentation complémentaire pour les groupes d'âge étroites (6-8 mois).
5. Est-ce la méthode de RAM pour petite population comme mon cas ou peut être utilisé pour une grande population?

Merci

Il est pas un 30-en-30 (ou SMART) enquête. Il est une enquête de 16 par 12 (soit 16 grappes de 12 enfants). Il utilise également une méthode d'échantillonnage intra-cluster différent. Cette méthode a été trouvé dans les tests (au cours du développement et de test de la méthode PEV) de conserver la variation. La méthode classique (de proximité) tend à perdre de variation (d'où la nécessité pour un grand nombre de clusters et de grandes tailles d'échantillon utilisé lorsque la proximité échantillonnage est utilisé). En fait, le procédé de proximité a été testé pour une variété d'indicateurs et jugée impropre pour beaucoup.

Seize grappes sont sélectionnées pour réduire les coûts et de temps. La RAM a été développé pour être rapide et beaucoup de temps est souvent passé à voyager et beaucoup d'argent dépensé sur les véhicules, le carburant & c. L'utilisation d'un plus petit nombre de grappes et une taille globale de l'échantillon plus petit est activée par la méthode au sein-échantillonnage en grappes, au sein de la petite taille de l'échantillon de cluster, et l'utilisation d'indicateurs adaptés à la petite taille de l'échantillon.

PPS n'a pas été utilisé parce que le client d'origine (ONU) demande une méthode qui n'a pas besoin de disposer de données de la population à l'avance de la collecte de données (il était pour l'évaluation d'urgence rapide où le déplacement et la mortalité peut être élevé) et était rapide et pas cher. Aussi, nous ne utilisons PPS dans SQUEAC et SLEAC parce que "la population" (à savoir le nombre d'enfants multiplié par la prévalence de la SAM) est inconnu. En outre, PPS localise l'échantillon dans les communautés les plus peuplés. Cela peut ne pas être ce que vous voulez (en particulier pour la couverture). Nous pouvons collecter des données de population approximative (par exemple les comtes de porte) pour les clusters et l'utiliser pour pondérer les données lors de l'analyse.

Le guide est un outil pour les M & E. Je fournis ce que lui donne un guide des mots et des images à la conception de l'échantillon et aussi parce qu'il montre les petits indicateurs de ANJE de l'échantillon et WASH. Il est une méthode générale d'enquête de but et peut être utilisé pour un large éventail d'indicateurs. Nous l'avons utilisé avec EPI, WASH, ANJE, GAM, MAM, SAM, retard de croissance, les scores de diversité alimentaire, des balances de la faim, ainsi que pour la couverture d'une variété de programmes. Nous et d'autres avons généralement utilisé pour de multiples indicateurs.

La taille de n = 192 de l'échantillon est donnée, car il (à peu près) garantit un CI de plus ou moins 10% ou mieux 95% sur une proportion de 50%. Il est également donne une précision équivalente ou meilleure pour GAM, MAM, et SAM comme une enquête SMART avec une taille de l'échantillon trois fois plus lorsque vous utilisez l'estimateur PROBIT. Nous avons également sélectionné 192, car il a un grand nombre de diviseurs des nombres entiers (soit 1, 2, 3, 4, 6, 8, 12, 16, 24, ... et ainsi de sur) le rendant facile à distribuer l'échantillon parmi les grappes. Vous devrez peut-être un échantillon de taille différente (par exemple, 24 groupes de 8 ou 16 groupes de 12). La taille de l'échantillon nécessaire dépendra de l'indicateur, la méthode d'estimation, la précision requise, & c. Il est fréquent de choisir une taille de l'échantillon qui donne une précision utile pour tous les indicateurs.

WRT votre exemple, je serait, je pense, optez pour un seul échantillon qui vous donnerait environ n = 192 (en supposant que cela est assez grand pour vos besoins) dans le groupe admissible petit. Répartition par âge uniforme supposant que ce serait de l'ordre n = 450.

WRT votre exemple ANJE, l'échantillon de la composante de la FBE du petit indicateur échantillon de ANJE serait quelque chose comme:
* 0,25 = 192 48
Ceci est un indicateur de diagnostic et la totalité de l'échantillon est utilisé pour l'indicateur de IYCF principale. Je pense que l'échantillon est suffisamment grand pour le diagnostic.

Je pense que vous pouvez être confus. Nous ne utilisons l'approche large de l'échantillon. Vous ne pouvez pas utiliser judicieusement ces indicateurs «standard», sauf si vous avez de très grande taille de l'échantillon (soit beaucoup plus grand que RAM ou SMART). Ceci est indiqué dans la documentation de l'OMS pour ces indicateurs. L'indicateur ANJE proposé regarde "adéquation" ou "la bonté" à travers la totalité de l'échantillon. EBF, 6-8 mois, & c. reportez-vous à un régime d'indicateur différent que celui que nous vous proposons pour une utilisation avec la RAM. Ce que nous avons est (probablement) la plus proche de dirhams dans l'indicateur "standard" set mais avec une certaine diagnostic. L'indicateur a été bien testé et est basé sur le travail fait pour EDS et par FANTA / USAID.

Le procédé de la RAM est général et peut être utilisé dans de grandes et de petites populations. Si la taille de la population est inférieure à environ N = 5000 vous pouvez (comme avec toute enquête) besoin d'une taille réduite de l'échantillon pour l'estimation. Si vous souhaitez classer au lieu de l'estimation puis un échantillon plus petit est nécessaire. Nous utilisons un maximum de n = 40 dans SLEAC avec un classificateur de LQAS trois classes. Nos tests principale a été l'aide PROBIT dans les populations de n = 17 000 (soit 17% des 100 000 population totale peut être de 6-59 mois). Dans la taille de la population, nous obtenons une bonne précision avec n = 192.

Je pense que couvre vos questions. S'il vous plaît poster plus ici si vous avez besoin de plus de clarification ou de la documentation ou si je l'ai manqué quelque chose.

En réponse à la question sur l'échantillonnage pour une enquête estimer les taux de pratique ANJE, les soins guide étape par étape est une excellente aide pour aider à ces questions pratiques. Vous pouvez trouver sur le site ENN, sous les outils pour (autre évaluation): http://www.ennonline.net/resources/tag/152

Jetez un oeil à ce projet de document. Il fonctionne très bien avec de petits échantillons (de par exemple n = 192).

J'espère que cela aide.