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Atelier RBM-MERG sur la formation à l’EIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 1
Enquête sur les Indicateurs du Paludisme (EIP):
Méthodes d'analyse
Analyse de la pondération et des donnéesPréparée par Allen Hightower, CDC, Kenya
Réadaptée et présentée par Etienne Minkoulou, OMS/AFRO
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Analyse de la pondération et des données
• Conception et pondération de l'échantillon de l'EIP• Calcul de la pondération• Ajustement en cas de non-réponse• Pondération normalisée/standardisée• Analyse des données
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Conception des grappes de l'EIP en plusieurs étapes
Kenya
Districtsruraux
Districts urbains
VillesNairobi/Mombasa
Petites villes(villes traditionnelles)
Municipalités(communes)
Statut socio-économique
Statut socio-économique
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Échantillonnage en grappes en plusieurs étapes
• Probabilité de sélection inégale- Différence dans la probabilité de sélection- Différence dans les comportements des sous-
groupes- Résultats biaisés
• Échantillon aléatoire simple- Probabilité de sélection égale- Autopondération
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À quoi sert la pondération ?
• À corriger une probabilité de sélection inégale• À obtenir des résultats représentatifs de la majorité
de la population, à partir de laquelle l'échantillon a été sélectionné
• À effectuer un ajustement en cas de non-réponse
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Étapes de calcul de la pondération des échantillons
• Calculer les probabilités de sélection • Convertir les probabilités en pondérations• Normaliser ou standardiser les pondérations afin
de refléter une taille d'échantillon correcte
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Calcul des probabilités de sélection
• La probabilité de sélection dépend du plan d'échantillonnage utilisé.
• Pour le plan d'échantillonnage de l'EIP en trois étapes, la probabilité de sélection correspond à la probabilité de sélection commune aux trois étapes de la sélection de l'échantillon.
• Pi = Pa * Pb * Pc
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Probabilités de sélection
• Pa = Grappe P sélectionnée dans NASSEP IV
nbre grappes sélectionnées/nbre grappes disponibles
• Pb = Grappe P sélectionnée dans l'EIP
nbre grappes sélectionnées/nbre grappes disponibles
• Pc = Ménage P sélectionné dans l'EIP
nbre ménages sélectionnés/nbre ménages disponibles
• Pi = Ensemble du ménage P sélectionné dans l'EIP pour la grappe i
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Calcul de la pondération des échantillons
• La pondération des échantillons affectée à un ménage dans une grappe donnée correspond à l'inverse de sa probabilité de sélection.
• Wi = 1/Pi
• Wi = Pondération pour les ménages de la ième grappe
• Pi = Probabilité de sélection pour les ménages de la ième grappe
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Pondération normalisée/standardisée
• La pondération standardisée permet d'éviter de générer des erreurs standard et des intervalles de confiance incorrects.
• La pondération est standardisée en fonction de la
taille de l'échantillon et affiche une moyenne de 1,0.
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Calcul de la pondération standardisée
• wi' = wi n/ wi ni où
• wi’= Pondération standardisée pour la grappe i• wi = Pondération des échantillons pour la grappe i• n = Taille d'échantillon totale• ni = Taille d'échantillon pour la grappe i
• Le résultat doit correspondre au nombre de personnes sélectionnées.
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Ajustement de la pondération en cas de non-réponse
• Effectuer un ajustement de la pondération en cas de non-réponse d'un ménage ou d'un individu :
- lorsque le nombre de non-réponses est supérieur au nombre attendu ;
- lorsque les taux de réponse des données sociodémographiques (sexe, niveau d'instruction, etc.) différent du taux de réponse attendu.
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Calcul de l'ajustement en cas de non-réponse
• Le facteur d'ajustement en cas de non-réponse (A) est l'inverse du taux de réponse (r).
Ai = 1/ri
La pondération finale ajustée en cas de non-réponse est le produit de la pondération standardisée et du facteur d'ajustement.
Pondération finale = wi' * Ai
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Pondération de l'EIP
• Pondération des ménages = HW• Pondération des individus = HW/HRR• Pondération du laboratoire = IW */LRR
• HRR = Taux de réponse du ménage• LRR = Taux de réponse du laboratoire
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Analyse des données
• Les logiciels conçus pour les enquêtes complexes permettent d'analyser les données de l'EIP.
• SUDAAN, SAS, SPSS et Stata ont des fonctions/procédures permettant de tenir compte du plan d'échantillonnage en plusieurs étapes et de générer des erreurs standard et des intervalles de confiance fiables.
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Code SUDAAN de l'échantillon
• PROC CROSSTAB DATA=MIS1 filetype=sas design=WR;• NEST strata1 qhnassep /psulev=2 missunit;• WEIGHT Weight; • TABLE Sex*Parasite;• CLASS Sex Parasite;• RUN;
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Code SAS de l'échantillon
• PROC SURVEYFREQ data=MIS1; • WEIGHT weight;• STRATA strata1; • CLUSTER qhnassep; *** EA ID variable **;• TABLES parasite / cl row deff; *** Y/N Parasitemia **;• RUN;
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Données de l'échantillon
FréquenceFréquence pondérée
%VIH+
Erreurstandard
95 % LIC
95 %LSC EPS
SUDAAN non pondéré
3 000 3 000
187 187 6,23 0,617 5,1 7,6 2,0
SASpondéré
3 000 1 626 744,41
187 108 215,381 6,65 0,828 5,2 8,5 3,3
SUDAAN pondéré
3 000 1 626 744,41
187 108 215,381 6,65 0,828 5,2 8,5 3,3
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Exemple de tableau de résultats après pondération
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Autres éléments de considération
• Variables d’analyse: milieu de résidence, indice de bien être économique (quintiles), niveau de représentativité (région/province/district)
• Tenir compte des groupes cibles (<5 ans, femmes enceintes, etc.)
• Respecter rigoureusement la définition des indicateurs dans l’analyse
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Conclusions
• L’analyse des données doit tenir compte de l’échantillonnage car l’interprétation des résultats en dépend
• Utiliser les compétences appropriées (statisticiens) et outils appropriés (logiciels statistiques) pour cette analyse
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