Formation · Intermédiaire · Indicateurs et mesure
Analyse d'enquêtes, échantillonnage et pondération
Analyser correctement une enquête en grappes à deux degrés — pondérations, strates, effet de plan et intervalles de confiance — selon les conventions déjà imposées par les EDS, les MICS et la méthodologie SMART.
Ce que vous saurez faire
- Reconstituer les pondérations d'un plan à partir d'une base de sondage, ajustement pour non-réponse compris, et prouver qu'elles totalisent la population
- Dire pourquoi une moyenne non pondérée issue d'une enquête en grappes est un chiffre faux, et de combien elle l'est sur une enquête donnée
- Calculer une taille d'échantillon pour estimer une prévalence, et énoncer la précision que le budget a réellement permis d'atteindre
- Estimer une proportion avec un intervalle de confiance ajusté du plan, en R comme en Python, et lire l'effet de plan dans le résultat
- Traiter explicitement la non-réponse et les grappes de remplacement plutôt que de les ignorer
- Refuser de désagréger au-delà de ce que l'échantillon permet, et dire dans un rapport où se situe cette limite
Normes et méthodologies
Une estimation d’enquête n’est pas un nombre. C’est un nombre, un intervalle et un plan de sondage qui a produit les deux — et laisser tomber l’un des deux derniers est la manière la plus courante dont les résultats d’enquête sont mal rapportés dans ce secteur.
C’est le cours le plus lourd du programme à ce jour, et le premier qui exige réellement des statistiques. Ce poids se justifie, car l’alternative coûte cher — une enquête ménage mobilise des véhicules, des enquêteurs et six semaines, et l’analyser comme un tableur d’observations indépendantes jette l’essentiel de ce qui a été acheté.
Presque tout s’exécute sur un jeu de données bâti pour ce cours — 996 entretiens de ménage tirés d’une base de 470 zones par sondage stratifié à probabilité proportionnelle à la taille. Il livre la base et non les pondérations, comme l’enquête SMART livre des mesures brutes plutôt que des scores z, parce que reconstituer les pondérations est l’exercice.
Trois constats de cette enquête donnent sa forme au cours. L’insécurité alimentaire est de 32,8 % non pondérée et de 29,1 % pondérée, car la plus petite strate est la plus suréchantillonnée et la plus touchée. L’effet de plan de cette estimation vaut 1,60, si bien que les 996 entretiens de l’enquête en valent environ 623 indépendants. Et l’effet de plan de l’accès à une source améliorée vaut 0,91 — inférieur à un, car le gain de la stratification l’emporte sur la perte due aux grappes — ce qui empêche de retenir « effet de plan » comme synonyme de « pénalité ».
Python et R, tout du long. Le paquet survey de R est l’implémentation de
référence employée par ce secteur et le cours l’enseigne ; les exemples Python
calculent les mêmes quantités directement, si bien que l’arithmétique reste
visible au lieu d’être déléguée.
Vous devriez avoir suivi Conception d’indicateurs et cadre logique, ou avoir au moins pris l’habitude d’écrire un dénominateur avant tout calcul. Ce cours ajoute l’intervalle au nombre que l’autre vous a appris à définir.
Mise en pratique
Lire les leçons ne remplace pas la pratique. Chacun de ces travaux applique la formation à un jeu de données sur lequel elle n'a pas été enseignée.
- Atelier · 180 minL'intervalle que l'enquête a réellement achetéUne enquête SMART à 30 grappes sans pondérations ni base de sondage. Déterminer ce qu'elle permet et ce qu'elle ne permet pas, calculer la MAG avec un intervalle ajusté du plan, et décider si elle peut se lire face au seuil d'urgence de 15 %.
- Exercice · 60 minLa pondération qui n'a jamais été appliquéeLe script d'analyse d'un collègue produit quatre estimations à partir de l'enquête ménage. Chacune est calculée correctement et chacune est fausse, de quatre façons différentes. Trouvez-les, corrigez-les, et chiffrez ce qu'elles ont coûté.
Progression
Emporter hors ligne
L'intégralité de la formation en PDF composé — chaque leçon, chaque exemple de code, le dictionnaire des variables et les définitions d'indicateurs. Produit à partir de la même source que cette page.
La source LaTeX accompagne chaque PDF, afin qu'une organisation puisse adapter le support à sa charte ou intégrer une leçon à son propre kit de formation.