La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

La présentation est en train de télécharger. S'il vous plaît, attendez

Traitement et analyse des données Seni KOUANDA, MD, PhD.

Présentations similaires


Présentation au sujet: "Traitement et analyse des données Seni KOUANDA, MD, PhD."— Transcription de la présentation:

1 Traitement et analyse des données Seni KOUANDA, MD, PhD

2 Introduction Qualité des données: qualité des résultats Qualité des données: – Qualité de la collecte: outils de la collecte, agents chargés de la collecte – Enregistrement des données: saisie

3 Qualités des outils Qualités générales des outils: – Être adaptés – Précis et non ambigus – Applicables avec uniformité – Minimiser les erreurs des répondants, enquêteurs et codeurs – Être limités à lessentiel

4 Validité et fiabilité des outils Validité: la validité dun instrument est atteinte sil mesure réellement ce quil est censé mesurer – Exple: par quel moyen peut on mesurer les inégalités de santé de manière valide? Fiabilité: la fiabilité de loutil dépend de la mesure avec laquelle un score obtenu avec un outil dobservation est reproductible lors dapplications repétées – Exemple: échelle de poids et taille, échelle de satisfaction

5 Introduction Contrôle à chaque étape du processus – Collecte des données – Enregistrement des données

6 Codification et codage Codification: assignement dun nombre ou dun symbole pour représenter une réponse Type de codification Codification numérique: une réponse=un nombre – Exemple: femme= 1, homme=2 Codification alphanumérique: réponse= ensemble de caractères Exemple: O ou N pour Oui, Non

7 Codification et codage Chaque réponse= code distinct Règle pour les valeurs manquantes: – le plus facile est dutiliser le « blanc » à condition que le logiciel ne lassimile pas à la valeur 0. – Attribuer une valeur 9,99, 999 et la déclarer valeur manquante dans le programme Enregistrer les variables quantitatives et recoder ensuite – Exemple: âge

8 Codification et codage Questions à choix multiples Exemple: quelles sont vos sources dapprovisionnement en eau: – Forage – Puits – Robinets – Eau de source Chaque réponse devient une variable

9 Enregistrement des données Utilisation de logiciel de saisie: epi data, excel Agent de saisie: formation à la saisie et à la compréhension du questionnaire Tester la saisie des données Saisie unique ou double? Vérifier à chaque fois la saisie des données Réponse aberrante ou saisie aberrante? Agent de saisie: automatisme

10 FONCTIONS DEPIDATA Conception du masque de saisie Contrôle à la saisie Saisie Exportation sous différents formats

11 Apurement des données Vérifier le nombre denregistrement total: est- il égal au nombre de personnes enquêtées? Vérifier les réponses manquantes Vérifier les réponses aberrantes Vérifier la logique entre les variables Contrôler avec la deuxième saisie Retour sur les outils

12 Apurement des données QUESTIONSCodes Pouvez-vous me dire combien de temps avez-vous passé aujourdhui dans cette formation sanitaire de votre arrivée à la fin de vos soins ? Minutes|___|| ___| Heures :|___|| ___| Pouvez-vous me dire combien de temps avez-vous passé aujourdhui dans cette formation sanitaire avant dêtre reçu par un soignant ou la personne qualifiée à vous offrir les soins pour lesquels vous êtes ici ? Minutes|___|| ___| Heures :|___|| ___|

13 Analyse des données Logiciels danalyse des données: Epi info, SPSS, Stata, SAS, excel Exportation des données du logiciel de saisie vers le logiciel danalyse des données Plan danalyse des données: guide pour le statisticien

14 Analyse des données Analyse doit se focaliser sur les objectifs de létude Statistiques descriptives: moyenne, médiane, DS,

15 Caractéristiques Group es dâges Sexe Masculi n (%)Feminin(%)Ensembl e (%) ans 2045,11894,33934, ans 1573,91072,52643, ans 912,3851,91762, ans 731,8561,31291, ans 421,1511,2931, ans 130,3210,5340, ,250,1110,2 Total

16 Analyses des données Comparaison des résultats en fonction des variables dépendantes, explicatives Utilisation des tests de comparaison (test t, test du khi 2) En général, dans les rapports, on fait peu de modélisation

17 Cout de laccouchement Coût de laccouchement normal Moyenne ,3 Ecart-type ,7 Médiane Q12573,75900 Q36096, Effectif396911

18 Analyse des données Génération de tableaux Choix entre tableaux et figures

19 Rédaction du rapport Disponibilité des résultats Rédaction du rapport Sections du rapport: – Introduction/justification étude – Méthodologie – Résultats/ discussion – Recommandations

20 Conclusion Résultats fiables et valides: – Bonne question de recherche – Méthodologie robuste – Méthodes standardisées de collecte des données – Collecte sans biais des données – Saisie correcte des données – Analyse: choix des mesures appropriées

21 Conclusion Equipe pluridisciplinaire Discussion sur les problèmes de choix des méthodes, sur la pertinence des outils et sur les choix pour lanalyse


Télécharger ppt "Traitement et analyse des données Seni KOUANDA, MD, PhD."

Présentations similaires


Annonces Google