Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal1 Enquête sur les Indicateurs du Paludisme (EIP): Méthodes d'analyse Analyse de la pondération et des données Préparée par Allen Hightower, CDC, Kenya Réadaptée et présentée par Etienne Minkoulou, OMS/AFRO

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 2 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

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 3 Conception des grappes de l'EIP en plusieurs étapes Kenya Districts ruraux Districts urbains Petites villes (villes traditionnelles) Municipalités (communes) Statut socio- économique Villes Nairobi/Mombasa Statut socio- économique

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 4 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

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 5 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

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 6 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

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 7 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. P i = P a * P b * P c

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 8 Probabilités de sélection P a = Grappe P sélectionnée dans NASSEP IV nbre grappes sélectionnées/nbre grappes disponibles P b = Grappe P sélectionnée dans l'EIP nbre grappes sélectionnées/nbre grappes disponibles P c = Ménage P sélectionné dans l'EIP nbre ménages sélectionnés/nbre ménages disponibles P i = Ensemble du ménage P sélectionné dans l'EIP pour la grappe i

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 9 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. W i = 1/P i W i = Pondération pour les ménages de la ième grappe P i = Probabilité de sélection pour les ménages de la ième grappe

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 10 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.

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 11 Calcul de la pondération standardisée w i ' = w i n/ w i n i où w i = Pondération standardisée pour la grappe i w i = Pondération des échantillons pour la grappe i n = Taille d'échantillon totale n i = Taille d'échantillon pour la grappe i Le résultat doit correspondre au nombre de personnes sélectionnées.

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 12 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.

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 13 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). A i = 1/r i La pondération finale ajustée en cas de non- réponse est le produit de la pondération standardisée et du facteur d'ajustement. Pondération finale = w i ' * A i

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 14 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

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 15 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.

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 16 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;

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 17 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;

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 18 Données de l'échantillon Fr é quence Fr é quence pond é r é e % VIH+ Erreur standard 95 % LIC 95 % LSCEPS SUDAAN non pond é r é ,230,6175,17,62,0 SAS pond é r é , ,381 6,650,8285,28,53,3 SUDAAN pond é r é , ,381 6,650,8285,28,53,3

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 19 Exemple de tableau de résultats après pondération

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 20 Autres éléments de considération Variables danalyse: 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 lanalyse

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal 21 Conclusions Lanalyse des données doit tenir compte de léchantillonnage car linterprétation des résultats en dépend Utiliser les compétences appropriées (statisticiens) et outils appropriés (logiciels statistiques) pour cette analyse