Projet de NIMP: Échantillonnage des envois Steward: David Porritt.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
L’échantillonnage & Ses Fluctuations
Advertisements

Atelier RBM-MERG sur la formation à lEIP, 6 au 9 octobre 2008, Dakar, Sénégal1 Observations sur l'échantillonnage, et notamment, sur l'utilisation d'un.
Base de sondage et Plan de sondage Pres. 5
L’ECHANTILLONNAGE : QUELQUES PRINCIPES
D.Gile statscrit1 LUTILISATION DES STATISTIQUES INFERENTIELLES DANS LA RECHERCHE : REFLEXIONS CRITIQUES
Les points ECVET Outil de communication conçu à partir des documents développés pour l’organisation des réunions du projet.
ÉTABLISSEMENT DE ZONES À FAIBLE PRÉVALENCE DE MOUCHES DES FRUITS (TEPHRITIDAE) Steward: Magda Gonzalez.
Steward: Diego Quiroga
Steward: Mohammad R. KATBEH BADER
Amendements à la NIMP No Steward: John Hedley.
DE LA COMPREHENSION A LA MESURE (1) : LAPPROCHE QUANTITATIVE ET LES TECHNIQUES DENQUETE.
Les tests d’hypothèses (I)
Quelles sont les composantes principales d ’une activité de formation?
Collecte de données F. Kohler.
Inférence statistique
Inférence statistique
Echantillonnage Professeur Francis GUILLEMIN > Ecole de santé publique - Faculté de Médecine.
Les TESTS STATISTIQUES
Nombre de sujets nécessaires en recherche clinique
Les TESTS STATISTIQUES
Échantillonnage-Estimation
Dr DEVILLE Emmanuelle J D V 12/07/2006
Les tests d’hypothèses
LE RECUEIL D’INFORMATION SUR LA DEMANDE
Traitement de données socio-économiques et techniques d’analyse :
Etapes vers la Certification - Préparation de groupe –
La Régression Multiple
L’inférence statistique
Thème 6 : l'échantillonnage et l'enquête
Régression linéaire simple
Échantillonnage (STT-2000)
Comprendre la variation dans les données: Notions de base
Échantillonnage (STT-2000)
Contrôle de la qualité à la réception
SEMINAIRE DE CONTACT novembre 2008 Outils de gestion de projet.
Critères de vérification de la maîtrise des processus ; Chaque établissement agréé qui procède à labattage du bétail doit effectuer des tests Il devra.
Théorie de l’échantillonnage (STT-6005)
Principes de tarification de base
Module 8 : Surveillance des performances de SQL Server
Théorème de la limite centrale l’inférence statistique
ANALYSE DE DONNEES TESTS D’ASSOCIATION
Concepts d’échantillonnage statistique. Introduction Échantillon représentatif – Supprime la subjectivité / biais – Une confiance plus grande dans les.
Le chalut – l’échantillonnage pour connaître la composition des captures Shrimp trawler:
Marquez cette valeur sur le diagramme à points de la question 6. La moyenne réelle des nombres de lettres par mots dans la population de l'ensemble des.
Echantillonage pour une Evaluation d’Impact
ISO 9001:2000 MESURE, ANALYSE et AMELIORATION Interprétation
Les Techniques d’enquête quantitative
Intervalles de confiance pour des proportions L’inférence statistique
Échantillonnage (STT-2000)
Échantillonnage aléatoire simple
Page : 1 / 7 Conduite de projet Examen du 16 mai 2001 Durée : 3h30mn Le support de cours et les notes sont nécessaires La notation tiendra compte très.
Concepts préliminaires sur les études de recherche Population: le groupe entier de personnes ou d'objets sur lequel un chercheur veut apprendre quelque.
Post-optimisation, analyse de sensibilité et paramétrage
JEAN-MARC FONTAN SOC-1101 COURS 4
Échantillonnage (STT-2000)
Échantillonnage (STT-2000) Section 5 Types d’erreur de sondage. Version: 22 août 2003.
Échantillonnage (STT-2000)
Sommaire des deux processus aléatoires Il faut distinguer soigneusement entre l'échantillonnage aléatoire et l'affectation aléatoire. Ceux sont des techniques.
ISO 9001:2000 Interprétation Article 7 Réalisation du produit
Claude Matricon ("le marketing du réel") propose une classification qui permet de distinguer les 4 différents marchés dont dépend l'entreprise :  marché.
Détecter les groupes à hauts risques cardiaques à partir de caractéristiques telles que l’alimentation, le fait de fumer ou pas, les antécédents familiaux.
ECHANTILLONAGE ET ESTIMATION
Distributions d’échantillonnage pour des proportions
Académie européenne des patients sur l'innovation thérapeutique Rôle et notions élémentaires des statistiques dans les essais cliniques.
Formation Green Belt Lean Six Sigma
Introduction aux statistiques Intervalles de confiance
Certification des exportations canadiennes. Politiques sur les exportations de produits de bois D-03-02, Programme canadien de certification des produits.
Transcription de la présentation:

Projet de NIMP: Échantillonnage des envois Steward: David Porritt

PLAN DE LA PRÉSENTATION Objet et contexte Objectifs de léchantillonnage Concepts clefs Liens entre les paramètres Unité déchantillonnage Identification du lot Méthodes déchantillonnage Sélection dune méthode Détermination de la taille de léchantillon Seuils variables de détection Résultat de léchantillonnage Appendices

Objectif Donner des indications aux ONPV dans lélaboration de plans déchantillonnage (susceptibles dêtre utilisés dans le cadre des processus dinspection ou de lanalyse pour dassurer la conformité aux exigences phytosanitaires) Inclus les principaux concepts statistiques devant être pris en compte par les ONPV pour léchantillonnage fondé sur des critères statistiques Inclus deux types de méthodes déchantillonnage: statistiques et "autres"

Contexte Projet accompagné de notes explicatives pour faciliter la compréhension de certains concepts statistiques Deux types de méthodes déchantillonnage sont utilisées par les ONPV dans le cadre de l'inspection et/ou des analyses pour assurer la conformité aux exigences phytosanitaires: fondées sur des critères statistiques ou autres méthodes Les deux figurent dans le projet de NIMP. Alors que les méthodes fondées sur des critères statistiques peuvent être préférables, il est probable que dautres méthodes aient été employées par beaucoup de pays dans le cadre opérationnel.

Contexte (suite) Autres méthodes sont valides, mais pas sur des critères statistiques, et donc aucune inférence statistique ne peut/devrait en être tirée En acceptant les résultats d'une inspection d'échantillon, les ONPV acceptent que les organismes nuisibles non trouvés dans l'échantillon peuvent être présents dans l'envoi, et font lhypothèse que l'envoi répond aux exigences phytosanitaires. Les méthodes "autres" et statistiques ne peuvent jamais établir labsence de lorganisme nuisible dans lenvoi. Cependant, les méthodes déchantillonnage basées sur des critères statistiques peuvent fournir la confiance que l'incidence d'un organisme nuisible est en dessous d'un certain seuil.

Certains objectifs de léchantillonnage Détecter des organismes nuisibles réglementés Assurer que le nombre dorganismes nuisibles/dunités infestées dans un envoi ne dépasse pas un niveau précis Attester de létat phytosanitaire dun envoi Avoir une probabilité optimale de repérer des organismes nuisibles bien particuliers compte tenu des ressources disponibles Recueillir des informations Assurer la conformité aux exigences phytosanitaires Sélectionner des unités pour lanalyse. L'inspection basée sur léchantillonnage comporte toujours une part d'erreur. L'acceptation d'un certain degré de risque de présence dorganismes nuisibles est inhérente à l'utilisation de procédures déchantillonnage.

Principaux concepts statistiques Niveau de confiance, critère d'acceptation, seuil de détection, taille de l'échantillon, efficacité de la détection, niveau de tolérance. Niveau de confiance Degré de certitude que lon peut avoir vis-à-vis de la fiabilité dune estimation. Exprimé en tant que probabilité quun envoi infesté soit détecté.

Critère dacceptation Nbre dunités infestées ou le nbre dexemplaires dorganismes nuisibles admissible dans un échantillon dune taille donnée (le critère d'acceptation se rapporte à l'échantillon, la tolérance se rapporte à l'envoi) Taille de léchantillon Groupe dunités sélectionnées dans le lot ou lenvoi à inspecter ou analyser.

Seuil de détection Prévalence minimale de lorganisme que lon cherche à détecter. Peut être basée sur une ARP. Efficacité de la détection - Probabilité que linspection et/ou lanalyse dune unité infestée détectent un organisme nuisible. - Taille de léchantillon pour atteindre le niveau de confiance souhaité est dautant plus grande que lefficacité dune méthode imparfaite (c-à-d. non efficace à 100 %) est moindre.

Niveau de tolérance Prévalence d'un organisme nuisible dans un envoi, à partir de laquelle une action phytosanitaire est déclenchée Souvent zéro pour les organismes de quarantaine Peut être supérieur à 0 pour un organisme de quarantaine, basée sur lanalyse du risque dinfestation, par ex.: Organisme ne sétablit pas facilement: nombre restreint dindividus peut être acceptable Usage de la marchandise: tolérance pour des fruits et légumes frais importés pour la transformation peut être plus élevée que pour le matériel de pépinière; Sil est possible dajuster le type de traitement en fonction du nombre dindividus détectés. Il est impossible de concevoir une procédure déchantillonnage qui donne un niveau de confiance garantissant que la tolérance 0 nest pas dépassée.

Liens entre paramètres 5 paramètres (critère d'acceptation, seuil de détection, niveau de confiance, efficacité de détection et taille de l'échantillon) sont statistiquement liés. LONPV devra déterminer: efficacité; et critère d'acceptation pour l'échantillon (en général 0) Deux des paramètres restants peuvent être choisis, le troisième dépend des valeurs des autres. Par ex., si le critère dacceptation pour léchantillon est 0, lefficacité de détection 50%, le seuil de détection 1% et le niveau de confiance 95%, alors la taille de léchantillon sera approximativement de 600 unités.

Unité déchantillonnage Unité déchantillonnage doit dabord être déterminée (par ex. fruit, tige, bouquet, unité de poids, sac etc.) Peut être liée à: homogénéité de la répartition de lorganisme dans la marchandise; caractère sédentaire ou mobile des organismes; façon dont l'envoi est emballée; et questions opérationnelles.

Identification du lot Envoi peut se composer d'un ou plusieurs lots. Voir la section 1.5 de la NIMP No. 23 (Directives pour l'inspection) pour déterminer les facteurs pouvant influencer l'identification du lot. Lot à échantillonner est un ensemble dunités d'une même marchandise, identifiable par des facteurs homogènes tels que: origine; producteur; site d'emballage; espèce, variété ou degré de maturité; exportateur; organismes nuisibles visés et leurs caractéristiques; traitement à l'origine; type de transformation Critères utilisés par lONPV pour distinguer des lots devraient être appliqués uniformément pour des envois similaires.

Méthodes déchantillonnage Méthode déchantillonnage = processus approuvé par lONPV pour choisir des unités pour l'inspection et/ou lanalyse. 2 types de méthodes déchantillonnage pour linspection et/ou lanalyse pour assurer la conformité aux exigences phytosanitaires: basée sur des critères statistiques et autres méthodes Les deux types sont dans le projet de NIMP. Alors que les méthodes fondées sur des critères statistiques peuvent être préférables, il est probable que dautres méthodes aient été employées par beaucoup de pays dans le cadre opérationnel.

Méthodes déchantillonnage (suite) Dans la plupart des applications phytosanitaires, le choix dune méthode est dicté par les limitations opérationnelles Méthode fondée sur des critères statistiques est appropriée si lobjectif de léchantillonnage est: obtenir des informations sur le statut phytosanitaire d'un envoi; détecter de multiples organismes de quarantaine; vérifier la conformité aux exigences phytosanitaires; ou Collecter des informations. "Autres" méthodes peuvent être l'option préférée (en tenant compte du fait quelles peuvent être plus faisables sur le plan opérationnel) si léchantillonnage vise à augmenter les chances de détecter un organisme nuisible

Méthodes fondées sur des critères statistiques Échantillonnage aléatoire simple - Emploi d'un processus préétabli de randomisation (ce qui le distingue de léchantillonnage à laveuglette) Échantillonnage progressif - Tirage dun échantillon à partir de chaque n ième unité. Le premier choix doit être aléatoire, et lhypothèse est faite que lorganisme est distribué de façon aléatoire dans le lot. Échantillonnage stratifié - Lorsque les niveaux dinfestation sont différents dune strate à lautre, ou lorsquon ne peut pas penser que lorganisme est distribué de manière aléatoire dans le lot.

Méthodes fondées sur des critères statistiques (suite) Échantillonnage progressif - Lorsque le niveau de tolérance nest pas nul et que la première série déchantillons ne fournit pas dinformations suffisantes pour pouvoir se prononcer sur un éventuel dépassement du niveau de tolérance. Échantillonnage par grappe - Sélection de groupes d'unités (par exemple, caisses de fruits, bouquets de fleurs) jusquà atteindre le nombre total requis dunités

Autres méthodes Utilisées pour raisons opérationnelles, ou sil sagit uniquement de détecter des organismes nuisibles. Échantillonnage pragmatique - Sélection des unités les plus commodes dans le lot (par ex. les plus faciles, les moins coûteuses, les plus rapides à obtenir). Échantillonnage à laveuglette – Sélection dunités arbitraires, sans véritable processus de randomisation. Échantillonnage sélectif ou biaisé – Sélection déchantillons à partir des parties du lot les plus susceptibles dêtre infestées, ou dunités manifestement infestées, pour augmenter les chances de détection.

Choix d'une méthode déchantillonnage Pour avoir de plus grandes chances de détecter un organisme nuisible spécifique: échantillonnage biaisé (à condition que les inspecteurs soient en mesure didentifier la ou les parties du lot les plus susceptibles dêtre infestées). Sinon: lune des méthodes fondées sur des critères statistiques. Pour obtenir des informations sur létat phytosanitaire dun envoi, détecter différents organismes de quarantaine, vérifier la conformité aux exigences phytosanitaires, ou recueillir des informations: lune des méthodes fondées sur des critères statistiques.

Détermination de la taille de l'échantillon Lidéal serait que lONPV établisse un niveau de confiance (par ex. 95%), un seuil de détection (par ex. 5%) et un critère dacceptation (par ex. 0), et détermine lefficacité de linspection visuelle ou de lanalyse (par ex. 80%). Cest à partir de ces valeurs et de la taille du lot que lon pourra calculer la taille de léchantillon.

Seuils variables de détection Un seuil constant de détection peut donner un nombre variable dunités infestées entrant avec les envois importés, car la taille des lots varie (par ex. 1% dinfestation représente dans unités correspond à 10 unités infestées; 1% dans unités correspond à 100 unités infestées). Dans lidéal, il faudrait que le choix du seuil de détection tienne compte en partie du nombre dunités infestées entrant avec tous les envois au cours dune période déterminée.

Résultat de léchantillonnage Le résultat de léchantillonnage peut entraîner le déclenchement dune action phytosanitaire (voir NIMP No. 23: Directives pour l'inspection, section 2.5).

Appendices Ajoutées pour fournir des informations aux ONPV qui nont pas les ressources nécessaires pour élaborer leurs propres tables déchantillonnage. Sont limitées aux niveaux les plus communs déchantillonnage Par conséquent, donnent également les formules pouvant être utilisées pour les autres niveaux déchantillonnage

REVUE DE LA PRÉSENTATION Projet de NIMP: donne des indications pour la préparation des plans déchantillonnage indique les concepts clefs pour lélaboration de plans déchantillonnage fondé sur des critères statistiques inclut deux types de méthodes déchantillonnage: fondées sur des critères statistiques ou autres. inclus les considérations principales dans lélaboration d'un plan déchantillonnage.