N.optim {prevR} | R Documentation |
Calcule et propose une valeur optimale pour le paramètre N à partir des caractéristiques de l'échantillon (nombre total d'observations, prévalence globale et nombre de clusters).
N.optim( n.total, global.prevalence, nb.clusters, b0 = 14.172, b1 = 0.419, b2 = -0.361, b3 = 0.037 c = -91.011)
n.total |
numeric. Nombre total d'observations valides. |
global.prevalence |
numeric. Prévalence globale de l'échantillon. En pourcents. |
nb.clusters |
numeric. Nombre total de clusters. |
b0 |
Paramètre b_0. |
b1 |
Paramètre b_1. |
b2 |
Paramètre b_2. |
b3 |
Paramètre b_3. |
c |
Constante c. |
La valeur de N_{optimal} est obtenue à partir de l'équation suivante :
N_{optimal}=b_0*n.total^{b_1}*global.prevalence^{b_2}*nb.clusters^{b_3}+c
Les coefficients b_0, b_1, b_2 et b_3 ont été obtenus à partir de la simulation de 24500 enquêtes sur un pays modèle, enquêtes présentant une prévalence globale de 1%, 2%, 5%, 10%, 15%, 30% ou 45%, un effectif total de 5000, 6000, 7200, 8640, 10368, 12442 et 14930, réparti selon 300, 360, 432, 518 ou 622 clusters.
Integer.
Joseph LARMARANGE, Prévalences du VIH en Afrique : validité d'une mesure, thèse de doctorat en démographie, sous la direction de Benoît FERRY, université Paris Descartes, 2007.
Disponible en ligne sur (http://joseph.larmarange.net/).
data(alicante) infos.prev(alicante.clust) N.optim(8000,10.16,401)