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Module 5: Préparation des données

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Module 5: Préparation des données. This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp. Produit finis pret a imprimer (tableaux, graphiques ). Quelles données ? Quel format?. ADePT. Donnees microeconomiques : EDS (DHS), LSMS, LFS, …. Dans ADePT. Interface

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Presentation Transcript
module 5 pr paration des donn es

Module 5: Préparation des données

This presentation was prepared by Adam Wagstaff and Caryn Bredenkamp

slide2
Produit finis pret a imprimer (tableaux, graphiques)

Quellesdonnées?

Quel format?

ADePT

Donneesmicroeconomiques: EDS (DHS), LSMS, LFS, …

DansADePT

Interface

Utilisateur

Moteur de calcul (Stata)

donn es de c omptabilit n ationale en sant
Données de ComptabilitéNationale en Santé
  • Données de comptabiliténationale pour l’AIB

- Les rapports de CNS contiennent des informationssur les dépensespubliques de santé à différentsniveaux de soin (e.g. soinsexternesprimaires, soinsexterneshospitaliers, soins internes hospitaliers)

  • ComptesNationaux de Santé pour l’analyse de progressivité

- Seules les données CNS sontnécessaires et peuventêtreobtenues à cetteadresse: www.who.int/nha

lignes de pauvret
Lignes de pauvreté
  • Lignes de pauvreté

- Lignes de pauvreténationales

- $1.25 ou $2.00 par jour, exprimées en monnaie locale. Les facteurs de conversion PPA peuventêtreobtenus à cetteadresse: http://siteresources.worldbank.org/ICPEXT/Resources/ICP_2011.html

  • Povcalnet
autres donn es micro
Autresdonnées micro
  • Contribution des taxes indirectes au financement de la santé.

- L’informationsur les taxes indirectessurdifférentescatégories de consommationpeuventêtredéduites en utilisant les tauxd’imposition par type de bien et de service

  • Les impôts directs
  • Les contributions de la sécuritésociale
structure de donn es
Structure de Données
  • ADePTpeut lire STATA (.dta) ou SPSS (.sav)
  • Pour l’analyse de l’état de santé, les informationsdoiventêtrestructurées au niveauindividuel.
  • Pour l’analysesur le financement de la santé, les observations doiventêtrestructurées au niveau du ménage.
  • La préparation des donnéespréliminairel’utilisationd’ADePTestlégèrement plus compliquéeque pour un autre type de logiciel.
exemple de do file
Exemple de do-file

*** Generating antenatal care variables ***

*** Type of person who gave care ***;

for X in num 1/6: gen cantcare_skilledX = 1 if m2a_X==1|m2b_X==1|m2c_X==1|m2d_X==1|m2e_X==1|m2f_X==1\

replace cantcare_skilledX = 0 if cantcare_skilledX==. \

replace cantcare_skilledX =. if m2a_X==. & m2b_X==. & m2c_X==. & m2d_X==. & m2e_X==. & m2f_X==.;

*** Receiving "valid" antenatal care (at least 4 visits) ***;

for X in num 1/6: gen cnumvisitX=m14_X \

replace cnumvisitX=. if cnumvisitX==99 \

gen cantcareX = 1 if cnumvisitX >= 4 & cnumvisitX!=98 & cantcare_skilledX==1 \

replace cantcareX=0 if cantcareX==. \

replace cantcareX=. if cnumvisitX==. | cnumvisitX==98 | cantcare_skilledX==. \

replace cnumvisitX=. if cnumvisitX==98;

*** Received at least 2 tetanus toxoid injection ***;

for X in num 1/6: gen ctetanusX = 1 if m1_X >= 2 & m1_X != 8 \

replace ctetanusX=0 if ctetanusX==. \

replace ctetanusX=. if m1_1==.;

*** Received vitamin A shot in first 2 months after delivery ***;

for X in num 1/6: gen cwvitAX=. \

replace cwvitAX=1 if m54_X==1 \

replace cwvitAX=0 if m54_X==0 ;

resources additionelles
Resources additionelles
  • Guide méthodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey Data
  • Manuel ADePT Santé: Health Equity and Financial Protection
  • Tutorielsvidéo en ligne
  • Rapports sur la protection financière et l’équité (en cours)
  • Tables standardiséessur la protection financière et l’équité (en cours)
  • Livre: Attacking Inequality in the Health Sector
  • Séminaires de formation
  • www.worldbank.org/povertyandhealth et www.worldbank.org/adept
in galit s courbes et indices de concentration
Inégalités: Courbes et indices de concentration
  • Etat de santé et utilisation des services, exemples:
    • Mortalité infantile
    • Anthropométrie(e.g. z-score de taille pour âge)
    • Taux de sous-nutrition chronique (stunting)
    • Diagnostiques de diabete
    • Etat de santé reporté (binaire, pas catégorique)
  • Mesures de bien-être –Variable continue (e.g. Consommation, dépenses, revenu, indiced’actifs)
  • La pondération et la structure de l’enquêtesontimportantes(poidsstatistiques, grappes, stratification)
  • Identifiants ménage
d composition et in galit s
Décomposition et inégalités
  • Variables d’état de santé et d’utilisation de services.
  • Mesures de bien-être –Variable continue (e.g. Consommation, dépenses, revenu, indiced’actifs)
  • La pondération et la structure de l’enquêtesontimportantes(poidsstatistiques, grappes, stratification)
  • Identifiants ménage
  • Standardisation des variables d’état de santé (e.g. l’âge et le genre)
  • Standardisation pour l’utilisation des services de soin(e.g. âge, genre et besoins de santé)
  • Variables de contrôle(e.g. revenu, éducation, résidence et assurance santé)
analyse d incidence des b n fices
Analysed’incidence des bénéfices
  • Avec l’hypothèse de subvention unitaireconstante, nous avonsbesoin de:

- Donnéesd’utilisation par fournisseur de soin(e.g. Centres de soinprimaires, polycliniques, hôpitaux) pour chaquemembre du ménage (ou pour un membrereprésentatif) issues des enquêtes ménage.

- Bien-êtreéconomique des ménages (e.g. consommationouindiced’actifs)

    • Dépensestotalespubliques de santé (i.e. subventions), désaggrégées par type de fournisseur de soin – venant des rapports de comptesnationaux de santé (oudirectement du Ministère)
  • Pour d’autreshypothèses, ilfaudraaussi des données ménages sur les fraispayés par type de fournisseur de soin.
protection financi re d penses catastrophiques et appauvrissantes
Protection financière:Dépensescatastrophiques et appauvrissantes
  • Paiements directs
  • Consommationtotale des ménages (dépenses)
  • Pour les paiementscatastrophiques:
    • Dépensestotales non-alimentaires.
  • Pour les dépensesappauvrissantes:
    • Ligne(s) de pauvreté en monnaie locale
  • Variables de pondération et de structure d’enquête
  • Identifiants ménage
progressivit
Progressivité
  • Variables de revenuou de consommation
  • Variables de dépenses de santé, e.g. paiements directs, assurance privée, contributions de la sécuritésociale, et taxes
  • Taille des ménages (si les données ne sont pas déjà exprimées par tête)
  • Parts des financement de santé des comptesnationaux
  • Tauxd’ompositionindirecte (consommation) sil’ondoitdéduire le volume des taxes
  • Connaissance de la structure des primes d’assurance santé (e.g. x% du revenu) sil’ondoitdéduire les primes d’assurance.
resources additionelles1
Resources additionelles
  • Guide méthodologique: Analyzing Health Equity Using Household Survey Data
  • Manuel ADePT Santé: Health Equity and Financial Protection
  • Tutorielsvidéo en ligne
  • Rapports sur la protection financière et l’équité (en cours)
  • Tables standardiséessur la protection financière et l’équité (en cours)
  • Livre: Attacking Inequality in the Health Sector
  • Séminaires de formation
  • www.worldbank.org/povertyandhealth et www.worldbank.org/adept
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