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16 - Simuler l'échantillonnage pour des tailles de groupes variables

Cet utilitaire a été développé comme un outil supplémentaire pour aider à l'évaluation du validité et précision of different pooling strategies for variable pool sizes. It simulates sampling and prevalence estimation for up to 6 different pooling strategies for and up to 5 different pool sizes for each strategy. Simulations assume perfect test sensitivity and specificity and the specified assumed prevalence in the population. The program runs multiple iterations of sampling and estimation and calculates the mean prevalence and confidence limits for the specified level of confidence across all iterations and estimates the level of biais dans les estimations de prévalence.

For each pooling strategy, the program simulates sampling, pooling and testing of individuals from an infinite population with the specified prevalence, using a test of the specified true sensitivity and specificity. Sampling and testing is repeated for the specified number of iterations for each strategy and the prevalence, confidence interval width and variance are estimated for each iteration using the selected method and assumed values of 100% for both sensitivity and specificity. The mean prevalence, bias, confidence interval width and variance are calculated across all iterations for each strategy, where mean bias is the mean prevalence estimate less the true (design) prevalence for the population. Mean square error (mean variance plus square of mean bias) is also calculated, and the magnitude of the mean bias is also calculated as proportions of the mean estimated prevalence, the true (design) prevalence and the mean square error.

The program also allows for the assumed values of 100% for test sensitivity and specificity to be incorrect, allowing assessment of the potential impact of inaccurate estimates on the resulting prevalence estimate.

Les entrées requises pour ce programme sont:

  • présumée prévalence réelle de l'infection - entre 0 et 1;
  • Vraie sensibilité et spécificité du test - entre 0 et 1;
  • le niveau de confiance souhaité - entre 0 et 1;
  • le nombre d'itérations à simuler - un entier positif; et
  • la taille et le nombre de pools à tester pour chaque stratégie à simuler - entiers positifs.

Outputs are summarised across all iterations for each strategy entered and presented in a summary table. The main outputs are:

It is important to enter pool sizes and associated numbers of pools tested from the top of the table. You must enter at least one valid pool size and number of pools for Strategy 1. All values must be positive integers (>0). Any column in the input table for each strategy that includes an invalid value will be ignored, as will any subsequent values for that stratgey. If the first pool size or number of pools for any strategy is invalid that strategy and any subsequent strategies will be ignored.

This analysis may take several minutes to complete, depending on the number of strategies and the number of iterations required.


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Contenu
1 Introduction
2 Aperçu
3 Méthodes bayésiennes vs fréquentistes
4 Taille de la piscine fixe et tests parfaits
5 Taille de la piscine fixe et Se & Sp connu
6 Taille du pool fixe et Se & Sp incertain
7 Taille du pool variable et tests parfaits
8 Prévalence groupée à l'aide d'un échantillonneur de Gibbs
9 Vraie prévalence avec un test
10 Prévalence vraie estimée à l'aide de deux tests avec un échantillonneur de Gibbs
11 Estimation des paramètres pour les distributions bêta antérieures
12 Taille de l'échantillon pour une taille de groupe fixe et un test parfait
13 Taille de l'échantillon pour la taille du pool fixe et pour la sensibilité et la spécificité du test connues
14 Taille de l'échantillon pour une taille de groupe fixe et une sensibilité et une spécificité de test incertaines
15 Simuler l'échantillonnage pour une taille de pool fixe
16 Simuler l'échantillonnage pour des tailles de groupes variables
17 Hypothèses importantes
18 Les estimations de prévalence groupées sont biaisées!