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Évaluation et amélioration de l'échantillonnage par lot pour l'assurance de la qualité (LQAS) pour le suivi de programmes d'aide humanitaire

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2018
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Introduit par Dodge and Romig [1959] et rendu populaire par Valadez [1991]), le Lot Quality Assurance Sampling (LQAS) est une méthode beaucoup utilisée par les organismes dans le suivi de leurs activités (Robertson and Valadez [2006]). Le LQAS est utilisé dans le contexte comme une approche simple et peu coûteuse pour prendre rapidement des décisions par rapport à l’allocation des ressources. L’approche proposée par Valadez consiste à réaliser le test usuel de la binomiale exacte sur une proportion où on contrôle à la fois les erreurs a et b pour choisir une taille n et un seuil critique c. Pour rendre accessible son utilisation, Valadez et al. [2002] ont développé un manuel des praticiens qui présente une méthodologie d’utilisation du LQAS plus complexe que l’approche proposée par Valadez. Plusieurs problèmes liés à l’utilisation du LQAS en pratique sont identifiés et nous avons évalué leurs impact sur les erreurs de type I et II. Nous avons proposé d’autres solutions comme le test exact de Fisher, le test exact de Barnard, un test basé sur l’approximation par la loi normale avec et sans transformation arcsin( p x) en contrôlant pour chacun de ces tests a et b. Nous avons aussi soulevé le problème de la comparaison multiple et nous avons proposé une correction, celle de Bonferroni. Au terme de l’étude, nous avons développé une application Shiny sur R (https://lqasdesign. shinyapps.io/app1/) pour faciliter la conception et l’analyse selon le LQAS.
Introduced by Dodge and Romig [1959] and popularized by Valadez [1991], Lot Quality Assurance Sampling (LQAS) is a method widely used by tremendous organizations to tracking their activities (Robertson and Valadez [2006]). It is a simple and economical approach which allow them to make quick decisions about resource allocation. The approach proposed by Valadez consists in carrying out the usual exact binomial test on a proportion where we control both the a and b errors to choose a n size and a critical c threshold. In this study, several issues related to the use of LQAS in practice have been identified and we assessed their impact on Type I and Type II errors. Then, we proposed several solutions such as Fisher’s exact test, Barnard’s exact test, as well as a test based on the normal approximation with and without transformation arcsin( p x) by checking for each of them a and b. We also raised the problem of multiple comparison and proposed a correction using the Bonferroni framework. Finally, we developed a Shiny application on R (https://lqasdesign.shinyapps.io/app1/) to facilitate the practical implementation of each these methods.
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