Inquérito de Indicadores Múltiplos e de Saúde 2015-16
Angola, 2015 - 2016
Instituto Nacional de Estatística (INE)
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July 27, 2017
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July 27, 2017
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Survey ID Number
AGO_2015_DHS_v01_M
Title
Inquérito de Indicadores Múltiplos e de Saúde 2015-16
Country
| Name | Country code |
|---|---|
| Angola | AGO |
Study type
Demographic and Health Survey (Standard) - DHS VII
Series Information
O Inquérito de Indicadores Múltiplos e de Saúde 2015-2016 (IIMS 2015-2016), realizado no período entre Outubro de 2015 e Março de 2016, faz parte da Estratégia Nacional de Desenvolvimento Estatístico (ENDE) 2015-2025 e do seu Plano de Acção 2015-2017, bem como do Plano de Actividades do INE referente aos anos de 2015 e 2016. O IIMS 2015-2016 faz igualmente parte do sétimo ciclo do Programa Internacional de Inquéritos Demográficos e de Saúde (IDS/DHS) e do quinto ciclo de Inquéritos de Indicadores Múltiplos (MICS). Com a realização do IIMS 2015-2016, Angola junta-se, pela primeira vez, à lista de países que já realizaram um IDS, realizando conjuntamente o quarto Inquérito de Indicadores Múltiplos (MICS IV) e o primeiro Inquérito Demográfico de Saúde (IDS/DHS I).
Abstract
O objectivo principal do Inquérito de Indicadores Múltiplos e de Saúde (IIMS) 2015-2016 é fornecer estimativas actualizadas de indicadores demográficos e de saúde básicos. Mais especificamente:
- Recolher dados a nível nacional, urbano e rural que permite calcular os indicadores demográficos principais, em particular, as taxas de fecundidade e de mortalidade materna;
- Recolher dados para explorar os factores directos e indirectos que determinam os níveis e as tendências da fecundidade e da mortalidade infantil;
- Medir os níveis de conhecimento e prática em torno da contracepção;
- Recolher dados sobre aspectos-chave da saúde, incluindo a cobertura de imunização das crianças, a prevalência e o tratamento da diarreia e outras doenças de crianças menores de 5 anos, assim como indicadores de cuidados materno-infantil, incluindo visitas pré-natais e assistência ao parto;
- Obter dados sobre práticas de alimentação infantil, incluindo amamentação, medidas antropométricas para avaliar o estado nutricional e realização de testes de anemia para todas as crianças menores de 5 anos e mulheres entre os 15 e os 49 anos de idade;
- Obter dados sobre o conhecimento e atitudes dos homens e mulheres sobre doenças sexualmente transmissíveis e VIH/SIDA, potencial exposição ao risco de infecção pelo VIH (por exemplo, comportamentos de risco e uso de preservativos) e cobertura do teste de VIH.
- Obter dados sobre a prevalência do VIH nas mulheres de 15 a 49 anos e homens de 15 a 54 anos à partir de amostras de sangue seco (DBS)
- Recolher dados a nível nacional, urbano e rural que permite calcular os indicadores demográficos principais, em particular, as taxas de fecundidade e de mortalidade materna;
- Recolher dados para explorar os factores directos e indirectos que determinam os níveis e as tendências da fecundidade e da mortalidade infantil;
- Medir os níveis de conhecimento e prática em torno da contracepção;
- Recolher dados sobre aspectos-chave da saúde, incluindo a cobertura de imunização das crianças, a prevalência e o tratamento da diarreia e outras doenças de crianças menores de 5 anos, assim como indicadores de cuidados materno-infantil, incluindo visitas pré-natais e assistência ao parto;
- Obter dados sobre práticas de alimentação infantil, incluindo amamentação, medidas antropométricas para avaliar o estado nutricional e realização de testes de anemia para todas as crianças menores de 5 anos e mulheres entre os 15 e os 49 anos de idade;
- Obter dados sobre o conhecimento e atitudes dos homens e mulheres sobre doenças sexualmente transmissíveis e VIH/SIDA, potencial exposição ao risco de infecção pelo VIH (por exemplo, comportamentos de risco e uso de preservativos) e cobertura do teste de VIH.
- Obter dados sobre a prevalência do VIH nas mulheres de 15 a 49 anos e homens de 15 a 54 anos à partir de amostras de sangue seco (DBS)
Kind of Data
Sample survey data [ssd]
Unit of Analysis
- Household
- Individual
- Children age 0-5
- Woman age 15-49
- Man age 15-54
- Individual
- Children age 0-5
- Woman age 15-49
- Man age 15-54
Scope
Notes
2015-16 Inquérito de Indicadores Múltiplos e de Saúde (IIMS) abordou os seguintes tópicos:
AGREGADO FAMILIAR
• Identificação
• Listagem e características básicas dos membros do agregado familiar
• Orfandade
• Educação
• Deficiência
• Registo civil
• Trabalho infantil
• Emprego
• Água, saneamento e outras características do agregado familiar
• Mosquiteiros tratados de longa duração
• Características da habitaçã
MULHER
• Características básicas da mulher
• Reprodução
• Contracepção
• Gravidez e consultas pré e pós-natais
• Imunização (última criança)
• Saúde e nutrição das crianças
• Nupcialidade e actividade sexual
• Preferências de fecundidade
• Características do esposo/parceiro e género
• VIH e SIDA
• Outros problemas de saúde
• Mortalidade materna
• Violência doméstica
HOMEM
• Características do inquirido
• Reprodução
• Contracepção
• Nupcialidade e actividade sexual
• Preferências de Fecundidade
• Género
• VIH e SIDA
• Outros problemas de saúde
BIOMARCADORES
• Peso, altura e hemoglobina para crianças de 0 a 5 anos
• Teste de VIH para mulheres de 15-49 anos
• Teste de VIH para homens de 15-54 anos
AGREGADO FAMILIAR
• Identificação
• Listagem e características básicas dos membros do agregado familiar
• Orfandade
• Educação
• Deficiência
• Registo civil
• Trabalho infantil
• Emprego
• Água, saneamento e outras características do agregado familiar
• Mosquiteiros tratados de longa duração
• Características da habitaçã
MULHER
• Características básicas da mulher
• Reprodução
• Contracepção
• Gravidez e consultas pré e pós-natais
• Imunização (última criança)
• Saúde e nutrição das crianças
• Nupcialidade e actividade sexual
• Preferências de fecundidade
• Características do esposo/parceiro e género
• VIH e SIDA
• Outros problemas de saúde
• Mortalidade materna
• Violência doméstica
HOMEM
• Características do inquirido
• Reprodução
• Contracepção
• Nupcialidade e actividade sexual
• Preferências de Fecundidade
• Género
• VIH e SIDA
• Outros problemas de saúde
BIOMARCADORES
• Peso, altura e hemoglobina para crianças de 0 a 5 anos
• Teste de VIH para mulheres de 15-49 anos
• Teste de VIH para homens de 15-54 anos
Coverage
Geographic Coverage
National coverage
Universe
A amostra abrange apenas a população residente em agregados familiares, sendo excluídos os agregados familiares e respectivos membros residentes em residências colectivas, tais como hotéis, hospitais, quartéis militares, residências de estudantes, etc., e os sem-abrigo.
Producers and sponsors
Primary investigators
| Name | Affiliation |
|---|---|
| Instituto Nacional de Estatística (INE) | Governo de Angola |
Producers
| Name | Role |
|---|---|
| Ministério da Saúde | Colaborou na realização da inquérito |
| Ministério do Planeamento e do Desenvolvimento Territorial | Colaborou na realização da inquérito |
| Fundo das Nações Unidas para a Infância | Assistência técnica |
| ICF International | Assistência técnica |
| Organização Mundial de Saúde | Apoio logístico |
Funding Agency/Sponsor
| Name | Abbreviation | Role |
|---|---|---|
| Governo de Angola | GovAGO | Financiado |
| Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional | USAID | Financiado |
| Presidente dos Estados Unidos para o Controlo da Malária | PMI | Financiado |
| Plano de Emergência do Presidente dos Estados Unidos para o Alívio da SIDA | PEPFAR | Financiado |
| Banco Mundial, através do Programa de Municipalização da Saúde | WB | Financiado |
| Fundo das Nações Unidas Para Infância | UNICEF | Financiado |
| Programa de Municipalização da Saúde do Ministério da Saúde | Financiado |
Sampling
Sampling Procedure
A amostra do IIMS 2015-2016 foi seleccionada a partir da base dos resultados e da cartografia do Recenseamento Geral da População e Habitação (RGPH) de Angola, levado a cabo pelo INE em 2014, e garante uma representatividade a nível nacional, provincial, urbano e rural, assim como a nível das características sociodemográficas como sexo, faixas etárias, nível de escolaridade e quintis socioeconómicos da população.
A amostra é estratificada por província e por área urbana/rural com três etapas de selecção. Na primeira etapa, foram seleccionadas 627 unidades primárias de amostragem com probabilidade proporcional à dimensão, sendo a medida de tamanho o número de agregados familiares em cada estrato dentro de cada província. Na segunda etapa, foram seleccionados com probabilidades iguais 26 agregados familiares nas unidades primárias de amostragem urbanas e rurais. Esta selecção foi realizada após uma listagem prévia de agregados familiares. Com base nesse procedimento, foram seleccionados para o inquérito 16.302 agregados familiares.
Para mais detalhes sobre a amostra, consulte o Anexo A no relatório final.
A amostra é estratificada por província e por área urbana/rural com três etapas de selecção. Na primeira etapa, foram seleccionadas 627 unidades primárias de amostragem com probabilidade proporcional à dimensão, sendo a medida de tamanho o número de agregados familiares em cada estrato dentro de cada província. Na segunda etapa, foram seleccionados com probabilidades iguais 26 agregados familiares nas unidades primárias de amostragem urbanas e rurais. Esta selecção foi realizada após uma listagem prévia de agregados familiares. Com base nesse procedimento, foram seleccionados para o inquérito 16.302 agregados familiares.
Para mais detalhes sobre a amostra, consulte o Anexo A no relatório final.
Response Rate
Durante o inquérito, foram seleccionados 16.244 agregados familiares, dos quais 16.109 foram entrevistados, o que corresponde a uma taxa de resposta de 99%.
Nos agregados entrevistados, foram identificadas 14.975 mulheres de 15-49 anos elegíveis para a entrevista individual, das quais 14.379 foram entrevistadas, resultando numa taxa de resposta de 96% (95% nas áreas urbanas e 98% nas áreas rurais). Em relação aos homens, foram identificados 6.034 homens de 15-54 anos elegíveis para a entrevista individual e 5.684 foram entrevistados, o que corresponde a uma taxa de resposta de 94% (93% nas áreas urbanas e 97% nas áreas rurais).
Nos agregados entrevistados, foram identificadas 14.975 mulheres de 15-49 anos elegíveis para a entrevista individual, das quais 14.379 foram entrevistadas, resultando numa taxa de resposta de 96% (95% nas áreas urbanas e 98% nas áreas rurais). Em relação aos homens, foram identificados 6.034 homens de 15-54 anos elegíveis para a entrevista individual e 5.684 foram entrevistados, o que corresponde a uma taxa de resposta de 94% (93% nas áreas urbanas e 97% nas áreas rurais).
Data Collection
Dates of Data Collection
| Start | End |
|---|---|
| 2015-11 | 2016-02 |
Data Collection Mode
Face-to-face [f2f]
Data Collection Notes
Durante a preparação do Recenseamento Geral da População e Habitação 2014, o INE compôs uma base cartográfica de secções censitárias (SC), cujos mapas foram usados para identificar os limites das áreas das SC e conhecer o número de agregados familiares nelas residentes durante a operação de listagem.
A listagem foi a primeira operação do trabalho de campo. Consiste em visitar cada um dos conglomerados (uma ou mais SC) seleccionados e, em seguida, registar o endereço de cada habitação, juntamente com o nome do respectivo chefe do agregado familiar. Foi preparada uma lista completa de todos os agregados familiares encontrados no conglomerado e atribuído um número de série de 1 até n ao conjunto de habitações ocupadas. Em seguida, cada supervisor, com base em instrumentos definidos, fez a selecção aleatória dos agregados familiares para as entrevistas e a respectiva atribuição a cada inquiridor.
O trabalho de campo para a recolha dos dados decorreu entre 19 de Outubro de 2015 e 15 de Março de 2016. Esta actividade foi levada a cabo por 28 equipas. Das 18 províncias, nove tiveram uma equipa, oito tiveram duas equipas e uma teve três equipas, de acordo com o tamanho da província e da população3. Cada província contou com o apoio logístico e a supervisão do Serviço Provincial do Instituto Nacional de Estatística (SPINE), o responsável pela garantia da execução do inquérito na província.
Cada equipa de trabalho foi composta por: (i) um(a) supervisor(a); (ii) um técnico de saúde; (iii) quatro inquiridores (3 mulheres e um homem). Para facilitar a recolha de dados, cada equipa contou com o apoio de um cartógrafo e foi atribuída uma viatura dirigida por motoristas do SPINE para transporte do pessoal e material para as áreas seleccionadas.
Dadas as características socioculturais e políticas do país, antes da recolha dos dados eram realizadas actividades preparatórias chamadas de “trabalho de avanço ou reconhecimento do terreno”, que consistia em visitar os conglomerados para informar e sensibilizar as autoridades e líderes locais sobre a realização do inquérito no seu território, visando obter apoio e garantir a segurança e acompanhamento das equipas de campo. Este trabalho de avanço contribuiu para diminuir o nível de rejeição do inquérito.
A listagem foi a primeira operação do trabalho de campo. Consiste em visitar cada um dos conglomerados (uma ou mais SC) seleccionados e, em seguida, registar o endereço de cada habitação, juntamente com o nome do respectivo chefe do agregado familiar. Foi preparada uma lista completa de todos os agregados familiares encontrados no conglomerado e atribuído um número de série de 1 até n ao conjunto de habitações ocupadas. Em seguida, cada supervisor, com base em instrumentos definidos, fez a selecção aleatória dos agregados familiares para as entrevistas e a respectiva atribuição a cada inquiridor.
O trabalho de campo para a recolha dos dados decorreu entre 19 de Outubro de 2015 e 15 de Março de 2016. Esta actividade foi levada a cabo por 28 equipas. Das 18 províncias, nove tiveram uma equipa, oito tiveram duas equipas e uma teve três equipas, de acordo com o tamanho da província e da população3. Cada província contou com o apoio logístico e a supervisão do Serviço Provincial do Instituto Nacional de Estatística (SPINE), o responsável pela garantia da execução do inquérito na província.
Cada equipa de trabalho foi composta por: (i) um(a) supervisor(a); (ii) um técnico de saúde; (iii) quatro inquiridores (3 mulheres e um homem). Para facilitar a recolha de dados, cada equipa contou com o apoio de um cartógrafo e foi atribuída uma viatura dirigida por motoristas do SPINE para transporte do pessoal e material para as áreas seleccionadas.
Dadas as características socioculturais e políticas do país, antes da recolha dos dados eram realizadas actividades preparatórias chamadas de “trabalho de avanço ou reconhecimento do terreno”, que consistia em visitar os conglomerados para informar e sensibilizar as autoridades e líderes locais sobre a realização do inquérito no seu território, visando obter apoio e garantir a segurança e acompanhamento das equipas de campo. Este trabalho de avanço contribuiu para diminuir o nível de rejeição do inquérito.
Data Collectors
| Name | Abbreviation | Affiliation |
|---|---|---|
| Instituto Nacional de Estatística | INE | Governo de Angola |
Questionnaires
Questionnaires
Para o Inquérito de Indicadores Múltiplos e de Saúde (IIMS) 2015-2016 foram utilizados quatro questionários: (i) um para a entrevista aos agregados familiares; (ii) um individual para mulheres de 15-49 anos; (iii) um individual para homens de 15-54 anos e (iv) um questionário de biometria para homens de 15-54 anos, mulheres de 15-49 anos e crianças menores de 5 anos.
Data Processing
Data Editing
Durante todo o processo de tratamento de dados foram utilizados procedimentos-padrão do Programa DHS para os inquéritos CAPI. A introdução do CAPI no IIMS 2015-2016 garantiu a edição dos questionários durante as entrevistas. Os inquiridores realizaram as entrevistas directamente no computador, através do programa Census and Survey Process (CSPro), versão 4.1. Este processo de preenchimento dos questionários no campo, permitiu a detecção de incoerências ou omissões nos questionários e a correcção destes erros ainda no campo (durante a entrevista), com a presença da equipa no conglomerado.
Diariamente, os supervisores de campo enviavam os dados para o nível central através do Sistema de Transmissão de Ficheiros por Internet (IFSS). Ao nível central, uma equipa de informáticos encarregava-se da recepção dos questionários electrónicos e iniciava a segunda ronda de edição. A segunda ronda de edição crítica foi aplicada a todos os questionários preenchidos nos 627 conglomerados. Este processo consistia na revisão exaustiva de incoerências produzidas pelo programa de introdução de dados (CSPro).
Assim, foram produzidos relatórios que serviram de controlo para verificação das consistências nas respostas às perguntas nos questionários. Foi dada especial atenção à verificação das incoerências nas perguntas relacionadas com as datas, intervalos de tempo e idades, com referência ao manual de edição secundária, adaptado para Angola, no qual constam as possíveis soluções para os erros ou incoerências identificados.
Todo o pessoal envolvido no processo de edição ao nível central participou na formação do pessoal de campo, realizou a supervisão do trabalho de campo e recebeu formação nos aspectos relacionados com a edição de dados do IIMS 2015-2016.
Diariamente, os supervisores de campo enviavam os dados para o nível central através do Sistema de Transmissão de Ficheiros por Internet (IFSS). Ao nível central, uma equipa de informáticos encarregava-se da recepção dos questionários electrónicos e iniciava a segunda ronda de edição. A segunda ronda de edição crítica foi aplicada a todos os questionários preenchidos nos 627 conglomerados. Este processo consistia na revisão exaustiva de incoerências produzidas pelo programa de introdução de dados (CSPro).
Assim, foram produzidos relatórios que serviram de controlo para verificação das consistências nas respostas às perguntas nos questionários. Foi dada especial atenção à verificação das incoerências nas perguntas relacionadas com as datas, intervalos de tempo e idades, com referência ao manual de edição secundária, adaptado para Angola, no qual constam as possíveis soluções para os erros ou incoerências identificados.
Todo o pessoal envolvido no processo de edição ao nível central participou na formação do pessoal de campo, realizou a supervisão do trabalho de campo e recebeu formação nos aspectos relacionados com a edição de dados do IIMS 2015-2016.
Other Processing
Durante as actividades de recolha de dados, foram aplicados vários níveis de controlo de qualidade. O primeiro foi o nível de identificação dos conglomerados, que consistiu na localização geográfica e identificação dos limites físicos do conglomerado. Para o efeito, foram usados computadores equipados com um Sistema Global de Posicionamento (GPS), que ajudou na identificação do ponto central de cada conglomerado.
O segundo nível de controlo de qualidade consistiu na verificação de incoerências e no seguimento dos filtros introduzidos nos questionários electrónicos durante as entrevistas. Esta verificação e análise crítica era feita pelo supervisor da equipa, depois do preenchimento do questionário pelo inquiridor, o que permitiu a correcção imediata ainda no terreno.
O terceiro nível de controlo de qualidade foi realizado pela equipa técnica nacional do INE, do MINSA e pelo pessoal da ICF, visando corrigir atempadamente as incoerências detectadas e verificar in loco casos suspeitos e baixas taxas de resposta
O segundo nível de controlo de qualidade consistiu na verificação de incoerências e no seguimento dos filtros introduzidos nos questionários electrónicos durante as entrevistas. Esta verificação e análise crítica era feita pelo supervisor da equipa, depois do preenchimento do questionário pelo inquiridor, o que permitiu a correcção imediata ainda no terreno.
O terceiro nível de controlo de qualidade foi realizado pela equipa técnica nacional do INE, do MINSA e pelo pessoal da ICF, visando corrigir atempadamente as incoerências detectadas e verificar in loco casos suspeitos e baixas taxas de resposta
Data Appraisal
Estimates of Sampling Error
As estimativas de um inquérito por amostragem podem ser afectadas por dois tipos de erro: erros relacionados com a amostra e erros não relacionados com a amostra. Os erros não relacionados com a amostra resultam de erros cometidos na implementação da recolha e processamento de dados como, por exemplo, não localizar e entrevistar o agregado familiar correcto, o entrevistador ou o inquirido entendeu mal as perguntas e erros no registo de dados. Embora tenham sido reunidos inúmeros esforços para minimizar este tipo de erro, durante a implementação do IIMS 2015-2016, os erros não relacionados com a amostragem são impossíveis de evitar e difíceis de avaliar estatisticamente.
Por outro lado, os erros de amostragem podem ser avaliados estatisticamente. A amostra de entrevistados seleccionados no IIMS 2015-2016 é apenas uma das muitas amostras que poderiam ter sido seleccionadas da mesma população, utilizando a mesma concepção e tamanho esperados. Concluindo nos inquéritos por amostragem pretende-se analisar as características da população de dimensão N, com base numa amostra de n unidades extraídas dessa mesma população. De um modo geral, nos inquéritos por amostragem, pretendese estimar características da população como totais, médias ou proporções.
O erro de amostragem visa avaliar a precisão das estimativas populacionais, o qual é normalmente medido através do erro-padrão, que é a raiz quadrada da variância. O erro-padrão pode ser utilizado para calcular intervalos de confiança dentro dos quais é razoável assumir que se encontre o verdadeiro valor para a população. Por exemplo, para qualquer estatística calculada num inquérito por amostragem, o valor dessa estatística se encontrará dentro de um intervalo de mais ou menos duas vezes o erro-padrão dessa estatística em 95% de todas as amostras possíveis de tamanho e concepção idênticas.
Se a amostra dos inquiridos tivesse sido seleccionada como uma amostra aleatória simples, teria sido possível utilizar fórmulas directas para calcular erros de amostragem. Porém, a amostra do IIMS 2015-2016 é multietápica, cujo desenho incorpora a estratificação, conglomeração e probabilidades desiguais de selecção, consequentemente, foi necessário usar fórmulas mais complexas. Os erros de amostragem são calculados por programas SAS desenvolvidos pela ICF. Estes programas utilizam o Métodos de Linearização do Estimador pelo Método de Taylor para calcular a variância para estimativas de inquéritos que são médias, proporções ou índices. O método de reamostragem de Jackknife fio utilizado para calcular variâncias de estatísticas mais complexas, tais como taxas de fertilidade e mortalidade.
Nota: Uma descrição mais detalhada das estimativas de erros de amostragem é apresentada no ANEXO B do relatório final.
Por outro lado, os erros de amostragem podem ser avaliados estatisticamente. A amostra de entrevistados seleccionados no IIMS 2015-2016 é apenas uma das muitas amostras que poderiam ter sido seleccionadas da mesma população, utilizando a mesma concepção e tamanho esperados. Concluindo nos inquéritos por amostragem pretende-se analisar as características da população de dimensão N, com base numa amostra de n unidades extraídas dessa mesma população. De um modo geral, nos inquéritos por amostragem, pretendese estimar características da população como totais, médias ou proporções.
O erro de amostragem visa avaliar a precisão das estimativas populacionais, o qual é normalmente medido através do erro-padrão, que é a raiz quadrada da variância. O erro-padrão pode ser utilizado para calcular intervalos de confiança dentro dos quais é razoável assumir que se encontre o verdadeiro valor para a população. Por exemplo, para qualquer estatística calculada num inquérito por amostragem, o valor dessa estatística se encontrará dentro de um intervalo de mais ou menos duas vezes o erro-padrão dessa estatística em 95% de todas as amostras possíveis de tamanho e concepção idênticas.
Se a amostra dos inquiridos tivesse sido seleccionada como uma amostra aleatória simples, teria sido possível utilizar fórmulas directas para calcular erros de amostragem. Porém, a amostra do IIMS 2015-2016 é multietápica, cujo desenho incorpora a estratificação, conglomeração e probabilidades desiguais de selecção, consequentemente, foi necessário usar fórmulas mais complexas. Os erros de amostragem são calculados por programas SAS desenvolvidos pela ICF. Estes programas utilizam o Métodos de Linearização do Estimador pelo Método de Taylor para calcular a variância para estimativas de inquéritos que são médias, proporções ou índices. O método de reamostragem de Jackknife fio utilizado para calcular variâncias de estatísticas mais complexas, tais como taxas de fertilidade e mortalidade.
Nota: Uma descrição mais detalhada das estimativas de erros de amostragem é apresentada no ANEXO B do relatório final.
Data Appraisal
Tabelas de qualidade de dados
- Distribuição da população dos agregados familiares, por idade
- Distribuição das mulheres elegíveis e entrevistadas por idade
- Distribuição dos homens elegíveis e entrevistados por idade
- Qualidade dos dados
- Nascimentos por ano
- Idade no momento da morte em dias
- Idade no momento da morte em meses
- Número de irmãos e razão entre sexos dos irmãos
- Mortalidade associada à gravidez
Nota: Seja detalhes das tabelas de qualidade de dados no ANEXO C do relatório final.
- Distribuição da população dos agregados familiares, por idade
- Distribuição das mulheres elegíveis e entrevistadas por idade
- Distribuição dos homens elegíveis e entrevistados por idade
- Qualidade dos dados
- Nascimentos por ano
- Idade no momento da morte em dias
- Idade no momento da morte em meses
- Número de irmãos e razão entre sexos dos irmãos
- Mortalidade associada à gravidez
Nota: Seja detalhes das tabelas de qualidade de dados no ANEXO C do relatório final.
Access policy
Access authority
| Name | URL | |
|---|---|---|
| The DHS Program | archive@dhsprogram.com | http://www.DHSprogram.com |
Contacts
| Name | Affiliation | URL | |
|---|---|---|---|
| Information about The DHS Program | The DHS Program | reports@DHSprogram.com | http://www.DHSprogram.com |
| General Inquiries | The DHS Program | info@dhsprogram.com | http://www.DHSprogram.com |
| Data and Data Related Resources | The DHS Program | archive@dhsprogram.com | http://www.DHSprogram.com |
Access conditions
Request Dataset Access
The following applies to DHS, MIS, AIS and SPA survey datasets (Surveys, GPS, and HIV).
To request dataset access, you must first be a registered user of the website. You must then create a new research project request. The request must include a project title and a description of the analysis you propose to perform with the data.
The requested data should only be used for the purpose of the research or study. To request the same or different data for another purpose, a new research project request should be submitted. The DHS Program will normally review all data requests within 24 hours (Monday - Friday) and provide notification if access has been granted or additional project information is needed before access can be granted.
DATASET ACCESS APPROVAL PROCESS
Access to DHS, MIS, AIS and SPA survey datasets (Surveys, HIV, and GPS) is requested and granted by country. This means that when approved, full access is granted to all unrestricted survey datasets for that country. Access to HIV and GIS datasets requires an online acknowledgment of the conditions of use.
Required Information
A dataset request must include contact information, a research project title, and a description of the analysis you propose to perform with the data.
Restricted Datasets
A few datasets are restricted and these are noted. Access to restricted datasets is requested online as with other datasets. An additional consent form is required for some datasets, and the form will be emailed to you upon authorization of your account. For other restricted surveys, permission must be granted by the appropriate implementing organizations, before The DHS Program can grant access. You will be emailed the information for contacting the implementing organizations. A few restricted surveys are authorized directly within The DHS Program, upon receipt of an email request.
When The DHS Program receives authorization from the appropriate organizations, the user will be contacted, and the datasets made available by secure FTP.
GPS/HIV Datasets/Other Biomarkers
Because of the sensitive nature of GPS, HIV and other biomarkers datasets, permission to access these datasets requires that you accept a Terms of Use Statement. After selecting GPS/HIV/Other Biomarkers datasets, the user is presented with a consent form which should be signed electronically by entering the password for the user's account.
Dataset Terms of Use
Once downloaded, the datasets must not be passed on to other researchers without the written consent of The DHS Program. All reports and publications based on the requested data must be sent to The DHS Program Data Archive in a Portable Document Format (pdf) or a printed hard copy.
Download Datasets
Datasets are made available for download by survey. You will be presented with a list of surveys for which you have been granted dataset access. After selecting a survey, a list of all available datasets for that survey will be displayed, including all survey, GPS, and HIV data files. However, only data types for which you have been granted access will be accessible. To download, simply click on the files that you wish to download and a "File Download" prompt will guide you through the remaining steps.
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GPS/HIV Datasets/Other Biomarkers
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Citation requirements
Use of the dataset must be acknowledged using a citation which would include:
- the Identification of the Primary Investigator
- the title of the survey (including country, acronym and year of implementation)
- the survey reference number
- the source and date of download
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The user of the data acknowledges that the original collector of the data, the authorized distributor of the data, and the relevant funding agency bear no responsibility for use of the data or for interpretations or inferences based upon such uses.
Metadata production
DDI Document ID
DDI_AGO_2015_DHS_v01_M_WB
Producers
| Name | Abbreviation | Affiliation | Role |
|---|---|---|---|
| Development Data Group | DECDG | The World Bank | Metadata preparation |
DDI Document version
Version 01 (March 2017). Metadata is excerpted from "Malawi Demographic and Health Survey 2015-16" Report.