Adaptivt design er en forskningsmetodologi, der gør det muligt at foretage ændringer under en igangværende undersøgelse baseret på de akkumulerende data. Denne tilgang kan have implikationer for validiteten af resultaterne på nogle få måder:
1. Udvælgelsesbias: Adaptive designs giver mulighed for ændringer i undersøgelsens design og stikprøvestørrelse baseret på nye data. Hvis disse modifikationer ikke kontrolleres korrekt, er der risiko for at indføre selektionsbias. Den population, der undersøges, er muligvis ikke repræsentativ, hvilket kan påvirke resultaternes generaliserbarhed.
2. Type I-fejlinflation: Adaptive designs involverer ofte flere foreløbige analyser for at informere om ændringer under undersøgelsen. Hyppige analyser øger dog chancerne for at finde statistisk signifikante effekter ved en tilfældighed alene. Dette kan føre til en inflation af falsk-positive resultater (Type I-fejl).
3. Overoptimistiske resultater: Adaptive designs giver mulighed for fleksibilitet ved ændring af interventionsarme eller stikprøvestørrelser baseret på tilsyneladende responsrater. Denne fleksibilitet kan føre til alt for optimistisk estimering af behandlingseffekter, efterhånden som undersøgelsen tilpasser sig, hvad der ser ud til at være effektivt, hvilket potentielt øger den observerede behandlingseffekt.
4. Datadrevne beslutninger: I adaptive designs er ændringer i undersøgelsesprotokollen datadrevne, baseret på midlertidige analyser, uden strenge forudspecificerede regler. Denne datadrevne beslutningstagning introducerer en risiko for bias, da der er et potentiale for, at forskere kan blive påvirket af foreløbige resultater, som kan være vildledende eller udsat for tilfældige udsving.
Ved at overveje disse potentielle faldgruber og implementere passende sikkerhedsforanstaltninger, såsom præ-specifikation af tilpasninger og analyseplaner, gennemsigtighed i rapportering af ændringer og kontrol for flere tests, kan forskere afbøde virkningen af adaptive designs på resultaternes validitet.
Udgivelsesdato: