Los diseños adaptativos bayesiano y frecuentista son dos enfoques diferentes que se utilizan en los ensayos clínicos para recopilar y analizar datos.
1. Diseños adaptativos bayesianos:
- Los diseños bayesianos se basan en estadísticas bayesianas, que incorporan creencias o conocimientos previos sobre el ensayo y los actualizan con los datos observados.
- En los diseños adaptativos bayesianos, el diseño del ensayo y el tamaño de la muestra se pueden modificar a medida que avanza el ensayo en función de la acumulación de datos.
- Los diseños bayesianos permiten un aprendizaje continuo y flexibilidad para adaptar los parámetros del ensayo.
- La distribución de probabilidad posterior se actualiza a lo largo del ensayo utilizando el teorema de Bayes, lo que permite estimaciones más precisas de los efectos del tratamiento.
- Pueden ser ventajosos cuando se dispone de conocimientos previos o datos históricos, ya que pueden utilizarse para informar el diseño y el análisis.
2. Diseños adaptativos frecuentistas:
- Los diseños frecuentistas se basan en estadísticas frecuentistas, que no incorporan conocimientos ni creencias previas. Se centran únicamente en el juicio actual en cuestión.
- Los diseños adaptativos frecuentistas también permiten modificaciones en el diseño y el tamaño de la muestra, pero estas modificaciones se basan en reglas estadísticas preespecificadas en lugar de actualizar creencias previas.
- Los diseños frecuentistas utilizan análisis provisionales para evaluar los datos acumulados y determinar si el ensayo necesita alguna modificación.
- Los ajustes en los diseños frecuentistas se realizan típicamente para controlar ciertas propiedades estadísticas, como mantener la tasa de error tipo I (nivel de falsos positivos).
- Pueden ser ventajosos cuando hay poco o ningún conocimiento previo disponible, y el enfoque está en controlar las propiedades estadísticas.
En general, la principal diferencia entre los diseños adaptativos bayesianos y frecuentistas radica en sus principios estadísticos subyacentes y la incorporación de creencias o conocimientos previos. Los diseños bayesianos permiten el aprendizaje continuo y la adaptabilidad en función del conocimiento previo, mientras que los diseños frecuentistas se centran en controlar las propiedades estadísticas durante el ensayo sin tener en cuenta las creencias previas.
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