Prilagodljivi dizajn može imati i pozitivne i negativne učinke na statističku snagu, ovisno o tome kako je implementiran.
U adaptivnom dizajnu, statistička snaga odnosi se na sposobnost studije da otkrije pravi učinak ili razliku između skupina ako postoji. Prilagodljivi dizajni imaju za cilj optimizirati učinkovitost i točnost studije modificiranjem određenih aspekata na temelju prikupljanja podataka tijekom ispitivanja.
Pozitivni učinci na statističku snagu:
1. Povećana veličina uzorka: Prilagodljivi dizajni često dopuštaju ponovnu procjenu veličine uzorka na temelju međuanalize podataka. Ako prilagodljivi dizajn dopušta dodavanje više sudionika, može povećati efektivnu veličinu uzorka, čime se povećava statistička snaga.
2. Fokusirana raspodjela liječenja: Neki adaptivni dizajni usmjereni su na raspodjelu više sudionika u obećavajuću grupu liječenja na temelju privremenih rezultata. Ako jedan tretman pokaže snažne dokaze učinkovitosti, više sudionika može biti dodijeljeno toj skupini. To može poboljšati statističku snagu povećanjem šanse za otkrivanje učinka liječenja.
Negativni učinci na statističku snagu:
1. Višestruko testiranje: Adaptivni dizajni mogu uključivati česte međuanalize i prilagodbe, što dovodi do višestrukih statističkih testova. To povećava rizik od lažno pozitivnih rezultata zbog višestrukog testiranja, što može smanjiti statističku snagu.
2. Promjene u dizajnu ispitivanja u sredini: U nekim slučajevima, adaptivni dizajni mogu uključivati značajne promjene u dizajnu ispitivanja usred ispitivanja. To može smanjiti statističku snagu budući da izvorne statističke pretpostavke možda više neće vrijediti za izmijenjeni dizajn.
Neophodno je pažljivo planirati i implementirati adaptivne dizajne kako bi se uravnotežile njihove potencijalne koristi i rizici za učinkovito održavanje ili povećanje statističke snage.
Datum objave: