アダプティブ デザインは、さまざまな方法で統計分析手法の選択に影響を与える可能性があります。以下にその一部を示します。
1. サンプル サイズの決定: 適応型デザインでは、研究の過程で中間分析に基づいて変更を加えることがよくあります。適応を考慮して最初のサンプル サイズ推定を修正する必要がある場合があるため、これはサンプル サイズの決定に影響を与える可能性があります。グループ逐次分析や適応サンプルサイズ再推定などの統計的手法を使用して、それに応じてサンプルサイズを調整できます。
2. データモニタリングと中間分析：適応型デザインでは、早期終了、サンプルサイズの再評価、治療群の選択など、研究に関する意思決定を行うために、中間段階で蓄積されたデータをモニタリングすることが頻繁に含まれます。逐次仮説検定やベイズ手法などの統計的手法を中間分析に使用して、エラー率を制御し、最適な決定を下すことができます。
3. ランダム化と治療の割り当て: 適応型デザインでは、応答適応型ランダム化や共変量適応型ランダム化などの機能を組み込んだ、ランダム化スキームが複雑になる場合があります。偏りのない効率的な治療比較を保証するために、分析においてこれらの適応を説明するには、適切な統計的手法が必要です。
4. 複雑な設計の分析: 適応型設計は、従来の固定設計よりも複雑かつ柔軟にすることができます。統計分析手法では、治療の適応、患者集団、研究の複数段階への対応など、この複雑さを考慮する必要があります。多段階モデリング、ジョイント モデリング、反復測定分析などの技術が必要になる場合があります。
5. 統計的テストと推論: 適応のため、統計的手法はタイプ I エラー制御への潜在的な影響を調整する必要があります。有効な統計的推論を維持するには、ゲートキーピング手順、複数のテスト調整、保守的な推定方法などの技術が必要になる場合があります。
全体として、適応型デザインにおける統計解析手法の選択では、研究デザインの適応型の性質を適切に説明するために、特定の適応、試験の目的、利用可能なデータ、および必要な統計的特性を考慮する必要があります。
発行日: