적응형 설계는 여러 방식으로 표본 크기에 영향을 미칠 수 있습니다.
1. 효율성: 적응형 설계를 사용하면 축적된 데이터를 기반으로 연구를 동적으로 수정할 수 있습니다. 결과적으로 연구 목표를 달성하는 데 필요한 샘플 크기가 최적화되어 자원을 보다 효율적으로 할당할 수 있습니다.
2. 샘플 크기 재평가: 적응형 설계에서는 누적 데이터를 평가하기 위해 연구 과정 중에 중간 분석이 수행됩니다. 이러한 분석을 바탕으로 표본 크기를 재평가하여 연구 질문에 효과적으로 답하기에 충분한지 확인할 수 있습니다. 이 재평가는 연구 전반에 걸쳐 샘플 크기의 조정으로 이어질 수 있습니다.
3. 자원 재할당: 적응형 설계를 통해 관찰된 치료 효과 또는 기타 관련 데이터를 기반으로 자원을 재할당할 수 있습니다. 특정 치료나 개입이 매우 효과적이거나 무익한 것으로 보이는 경우 해당 특정 부문의 표본 크기를 그에 따라 조정하여 잠재적으로 필요한 표본 크기를 줄일 수 있습니다.
4. 순차적 특성: 많은 적응형 설계는 순차적 특성을 가지고 있으며, 여기에서 샘플 크기는 단계별로 결정되며 결정적인 결과가 얻어지면 연구를 조기에 중단할 수 있는 옵션이 있습니다. 이 순차 설계는 기존의 고정 설계에 비해 필요한 전체 샘플 크기를 줄일 수 있습니다.
전반적으로 적응 설계는 축적된 정보를 기반으로 연구를 수정할 수 있는 유연성을 제공하여 잠재적으로 보다 간소화되고 효율적인 표본 크기 결정 프로세스를 제공합니다.
발행일: