적응형 설계는 다양한 방식으로 통계 분석 방법의 선택에 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 몇 가지입니다.
1. 표본 크기 결정: 적응형 설계는 종종 중간 분석을 기반으로 연구 과정 중에 수정을 수반합니다. 적응을 설명하기 위해 초기 샘플 크기 추정을 수정해야 할 수 있으므로 이는 샘플 크기 결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 그룹 순차 분석 또는 적응형 샘플 크기 재추정과 같은 통계적 방법을 사용하여 그에 따라 샘플 크기를 조정할 수 있습니다.
2. 데이터 모니터링 및 중간 분석: 적응 설계는 조기 종료, 샘플 크기 재평가 또는 치료군 선택과 같은 연구에 대한 결정을 내리기 위해 중간 단계에서 축적된 데이터를 모니터링하는 것을 포함합니다. 오류율을 제어하고 최적의 결정을 내리기 위해 중간 분석에 순차 가설 테스트 또는 베이지안 접근법과 같은 통계적 방법을 사용할 수 있습니다.
3. 무작위화 및 치료 할당: 적응 설계에서 무작위화 체계는 응답 적응형 무작위화 또는 공변량-적응형 무작위화와 같은 기능을 통합하여 복잡할 수 있습니다. 편향되지 않고 효율적인 치료 비교를 보장하기 위해 분석에서 이러한 적응을 설명하는 적절한 통계 방법이 필요합니다.
4. 복잡한 설계 분석: 적응형 설계는 기존의 고정 설계보다 더 복잡하고 유연할 수 있습니다. 통계 분석 방법은 치료 적응, 환자 모집단 또는 연구의 여러 단계를 수용하는 것과 같은 이러한 복잡성을 설명해야 합니다. 다단계 모델링, 공동 모델링 또는 반복 측정 분석과 같은 기술이 필요할 수 있습니다.
5. 통계적 테스트 및 추론: 적응으로 인해 통계적 방법은 유형 I 오류 제어에 대한 잠재적 영향을 조정해야 합니다. 게이트키핑 절차, 다중 테스트 조정 또는 보수적인 추정 방법과 같은 기술은 유효한 통계적 추론을 유지하는 데 필요할 수 있습니다.
전반적으로, 적응 설계에서 통계 분석 방법을 선택하려면 연구 설계의 적응 특성을 적절하게 설명하기 위해 특정 적응, 시험 목표, 사용 가능한 데이터 및 필수 통계 특성을 고려해야 합니다.
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