Кластерная рандомизация Опции

[sayrus]

Здравствуйте!

Планирую исследование. В соответствии с протоколом, в исследовании примут участие врачи, каждый из которых согласиться лечить больных в рамках одного из двух предложенных режимов. Каждый врач по плану должен будет включить в исследование 3 больных, каждый из которых относится к одной из 3 подгрупп (1-я - ранее нелеченные, 2-я - исходно получавшие препарат Х, 3-я - исходно получавшие препарат У, всем на старте будет назначен новый препарат). Так как рандомизировать пациентов нет никакой возможности, посчитали, что правильно будет рандомизировать врачей. Получается кластерная рандомизация с размером кластера n=3. Следует ли рассчитывать необходимое число кластерных единиц для каждой из 3 подгрупп (частота достижения конечной точки в подгруппах может быть разной)? Или допустимо для общей группы? Если верно "для каждой подгруппы отдельно", то какое число кластерных единиц (врачей) следует в итоге включить в исследование? Максимальное из рассчитанного для каждой подгруппы? Как определиться с коэффициентом внутриклассовой корреляции?

Спасибо!

[p2004r]

Здравствуйте!

Планирую исследование. В соответствии с протоколом, в исследовании примут участие врачи, каждый из которых согласиться лечить больных в рамках одного из двух предложенных режимов. Каждый врач по плану должен будет включить в исследование 3 больных, каждый из которых относится к одной из 3 подгрупп (1-я - ранее нелеченные, 2-я - исходно получавшие препарат Х, 3-я - исходно получавшие препарат У, всем на старте будет назначен новый препарат). Так как рандомизировать пациентов нет никакой возможности, посчитали, что правильно будет рандомизировать врачей. Получается кластерная рандомизация с размером кластера n=3. Следует ли рассчитывать необходимое число кластерных единиц для каждой из 3 подгрупп (частота достижения конечной точки в подгруппах может быть разной)? Или допустимо для общей группы? Если верно "для каждой подгруппы отдельно", то какое число кластерных единиц (врачей) следует в итоге включить в исследование? Максимальное из рассчитанного для каждой подгруппы? Как определиться с коэффициентом внутриклассовой корреляции?

Спасибо!

У Вас дорогой в случае ошибки эксперимент. Компьютеры сейчас быстрые.

Смоделируйте свое исследование численно. Задайте точно параметры распределения в виртуальной популяции. Повторив расчет модели пару сотен тысяч раз можно получить распределения интересующих параметров и посчитать вероятности с приемлемой точностью что бы принять решение.

Эксперимент простой и ошибка в процессе моделирования намного менее вероятна, чем в процессе теоретических изысканий.

[sayrus]

У Вас дорогой в случае ошибки эксперимент. Компьютеры сейчас быстрые.

Смоделируйте свое исследование численно. Задайте точно параметры распределения в виртуальной популяции. Повторив расчет модели пару сотен тысяч раз можно получить распределения интересующих параметров и посчитать вероятности с приемлемой точностью что бы принять решение.

Эксперимент простой и ошибка в процессе моделирования намного менее вероятна, чем в процессе теоретических изысканий.

Добрый день!

Вероятно, кто умеет это делать (моделировать распределение в виртуальной популяции) Вас прекрасно поняли. Я, уж извините, нет. Не могли бы выразить свою мысль попроще, а если бы и пример привели, то цены бы Вам не было. Спасибо!

[p2004r]

Добрый день!

Вероятно, кто умеет это делать (моделировать распределение в виртуальной популяции) Вас прекрасно поняли. Я, уж извините, нет. Не могли бы выразить свою мысль попроще, а если бы и пример привели, то цены бы Вам не было. Спасибо!

Самый простой случай это "рандомизация лабораторных животных" http://forum.disser.ru/index.php?showtopic...ost&p=11771

ну давайте попробуем Ваш случай, поправляйте если я что не так понимаю

1. Есть два метода лечения, у каждого метода лечения есть измеримый эффект. То есть "не леченных" нет вообще ибо не гуманно, у "метода1" измеренный эффект распределен по известному распределению с известными параметрами. Соответственно "метод2" имеет параметры распределения отличные. Цель эксперимента --- различается ли достоверно "метод1" от "метод2".

2. Таким образом два эффекта распределены в виртуальной популяции (то что в 3х вариантах, за кадром по причине отсутствия случайности). Случайно набираем виртуальных больных по половине предполагаемого числа врачей. Строим распределение среднего в каждой группе и распределение стандартного отклонения.

ну вот императивненько так

Код

# В предположении что нормальны распределения наблюдаемых эффектов режимов лечения
# и естественно мы уже знаем какой величины ожидать и с каким разбросом. и эффекты независимы.
m1<-rnorm(30, mean= 10, sd= 2)
m2<-rnorm(30, mean= 12, sd= 2)
# запускаем цикл
s1<-sample(1:30, 15)
m1_mean <- mean(m1[s1])
m2_mean <- mean(m2[-s1])
m1_m2_delta <- mean(m1[s1]) - mean(m2[-s1])
#получаем интересующие статистики в цикле
for(i in 1:10000) {
    s1<-sample(1:30, 15)
    m1_mean <- c(m1_mean, mean(m1[s1]))
    m2_mean <- c(m2_mean, mean(m2[-s1]))
    m1_m2_delta <- c(m1_m2_delta, mean(m1[s1]) - mean(m2[-s1]))
     }

# Изучаем распределения
plot(density(m1_m2_delta))
rug(m1_m2_delta)

Сообщение отредактировал p2004r - 28.04.2011 - 19:58

Эскизы прикрепленных изображений