臨床試験のための層別ランダム化：あなたが知る必要があるすべて

階層化は、何かを異なるグループに配置または分類するプロセスです。 サンプリングは、分析のために、より多くの母集団またはイベントからサンプルを取得するプロセスです。 ランダムまたは系統抽出にすることができます。 統計では、実行中の分析を進めるために、事前に決定された数の観測値または特性に基づいて、より大きなグループからサブグループを作成するために使用されます。

単純化対層化ランダムサンプリング

単純ランダムサンプリングには、母集団からの被験者のサンプルが含まれます。 この場合、被験者は既存の母集団からランダムに選択され、サンプルとして選択されます。 調査または分析のためにランダムな主題を選択するこのプロセスは、母集団の公正な表現です。 ただし、多種多様な母集団のサンプルに関しては、階層化されたランダム化サンプリングが望ましいです。

差異が多すぎる、または母集団に関する情報が不足しているために母集団をサブカテゴリに分類できない場合、研究者または研究者は、層別ランダムサンプリングよりも単純ランダムサンプリングを好みます。

層化ランダム化は、層化サンプリングのサブカテゴリです。 これは、調査対象の母集団全体をサブグループにサンプリングするプロセスであり、同じ特性、特性、または経済状況や教育レベルなどの属性（階層と呼ばれる）を考慮します。 これにより、単純なランダムサンプリングが可能になります。 単純ランダムサンプリングでは、研究者はサンプリングのプロセス中に層またはサブグループ内の各属性を偏りなく選択します。 この選択は、プロセスの任意の段階でランダムに実行できます。

医薬品開発における患者の層別化の必要性

創薬パラダイムは、費用がかかるだけでなく、時間がかかります。 Covid-19のパンデミックの後、人々は薬物検査と開発の世界における変化の必要性を認識しています。 手順の効率の欠如は、薬物検査と開発の全体的な失敗率の主な原因の1つです。 有効性の失敗には2つの主な理由があります。

1つ目は、研究者が必要な薬理学を達成しなかったことです。 2つ目は、研究者が対象としたメカニズムは、テスト対象集団の疾患に本質的に寄与しなかったというものです。

2番目の問題は、主に被験者の不均一性に起因する力の不十分な研究が原因で発生します。 薬剤に反応する可能性が高い手順によって駆動される罹患対象のサブカテゴリーを認識し、登録を開始する前に選択することができれば、反応率の改善につながります。 これにより、副作用のリスクがある被験者の数を最小限に抑え、承認率を向上させることができます。

臨床試験における層別ランダム化

共有属性または特性が大きく異なる場合、または分析された母集団のサブグループ間に部分的に存在し、その変動が排他的な考慮または明確な区別を必要とするのに十分である場合、専門家は層別ランダム化を推奨します。

臨床調査では、サンプリング方法をクラスターサンプリングと区別する必要があります。 この場合、研究者は母集団を表すために複数のクラスターの単純なランダムサンプルを選択するか、層化プロセスの後に系統的サンプリングが行われます。これは層化系統的サンプリングとも呼ばれます。 これは、クォータランダムサンプリングとも呼ばれます。

臨床試験における合併症

人間の母集団全体でワクチンや薬物、または治療をテストするためのリソースを持っている人は誰もいないため、問題の薬物の潜在的な母集団を反映する限られた母集団で臨床テストと試験が実行されます。

臨床試験を実施する上で最も重要な統計的およびロジスティック上の課題の1つは、データが薬剤の潜在的な母集団を正確に表すことを保証することです。 たとえば、薬物が老人集団に対してテストされている場合、サンプルはその特定の集団を表す必要があります。

または、薬が子供向けにテストされている場合、サンプルはその特定の母集団を表す必要があります。 潜在的な患者のグループが何であれ、研究者またはアナリストは、これらの臨床試験の目的が最高の精度で薬の影響を把握することであることを確認したいと考えています。 患者の層別化は、そのようなシナリオの解決策です。

患者の層別化

患者の層別化の重要性は、臨床試験で明確に評価されています。 これは、提供された処理以外のパラメーターによって人と結果を分類する方法です。 これは、試験または調査への人間のサブグループの公平な割り当てを確認するために使用されます。 それは、年齢、性別、民族性、病歴、またはその他の人口統計学的パラメーターである可能性があります。

患者の層別化は、潜在的な患者グループをサブグループ（層またはブロックとも呼ばれる）にセグメント化するプロセスです。 各層は、潜在的な患者集団のセクションを表します。

層の確立後、アナリストは適切な被験者を特定するための複数のアプローチを検討します。

層化比例サンプリング

層化比例サンプリングとランダム化層化の組み合わせは、さらなる統計的操作を必要とせずに、テスト母集団がより広い母集団を反映することを保証する方法です。

層化比例サンプリングでは、各層から選択された人々の割合は、その層の人口の割合に比例します。 たとえば、可能性のある患者の30％が男性である場合、テストされた人々の30％は男性になります。 他にもさまざまな要因があるため、必ずしも結果の妥当性を確認するわけではありません。 ただし、追加の統計プロセスは不要です。

不均衡な層化抽出

場合によっては、特定の層が人口のより小さな割合を表すことがあります。 このようなシナリオでは、層化比例サンプリングでは有効な結果が得られない場合があります。 たとえば、100人の被験者が試験に参加し、潜在的な母集団の1％が50を超えている場合、比例サンプルには50を超える1人だけが含まれます。

そのような場合、全体として信頼できる結論を理解するのに十分な数であるとしても、そのグループの小さなサンプルは結果を信頼できないものにする可能性があります。 特定のシナリオでは、研究者は不均衡な層化サンプリングを好みます。これは、比例した層化サンプリングを適用しないことで有効な結果を決定するのに役立つためです。

チェックアウト：データサイエンスのさまざまな専門分野

クォータvsコンビニエンス

被験者の適切なプールを見つけて登録することは、薬物検査と開発の世界で最も重要な要素の1つです。 正確な遺伝子データに適切な検索ツールを使用すると、データをさらに絞り込むのに役立ちます。 これは、患者の層別化を実行するときに研究者が直面する一般的な問題です。

登録するためのより簡単で安価な方法は、簡単に入手できるテストサンプルを採取することです。 しかし、それは主に裁判の結果を損なう可能性があります。 関連性のある正確な調査を行うには、階層化を適用し、適切な高度なツールを使用して結果を分析することが不可欠です。

人間の健康と福祉に関しては、いつでも利便性よりも正確さを選択することが重要です。

データサイエンスにおける階層化されたランダム化

階層化されたランダム化は、データサイエンスの重要な分野です。 業界や企業は、データサイエンスのアプリケーションがますます有用であることに気づいています。 したがって、多くの初心者や専門家は、データサイエンスの認定、卒業証書、学位、さらには博士号を求めています。

分析会社または企業の分析部門でのインターンシップまたは最初の仕事を探している場合は、データサイエンスのコースが役立つ場合があります。 最良の部分は、MBAと同様に、データサイエンスはどの業界にも限定されないということです。 Edtech、Fintech、Health-techのいずれであっても、データサイエンティストはあらゆる場所で必要とされ、評価されています。 これは、多くの職業にとって素晴らしいアドオンになる可能性があります。

層化ランダムサンプリングは、調査対象の母集団全体を最もよく表すサンプル母集団を見つけるために、エージェントまたはテスターを調査するために使用される高度な方法です。 層化ランダムサンプリングは、母集団全体を層と呼ばれる均質なグループに分割するプロセスです。 単純ランダムサンプリングは、階層化ランダムサンプリングとは異なります。 これには、母集団全体からのデータのランダムな選択が含まれるため、考えられる各サンプルが等しく発生する可能性があります。

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結論

階層化ランダム化は、さまざまな決定を行うために利用されるデータサイエンスの一分野です。 upGradは、データサイエンスとビジネス分析の複数のコースを提供しています。 これらのコースの多くは、他のいくつかの重要なトピックとともに、階層化されたランダム化サンプリングをカバーしています。 これらのコースは、複数のレベルで利用できます。 利便性と要件に応じて、わずか6か月の短期コース、またはほぼ2年の詳細コースを簡単に選択できます。

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