임상 시험을 위한 계층화된 무작위 배정: 알아야 할 모든 것

계층화는 무언가를 이질적인 그룹으로 배열하거나 분류하는 과정입니다. 샘플링은 분석을 위해 더 큰 모집단 또는 이벤트에서 샘플을 가져오는 프로세스입니다. 무작위 또는 체계적인 샘플링이 될 수 있습니다. 통계에서 사전 결정된 수의 관찰 또는 특성을 기반으로 더 큰 그룹에서 하위 그룹을 생성하여 수행 중인 분석을 진행하는 데 사용됩니다.

단순화된 대 계층화된 무작위 샘플링

단순 무작위 샘플링에는 모집단의 피험자 샘플이 포함됩니다. 여기에서 대상은 기존 모집단에서 무작위로 선택되어 표본으로 선택됩니다. 연구 또는 분석을 위해 무작위 피험자를 선택하는 이 과정은 모집단을 공정하게 대표합니다. 그러나 광범위하게 다양한 모집단의 표본에 관해서는 계층화된 무작위 추출 샘플링이 더 좋습니다.

모집단의 차이가 너무 많거나 모집단에 대한 정보가 부족하여 모집단을 하위 범주로 분류할 수 없는 경우 연구자 또는 조사관은 계층화된 무작위 추출보다 단순화된 무작위 추출을 선호합니다 .

층화 무작위화는 층화 표본 추출의 하위 범주입니다. 계층으로 알려진 경제적 상태나 교육 수준과 같은 동일한 특성, 특성 또는 속성을 고려하여 연구 대상 전체 인구를 하위 그룹으로 샘플링하는 프로세스입니다. 이것은 단순한 무작위 샘플링으로 이어집니다. 단순 무작위 샘플링에서 연구자는 샘플링 과정에서 계층 또는 하위 그룹 내의 각 속성을 편견 없이 선택합니다. 이 선택은 프로세스의 모든 단계에서 무작위로 수행할 수 있습니다.

약물 개발에서 환자 계층화의 필요성

신약 개발 패러다임은 비용이 많이 들 뿐만 아니라 시간이 많이 걸립니다. Covid-19 전염병 이후 사람들은 약물 테스트 및 개발의 세계에서 변화의 필요성을 깨닫습니다. 절차의 효율성 부족은 약물 테스트 및 개발의 전반적인 실패율에 대한 주요 원인 중 하나입니다. 효능 실패의 주요 원인은 두 가지입니다.

첫 번째는 연구원이 필요한 약리학을 달성하지 못했다는 것입니다. 두 번째는 연구 에이전트가 목표로 하는 메커니즘이 테스트 대상 집단의 질병에 본질적으로 기여하지 않았다는 것입니다.

두 번째 문제는 주로 주제 이질성에서 비롯된 권력에 대한 부적절한 연구에서 발생합니다. 등록을 시작하기 전에 약물에 반응할 가능성이 높은 절차에 의해 구동되는 질병 피험자의 하위 범주를 인식하고 선택하면 응답률이 향상됩니다. 부작용 위험이 있는 피험자 수를 최소화하고 의약품 승인률을 높일 수 있다.

임상 시험의 계층화된 무작위 배정

공유된 속성 또는 특성이 광범위하게 변하거나 분석된 모집단의 하위 그룹 간에 부분적으로 존재하고 변이가 배타적 고려 사항이나 명확한 구분이 필요할 정도로 충분할 때 전문가는 계층화된 무작위화 를 권장합니다.

임상 조사에서 샘플링 방법은 클러스터 샘플링과 구별되어야 합니다. 여기에서 연구자들은 모집단을 나타내기 위해 여러 클러스터의 간단한 무작위 표본을 선택하거나 계층화 시스템 샘플링이라고도 하는 계층화 프로세스 후에 체계적인 샘플링이 수행됩니다. 할당량 무작위 샘플링이라고도 합니다.

임상 시험의 합병증

아무도 전체 인간 집단에 대해 백신이나 약물 또는 치료법을 테스트할 수 있는 자원이 없으므로 해당 약물에 대한 잠재적 인구를 반영하는 제한된 집단 집합에 대해 임상 테스트 및 시험이 수행됩니다.

임상 시험을 수행하는 데 있어 가장 중요한 통계 및 물류 문제 중 하나는 데이터가 약물의 잠재적 모집단을 정확하게 나타내는지 확인하는 것입니다. 예를 들어, 약물이 노인 인구에 대해 테스트되는 경우 샘플은 해당 특정 인구를 나타내야 합니다.

또는 약물이 어린이를 대상으로 테스트되는 경우 샘플은 해당 특정 모집단을 대표해야 하는 식이어야 합니다. 잠재적 환자 그룹이 무엇이든 조사자 또는 분석가는 이러한 임상 시험의 목적이 약물의 영향을 최대한 정확하게 파악하는 것임을 확인하고자 합니다. 환자 계층화는 이러한 시나리오에 대한 솔루션입니다.

환자 계층화

환자 계층화의 중요성은 임상 시험에서 분명히 가치가 있습니다. 제공된 치료 이외의 매개변수로 사람과 결과를 분류하는 관행입니다. 그것은 시험이나 조사에 인간의 하위 그룹의 편견 없는 할당을 확인하는 데 사용됩니다. 나이, 성별, 민족, 병력 또는 기타 인구통계학적 매개변수가 될 수 있습니다.

환자 계층화는 잠재적 환자 그룹을 계층 또는 블록이라고도 하는 하위 그룹으로 분할하는 프로세스입니다. 각 계층은 잠재적인 환자 모집단의 섹션을 나타냅니다.

계층 설정 후 분석가는 적합한 테스트 대상을 식별하기 위한 여러 접근 방식을 고려합니다.

계층화된 비례 샘플링

층화 비례 표본 추출과 무작위 층화의 조합은 추가 통계 조작 없이 테스트 모집단이 더 넓은 모집단을 반영하도록 하는 방법입니다.

계층화된 비례 샘플링에서 각 계층에서 선택된 사람들의 백분율은 해당 계층의 인구 백분율에 비례합니다. 예를 들어, 가능성 있는 환자의 30퍼센트가 남성이라면 검사를 받은 사람들의 30퍼센트는 남성일 것입니다. 다른 요인이 있기 때문에 반드시 결과의 유효성을 확인하는 것은 아닙니다. 그러나 추가 통계 프로세스가 필요하지 않습니다.

불균형 계층화 샘플링

때로는 특정 계층이 인구의 더 작은 비율을 나타낼 수 있습니다. 이러한 시나리오에서 계층화된 비례 샘플링은 유효한 결과를 제공하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 100명의 피험자가 시험 테스트를 하려고 하고 잠재 모집단의 1%가 50세 이상인 경우 비례 표본에는 50세 이상의 한 사람만 포함됩니다.

이러한 경우 전체적으로는 신뢰할 수 있는 결론을 알아낼 수 있을 만큼 충분히 많을 수 있지만 해당 그룹의 작은 샘플은 결과를 신뢰할 수 없게 만들 수 있습니다. 특정 시나리오에서 연구자들은 비례 계층 샘플링을 적용하지 않음으로써 유효한 결과를 결정하는 데 도움이 되기 때문에 불균형 계층 샘플링을 선호합니다.

체크아웃: 데이터 과학의 다양한 전문화

할당량 대 편의성

올바른 테스트 대상 풀을 찾고 등록하는 것은 약물 테스트 및 개발 분야에서 가장 중요한 요소 중 하나입니다. 정확한 유전 데이터에 대한 올바른 검색 도구를 사용하면 데이터를 더욱 세분화하는 데 도움이 됩니다. 환자 계층화를 수행할 때 연구자가 직면하는 일반적인 문제입니다.

등록하는 더 쉽고 저렴한 방법은 쉽게 구할 수 있는 샘플을 채취하는 것입니다. 그러나 이는 주로 재판 결과를 훼손할 수 있습니다. 적절하고 정확한 연구를 위해서는 계층화를 적용하고 정확한 정교한 도구를 사용하여 결과를 분석하는 것이 필수적입니다.

인간의 건강과 복지에 관해서는 언제라도 편리함보다 정확성을 선택하는 것이 중요합니다.

데이터 과학의 계층화 무작위화

Stratified Randomization 은 데이터 과학의 필수 분야입니다. 산업체와 기업은 데이터 과학의 적용이 점점 더 유용하다는 사실을 깨닫고 있습니다. 따라서 많은 초보자와 전문가가 데이터 과학 분야의 인증, 디플로마, 학위 또는 박사 학위를 찾고 있습니다.

분석 회사 또는 기업의 분석 부서에서 인턴십이나 첫 직장을 찾고 있다면 데이터 과학 과정이 도움이 될 수 있습니다. 가장 좋은 점은 MBA와 마찬가지로 데이터 사이언스가 어느 산업에 국한되지 않는다는 것입니다. Edtech, Fintech 또는 Health-tech이든 상관없이 데이터 과학자는 모든 곳에서 필요하고 가치가 있습니다. 많은 직업에 대한 훌륭한 추가 기능이 될 수 있습니다.

계층화된 무작위 샘플링은 조사 중인 전체 모집단을 가장 잘 나타내는 표본 모집단을 찾기 위해 에이전트 또는 테스터를 조사하는 데 사용되는 정교한 방법입니다. 계층화된 무작위 샘플링은 전체 인구를 계층이라고 하는 동질적인 그룹으로 나누는 프로세스입니다. 단순 무작위 샘플링은 층화 무작위 샘플링과 다릅니다 . 여기에는 전체 모집단에서 데이터를 무작위로 선택하는 것이 포함되므로 가능한 각 샘플이 발생할 가능성이 동일합니다.

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결론

Stratified Randomization 은 다양한 결정을 내리는 데 사용되는 데이터 과학의 한 분야입니다. upGrad는 데이터 과학 및 비즈니스 분석 에 대한 여러 과정을 제공합니다 . 이 과정 중 다수는 계층화된 무작위 추출 샘플링과 기타 몇 가지 중요한 주제를 다룹니다. 이 과정은 여러 수준에서 사용할 수 있습니다. 편의와 요구 사항에 따라 단 6개월 의 단기 과정 또는 거의 2년 의 세부 과정 을 쉽게 선택할 수 있습니다.

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