การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นสำหรับการทดลองทางคลินิก: ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

การแบ่งชั้นเป็นกระบวนการของการจัดหรือจำแนกบางสิ่งบางอย่างออกเป็นกลุ่มที่แตกต่างกัน การสุ่มตัวอย่างเป็นกระบวนการในการเก็บตัวอย่างจากประชากรจำนวนมากหรือเหตุการณ์เพื่อการวิเคราะห์ สามารถสุ่มตัวอย่างหรือสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบ ในสถิติ ใช้เพื่อสร้างกลุ่มย่อยจากกลุ่มที่ใหญ่ขึ้นตามจำนวนการสังเกตหรือคุณลักษณะที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ต่อไป

การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่มแบบง่ายกับแบบแบ่งชั้น

การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายเกี่ยวข้องกับกลุ่มตัวอย่างจากประชากร ในเรื่องนี้ อาสาสมัครจะถูกสุ่มเลือกจากประชากรที่มีอยู่ และเลือกสำหรับกลุ่มตัวอย่าง ขั้นตอนการเลือกวิชาสุ่มสำหรับการวิจัยหรือการวิเคราะห์นี้เป็นการแสดงตัวอย่างที่ยุติธรรมของประชากร อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงกลุ่มตัวอย่างจากประชากรที่หลากหลายมาก ควรสุ่มตัวอย่าง แบบแบ่งชั้น

เมื่อประชากรไม่สามารถจัดประเภทเป็นหมวดหมู่ย่อยได้เนื่องจากมีความแตกต่างมากเกินไป หรือขาดข้อมูลเกี่ยวกับประชากร นักวิจัยหรือผู้วิจัยจึงชอบสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายมากกว่าการสุ่มตัวอย่าง แบบแบ่ง ชั้น

การสุ่มแบบแบ่งชั้นเป็นหมวดหมู่ย่อยของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น เป็นกระบวนการสุ่มตัวอย่างประชากรทั้งหมดที่กำลังศึกษาเป็นกลุ่มย่อย โดยพิจารณาจากลักษณะหรือลักษณะเฉพาะหรือคุณลักษณะเดียวกัน เช่น สถานะทางเศรษฐกิจหรือระดับการศึกษาที่เรียกว่าชั้น สิ่งนี้นำไปสู่การสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย ในการสุ่มตัวอย่างอย่างง่าย นักวิจัยเลือกแต่ละคุณลักษณะอย่างเป็นกลางภายในชั้นหรือกลุ่มย่อยในระหว่างกระบวนการสุ่มตัวอย่าง การเลือกนี้สามารถทำได้ในทุกขั้นตอนของกระบวนการโดยการสุ่ม

ความจำเป็นในการ แบ่งชั้นผู้ป่วยในการพัฒนายา

กระบวนทัศน์การค้นพบยาไม่เพียงแต่มีราคาแพงแต่ยังต้องใช้เวลาอีกด้วย หลังจากการระบาดของ Covid-19 ผู้คนตระหนักถึงความจำเป็นในการเปลี่ยนแปลงในโลกของการทดสอบและพัฒนายา การขาดประสิทธิภาพในกระบวนการเป็นหนึ่งในปัจจัยสำคัญที่ทำให้อัตราความล้มเหลวโดยรวมของการทดสอบยาและการพัฒนา มีสองสาเหตุหลักที่ทำให้ประสิทธิภาพล้มเหลว

ประการแรกคือ ผู้วิจัยไม่บรรลุ เภสัชวิทยาตามที่กำหนด กลไกที่สองคือกลไกที่เป้าหมายโดยตัวแทนที่ทำการวิจัยไม่ได้มีส่วนทำให้เกิดโรคในกลุ่มประชากรที่ได้รับการทดสอบ

ปัญหาที่สองส่วนใหญ่เกิดขึ้นเนื่องจากการศึกษาพลังงานที่ไม่เพียงพออันเนื่องมาจากความแตกต่างของหัวเรื่อง หากหมวดหมู่ย่อยของผู้ป่วยที่เป็นโรคซึ่งขับเคลื่อนโดยขั้นตอนที่มีแนวโน้มว่าจะตอบสนองต่อยาสามารถรับรู้และเลือกได้ก่อนเริ่มการลงทะเบียน ก็จะนำไปสู่การปรับปรุงอัตราการตอบสนอง มันจะนำไปสู่การลดจำนวนอาสาสมัครที่มีความเสี่ยงของผลข้างเคียง เช่นเดียวกับการปรับปรุงเปอร์เซ็นต์การอนุมัติยา

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นในการทดลองทางคลินิก

เมื่อคุณลักษณะหรือคุณลักษณะที่ใช้ร่วมกันแตกต่างกันอย่างมาก หรือมีอยู่เพียงบางส่วนระหว่างกลุ่มย่อยของประชากรที่วิเคราะห์ และการแปรผันก็เพียงพอแล้วที่จะต้องพิจารณาเฉพาะหรือแยกความแตกต่างอย่างชัดเจน ผู้เชี่ยวชาญจะแนะนำ การสุ่มแบบแบ่งชั้น

ในการศึกษาทางคลินิก วิธีการสุ่มตัวอย่างจำเป็นต้องแยกความแตกต่างจากการสุ่มตัวอย่างแบบกลุ่ม ในเรื่องนี้ นักวิจัยเลือกกลุ่มตัวอย่างสุ่มอย่างง่ายจากหลายกลุ่มเพื่อเป็นตัวแทนของประชากร หรือการสุ่มตัวอย่างอย่างเป็นระบบจะทำหลังจากกระบวนการแบ่งชั้น หรือที่เรียกว่าการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นอย่างเป็นระบบ เรียกอีกอย่างว่าการสุ่มตัวอย่างโควตา

ภาวะแทรกซ้อนในการทดลองทางคลินิก

ไม่มีใครมีทรัพยากรในการทดสอบวัคซีน ยา หรือการรักษากับประชากรมนุษย์ทั้งหมด ดังนั้นการทดสอบและการทดลองทางคลินิกจึงดำเนินการกับกลุ่มประชากรที่จำกัด ซึ่งสะท้อนถึงประชากรที่มีศักยภาพสำหรับยาที่เป็นปัญหา

หนึ่งในความท้าทายทางสถิติและด้านลอจิสติกส์ที่สำคัญที่สุดในการดำเนินการทดลองทางคลินิกคือการทำให้มั่นใจว่าข้อมูลดังกล่าวแสดงถึงประชากรที่มีศักยภาพของยาได้อย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น หากมีการทดสอบยาสำหรับประชากรสูงอายุ ตัวอย่างจะต้องเป็นตัวแทนของประชากรกลุ่มนั้น

หรือหากยานั้นกำลังถูกทดสอบสำหรับเด็ก กลุ่มตัวอย่างจะต้องเป็นตัวแทนของประชากรกลุ่มนั้น เป็นต้น ไม่ว่ากลุ่มของผู้ป่วยจะเป็นอย่างไร ผู้วิจัยหรือนักวิเคราะห์ต้องการให้แน่ใจว่าเป้าหมายของการทดลองทางคลินิกเหล่านี้คือการค้นหาผลกระทบของยาด้วยความแม่นยำสูงสุด การแบ่งชั้นผู้ป่วยเป็นวิธีแก้ปัญหาสำหรับสถานการณ์ดังกล่าว

การแบ่งชั้นผู้ป่วย

ความสำคัญของการแบ่งชั้นผู้ป่วยมีค่าอย่างชัดเจนในการทดลองทางคลินิก เป็นแนวปฏิบัติในการจัดหมวดหมู่บุคคลและผลลัพธ์ตามพารามิเตอร์อื่นนอกเหนือจากการรักษาที่ให้ไว้ ใช้เพื่อยืนยันการจัดสรรกลุ่มย่อยของมนุษย์อย่างเป็นกลางเพื่อทดลองหรือสอบสวน อาจเป็นอายุ เพศ เชื้อชาติ ประวัติทางการแพทย์ หรือพารามิเตอร์ทางประชากรอื่นๆ

การแบ่งชั้นผู้ป่วยเป็นกระบวนการของการแบ่งกลุ่มผู้ป่วยที่มีศักยภาพออกเป็นกลุ่มย่อย หรือที่เรียกว่าชั้นหรือกลุ่ม แต่ละชั้นแสดงถึงส่วนหนึ่งของประชากรผู้ป่วยที่มีศักยภาพ

นักวิเคราะห์พิจารณาหลายแนวทางในการระบุตัวแบบทดสอบที่เหมาะสมหลังการจัดตั้งชั้น

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วน

การรวมกันของการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนและการแบ่งชั้นแบบสุ่มเป็นวิธีการเพื่อให้แน่ใจว่าประชากรทดสอบสะท้อนถึงประชากรในวงกว้าง โดยไม่ต้องมีการจัดการทางสถิติเพิ่มเติม

ในการสุ่มตัวอย่างตามสัดส่วนแบบแบ่งชั้น เปอร์เซ็นต์ของคนที่เลือกจากแต่ละชั้นจะเป็นสัดส่วนกับเปอร์เซ็นต์ของประชากรในชั้นนั้น ตัวอย่างเช่น หากร้อยละสามสิบของผู้ป่วยที่มีแนวโน้มจะเป็นชาย ร้อยละสามสิบของผู้ที่ได้รับการทดสอบจะเป็นผู้ชาย ไม่จำเป็นต้องยืนยันความถูกต้องของผลลัพธ์ เนื่องจากมีปัจจัยอื่นๆ อย่างไรก็ตาม มันขจัดข้อกำหนดสำหรับกระบวนการทางสถิติเพิ่มเติม

การสุ่มตัวอย่างการแบ่งชั้นที่ไม่สมส่วน

บางครั้ง ชั้นเฉพาะอาจเป็นตัวแทนของสัดส่วนที่น้อยกว่าของประชากร ในสถานการณ์เช่นนี้ การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นตามสัดส่วนอาจไม่ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้อง ตัวอย่างเช่น มีอาสาสมัครหลายร้อยคนเข้ารับการทดสอบทดลอง และร้อยละหนึ่งของประชากรที่มีศักยภาพมีมากกว่าห้าสิบ จากนั้นกลุ่มตัวอย่างตามสัดส่วนจะมีเพียงคนเดียวที่อายุเกินห้าสิบ

ในกรณีเช่นนี้ แม้ว่าโดยรวมแล้วอาจมีจำนวนมากพอที่จะหาข้อสรุปที่เชื่อถือได้ แต่กลุ่มตัวอย่างเล็กๆ ในกลุ่มนั้นอาจทำให้ผลลัพธ์ไม่น่าเชื่อถือ ในบางสถานการณ์ นักวิจัยชอบการสุ่มตัวอย่างการแบ่งชั้นที่ไม่สมส่วน เพราะมันช่วยในการกำหนดผลลัพธ์ที่ถูกต้องโดยไม่ใช้การสุ่มตัวอย่างการแบ่งชั้นตามสัดส่วน

ชำระเงิน: ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

โควต้าเทียบกับความสะดวกสบาย

การค้นหาและลงทะเบียนกลุ่มผู้เข้ารับการทดสอบที่เหมาะสมเป็นหนึ่งในปัจจัยที่สำคัญที่สุดในโลกของการทดสอบและพัฒนายา การใช้เครื่องมือค้นหาที่เหมาะสมสำหรับข้อมูลทางพันธุกรรมที่ถูกต้องจะช่วยในการปรับแต่งข้อมูลให้ละเอียดยิ่งขึ้น เป็นปัญหาทั่วไปที่นักวิจัยต้องเผชิญเมื่อทำการแบ่งชั้นผู้ป่วย

วิธีที่ง่ายและประหยัดในการลงทะเบียนคือนำตัวอย่างทดสอบที่หาได้ง่าย อย่างไรก็ตาม ส่วนใหญ่สามารถบ่อนทำลายผลการทดลองใช้ สำหรับการวิจัยที่เกี่ยวข้องและแม่นยำ จำเป็นต้องใช้การแบ่งชั้น และใช้เครื่องมือที่ซับซ้อนที่เหมาะสมในการวิเคราะห์ผลลัพธ์

สิ่งสำคัญคือต้องเลือกความถูกต้องเหนือความสะดวกเมื่อใดก็ตามในเรื่องสุขภาพและสวัสดิภาพของมนุษย์

การแบ่งชั้นแบบสุ่มในวิทยาศาสตร์ข้อมูล

Stratified Randomization เป็นสาขาที่สำคัญของวิทยาศาสตร์ข้อมูล อุตสาหกรรมและธุรกิจพบว่าการประยุกต์ใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลมีประโยชน์มากขึ้น ดังนั้น ผู้เริ่มต้นจำนวนมาก เช่นเดียวกับมืออาชีพที่ต้องการใบรับรอง อนุปริญญา ปริญญา หรือแม้แต่ปริญญาเอกด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หากคุณกำลังมองหาการฝึกงานหรืองานแรกของคุณในบริษัทวิเคราะห์หรือแผนกวิเคราะห์ของบริษัท หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจมีประโยชน์ ส่วนที่ดีที่สุดก็คือ เช่นเดียวกับ MBA วิทยาศาสตร์ข้อมูลไม่ได้จำกัดอยู่เฉพาะอุตสาหกรรมใดๆ ไม่ว่าจะเป็น Edtech, Fintech หรือ Health-tech นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีความจำเป็นและมีคุณค่าในทุกที่ สามารถเป็นส่วนเสริมที่ยอดเยี่ยมสำหรับหลายอาชีพ

การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นวิธีการที่ซับซ้อนซึ่งใช้โดยตัวแทนหรือผู้ทดสอบเพื่อค้นหากลุ่มตัวอย่างที่แสดงถึงประชากรทั้งหมดที่กำลังศึกษาได้ดีที่สุด การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นเป็นกระบวนการของการแบ่งประชากรทั้งหมดออกเป็นกลุ่มที่เป็นเนื้อเดียวกันเรียกว่าชั้น การสุ่มตัวอย่างอย่างง่ายแตกต่างจาก การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่ง ชั้น มันเกี่ยวข้องกับการเลือกสุ่มข้อมูลจากประชากรทั้งหมด ดังนั้นตัวอย่างที่เป็นไปได้แต่ละรายการจึงมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นเท่ากัน

อ่านเพิ่มเติม: วงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูล

บทสรุป

Stratified Randomization เป็นสาขาหนึ่งของวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใช้ในการตัดสินใจต่างๆ upGrad เสนอหลักสูตรที่หลากหลายใน ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล และ การวิเคราะห์ ธุรกิจ หลักสูตรเหล่านี้หลายหลักสูตรครอบคลุม การสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้น พร้อมกับหัวข้อสำคัญอื่นๆ อีกหลายหัวข้อ หลักสูตรเหล่านี้มีหลายระดับ ขึ้นอยู่กับความสะดวกและความต้องการ คุณสามารถเลือกเรียนหลักสูตรระยะสั้นเพียง 6 เดือน หรือ หลักสูตรโดยละเอียด เป็นเวลา เกือบ 2 ปี ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับความสะดวกและความต้องการ

หากคุณมีข้อสงสัย upGrad จะให้ความช่วยเหลือที่ปรึกษาและสนับสนุนลูกค้าเพื่อแก้ไขข้อสงสัยทั้งหมดของคุณ เพื่อให้ง่ายขึ้น upGrad ยังเสนอตัวเลือก EMI ที่ไม่มีค่าใช้จ่ายสำหรับหลักสูตรส่วนใหญ่ รวมถึงความช่วยเหลือด้านงานด้วย เข้าร่วมวันนี้เพื่อวันพรุ่งนี้ที่ดีกว่า!