Klinik Araştırmalar İçin Katmanlı Randomizasyon: Bilmeniz Gereken Her Şey

Tabakalaşma, bir şeyi farklı gruplara ayırma veya sınıflandırma sürecidir. Örnekleme, analiz için daha büyük bir popülasyondan veya olaylardan örnekler alma sürecidir. Rastgele veya sistematik örnekleme olabilir. İstatistikte, gerçekleştirilen analize devam etmek için önceden belirlenmiş sayıda gözlem veya özelliğe dayalı olarak daha büyük bir gruptan bir alt grup oluşturmak için kullanılır.

Basitleştirilmiş ve Katmanlı Rastgele Örnekleme

Basit bir rastgele örnekleme, popülasyondan bir denek örneğini içerir. Bunda denekler mevcut popülasyondan rastgele seçilir ve örneklem için seçilir. Araştırma veya analiz için bu rastgele denek seçme süreci, nüfusun adil bir temsilidir. Bununla birlikte, çok çeşitli bir popülasyonun örnekleri söz konusu olduğunda, tabakalı rastgele örnekleme tercih edilir.

Popülasyon, çok fazla farklılık veya nüfus hakkında bilgi eksikliği nedeniyle alt kategorilere ayrılamadığında, araştırmacılar veya araştırmacılar tabakalı rastgele örnekleme yerine basitleştirilmiş rastgele örneklemeyi tercih ederler .

Tabakalı rastgeleleştirme, tabakalı örneklemenin bir alt kategorisidir. Katman olarak bilinen ekonomik durum veya eğitim düzeyi gibi aynı özellikleri veya özellikleri veya nitelikleri göz önünde bulundurarak, incelenen nüfusun tamamını alt gruplara ayırma sürecidir. Bu basit rastgele örneklemeye yol açar. Basit rastgele örneklemede, araştırmacılar örnekleme sürecinde katman veya alt grup içindeki her bir özelliği tarafsız bir şekilde seçerler. Bu seçim sürecin herhangi bir aşamasında rastgele yapılabilir.

İlaç Geliştirmede Hasta Sınıflandırması Gereksinimi

İlaç keşfi paradigması sadece pahalı değil, aynı zamanda zaman alıcıdır. Covid-19 pandemisinden sonra insanlar, uyuşturucu testi ve geliştirme dünyasında değişim ihtiyacını fark ediyor. Prosedürdeki verimlilik eksikliği, uyuşturucu testi ve geliştirmelerinin genel başarısızlık oranına en büyük katkı sağlayanlardan biridir. Etkinlik başarısızlığının iki temel nedeni vardır.

Birincisi, araştırmacının gerekli farmakolojiyi elde edememiş olmasıdır. İkincisi, araştırma ajanı tarafından hedeflenen mekanizmanın, test edilen denek popülasyonundaki hastalığa esasen katkıda bulunmadığıdır.

İkinci sorun, çoğunlukla özne heterojenliğinden kaynaklanan yetersiz bir iktidar çalışması nedeniyle ortaya çıkar. Prosedürün ilaca yanıt vermesi muhtemel olan hastalıklı denekler alt kategorisi tanınabilir ve kayıt başlatılmadan önce seçilirse, yanıt oranında iyileşmeye yol açacaktır. Yan etki riski taşıyan deneklerin sayısının en aza indirilmesine ve ayrıca ilaç onay yüzdelerinin iyileştirilmesine yol açacaktır.

Klinik Araştırmalarda Tabakalı Randomizasyon

Paylaşılan nitelikler veya özellikler geniş ölçüde değiştiğinde veya analiz edilen popülasyonun alt grupları arasında kısmen mevcut olduğunda ve varyasyon özel değerlendirmeler veya net bir ayrım gerektirmek için yeterliyse , uzmanlar tarafından tabakalı randomizasyon önerilir.

Klinik araştırmalarda, örnekleme yönteminin küme örneklemesinden ayırt edilmesi gerekir. Bunda, araştırmacılar popülasyonu temsil etmek için çoklu kümelerden oluşan basit bir rastgele örnek seçerler veya tabakalı sistematik örnekleme olarak da bilinen tabakalaşma sürecinden sonra sistematik örnekleme yapılır. Kota rastgele örnekleme olarak da bilinir.

Klinik Araştırmadaki Komplikasyonlar

Hiç kimse bir aşıyı, ilacı veya tedaviyi tüm insan popülasyonu üzerinde test edecek kaynaklara sahip değildir ve bu nedenle, söz konusu ilacın potansiyel popülasyonunu yansıtan sınırlı bir popülasyon grubu üzerinde klinik testler ve denemeler yapılır.

Klinik araştırmaları gerçekleştirmenin en önemli istatistiksel ve lojistik zorluklarından biri, verilerin ilaçların potansiyel popülasyonunu doğru bir şekilde temsil etmesini sağlamaktır. Örneğin, ilaç geriatrik bir popülasyon için test ediliyorsa, numunenin o belirli popülasyonu temsil etmesi gerekir.

Veya ilaç çocuklar için test ediliyorsa, numunenin o belirli popülasyonu temsil etmesi gerekir vb. Potansiyel hasta grubu ne olursa olsun, bir araştırmacı veya analist, bu klinik denemelerin amacının, ilaçların etkisini en yüksek doğrulukla bulmak olduğundan emin olmak ister. Hasta sınıflandırması, bu tür senaryolar için çözümdür.

Hasta Sınıflandırması

Hasta sınıflandırmasının önemi klinik deneylerde açıkça değerlendirilmektedir. Kişileri ve sonuçları, sağlanan tedavi dışında bir parametreye göre sınıflandırma uygulamasıdır. İnsan alt gruplarının deneme veya soruşturmaya tarafsız bir şekilde tahsis edildiğini doğrulamak için kullanılır. Yaş, cinsiyet, etnik köken, tıbbi geçmiş veya başka herhangi bir demografik parametre olabilir.

Hasta sınıflandırması, potansiyel hasta gruplarını, ayrıca katmanlar veya bloklar olarak da bilinen alt gruplara ayırma işlemidir. Her katman, potansiyel hasta popülasyonunun bir bölümünü temsil eder.

Katmanların oluşturulmasından sonra, analistler uygun test konularını belirlemek için birden fazla yaklaşımı dikkate alır.

Tabakalı Orantılı Örnekleme

Tabakalı orantılı örnekleme ve rastgele tabakalamanın bir kombinasyonu, daha fazla istatistiksel manipülasyon gerekmeden test popülasyonunun daha geniş popülasyonu yansıtmasını sağlamanın bir yöntemidir.

Tabakalı orantılı örneklemede, her tabakadan seçilen kişilerin yüzdesi, o tabakadaki nüfusun yüzdesi ile orantılıdır. Örneğin, olası hastaların yüzde otuzu erkekse, test edilen kişilerin yüzde otuzu erkek olacaktır. Sonuçların geçerliliğini mutlaka doğrulamaz, çünkü başka farklı faktörler de vardır. Ancak, ekstra bir istatistiksel işlem gereksinimini ortadan kaldırır.

Orantısız Tabakalaşma Örneklemesi

Bazen belirli katmanlar nüfusun daha küçük bir bölümünü temsil edebilir. Bu tür senaryolarda, tabakalı orantılı örnekleme geçerli sonuçlar vermeyebilir. Örneğin, yüz denek deneme testine gidiyor ve potansiyel nüfusun yüzde biri ellinin üzerindeyse, orantılı bir örneklemde ellinin üzerinde yalnızca bir kişi yer alacaktır.

Bu gibi durumlarda, bir bütün olarak güvenilir bir sonuca varmak için yeterince büyük bir sayı olsa da, o gruptaki küçük bir örneklem, sonuçları güvenilmez hale getirebilir. Belirli senaryolarda, araştırmacılar orantısız tabakalaşma örneklemesini tercih ederler çünkü orantısal tabakalaşma örneklemesi uygulanmayarak geçerli sonuçların belirlenmesine yardımcı olur.

Ödeme: Veri Biliminin Farklı Uzmanlıkları

Kota ve Kolaylık

Doğru test denekleri havuzunu bulmak ve kaydettirmek, uyuşturucu testi ve geliştirme dünyasındaki en önemli faktörlerden biridir. Doğru genetik veriler için doğru arama aracını kullanmak, verileri daha da hassaslaştırmaya yardımcı olur. Hasta sınıflandırması yapılırken araştırmacıların karşılaştığı yaygın bir sorundur.

Kaydolmak için daha kolay ve ucuz bir yöntem, kolayca bulunabilen bir test numunesi almaktır. Bununla birlikte, öncelikle denemenin sonuçlarını baltalayabilir. İlgili ve doğru araştırma için, tabakalandırmayı uygulamak ve sonuçları analiz etmek için doğru karmaşık araçları kullanmak esastır.

İnsan sağlığı ve refahı söz konusu olduğunda, her zaman kolaylık yerine doğruluğu seçmek önemlidir.

Veri Biliminde Tabakalı Randomizasyon

Katmanlı Rastgeleleştirme , veri biliminin önemli bir dalıdır. Endüstriler ve işletmeler, veri bilimi uygulamasını giderek daha yararlı buluyor. Bu nedenle, birçok yeni başlayan ve profesyoneller, veri biliminde sertifika, diploma, derece ve hatta doktora arıyor.

Bir analitik şirketinde veya bir şirketin analitik departmanında staj veya ilk işiniz arıyorsanız, veri bilimi kursu size yardımcı olabilir. En iyi yanı, tıpkı MBA gibi veri biliminin herhangi bir sektörle sınırlı olmamasıdır. Edtech, Fintech veya Health-tech olsun, veri bilimcilerine her yerde ihtiyaç duyulur ve değer verilir. Birçok meslek için harika bir eklenti olabilir.

Tabakalı rastgele örnekleme, araştırılan tüm popülasyonu en iyi temsil eden bir örnek popülasyonu bulmak için ajanları veya test edicileri araştırarak kullanılan karmaşık bir yöntemdir. Tabakalı rastgele örnekleme, tüm popülasyonu tabaka adı verilen homojen gruplara bölme işlemidir. Basit rastgele örnekleme, tabakalı rastgele örneklemeden farklıdır . Tüm bir popülasyondan rastgele veri seçimini içerir, böylece olası her bir örneğin eşit olarak ortaya çıkma olasılığı vardır.

Ayrıca Okuyun: Veri Bilimi Yaşam Döngüsü

Çözüm

Tabakalı Randomizasyon , çeşitli kararlar vermek için kullanılan bir veri bilimi dalıdır. upGrad, veri bilimi ve iş analitiği alanında birden fazla kurs sunar . Bu kursların çoğu, diğer birkaç önemli konu ile birlikte tabakalı rastgele örneklemeyi kapsar. Bu kurslar birden fazla seviye için mevcuttur. Kolaylık ve gereksinime bağlı olarak, yalnızca altı aylık kısa bir kurs veya neredeyse iki yıllık ayrıntılı bir kurs kolayca seçilebilir .

Herhangi bir şüpheniz varsa, upGrad tüm sorularınızı çözmek için danışman yardımı ve müşteri desteği sağlar. Bunu kolaylaştırmak için, upGrad ayrıca kursların çoğunda ücretsiz bir EMI seçeneği ve iş yardımı sunar. Daha iyi bir yarın için bugün katılın!