临床试验的分层随机化：您需要知道的一切

分层是将事物安排或分类为不同组的过程。 抽样是从较大的群体或事件中抽取样本进行分析的过程。 它可以是随机抽样或系统抽样。 在统计学中，它用于根据预定数量的观察或特征从较大的组中创建一个子组，以继续执行正在执行的分析。

简化与分层随机抽样

一个简单的随机抽样涉及来自总体的受试者样本。 在这种情况下，受试者是从现有人群中随机选择的，并被选为样本。 这种选择随机对象进行研究或分析的过程是对总体的公平代表。 然而，当涉及到广泛不同人群的样本时，分层随机抽样更为可取。

当由于太多差异或缺乏有关总体的信息而无法将总体分类为子类别时，研究人员或调查人员更喜欢简化随机抽样而不是分层随机抽样。

分层随机化是分层抽样的一个子类别。 这是一个将被研究的完整人口抽样成子组的过程，考虑相同的特征、特性或属性，如经济状况或教育水平，称为阶层。 这导致简单的随机抽样。 在简单随机抽样中，研究人员在抽样过程中不偏不倚地选择层或子组内的每个属性。 这种选择可以在过程的任何阶段随机进行。

药物开发中对患者分层的需求

药物发现范式不仅昂贵而且耗时。 在 Covid-19 大流行之后，人们意识到需要改变药物测试和开发的世界。 该程序缺乏效率是导致药物测试和开发总体失败率的主要因素之一。 疗效失败有两个主要原因。

第一个是研究人员没有达到所需的药理学。 第二个是研究代理所针对的机制在测试对象人群中基本上没有促成疾病。

第二个问题的出现主要是因为对来自主体异质性的权力研究不足。 如果可以在开始注册之前识别并选择由可能对药物产生反应的程序驱动的患病受试者的子类别，那么它将导致反应率的提高。 它将导致有副作用风险的受试者数量最小化，并提高药物批准百分比。

临床试验中的分层随机化

当共享的属性或特征差异很大，或部分存在于分析人群的亚组之间，并且差异足以需要排他性考虑或明确区分时，专家建议分层随机化。

在临床调查中，抽样方法需要与整群抽样相区别。 在这种情况下，研究人员选择多个聚类的简单随机样本来代表总体，或者在分层过程之后进行系统抽样，也称为分层系统抽样。 它也被称为配额随机抽样。

临床试验并发症

没有人有资源在整个人群中测试疫苗或药物或治疗，因此临床测试和试验是在一组有限的人群中进行的，这些人群反映了所讨论药物的潜在人群。

进行临床试验的最重要的统计和后勤挑战之一是确保数据准确代表药物的潜在人群。 例如，如果药物正在针对老年人群进行测试，那么样本必须代表该特定人群。

或者，如果正在为儿童测试药物，则样本必须代表该特定人群，依此类推。 无论潜在的患者群体是什么，研究人员或分析师都希望确保这些临床试验的目的是最准确地找出药物的影响。 患者分层是此类情况的解决方案。

患者分层

患者分层的重要性在临床试验中得到了明确的重视。 它是通过提供治疗以外的参数对人员和结果进行分类的做法。 它用于确认人类亚组在试验或调查中的无偏分配。 它可以是年龄、性别、种族、病史或任何其他人口统计参数。

患者分层是将潜在患者组划分为子组（也称为分层或块）的过程。 每个层代表潜在患者群体的一部分。

建立分层后，分析人员会考虑多种方法来确定合适的测试对象。

分层比例抽样

分层按比例抽样和随机分层相结合是一种确保测试人群反映更广泛人群的方法，无需进一步的统计操作。

在分层比例抽样中，从每一层中选择的人的百分比与该层中的人口百分比成正比。 例如，如果 30% 的可能患者是男性，那么 30% 的被测试者将是男性。 它不一定证实结果的有效性，因为还有其他不同的因素。 但是，它消除了对额外统计过程的要求。

不成比例分层抽样

有时，特定阶层可能只占人口的一小部分。 在这种情况下，分层比例抽样可能无法提供有效结果。 例如，一百个受试者要参加试验测试，而百分之一的潜在人口是五十岁以上，那么一个比例样本将只包括一个五十岁以上的人。

在这种情况下，即使作为一个整体可能足以得出一个可靠的结论，但该组中的一个小样本可能会使结果不可靠。 在某些情况下，研究人员更喜欢不成比例的分层抽样，因为它有助于通过不应用成比例的分层抽样来确定有效的结果。

结帐：数据科学的不同专业

配额与便利

寻找和招募合适的测试对象是药物测试和开发领域最重要的因素之一。 使用正确的搜索工具来获取准确的遗传数据有助于进一步细化数据。 这是研究人员在进行患者分层时面临的常见问题。

一种更简单且成本低廉的注册方法是获取易于获得的测试样本。 然而，它主要会破坏试验的结果。 对于相关和准确的研究，必须应用分层，并使用正确的复杂工具来分析结果。

在人类健康和福利方面，任何时候都选择准确性而不是便利性是很重要的。

数据科学中的分层随机化

分层随机化是数据科学的一个重要分支。 行业和企业发现数据科学的应用越来越有用。 因此，许多初学者以及专业人士都在寻求数据科学的认证、文凭、学位甚至博士学位。

如果您正在分析公司或公司的分析部门寻找实习或第一份工作，那么数据科学课程可能会有所帮助。 最好的部分是，就像 MBA 一样，数据科学不限于任何行业。 无论是教育科技、金融科技还是健康科技，到处都需要和重视数据科学家。 对于许多职业来说，它可能是一个很好的附加组件。

分层随机抽样是一种复杂的方法，用于调查代理或测试人员以找到最能代表所研究的整个群体的样本群体。 分层随机抽样是将整个人口划分为称为分层的同质组的过程。 简单随机抽样不同于分层随机抽样。 它涉及从整个人口中随机选择数据，因此每个可能的样本都同样可能出现。

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结论

分层随机化是数据科学的一个分支，用于做出各种决策。 upGrad 提供多门数据科学和商业分析课程。 其中许多课程涵盖分层随机抽样以及其他几个重要主题。 这些课程可用于多个级别。 根据便利性和要求，您可以轻松选择仅六个月的短期课程，或近两年的详细课程。

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