臨床試驗的分層隨機化：您需要知道的一切

分層是將事物安排或分類為不同組的過程。 抽樣是從較大的群體或事件中抽取樣本進行分析的過程。 它可以是隨機抽樣或系統抽樣。 在統計學中，它用於根據預定數量的觀察或特徵從較大的組中創建一個子組，以繼續執行正在執行的分析。

簡化與分層隨機抽樣

一個簡單的隨機抽樣涉及來自總體的受試者樣本。 在這種情況下，受試者是從現有人群中隨機選擇的，並被選為樣本。 這種選擇隨機對象進行研究或分析的過程是對總體的公平代表。 然而，當涉及到廣泛不同人群的樣本時，分層隨機抽樣更為可取。

當由於太多差異或缺乏有關總體的信息而無法將總體分類為子類別時，研究人員或調查人員更喜歡簡化隨機抽樣而不是分層隨機抽樣。

分層隨機化是分層抽樣的一個子類別。 這是一個將被研究的完整人口抽樣成子組的過程，考慮相同的特徵、特性或屬性，如經濟狀況或教育水平，稱為階層。 這導致簡單的隨機抽樣。 在簡單隨機抽樣中，研究人員在抽樣過程中不偏不倚地選擇層或子組內的每個屬性。 這種選擇可以在過程的任何階段隨機進行。

藥物開發中對患者分層的需求

藥物發現範式不僅昂貴而且耗時。 在 Covid-19 大流行之後，人們意識到需要改變藥物測試和開發的世界。 該程序缺乏效率是導致藥物測試和開發總體失敗率的主要因素之一。 療效失敗有兩個主要原因。

第一個是研究人員沒有達到所需的藥理學。 第二個是研究代理所針對的機制在測試對像人群中基本上沒有促成疾病。

第二個問題的出現​​主要是因為對來自主體異質性的權力研究不足。 如果可以在開始登記之前識別並選擇由可能對藥物產生反應的程序驅動的患病受試者的子類別，那麼它將導致反應率的提高。 它將導致有副作用風險的受試者數量最小化，並提高藥物批准百分比。

臨床試驗中的分層隨機化

當共享的屬性或特徵差異很大，或部分存在於分析人群的亞組之間，並且差異足以需要排他性考慮或明確區分時，專家建議分層隨機化。

在臨床調查中，抽樣方法需要與整群抽樣相區別。 在這種情況下，研究人員選擇多個聚類的簡單隨機樣本來代表總體，或者在分層過程之後進行系統抽樣，也稱為分層系統抽樣。 它也被稱為配額隨機抽樣。

臨床試驗並發症

沒有人有資源在整個人群中測試疫苗或藥物或治療，因此臨床測試和試驗是在一組有限的人群中進行的，這些人群反映了所討論藥物的潛在人群。

進行臨床試驗的最重要的統計和後勤挑戰之一是確保數據準確代表藥物的潛在人群。 例如，如果藥物正在針對老年人群進行測試，那麼樣本必須代表該特定人群。

或者，如果正在為兒童測試藥物，則樣本必須代表該特定人群，依此類推。 無論潛在的患者群體是什麼，研究人員或分析師都希望確保這些臨床試驗的目的是最準確地找出藥物的影響。 患者分層是此類情況的解決方案。

患者分層

患者分層的重要性在臨床試驗中得到了明確的重視。 它是通過提供治療以外的參數對人員和結果進行分類的做法。 它用於確認人類亞組在試驗或調查中的無偏分配。 它可以是年齡、性別、種族、病史或任何其他人口統計參數。

患者分層是將潛在患者組劃分為子組（也稱為分層或塊）的過程。 每個層代表潛在患者群體的一部分。

建立分層後，分析人員會考慮多種方法來確定合適的測試對象。

分層比例抽樣

分層按比例抽樣和隨機分層相結合是一種確保測試人群反映更廣泛人群的方法，無需進一步的統計操作。

在分層比例抽樣中，從每一層中選擇的人的百分比與該層中的人口百分比成正比。 例如，如果 30% 的可能患者是男性，那麼 30% 的被測試者將是男性。 它不一定證實結果的有效性，因為還有其他不同的因素。 但是，它消除了對額外統計過程的要求。

不成比例分層抽樣

有時，特定階層可能只佔人口的一小部分。 在這種情況下，分層比例抽樣可能無法提供有效結果。 例如，一百個受試者要參加試驗測試，而百分之一的潛在人口是五十歲以上，那麼一個比例樣本將只包括一個五十歲以上的人。

在這種情況下，即使作為一個整體可能足以得出一個可靠的結論，但該組中的一個小樣本可能會使結果不可靠。 在某些情況下，研究人員更喜歡不成比例的分層抽樣，因為它有助於通過不應用成比例的分層抽樣來確定有效的結果。

結帳：數據科學的不同專業

配額與便利

尋找和招募合適的測試對像是藥物測試和開發領域最重要的因素之一。 使用正確的搜索工具來獲取準確的遺傳數據有助於進一步細化數據。 這是研究人員在進行患者分層時面臨的常見問題。

一種更簡單且成本低廉的註冊方法是獲取易於獲得的測試樣本。 然而，它主要會破壞試驗的結果。 對於相關和準確的研究，必須應用分層，並使用正確的複雜工具來分析結果。

在人類健康和福利方面，任何時候都選擇準確性而不是便利性是很重要的。

數據科學中的分層隨機化

分層隨機化是數據科學的一個重要分支。 行業和企業發現數據科學的應用越來越有用。 因此，許多初學者以及專業人士都在尋求數據科學的認證、文憑、學位甚至博士學位。

如果您正在分析公司或公司的分析部門尋找實習或第一份工作，那麼數據科學課程可能會有所幫助。 最好的部分是，就像 MBA 一樣，數據科學不限於任何行業。 無論是教育科技、金融科技還是健康科技，到處都需要和重視數據科學家。 對於許多職業來說，它可能是一個很好的附加組件。

分層隨機抽樣是一種複雜的方法，用於調查代理或測試人員以找到最能代表所研究的整個群體的樣本群體。 分層隨機抽樣是將整個人口劃分為稱為分層的同質組的過程。 簡單隨機抽樣不同於分層隨機抽樣。 它涉及從整個人口中隨機選擇數據，因此每個可能的樣本都同樣可能出現。

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結論

分層隨機化是數據科學的一個分支，用於做出各種決策。 upGrad 提供多門數據科學和商業分析課程。 其中許多課程涵蓋分層隨機抽樣以及其他幾個重要主題。 這些課程可用於多個級別。 根據便利性和要求，您可以輕鬆選擇僅六個月的短期課程，或近兩年的詳細課程。

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