Editverse Ücretsiz Hesap Makinesi
Klinik Araştırmalar için Rastgele Sıralama Oluşturucu
Basit, bloklu veya sabit tohumlu tabakalı rastgeleleştirme yöntemleriyle bir deneme için tekrarlanabilir bir tahsis dizisi oluşturun ve sonucun arkasındaki R komutunu aynen kopyalayın. Aşağıda ayrıntılı bir kılavuz bulunmaktadır. R 4.3.3 ile doğrulanmıştır.
Basit Sözlerle
Rastgele atama, katılımcıları tedavi gruplarına şans eseri atar; bu da seçim yanlılığını ortadan kaldırır ve hem bilinen hem de bilinmeyen karıştırıcı faktörleri gruplar arasında dengeler. Uygun bir sıra, alternatif atama, tarihler veya bir işe alım görevlisinin tahmin edebileceği herhangi bir şeyle değil, tanımlanmış bir rastgele süreçle oluşturulur.
Blok rastgeleleştirme, küçük bloklar içinde rastgeleleştirme yaparak grup büyüklüklerini dengede tutarken, tabakalı rastgeleleştirme ise her tabaka içinde ayrı ayrı rastgeleleştirme yaparak önemli prognostik faktörleri dengeler. Kaydedilmiş bir rastgele başlangıç değeri, tüm dizinin tekrarlanabilir ve denetlenebilir olmasını sağlar.
Her Rastgeleleştirme Yöntemi Ne Zaman Kullanılmalı?
Grupların dengesinin yalnızca şans eseri sağlanabildiği büyük ölçekli çalışmalarda basit rastgeleleştirmeyi kullanın. Özellikle daha küçük çalışmalarda, tüm süreç boyunca dengeli grup boyutlarına ihtiyaç duyduğunuzda blok rastgeleleştirmeyi, birkaç güçlü prognostik faktörün kollar arasında dengelenmesi gerektiğinde ise tabakalı rastgeleleştirmeyi kullanın.
Hangi yöntemi seçerseniz seçin, dizi katılımcıları kaydedenlerden gizlenmelidir; üretim ve tahsis gizliliği ayrı güvenlik önlemleridir ve her ikisine de ihtiyaç vardır. Dizinin tekrarlanabilir olması için başlangıç değerini ve parametreleri kaydedin. Tasarımı uygun bir örneklem boyutuyla eşleştirin . Hangi şemanın denemenize uygun olduğundan emin değil misiniz? Test Seçicimiz size yardımcı olabilir.
set.seed({seed}) arms <- trimws(strsplit("{arms}", ",")[[1]]); blocks <- c({blocks}); n <- {n} strata <- trimws(strsplit("{strata}", ",")[[1]]); şema <- "{şema}" gen <- fonksiyon(n) { eğer (grepl("Basit", şema)) return(arms[sample.int(length(arms), n, replace = TRUE)]) out <- karakter(0) while (length(out) < n) { b <- bloklar[sample.int(length(blocks), 1)] out <- c(out, sample(rep(arms, length.out = b))) } out[1:n] } eğer (grepl("Katmanlı", şema)) lapply(setNames(strata, strata), fonksiyon(lar) gen(n)) aksi halde gen(n)Kullanıcı Rehberi
Ne zaman kullanılır? Kaydedilmiş bir başlangıç değeriyle tekrarlanabilir bir tahsis listesi (basit, permütasyonlu blok veya katmanlı) oluşturun. R komutu, listenin aynısını tekrarlar.
Varsayımlar. Liste, işe alımdan bağımsız bir kişi tarafından tutulmaktadır (tahsis gizliliği); başlangıç değeri ve liste arşivlenmektedir.
Sık yapılan hatalar. Kör olmayan deneylerde tek bir sabit blok boyutu kullanmayın (son atamalar tahmin edilebilir hale gelir). Basit rastgeleleştirme, küçük deneylerin dengesiz olmasına neden olabilir. Minimizasyon gibi dinamik yöntemler özel yazılım gerektirir.
Çalışılmış örnek
Yukarıdaki "Örnek verileri yükle" seçeneğine tıklayın , ardından "Analizi çalıştır" seçeneğine tıklayarak bu test için şekil, formül ve yorum içeren eksiksiz bir sonucu görebilirsiniz.
Referanslar
- Schulz KF, Grimes DA. Rastgeleleştirilmiş çalışmalarda tahsis dizilerinin oluşturulması. Lancet. 2002;359:515-519.
- Kim J, Shin W. Rastgele atama (rastgeleleştirme) nasıl yapılır? Clin Orthop Surg. 2014;6(1):103-109.
Çalışılan Örnekler
Örnek 1 — Blok rastgeleleştirme
Dörtlü bloklar kullanan iki kollu bir deneyde, her blok rastgele sırayla iki A ve iki B ataması içerir. Her dört katılımcıdan sonra gruplar tam olarak dengelenir, bu nedenle erken durdurma bile karşılaştırılabilir kolları bırakır; bu da daha küçük deneylerde faydalıdır.
Örnek 2 — Katmanlı rastgeleleştirme
Hastalığın şiddeti sonucu önemli ölçüde etkiliyorsa, hafif ve şiddetli vakalar olmak üzere iki gruba ayrı ayrı rastgele atama yapılmalı ve her grubun kendi blok dizisi kullanılmalıdır. Bu, her iki grupta da benzer şiddet dağılımlarının olmasını sağlayarak, önemli bir prognostik faktörde şans eseri oluşan dengesizliği önler.
Kontrol Edilmesi Gereken Varsayımlar
Gerçek bir rastgele süreç. Sıralama, kaydedilmiş bir başlangıç değeriyle tanımlanmış bir rastgele sayı üreteci tarafından oluşturulmalıdır; asla alternatif dizilimlerden, doğum tarihlerinden veya kabul sırasından değil.
Atama gizliliği. Katılımcıları kaydedenlerin bir sonraki atamayı önceden tahmin edememesi gerekir; oluşturulan bir sıra, atama yapılana kadar gizli tutulursa güvenlidir.
Mantıklı blok boyutu. Çok küçük ve sabit boyutlu bloklar, her bloğun sonuna doğru tahmin edilebilir hale gelir; blok boyutlarının değiştirilmesi bu riski azaltır.
Yaygın hatalar
Üretimi gizlemeyle karıştırmak
Mükemmel bir rastgele sıralama bile, işe alım görevlileri yaklaşan görevleri görebilirse bozulabilir. Oluşturma ve gizleme ayrı süreçlerdir ve her ikisi de önemlidir.
Öngörülebilir sabit bloklar kullanılarak
Küçük sabit bloklar, personelin her bloktaki son atamayı tahmin etmesine olanak tanır. Atamanın öngörülemez kalması için rastgele veya daha büyük blok boyutları kullanın.
Tarih veya sıraya göre sözde rastgeleleştirme
Sırayla, haftanın gününe veya kabul numarasına göre atama yapmak rastgeleleştirme değildir ve seçim yanlılığını yeniden ortaya çıkarır.
Tohumu kaydetmemek
Rastgele sayı üretme tohumu ve parametreler olmadan, dizi yeniden üretilemez veya denetlenemez, bu da denemenin şeffaflığını zayıflatır.
Sıkça Sorulan Sorular
Basit rastgeleleştirme ile blok rastgeleleştirme arasındaki fark nedir?
Basit rastgeleleştirme, her katılımcıyı bağımsız olarak atar; blok rastgeleleştirme ise küçük bloklar içinde rastgeleleştirme yaparak grup boyutlarını dengeler.
Neden tabakalandırma?
Tabakalandırma, güçlü prognostik faktörleri kollar arasında dengeleyerek, sonucu güçlü şekilde etkileyen değişkenlerdeki şans eseri dengesizliği önler.
Tahsis gizleme nedir?
Yaklaşan atama, kayıt yaptıran katılımcılardan gizli tutuluyor, böylece rastgele sıralama atama aşamasında değiştirilemiyor.
Sonuç R ile eşleşiyor mu?
Evet. Jeneratör, kaydedilmiş bir tohum değeriyle standart R rastgeleleştirmesini kullanır ve komutu gösterir, böylece tam dizi yeniden üretilebilir.
İlgili Hesap Makineleri
Referanslar
- Schulz KF, Grimes DA. Rastgeleleştirilmiş deneylerde tahsis dizilerinin oluşturulması: şans, seçim değil. Neşter. 2002;359(9305):515–519. PMID11853818.
- Schulz KF, Grimes DA. Rastgeleleştirilmiş deneylerde tahsis gizliliği: çözümlenmeye karşı savunma. Neşter. 2002;359(9306):614–618. PMID11867132.
- Schulz KF, Altman DG, Moher D. CONSORT 2010 Bildirisi: Paralel gruplu randomize çalışmaların raporlanmasına ilişkin güncellenmiş kılavuzlar. BMJ. 2010;340:c332.
Makaleniz için bu analize mi ihtiyacınız var?
Ekibimiz, basit, bloklu veya gizli tahsisli katmanlı olmak üzere tekrarlanabilir rastgeleleştirme programları oluşturur ve tam denetlenebilirlik için başlangıç değerini ve parametreleri belgeler.