Cómo comparar los cambios dentro de los grupos entre los grupos
La comparación de los cambios dentro de los grupos entre los grupos es una situación especial, pero uno que aparece con mucha frecuencia en el análisis de los datos de los ensayos clínicos. Supongamos que usted está probando varios fármacos para la artritis con un placebo, y la variable de eficacia es el nivel de dolor reportado del sujeto en una escala de 0 a 10. ¿Quieres saber si los medicamentos producen una mayor mejoría en el nivel de dolor que el placebo.
Así que graba el nivel de dolor de cada sujeto antes de iniciar el tratamiento (conocido como el la línea de base o pretratamiento) Y de nuevo al final del período de tratamiento (postoperatorio).
Una manera obvia para analizar estos datos sería restar nivel de dolor tratamiento previo de cada sujeto desde el nivel de post-tratamiento para obtener la cantidad de cambio resultante del tratamiento, y luego comparar los cambios entre los grupos con un ANOVA de una vía (o no apareado t prueba si sólo hay dos grupos).
Aunque este enfoque es estadísticamente válida, los datos de ensayos clínicos por lo general no se analiza esta manera- en cambio, casi todos los ensayos clínicos utiliza hoy en día un ANCOVA para comparar los cambios entre los grupos.
En un ANCOVA, el resultado (llamado variable dependiente) Siendo comparados entre los grupos no es el cambio de pre y post-tratamiento, sino más bien el valor post-tratamiento en sí. El valor pretratamiento se introduce en el ANCOVA como covariable.
En efecto, el ANCOVA resta algunos múltiplo de el valor de pretratamiento del valor post-tratamiento antes de comparar las diferencias. Es decir, en lugar de definir el cambio como (Post - Pre), el ANCOVA calcula el cambio como (Post - F Pre x), donde F es un número que el ANCOVA se da cuenta.
los F multiplicador puede ser mayor o menor que 1 si sucede a salir exactamente igual a 1, entonces el ANCOVA es simplemente comparando el cambio pre-a post, al igual que el ANOVA.
Estadísticos prefieren el enfoque ANCOVA porque es por lo general ligeramente más eficiente que la simple comparación de los cambios, y también porque pueden compensar (al menos parcialmente) por varias otras complicaciones que a menudo afectan a datos de los ensayos clínicos.
Un ANCOVA se puede considerar una forma de regresión lineal múltiple, y, de hecho, todos los métodos clásicos (emparejados y no emparejados pruebas t, ANOVA, y ANCOVAs) se pueden formular como múltiples problemas de regresión. Algunos paquetes estadísticos manojo algunos o todos de estos análisis en un único análisis de la llama modelo lineal general.
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