Küme Rastgele Çok Kollu Deney
Cluster Randomized Multi-Arm Experiment · Ayrıca şöyle bilinir: multi-arm cluster RCT, cluster-randomized multi-group trial, multi-arm group-randomized trial, CRCT multi-arm
Bir küme rastgele çok kollu deney, bireyler yerine okullar, klinikler veya köyler gibi bütünleşik grupları aynı anda üç veya daha fazla deneysel koşula atar. Kontaminasyonu önlemek için rastgele atama küme düzeyinde gerçekleşirken, çok kollu yapı birkaç müdahalenin ortak bir kontrol grubuna veya birbirlerine karşı eş zamanlı değerlendirilmesine olanak tanır ve bir dizi iki kollu çalışmaya göre verimliliği artırır.
Tam yöntemi oku
Bu bölümü okumak için ücretsiz hesapla giriş yapın.
Yöntem haritası
İlişkili yöntemlerin komşuluğu — keşfetmek için bir düğüm seçin.
Ne zaman kullanılır
Müdahalenin grup düzeyinde (örn. bir koğuşta tüm hemşireler için bir eğitim programı, bir okuldaki tüm öğrenciler için bir müfredat) verilmesi gerektiğinde, bireysel rastgele atamanın kontaminasyona neden olacağı ve tek bir çalışmada üç veya daha fazla koşulu test etmek istediğinizde, birden fazla ardışık iki kollu deneme çalıştırmaktan kaçınmak için bu tasarımı kullanın. Özellikle halk sağlığı, eğitim ve sağlık hizmetleri araştırmalarında, doğal teslimat biriminin bir kuruluş veya topluluk olduğu yerlerde değerlidir. Kümeler çok az olduğunda (kol başına yaklaşık 6'dan az ciddi şekilde gücü ve geçerliliği sınırlar), ICC sıfır olduğunda (bireysel rastgele atama daha verimlidir) veya yalnızca iki koşul karşılaştırıldığında (standart bir küme rastgele kontrollü çalışma yeterlidir) KULLANMAYIN. Ayrıca, her kolun rastgele atamada dengelenemeyen radikal olarak farklı küme türleri gerektirmesi durumunda da kaçının.
Güçlü yönler & sınırlılıklar
- Grupları bireyler yerine rastgele atayarak tedavi koşulları arasındaki kontaminasyonu önler.
- Üç veya daha fazla kolu eş zamanlı olarak test etmek, tüm kollar ortak bir eş zamanlı kontrolü paylaştığı için birden fazla ayrı iki kollu deneme çalıştırmaktan daha verimlidir.
- Ayrı bir çalışma gerektirmeden aktif müdahalelerin başa baş karşılaştırılmasına olanak tanır, toplam örneklem boyutunu ve araştırma süresini azaltır.
- Müdahalelerin organizasyonel veya topluluk düzeyinde uygulandığı gerçek dünya teslimat bağlamlarını yansıtır.
- Tabakalı küme rastgele ataması, deneme başlamadan önce önemli küme düzeyindeki karıştırıcıları kollar arasında dengeleyebilir.
- Küme içi korelasyon nedeniyle tasarım etkisinin şişirilmesi nedeniyle bireysel rastgele atama tasarımından önemli ölçüde daha büyük bir toplam örneklem gerektirir.
- İstatistiksel güç, kol başına küme sayısına kritik olarak bağlıdır; az sayıda küme (kol başına 10-15'ten az) düşük güç ve güvenilmez ICC tahminleri verir.
- Analiz, standart bir rastgele kontrollü çalışmadan daha karmaşıktır - çok düzeyli veya GEE modelleri gereklidir ve korelasyon yapısının yanlış belirtilmesi çıkarımı yanlı hale getirebilir.
- Kol karşılaştırmalarının çokluğu, önceden belirlenmediği ve ayarlanmadığı takdirde aile bazında Tip I hatayı artırır.
- Küme düzeyinde rastgele atama, kol başına küme sayısı az olduğunda ölçülmemiş karıştırıcılarda artık dengesizlik bırakabilir.
SSS
Kol başına kaç kümeye ihtiyacım var?
Kol başına gereken küme sayısı, ICC'ye, ortalama küme boyutuna, etki büyüklüğüne ve istenen güce bağlıdır. Yaygın bir kural, güvenilir tahminler ve yeterli güç elde etmek için kol başına en az 10-15 küme olmasıdır, ancak pilot verilerden veya literatürden elde edilen makul bir ICC tahminine sahip resmi örneklem büyüklüğü yazılımları (örn. Optimal Design programı veya clusterPower R paketi) kullanılmalıdır.
Planlama aşamasında ICC bilinmiyorsa ne yapmalı?
Aynı ortamdaki karşılaştırılabilir çalışmalardan muhafazakar (daha yüksek) bir ICC tahmini kullanın. Eğitim ortamlarındaki ICC'ler genellikle 0.10 ila 0.25 arasında; birinci basamak sağlık hizmetleri ortamlarında 0.01 ila 0.10 arasındadır. Ana güç hesaplamasının yanında makul bir ICC aralığı boyunca duyarlılık analizleri bildirilmelidir.
Çoklu kollarla çokluk nasıl ele alınır?
Veri toplama işleminden önce birincil ikili karşılaştırmayı (genellikle her aktif kolun kontrol koluna karşı) belirleyin ve Bonferroni, Holm veya hiyerarşik bir kapalı test prosedürü kullanarak çoklu karşılaştırmalar için ayarlama yapın. Şeffaflığı sağlamak için tüm planlanan karşılaştırmaları önceden kaydedilmiş bir analiz planında veya protokolde belgeleyin.
Standart ANOVA veya regresyon yerine çok düzeyli bir model kullanabilir miyim?
Hayır - tüm sonuçları küme düzeyine toplamadığınız sürece (kol başına bir ortalama analiz ederek), standart bireysel düzey regresyonu küme içi korelasyonu göz ardı eder ve sırasıyla çok dar ve çok küçük güven aralıkları ve p-değerleri üretir. Değişmez bir korelasyon yapısına sahip karma etkili modelleri veya GEE'yi kullanın.
Bu, standart bir küme rastgele kontrollü çalışmadan nasıl farklıdır?
Standart bir küme rastgele kontrollü çalışmanın tam olarak iki kolu vardır (bir tedavi, bir kontrol). Küme rastgele çok kollu deney, birden fazla müdahalenin eş zamanlı karşılaştırılmasına olanak tanıyan üç veya daha fazla kola sahiptir. Küme rastgele atama mantığı aynıdır; ek karmaşıklık çokluk yönetimi ve kol sayısını hesaba katması gereken güç hesaplamalarında yatmaktadır.
Kaynaklar
- Donner, A., & Klar, N. (2000). Design and Analysis of Cluster Randomization Trials in Health Research. Arnold. ISBN: 978-0340691533
- Hemming, K., Girling, A., Sitch, A., Marsh, J., & Lilford, R. (2017). Sample size calculations for cluster randomised controlled trials with a fixed number of clusters. BMC Medical Research Methodology, 17, 73. DOI: 10.1186/s12874-017-0292-x ↗
Bu sayfayı kaynak gösterin
ScholarGate. (2026, June 3). Cluster Randomized Multi-Arm Experiment. ScholarGate. https://scholargate.app/tr/experimental-design/cluster-randomized-multi-arm-experiment
Hangi yöntem?
Bu yöntemi en yakın akrabalarının yanına koyup yan yana okuyun — kütüphane kitapları masaya serer; seçim sizindir.
- Uyarlanabilir Randomize Kontrollü ÇalışmaDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Engellenmiş Rastgele Kontrollü Deneme (Engellenmiş RK)Deney tasarımı↔ karşılaştır
- Küme Rastgele Kontrollü ÇalışmaDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Çapraz Geçişli Randomize Kontrollü ÇalışmaDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Faktöriyel Randomize Kontrollü ÇalışmaDeney tasarımı↔ karşılaştır
- Çok Kollu DeneyDeney tasarımı↔ karşılaştır