Barbour I Linköping,Barbour Dam Rea

Denna artikel behandlar en utvidgning av förtest-posttest klinisk prövning till den longitudinella datainmatning. Vi antar att en baslinje (eller provkörning) mätning görs på alla personer, som sedan randomiserats, utan hänsyn till utgångsvärdena, till en behandlingsgrupp. Upprepade mätningar görs postrandomization vid specificerade tider. Vårt mål är att uppskatta den genomsnittliga förändringshastigheten (eller lutning) i experimentella grupper och skillnaderna i backarna. Vårt fokus ligger på en optimal användning av referensnivåmätningarna i analysen. Vi kontras två olika metoder: - en multivariat en Barbour Dam Rea som gäller hela vektorn av svaren (inklusive baslinjen) som slumpmässiga utfall och en univariat en som använder varje individs minsta kvadrat lutning som ett resultat. Vår multivariata angreppssätt är i huvudsak en generalisering av Stanek s synes Barbour I Linköping oberoende regression (SUR) estimator för förtest-posttest design. Den multivariata tillvägagångssätt är naturligt att tillämpa i denna inställning, och optimal om den antagna modellen är korrekt. Dock kräver mest effektiva estimatorn förutsatt att utgångsmedel parametrarna är desamma för alla försöksgrupper. Även om detta antagande är rimligt i den randomiserade inställningen använder postrandomization uppgifter som kovariat den resulte multivariata estimatorn; Om den antagna linjära modellen inte är korrekt, kan detta leda till en snedvridning i den beräknade behandlingseffekten. Vi föreslår i stället en reducerad form multivariat estimatorn som kan vara något mindre effektiv, men skyddar mot modell misspecification.