Оценка

Оценка – это величина , которая должна быть оценена в ходе статистического анализа . ^[1] Этот термин используется для того, чтобы отличить цель вывода от метода, используемого для получения аппроксимации этой цели (т. е. оценщика ) и конкретного значения, полученного с помощью данного метода и набора данных (т. е. оценки ). ^[2] Например, нормально распределенная случайная величина имеет два определяющих параметра: среднее значение и дисперсию . Оценщик дисперсии: ${\displaystyle X}$ ${\displaystyle \mu }$ ${\displaystyle \sigma ^{2}}$

${\displaystyle s^{2}=\sum _{i=1}^{n}\left.\left(x_{i}-{\bar {x}}\right)^{2}\right/(n-1)}$,

дает оценку 7 для набора данных ; тогда называется оценщиком и называется оценкой. ${\displaystyle x=\left\{2,3,7\right\}}$ ${\displaystyle s^{2}}$ ${\displaystyle \sigma ^{2}}$ ${\displaystyle \sigma ^{2}}$

Определение

Что касается оценщика , то оценка — это результат различных обработок ^{[ необходимы разъяснения ],} представляющих интерес. Формально его можно рассматривать как любую величину, которую необходимо оценить в эксперименте любого типа. ^{[3] [ нужны разъяснения ]}

Обзор

Оценка тесно связана с целью или задачей анализа. Он описывает, что должно быть оценено на основе интересующего вопроса. ^[4] В отличие от оценщика , который определяет конкретное правило, согласно которому должна оцениваться оценка. Хотя оценка часто не содержит конкретных допущений, например, относительно недостающих данных , такие предположения обычно приходится делать при определении конкретной оценки. По этой причине логично провести анализ чувствительности с использованием разных оценок для одной и той же оценки, чтобы проверить устойчивость вывода к различным предположениям. ^[5]

По мнению Яна Лундберга, Ребекки Джонсон и Брэндона М. Стюарта, количественные исследования часто не могут определить их оценку. ^[1] Это проблематично, поскольку читатель не может знать, подходят ли статистические процедуры в исследовании, если он не знает оценки. ^[1]

Примеры

Если нас интересует вопрос о том, приведет ли проведение такого вмешательства, как кампания вакцинации, к определенному населению в стране, к снижению числа смертей среди этого населения в этой стране, тогда наша оценка будет некоторой мерой снижения риска (например, это может быть коэффициент риска или коэффициент риска за один год), который описывает эффект от начала кампании вакцинации. Для оценки оценки у нас могут быть данные клинического исследования. Оценивая влияние на уровень населения, нам придется учитывать, что некоторые люди могут отказаться от вакцинации, поэтому исключение из анализа тех, кто отказывается от вакцинации, участвующих в клинических испытаниях, может оказаться неуместным. Более того, мы можем не знать статус выживания всех тех, кто был вакцинирован, поэтому для определения оценки необходимо будет сделать предположения в этом отношении.

Одним из возможных методов оценки для получения конкретной оценки может быть отношение рисков, основанное на анализе выживаемости , который предполагает конкретное распределение выживаемости, проводимое для всех субъектов, которым было предложено вмешательство, при этом те, кто был потерян для последующего наблюдения, подвергаются цензуре справа по случайная цензура. Возможно, что исследуемая популяция отличается от популяции, на которой будет проводиться кампания вакцинации, и в этом случае это также следует принять во внимание. Альтернативная оценка, используемая в анализе чувствительности, может предполагать, что люди, за которыми не следили за их жизненным статусом до конца исследования, с большей вероятностью умрут на определенную величину.

Эпидемиологический

При организации клинических испытаний практикующие врачи часто хотят сосредоточиться на измерении воздействия своего лечения на популяцию людей. Вышеупомянутые клинические условия созданы по идеальным сценариям, далеким от каких-либо интеркуррентных событий. Однако, поскольку в действительности это зачастую не так, вариабельность необходимо принимать во внимание при планировании и проведении этих исследований. ^[6] Построение основополагающих целей вокруг идеи системы оценки в клинической медицине позволяет практикующим врачам согласовывать цель клинического исследования с дизайном исследования, конечной точкой и анализом, чтобы улучшить планирование исследования и интерпретацию анализа. . ^[7] По сути, это означает, что оценка дает возможность четко указать, как эти интеркуррентные события будут учитываться для достижения цели рассматриваемого лечения.

ИЧН

22 октября 2014 г. Международный совет по гармонизации технических требований к фармацевтическим препаратам для человеческого применения (ICH) подготовил окончательный концептуальный документ под названием «Выбор соответствующих оценок и определение анализа чувствительности в клинических исследованиях» в качестве дополнения к своему руководству E9. ^[8] 16 октября 2017 года ICH объявила, что опубликовала проект дополнения по определению соответствующих оценок для клинического исследования/анализа чувствительности для консультаций. ^{[9] [10]} Окончательная версия дополнения к руководству ICH E9 была выпущена 20 ноября 2019 г. ^[11]

Предоставляя структурированную основу для перевода целей клинического исследования в соответствующий дизайн, проведение и анализ исследования, ICH стремится улучшить обсуждение между фармацевтическими компаниями и регулирующими органами программ разработки лекарственных средств . Конечная цель – убедиться, что клинические испытания предоставляют четко определенную информацию о действии изучаемых лекарственных средств. ^[10]

Рекомендации

1. Лундберг, Ян; Джонсон, Ребекка; Стюарт, Брэндон М. (2021). «Какова ваша оценка? Определение целевого количества связывает статистические данные с теорией». Американский социологический обзор . 86 (3): 532–565. дои : 10.1177/00031224211004187. ISSN  0003-1224. S2CID  235405612.
2. Мостеллер, Ф.; Тьюки, JW (1987) [1968]. «Анализ данных, включая статистику». Собрание сочинений Джона В. Тьюки: философия и принципы анализа данных 1965–1986 гг . Том. 4. ЦРК Пресс. стр. 601–720 [с. 633]. ISBN 0-534-05101-4– через Google Книги .
3. Лоуренс, Рэйчел; Дегтярев Евгений; Гриффитс, Филип; Траск, Питер; Лау, Хелен; Д'Алессио, Дениз; Грибш, Ингольф; Валленштейн, Гудрун; Кокс, Ким; Руфибах, Каспар (24 августа 2020 г.). «Что такое оценка и как она связана с количественной оценкой влияния лечения на качество жизни пациентов в клинических исследованиях?». Журнал результатов, сообщаемых пациентами . 4 (1). Спрингер: 68. doi : 10.1186/s41687-020-00218-5 . ПМЦ 7445213 . ПМИД  32833083. 
4. Национальный исследовательский совет (2010). Профилактика и лечение недостающих данных в клинических исследованиях. Группа по обработке недостающих данных в клинических исследованиях. Комитет национальной статистики, Отдел поведенческих и социальных наук и образования . Вашингтон, округ Колумбия: Издательство национальных академий.
5. Международная конференция по гармонизации технических требований для регистрации фармацевтических препаратов для использования человеком (2014). Проект (окончательного) концептуального документа по выбору соответствующих оценок и определению анализа чувствительности в подтверждающих клинических исследованиях .
6. Команда Статистического консалтинга. «Оценки – что нужно знать». www.quanticate.com . Проверено 23 января 2021 г.
7. «Структура оценки: что это такое и зачем она вам нужна в клиническом исследовании» . ЭРТ . 4 марта 2020 г. Проверено 23 января 2021 г.
8. «Выбор подходящих оценок и определение анализа чувствительности в клинических исследованиях» (PDF) . 23 октября 2015 г. Проверено 1 июля 2015 г.
9. «ICH завершает выпуск, проект Руководства и впервые публикует членство в рабочей группе» . 16 октября 2017 г. Проверено 6 июля 2018 г.
10. «Оценки и анализ чувствительности в клинических исследованиях E9 (R1), текущая версия шага 2» (PDF) . 16 июня 2017 г. Проверено 6 июля 2018 г.
11. Международный совет по гармонизации технических требований к фармацевтическим препаратам для использования человеком (2019). «Дополнение к сметам ICH E9» (PDF) . Официальный сайт ICH . Проверено 12 декабря 2019 г.