Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/48028
Title: การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพแบบแบ่งชั้นภูมิในแผนแบบการสุ่มผสม สำหรับการทดลองทางคลีนิค
Other Titles: Qualitative analysis of strativication in composite randomization designs for clinical trials
Authors: วิชุดา ชุนชาติประเสริฐ
Advisors: สุชาดา กีระนันทน์
Other author: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย
Advisor's Email: suchada.ki@acc.chula.ac.th
Issue Date: 2532
Publisher: จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย
Abstract: การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์ที่จะศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพแบบแบ่งชั้นภูมิในแผนแบบการสุ่มผสมสำหรับการทดลองทางคลินิค โดยวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวแบบ ลอกการิทึมเชิงเส้นตรง และทดสอบตัวแบบด้วยตัวสถิติลิฮูด G2 ข้อมูลอยู่ในรูปตารางการณ์จร 3 มิติขนาด 2x2xL กำหนดให้ตัวแปรตัวที่ 1 คือการตอบสนองของผู้ป่วย (ตัวแปรตาม Y) ซึ่งมีค่าเป็นไปได้ 2 อย่าง ได้แก่ อาการเป็นที่น่าพอใจ และอาการไม่เป็นที่น่าพอใจ โดยศึกษาความน่าจะเป็นของอาการเป็นที่น่าพอใจ (P1j1) 4 ระดับ คือ 0.2, 0.4, 0.6 และ 0.8 ตัวแปรที่ 2 คือทรีทเมนต์ (ตัวแปรอิสระ A) จำนวนทรีตเมนต์ที่ศึกษามี 2 ทรีตเมนต์ที่ศึกษามี 2 ทรีตเมนต์ และตัวแปรตัวที่ 3 คือปัจจัยที่ไม่ใช่ทรีตเมนต์ แต่มีอิทธิพลต่อการทดลอง (ตัวแปรอิสระ B) เช่น เพศ อายุ และอาชีพ เป็นต้น โดยศึกษาอำนาจการทดลองภายใต้ขนาดตัวอย่าง (NO) เท่ากับ 24, 48, 72, 96, 120, 144, 192 และ 240 จำนวนขั้นภุมิเท่ากับ 2, 3 และ 4 ณ ระดับนัยสำคัญ 0.01 และ 0.05 ข้อมูลที่ใช้ในการทดลองครั้งนี้จำลองด้วยโปรแกรมคอมพิวเตอร์โดยใช้เทคนิคมอนติคาร์โล และกระทำซ้ำกัน 1000 ครั้งในแต่ละสถานการณ์ จากการศึกษาอำนาจการทดสอบภายใต้สมมติฐานว่า (H0) และสมมติฐานเลือก (Ha) ที่ศึกษาปรากฏว่า เมื่อขนาดตัวอย่างสูงขึ้น อำนาจการทดสอบจะสูงขึ้นและถ้ามี P1j1 ชุดเดียวกัน ถึงแม้ว่าค่า P1j1 ค่าเดียวกันอยู่ต่างชั้นภูมิ พบว่าจะมีอำนาจการทดสอบใกล้เคียงกัน ส่วนข้อสรุปอื่น ๆ สามารถสรุปตามสมมติฐานว่างของแต่ละข้อได้ดังนี้ 1) H01 : ทั้ง 3 ตัวแปรเป็นอิสระกันอย่างสมบูรณ์ และ Ha : ไม่มีอิทธิพลเนื่องจากปัจจัยที่ไม่ใช่ทรีตเมนต์ พบว่าอำนาจการทดสอบจะสูง ถ้าทรีตเมนต์ใด ทรีตเมนต์หนึ่งมีค่า P1j1 ต่างจากอีกทรีตเมนต์หนึ่งมากๆ สำหรับ Ha : ไม่มีอิทธิพล เนื่องจากทรีตเมนต์พบว่าเมื่อ L = 2 อำนาจการทดสอบจะสูง ถ้าชั้นภูมิหนึ่งมีค่า P1j1 ต่างจากอีกชั้นภูมิหนึ่งมาก ๆ เมื่อ L = 3 อำนาจการทดสอบจะสูง ถ้า 2 ชั้นภูมิใด ๆ มีค่า P1j1 เท่ากัน และมีค่าต่างจากอีกชั้นภูมิหนึ่งมาก ๆ สำหรับ L =4 จะมีอำนาจการทดสอบสูง เมื่อ 2 ชั้นภูมิใด ๆ มีค่า P1j1 เท่ากัน และมีค่าต่างจากค่า P1j1 ที่เป็นค่าสูงของชั้นภูมิที่เหลือ มาก ๆ และเมื่อ 3 ชั้นภูมิใดๆ มีค่า P1j1 เท่ากัน และมีค่าต่างจากอีกชั้นภูมิหนึ่งมาก ๆ 2) H02 : ไม่มีอิทธิพลเนื่องจากทรีทเมนต์ และ Ha : ไม่มีอิทธิพลเนื่องจากปัจจัยที่ไม่ใช่ทรีตเมนต์ พบว่าอำนาจการทดสอบจะสูง ถ้าทรีทเมนต์ใดทรีทเมนต์หนึ่งมีค่า P1j1 ต่างจากอีกทรีทเมนต์หนึ่งมาก ๆ 3) H03 : มีอิทธิพลเนื่องจากปัจจัยที่ไม่ใช่ทรีตเมนต์ และ Ha : ไม่มีอิทธิพลเนื่องจากทรีตเมนต์ พบว่าเมื่อ L = 2 อำนาจการทดสอบจะสูง ถ้าชั้นภูมิหนึ่งมีค่า P1j1 ต่างจากอีกชั้นภูมิหนึ่งมาก ๆ เมื่อ L = 3 อำนาจการทดสอบจะสูง ถ้า 2 ชั้นภูมิใด ๆ มีค่า P1j1 เท่ากัน และมีค่าต่างจากอีกชั้นภูมิหนึ่งมาก ๆ สำหรับ L =4 จะมีอำนาจการทดสอบสูง เมื่อ 2 ชั้นภูมิใด ๆ มีค่า P1j1 เท่ากัน และมีค่าต่างจากค่า P1j1 ที่เป็นค่าสูงของชั้นภูมิที่เหลือ มาก ๆ และเมื่อ 3 ชั้นภูมิใดๆ มีค่า P1j1 เท่ากัน และมีค่าต่างจากอีกชั้นภูมิหนึ่งมาก ๆ
Other Abstract: The objective of this thesis is to study stratified qualitative date analysis in composite randomization design for clinical trials by Log Linear Model with Likelihood G2 statistics. Data are classified into a three way contingency table of size 2x2xL the first variable is patient’s response which can be characterized as either success and failure. Probability of success (P1j1 ) are 0.2, 0.4, 0.6 and 0.8, the second variable is treatment and the third variable is a nontreatment affecting the experiment such as sex, age, occupation, etc. The sample size (NO) are used 24, 48, 72, 96, 120, 144, 193 and 240 with 2, 3 and 4 level of significant 0.01 and 0.05. Data are obtained through simulation using Monte Carlo Technique repeated 1000 times for each combination. The results obtained for testing three null hypothesis (H0) show that the power of the test is high if sample size is large. The same set of P1j1 , although different in strata allocation, produces similar testing. Results for each set of hypothesis testing are as follow :- 1) For, H0 : model of complete independence against Ha : no effect from non-treatment variable, power of the test is high if one treatment has P1j1 ‘s greatly different from the other. For Ha : no treatment effect, power of the test id high, for L=2 when P1j1 ‘s of one stratum are greatly different from those of the other stratum, for L=3 when any 2 strata have equal P1j1 ‘s which are greatly different from the other stratum and for L=4 when any 2 strata have equal P1j1 ‘s which are greatly different from the other higher of the rest and 3 strata have equal P1j1 ‘s which are greatly different from the other stratum. 2) For, H02 : no treatment effect against Ha : no effect from non treatment variable, power of the test is high if one treatment has P1j1 ‘s greatly different from the other. 3) For, H03 : no effect from non treatment variable against Ha : no treatment effect, power of the test is high, for L=2 when P1j1 ‘s of one stratum are greatly different from those of the other stratum, for L=3 when any 2 strata have equal P1j1 ‘s which are greatly different from the other stratum and L=4 when any 2 strata have equal P1j1 ‘s which are greatly different from the other higher of the rest and 3 strata have equal P1j1 ‘s which are greatly different from the other stratum.
Description: วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2532
Degree Name: สถิติศาสตรมหาบัณฑิต
Degree Level: ปริญญาโท
Degree Discipline: สถิติ
URI: http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/48028
ISBN: 9745698318
Type: Thesis
Appears in Collections:Grad - Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Wichuda_ch_front.pdf1.56 MBAdobe PDFView/Open
Wichuda_ch_ch1.pdf974.36 kBAdobe PDFView/Open
Wichuda_ch_ch2.pdf2.71 MBAdobe PDFView/Open
Wichuda_ch_ch3.pdf1.7 MBAdobe PDFView/Open
Wichuda_ch_ch4.pdf8.11 MBAdobe PDFView/Open
Wichuda_ch_ch5.pdf1.24 MBAdobe PDFView/Open
Wichuda_ch_back.pdf8.85 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.