Üst düzey çapraz tasarımların nesne düşüşleri bakımından sağlamlıklarının değerlendirilmesi

Abstract

Çapraz tasarımlar, çeşitli işlemlerin karşılaştırması amacıyla klinik ve medikal alanlar başta olmak üzere birçok alanda yaygın olarak kullanılan popüler tasarımlardır. Bu tasarımlarda, her bir deney birimine her bir farklı zaman periyodunda bir işlem uygulanır ve her periyot sonunda deneğin yanıtı alınır. Deneklerin (nesnelerin) kendine atanan işlem sırasını tamamlamadan çalışmadan çekilmesi olarak tanımlanan nesne kaybı durumu bu tasarımlarda yanlı sonuçlar, deneyin istatistiksel gücünde azalma, hatta uygulanan tasarımın çalışmanın asıl amacı olan temel işlem karşılaştırmalarının gerçekleştirilemediği bağlantısız tasarıma dönüşmesi gibi oldukça ciddi sorunlara neden olabilir. Bu çalışmada, yaygın olarak kullanılan üst düzey çapraz tasarımların uygulamada genellikle karşılaşılan son ve son iki periyot nesne düşüşleri durumunda sağlamlıkları, A optimallik ve MV optimallik kriterleri kullanılarak elde edilen performans ölçüleri ve bağlantısız tasarım üretme olasılıkları incelenerek değerlendirilmiştir.

Crossover designs are popular designs that are commonly used in many fields, especially clinical and medical studies, in order to compare various treatments. In these designs, a particular treatment is applied to each subject during each different period of time and response of each subject is taken at the end of each period. Subject dropout, described as the withdraw of subjects from the study without completing the assigned treatment sequence, may cause quite serious problems such as biased results, decrease in the statistical power of the study, even the conversion of the design to a disconnected design in which the basic treatment comparisons, which is the main objective of the design, cannot be performed. In this study, the robustness of frequently used higher order crossover designs in case of last and last two period subject dropouts that are generally encountered in practice, is evaluated by examining the performance measures, obtained by using A optimality and MV optimality criteria, and probability to generate a disconnected design.