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Le variabili basali possono migliorare la precisione o tenere conto nell’analisi delle caratteristiche del disegno. Scegliere quali covariate inserire nel modello dopo aver esaminato gli esiti del trattamento può indebolire la credibilità dell’interpretazione risultante, soprattutto quando vengono mantenuti soltanto i modelli favorevoli.
Definire il quesito e le ipotesi
Valutare razionale clinico e prognostico, momento di misurazione e qualità dei dati. Forma funzionale, definizioni delle categorie e gestione dei valori mancanti contano quanto l’elenco delle variabili. Discutere perché l’aggiustamento per una variabile successiva al trattamento possa affrontare un quesito diverso dall’aggiustamento per una vera caratteristica precedente al trattamento.
Esempio di studio ipotetico
In uno studio ipotetico, il gruppo propone di rendere principale il modello con la combinazione di covariate che produce il valore di p più piccolo. Lo statistico distingue il modello prespecificato da questa ricerca. Modelli aggiuntivi possono essere riportati con una motivazione di selezione trasparente e uno status esplorativo, anziché conservare soltanto il risultato più attraente.
Verifiche di revisione del disegno
- Registrare ogni covariata insieme al razionale scientifico e alla fonte dei dati.
- Specificare trasformazioni e regole di categorizzazione delle variabili continue prima della revisione degli esiti.
- Verificare come covariate mancanti modifichino la popolazione che contribuisce a ogni analisi.
Documentare la decisione e i suoi limiti
Un piano accettato comprende struttura del modello e regole per casi particolari, non soltanto nomi di variabili. La fattibilità del modello pianificato può essere valutata usando dati in cieco. Dichiarare tempi e conseguenze delle modifiche informate dagli esiti. Un buon adattamento del modello non dimostra da solo la corrispondenza al quesito scientifico o l’assenza di bias sistematico.
Domande frequenti
- Un maggior numero di covariate è sempre migliore?
- No. Complessità superflua e informazioni limitate possono influire sulla stabilità del modello.
- Si può aggiustare per una variabile successiva al trattamento?
- Il suo scopo e la sua interpretazione causale richiedono una valutazione distinta; non è un normale aggiustamento basale.