Análisis de covarianza de modelos mixtos en ensayos aleatorizados por conglomerados

Área de la Ciencia:

• Estadística
• Bioestadística
• Ensayos Clínicos

Sus antecedentes:

• El análisis de covarianza de modelos mixtos (ANCOVA) es estándar para ensayos aleatorizados por conglomerados.
• Su validez bajo violaciones de supuestos (normalidad, linealidad, intercepto aleatorio) para la estimación del efecto promedio del tratamiento no está clara.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la robustez y validez de los estimadores de ANCOVA de modelos mixtos bajo posible especificación incorrecta del modelo.
• Proporcionar información sobre la precisión de varios métodos analíticos para ensayos aleatorizados por conglomerados.

Principales métodos:

• Se utilizó el marco de resultados potenciales para probar las propiedades del estimador.
• Se investigó la consistencia y la normalidad asintótica bajo especificación incorrecta arbitraria del modelo de trabajo.
• Se analizó la consistencia del estimador de varianza bajo probabilidades específicas de asignación del tratamiento.

Principales resultados:

• Los estimadores de ANCOVA de modelos mixtos son consistentes y normalmente asintóticos para el efecto promedio del tratamiento, incluso con modelos de especificación incorrecta.
• El estimador de varianza para ANCOVA1 es consistente cuando la probabilidad de tratamiento es 0.5, asegurando intervalos de confianza válidos.
• Se proporcionaron perspectivas comparativas sobre la precisión para ANCOVA de modelos mixtos, ANCOVA a nivel individual y ANCOVA a nivel de conglomerado.

Conclusiones:

• La ANCOVA de modelos mixtos ofrece una estimación robusta de los efectos promedio del tratamiento en ensayos aleatorizados por conglomerados.
• Los hallazgos respaldan el uso de software estándar para el análisis, incluso con posibles desviaciones del modelo.
• Se informaron elecciones prácticas de métodos analíticos basadas en información de precisión.