Wirksamkeit von Antimalariamitteln: Statistische Analyse Forschungspapier

Words: 1180
Topic: Statistik

Einführung

Die faktorielle Varianzanalyse (ANOVA) kann nicht nur für die Analyse von Versuchsplänen mit einer unabhängigen Variable (IV) verwendet werden, sondern auch für die Analyse von Versuchsplänen mit vielen unabhängigen Variablen (IV), die faktorielle Versuchspläne verwenden. Dieser statistische Test liefert unverzerrte Schätzungen der Effekte und Interaktionen zwischen den Versuchsvariablen (Jackson, 2012). Die Effekte in den Versuchsvariablen werden bestimmt, indem die Variabilität auf verschiedenen Ebenen geschätzt wird, die nicht durch die unabhängigen Variablen selbst verursacht wird. In diesem Zusammenhang werden die unabhängigen Variablen als Faktoren bezeichnet. In den Sozialwissenschaften werden in der Regel faktorielle Versuchspläne bevorzugt, da sie im Vergleich zu Versuchsplänen mit nur einer Variablen mehr Vorteile bieten. Sie liefern spezifische Informationen über die Wechselwirkung zwischen den Variablen sowie über ihre kombinierte Wirkung auf die abhängige Variable (DV). In der vorgeschlagenen Studie werden anhand eines konkreten Beispiels die spezifischen Probleme des faktoriellen Designs untersucht und die einzigartigen Informationen beschrieben, die das faktorielle Design liefert. Das Beispiel in der vorgeschlagenen Studie betrifft die Wirksamkeit eines Malariamedikaments, XYZ, bei Studenten.

Aus der Literatur geht hervor, dass ein hochwirksames Medikament im Gegensatz zu einem Medikament mit geringer Wirksamkeit in geringen Konzentrationen verabreicht werden muss, um eine Reaktion hervorzurufen. Hochwirksame Medikamente scheinen bei Risikogruppen auch weniger Nebenwirkungen zu haben. Allerdings ist es oft schwierig, die Literatur hinsichtlich der Beziehungen zwischen Dosierung und Wirksamkeit zu interpretieren. Die Forschungsfrage für die vorgeschlagene Untersuchung lautet daher: Wie hoch ist die Wirksamkeit verschiedener Dosierungen (100 mg, 150 mg und 200 mg) des Antimalariamittels XYZ bei Schülern und Studenten? Die faktorielle ANOVA ist für diese Forschungsfrage geeignet, weil sie drei (mehr als zwei unabhängige) Variablen und eine abhängige Variable umfasst. In dieser Studie wird die abhängige Variable die Wirksamkeit des Medikaments sein, die auf der Parasitämie der Studienteilnehmer basiert. Zu den drei unabhängigen Variablen gehören die verschiedenen Medikamentendosierungen (100 mg, 150 mg und 200 mg). Die Teststatistik wird nicht nur die Wirkung der Dosierungen auf die Wirksamkeit (DV) messen, sondern auch die Wechselwirkung zwischen den drei Variablen testen (Polit & Lake, 2010). Die kommentierte Nullhypothese der Studie lautet wie folgt:

H0: µHochschule= µUniversität; H0: µ100mg = µ150mg = µ200mg

Für die Nullhypothese wird angenommen, dass die unabhängige Variable keinen Einfluss auf die Parasitämie-Werte der Teilnehmer an Gymnasien und Universitäten haben wird. Außerdem wird angenommen, dass die Potenz der drei Medikamentendosierungen gleich sein wird. Die kommentierte Alternativhypothese für diese Studie lautet wie folgt:

H1: Oberschule ≠ µUniversität

Dies bedeutet, dass die Wirksamkeit des Medikaments in den beiden Behandlungsgruppen (Schüler und Studenten) unterschiedlich ist. Bei der faktoriellen ANOVA sind Zuordnungsfehler im Zusammenhang mit der unabhängigen Variable eine der Hauptfehlerquellen (Jackson, 2012). Eine fehlerhafte Zuordnung der drei Dosierungen zu den Studienteilnehmern führt zu falschen Ergebnissen, sodass keine gültigen Schlussfolgerungen gezogen werden können.

Methoden

Ziel der vorgeschlagenen Studie ist es, die Wirksamkeit der drei Dosierungen des Malariamedikaments zu bestimmen. Daher wird es drei unabhängige Variablen oder Faktoren geben, die jeweils zwei Ebenen haben (Gymnasiasten und Studenten). Eine Stichprobe von 36 Studenten (18 Männer und 18 Frauen, die mit Malaria infiziert sind) wird durch gezielte Stichproben ausgewählt, um an der vorgeschlagenen Studie teilzunehmen. Die Hälfte der Teilnehmer wird von einer High School und die andere Hälfte von einer Universität ausgewählt. Es wird erwartet, dass das Alter der Teilnehmer zwischen 14 und 18 Jahren bei Gymnasiasten und zwischen 18 und 25 Jahren bei Universitätsstudenten liegt. Für die Studie werden Studenten ausgewählt, bei denen in den Krankenhäusern der jeweiligen Einrichtung Malaria diagnostiziert wurde. Die Teilnehmer der Studie werden also nach dem Verfahren der Zufallsstichprobe ausgewählt. Das Design der vorgeschlagenen Studie (ein 3 x 3 faktorielles Design) ist in der folgenden Tabelle dargestellt:

Der faktorielle Versuchsplan besteht aus 6 Zellen mit jeweils 6 Probanden.

Verfahren

Die drei Medikamentendosierungen 100 mg, 150 mg und 200 mg werden den Studienteilnehmern nach dem Zufallsprinzip zugewiesen. Der Forscher wird dann die Wirksamkeit der drei Dosierungen des Testmedikaments anhand der Parasitämie der Teilnehmer bewerten. Die Malariaparasitenbelastung wird durch Mikroskopie eines Blutausstrichs bestimmt. Eine niedrige Parasitämie eines Teilnehmers bedeutet, dass die jeweilige Medikamentendosis einen Großteil der Parasiten beseitigt hat. Eine hohe Parasitämie hingegen bedeutet, dass die Medikamentendosis die Parasiten nicht beseitigt hat.

Die abhängige Variable für die vorgeschlagene Studie sind die Wirksamkeitsgrade. Bei dieser Variable handelt es sich um eine kategoriale Variable, die auf einer Nominalskala mit drei Hauptkategorien auf der Grundlage der Parasitämiewerte gemessen wird: Hohe Wirksamkeit (geringe Parasitämie), mittlere Wirksamkeit (geringere Veränderung der Parasitämie) und geringe Wirksamkeit (keine Veränderung der Parasitämie). Zu den unabhängigen Variablen gehören die Medikamentendosierungen von 100 mg, 150 mg und 200 mg. Sie sind ebenfalls kategoriale Variablen und werden auf einer Nominalskala gemessen (Polit & Lake, 2010). Die aus dem Experiment gewonnenen Ergebnisse werden dazu beitragen, die Auswirkungen und Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Variablen zu bewerten.

Ergebnisse

Das in dieser Studie verwendete faktorielle Design wird drei Arten von Informationen (Faktoren) liefern. Mit dem ersten Faktor wird bewertet, ob die Höhe der Dosierung die Parasitämie der Teilnehmer beeinflusst, während mit dem zweiten Faktor ermittelt wird, ob das Alter (Gymnasium oder Universität) mit der Parasitämie zusammenhängt. Mit dem dritten Faktor wird beurteilt, ob die Auswirkungen der Dosierung vom Alter der Teilnehmer abhängen. Der Behandlungseffekt wird auf zwei Arten gemessen: für den Haupteffekt als Differenz der Mittelwerte für jeden Faktor im Vergleich zu den übrigen Faktoren, während der Interaktionseffekt die Differenz der Wirkung zwischen zwei Faktoren oder Stufen ist.

Somit wird die dreifache faktorielle Anordnung Informationen über die Interaktion und die Auswirkungen der IVs liefern. Es gibt mehrere mögliche Ergebnisse des vorgeschlagenen Designs. Erstens könnten die Ergebnisse unbedeutend sein, was bedeutet, dass es keine Unterschiede zwischen den Zellmitteln gibt. Eine andere Möglichkeit ist, dass der Effekt der Dosierungsstufe (IVs) signifikant ist. So hatten die Teilnehmer, die die drei Dosierungsstufen erhielten, eine niedrigere Parasitämie als die Kontrollen.

Diskussion

In der vorgeschlagenen Studie werden vier Annahmen getroffen: Erstens wird angenommen, dass die abhängige Variable einer Normalverteilung folgt. Außerdem wird davon ausgegangen, dass die drei Dosierungsstufen (Behandlungsgruppen) unabhängig sind, um das faktorielle Design anwenden zu können. Die Forschung geht auch von einer homogenen Grundgesamtheit aus. Außerdem wird davon ausgegangen, dass die Faktoren konstant sind, d. h. der Forscher bestimmt die Höhe der einzelnen unabhängigen Variablen. Auf der Grundlage der Forschungsfrage werden drei Schlussfolgerungen aus der Studie gezogen, wobei das Ho in jedem Fall abgelehnt wird. Erstens: Wenn die Dosierung von 200 mg die höchste Wirkung hat, dann wird daraus geschlossen, dass die Wirksamkeit von XYZ mit der Dosierung zunimmt. Zweitens, wenn die Dosierung bei Universitätsstudenten höhere Reaktionen hervorruft als bei Gymnasiasten, wird gefolgert, dass das Alter einen Einfluss auf die Dosierung hat. Drittens, wenn der Versuchsleiter eine Wechselwirkung zwischen den IVs beobachtet, wird gefolgert, dass die Dosierung von XYZ eine Auswirkung auf die Parasitämie der Teilnehmer hat, die mit zunehmendem Alter steigt. Das Ergebnis dieses Versuchsplans kann bei der Bestimmung der Auswirkungen einer Droge, z. B. Cannabis, auf das Gedächtnis des Konsumenten angewendet werden. Das faktorielle Design wird mehr Informationen über die Korrelation zwischen Cannabiskonsum und Gedächtnisleistung liefern.

Referenzen

Jackson, S. L. (2012). Forschungsmethoden und Statistik: A critical thinking approach (4thEd.). Belmont, CA: Wadsworth.

Polit, D. F., & Lake, E. (2010). Statistik und Datenanalyse für die Pflegeforschung. NewYork, NY: Pearson.