Sanna Hinkka-Yli-Salomäki

Vaikuttavuustutkimus: Mikä on sopivin analyysimenetelmä toistettujen mittausten analysointiin satunnaistetussa vertailukokeessa?

Introduction

Vaikuttavuustutkimus: mikä on sopivin analyysimenetelmä toistettujen mittausten analysointiin satunnaistetussa vertailukokeessa?. Vaikuttavuustutkimus: Valitse paras analyysimenetelmä toistetuille mittauksille satunnaistetussa vertailukokeessa. Opi kovarianssianalyysista ja muista tilastollisista menetelmistä.

Abstract

Artikkeli on jatkoa Kasvun tuki -aikakauslehdessä julkaistulle Vaikuttavuustutkimus-artikkelisarjalle: – Vaikuttavuustutkimus: Satunnaistettu vertailukoe tulee suunnitella huolella (2/2021) – Vaikuttavuustutkimus: Satunnaistetun vertailukokeen laadukkaan raportoinnin edellytykset (1/2022) – Vaikuttavuustutkimus: Miten arvioida harhaa satunnaistetuissa vertailukokeissa? (2/2022) – Vaikuttavuustutkimus: Mitä tulee huomioida analysoitaessa satunnaistetun vertailukokeen aineistoa? (1/2023) – Vaikuttavuustutkimus: Meta-analyysista lisää voimaa tulosten tulkinnan tueksi (2/2023) Toistomittauksilla tarkoitetaan samalta tutkimukseen osallistuvalta mitattuja toistuvia vastemuuttujien arvoja. Useimmiten kiinnostuksen kohteena on tutkia, tapahtuuko ryhmien välillä tilastollisesti merkitsevää muutosta yli ajan eli ajan kuluessa. Vaikutusten arvioimiseen käytetään yleisesti joko toistomittausten kovarianssianalyysia, toistomittausten analyysia tai muutosten analyysia. Tilastollisen voiman vuoksi suositeltavin tapa on toistomittausten kovarianssianalyysi. Toistomittausten analyysin tuloksia on helppo havainnollistaa mallin mukaisilla keskiarvokäyrillä. Satunnaistetussa vertailukokeessa vastemuuttujien lähtötasomittaukset tehdään aina ennen satunnaistamista.

Review

The article, "Vaikuttavuustutkimus: Mikä on sopivin analyysimenetelmä toistettujen mittausten analysointiin satunnaistetussa vertailukokeessa?", represents a timely and valuable continuation of a pivotal series on impact research methodology. Focusing specifically on Randomized Controlled Trials (RCTs), this installment directly addresses a critical and frequently encountered challenge in intervention studies: the appropriate statistical analysis of repeated measurements. In an era where rigorous evidence and methodological soundness are paramount, this contribution serves as an essential guide for researchers, students, and practitioners navigating the intricacies of analyzing longitudinal data within the robust framework of an RCT. The abstract clearly outlines the article's scope, commencing with a precise definition of repeated measurements and articulating the central aim of such analyses – to investigate statistically significant changes between groups over time. It effectively introduces the most commonly employed analytical approaches for this purpose, namely repeated measures ANCOVA, repeated measures ANOVA, and the analysis of change scores. A notable strength is the explicit and well-justified recommendation for repeated measures ANCOVA, underscored by its superior statistical power, a crucial factor for accurately detecting intervention effects. Furthermore, the abstract thoughtfully acknowledges the practical advantage of repeated measures analysis in visualizing results through mean curves and reiterates the fundamental principle of conducting baseline measurements prior to randomization in RCT design. This article is poised to significantly enhance the methodological understanding and practical toolkit for researchers involved in designing and interpreting RCTs, particularly concerning the nuanced aspects of longitudinal data analysis. Its concise yet informative abstract promises a clear comparison of methods and a well-reasoned recommendation, which is highly beneficial for its target audience. As part of an ongoing educational series, potential future elaborations might include delving into specific assumptions underlying these methods, strategies for managing missing data in repeated measures, or practical guidance on statistical software implementation, thereby further equipping researchers to confidently apply these recommendations. This installment is undoubtedly a pertinent and essential addition to the "Vaikuttavuustutkimus" series, offering practical, evidence-based guidance on a fundamental methodological aspect of impact research.

Full Text

Comments

You need to be logged in to post a comment.