Архитектура решения ─ это один из самых важных аспектов разработки любого проекта, включая проекты в области клинических исследований. В этой статье я хотел бы рассказать о выборе вопросов, которые помогут определить архитектуру решения для предобработки данных клинических исследований и их визуализации. Первый вопрос, который следует задать себе ─ какие конкретно операции необходимо произвести для предобработки данных клинических исследований и их визуализации? Возможно, вам понадобится очистка данных от выбросов или пропущенных значений, преобразование данных в определенные форматы или агрегация данных по определенным параметрам. Ответ на этот вопрос поможет вам определить необходимые инструменты и технологии, которые пригодятся вам для решения задачи предобработки данных. Второй вопрос, который следует рассмотреть ⸺ какие значения может принимать ключевая переменная и по каким параметрам их можно оценить на валидность? В клинических исследованиях ключевая переменная обычно является одним из основных показателей, по которым проводится анализ. Важно определить, какие значения может принимать эта переменная и какие методы могут быть использованы для проверки их валидности. Например, вы можете использовать статистические методы, такие как проверка на нормальность распределения или проверка на наличие выбросов. Третий вопрос, который стоит учесть ⸺ к какому типу данных должна принадлежать переменная группировки? В клинических исследованиях часто требуется выполнять группировку данных по различным параметрам, например, по половому признаку или возрастным группам. Важно определить, к какому типу данных должна принадлежать переменная группировки, чтобы выбрать подходящий метод для ее обработки. Например, если переменная является категориальной, то можно использовать методы анализа дискретных данных. Четвертый вопрос, который нужно задать себе ⸺ какой метод используется для оценки необходимого объема выборки для проведения клинических испытаний? Важно определить, сколько испытуемых нужно включить в исследование, чтобы достичь достоверных результатов. Существует несколько методов для оценки необходимого объема выборки, таких как расчет статистической мощности или использование формулы для определения минимального размера выборки. Ответ на этот вопрос поможет вам определить, какие данные вам необходимо собрать и сколько испытуемых должно быть включено в исследование.
В итоге, выбор вопросов, о которых я рассказал в этой статье, поможет вам определить архитектуру решения для предобработки данных клинических исследований и их визуализации. Каждый вопрос предлагает разные аспекты, которые следует учесть при разработке архитектуры решения. Удачи в вашей работе!