JMP als Werkzeug zur Erkundung und Analyse von Simulationsergebnissen
Naoya Niimura, Leiter der Abteilung Datenwissenschaft, Arzneimittelentwicklung, Tanabe Mitsubishi Pharma Corporation; Yuichiro Kato, Nobuhiro Nakanishi, Abteilung Datenwissenschaft, Arzneimittelentwicklung, Tanabe Mitsubishi Pharma Corporation
In der Arzneimittelentwicklung ist die Rolle von Studienstatistikern von entscheidender Bedeutung, insbesondere bei der Gestaltung von Studiendesigns, einschließlich der Bestimmung des Stichprobenumfangs. Angesichts der zunehmenden Informationsmenge, die berücksichtigt werden muss – beispielsweise durch diverse Sensitivitätsanalysen – und der Diversifizierung von Studiendesigns, etwa durch Zwischenanalysen/adaptive Designs, wird die alleinige Erstellung von Studiendesigns mittels numerischer Berechnungen jedoch immer schwieriger. So ist beispielsweise die in JMP implementierte Funktion zur Stichprobenumfangsbestimmung unzureichend, wenn die simultane Detektionsstärke mehrerer Bewertungsindizes ermittelt werden muss. Obwohl häufig Ansätze verwendet werden, die Simulationen mit theoretischen, auf numerischen Berechnungen basierenden Verfahren kombinieren, sind die Ergebnisse dieser Simulationen für Studienverantwortliche ohne statistische Fachkenntnisse mitunter schwer verständlich. Bei der Präsentation von Simulationsergebnissen gegenüber den genannten Verantwortlichen oder Entscheidungsträgern in ihren Institutionen erweisen sich die Benutzerfreundlichkeit und die intuitive Visualisierung von JMP als äußerst hilfreich. Dieser Artikel untersucht, wie die Visualisierungsfunktion von JMP die Entscheidungsfindung bei der Gestaltung von Studiendesigns unterstützen kann. Die Präsentation veranschaulicht die Simulationsergebnisse und den Analyseprozess am Beispiel der Stichprobenumfangsbestimmung.
