¿Qué inspiró esta solicitud de lista de deseos?
En los estudios de bioequivalencia (BE) dentro del ámbito de la química, la fabricación y la control (CMC), los diseños cruzados se utilizan ampliamente para reducir el tamaño de la muestra manteniendo la potencia estadística.
Por ejemplo, en lugar de reclutar dos grupos independientes de 12 sujetos cada uno (n total = 24), un diseño cruzado 2×2 permite que los mismos 12 sujetos reciban ambos tratamientos en dos periodos. Esto da como resultado 12 observaciones pareadas (comparación intrasujeto), lo que mejora significativamente la eficiencia estadística.
Sin embargo, la limitación actual es que JMP no proporciona una plataforma dedicada al análisis del tamaño de la muestra y de la potencia adaptada a los diseños de equivalencia de cruce .
Los usuarios a menudo se ven obligados a:
- Aproximar utilizando supuestos de grupos paralelos (lo cual es estadísticamente inapropiado), o
- Confíe en herramientas externas como PASS o Phoenix WinNonlin.
Esto genera ineficiencias e interrumpe el flujo de trabajo dentro de JMP.
Por favor, describa la nueva función o solución mejorada que le gustaría ver.
- Explorador de tamaño de muestra para diseño cruzado 2×2 (diseño BE estándar)
- Si es posible, los diseños de cruce de orden superior (por ejemplo, diseños replicados) también serían una buena opción.
¿Qué valor tendría para usted y/o para otros usuarios que se implementara esta nueva función?
¿Se trata de una solicitud de un cliente externo?
Sí.
Esta solicitud fue realizada por Boryung Pharmaceutical .
¿Existe algún paquete de software de la competencia que incluya esta característica o solución y que debamos conocer?
Sí.
Las siguientes herramientas actualmente admiten el análisis del tamaño de la muestra y la potencia en el análisis de efectos aleatorios cruzados:
- SAS (PROC POWER, programación personalizada)
- APROBAR
¿Esto afectará a la renovación, expansión o adopción por parte de un cliente? ¿Pone esto en riesgo una cuenta si no abordamos este problema?
Sí, al ampliar la gama de funcionalidades de JMP, podemos retener a los usuarios en la plataforma y reducir la deserción.
