Ein Experiment kann sorgfältig identifiziertes Peptidmaterial verwenden und trotzdem einen irreführenden Vergleich liefern. Wenn eine Gruppe immer zuerst behandelt, von einer anderen Person gemessen oder mit den gesündesten Ausgangsproben versehen wird, ist das Material nicht mehr der einzige Unterschied. Ein gutes Design macht diese konkurrierenden Erklärungen leichter überprüfbar.
Randomisierung: die Zuordnung festlegen, ohne die bevorzugten Proben auszuwählen
Bei der Randomisierung geht es darum, wie experimentelle Einheiten den Gruppen zugeordnet werden. Sie soll eine absichtliche oder vorhersehbare Zuteilung vermeiden, die eine Bedingung begünstigt. Sie unterscheidet sich davon, Röhrchen zu verschieben, nachdem ihre Gruppen bereits festgelegt wurden.
Die Grundsätze der NIH zur Berichterstattung über präklinische Forschung fordern Forschende auf, Randomisierung und verblindete Ergebnisbewertung zu beschreiben, zumindest für Tierversuche. Dieser Leitfaden erläutert die Designfragen, statt ein universelles Protokoll vorzuschreiben.
Ein ausgewogenes Beispiel, keine Empfehlung zur Stichprobengröße
Stellen Sie sich 12 geeignete Proben vor, die in drei Handhabungsblöcke mit je vier Proben aufgeteilt sind. Ein geplantes Design weist zwei Proben in jedem Block der Bedingung A und zwei der Bedingung B zu, wobei die Zuweisungen innerhalb des Blocks randomisiert werden. Über die drei Blöcke hinweg gibt es sechs Proben pro Bedingung.
| Handhabungsblock | Bedingung A | Bedingung B |
|---|---|---|
| 1 | 2 Proben | 2 Proben |
| 2 | 2 Proben | 2 Proben |
| 3 | 2 Proben | 2 Proben |
Die Zahlen sind erfunden, um die Ausbalancierung zu veranschaulichen. Sie sind keine NHD Daten und belegen nicht, dass sechs Proben ausreichen. Eignung, Unabhängigkeit, erwartete Variation und die wissenschaftliche Fragestellung bestimmen ein geeignetes Design und eine geeignete Analyse.
Das wichtige Merkmal dieses Beispiels ist, dass jeder Handhabungsblock beide Bedingungen enthält. Wenn alle A-Proben morgens und alle B-Proben nachmittags gehandhabt werden, lassen sich Behandlung und Handhabungszeit nur schwer trennen.
Verblindung: das Ergebnis bewerten, ohne die erwartete Antwort zu kennen
Verblindung betrifft die Frage, wer die Gruppenzugehörigkeit kennt, während relevante Schritte durchgeführt oder Ergebnisse bewertet werden. Zum Beispiel kann eine Person, die einen Zellbild-Endpunkt misst, mit kodierten Bildern arbeiten, wenn das Design dies zulässt. Der Code sollte die Verbindung zum ursprünglichen Datensatz erhalten, damit das Ergebnis später überprüft werden kann.
Nicht jeder experimentelle Schritt kann verblindet werden. Halten Sie fest, welche Schritte verblindet wurden, welche nicht und warum. Ein Etikett mit der Aufschrift “verblindet” ist weniger nützlich als eine genaue Beschreibung, wer wann was wusste.
Regeln für Ausschlüsse konsistent halten
Definieren Sie verwendbare Proben und Qualitätskriterien, bevor Sie Behandlungsergebnisse prüfen. Wenn eine Messung ein geplantes Kriterium nicht erfüllt, bewahren Sie den Grund zusammen mit dem Datensatz auf. Eine fair wirkende Gruppenbalance nach selektiven Ausschlüssen ist nicht dasselbe wie ein fairer Vergleich von Anfang an.
Die Materialidentität bleibt eine separate Frage
Randomisierung kann nicht überprüfen, was sich in einem Gefäß befindet. Wenn Sie Studien planen, die GHK-Cu oder BPC-157, erfassen Sie das genaue Material, die gelieferte Form, die Mengenbasis und verfügbare Chargendokumente. Veröffentlichte Zell- oder Tierbefunde belegen keinen Nutzen für das gelieferte Katalogmaterial.
Eine Forschungsanfrage senden mit der Materialidentität und den für Ihr Projekt erforderlichen Aufzeichnungen. Diese Katalogmaterialien sind für Laborforschung, Entwicklung und Fertigung bestimmt, nicht für den menschlichen oder tierärztlichen Gebrauch.
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