無作為化比較試験における治療前のスコアのグループおよび個人の違いを1つの対照でどのようにすべきですか？

アンドリューゲルマンは、彼がジェニファーヒルと書いた本の中で、第9章（9.3）、177ページで述べています。

治療前の予測因子、またはより一般的には治療によって影響を受けないであろう予測因子（人種や年齢など）を制御することのみが適切です。この点については、セクション9.7でより具体的に説明します。

そしてそこで（9.7は「治療後の変数を制御しない」と題されています）、彼は変更前の問題を直接ではなく、媒介変数を測定する問題について議論しています。

ここで、Gelman / Hillは素晴らしいテキストだと思います。そして、私はそれを十分に理解しています。しかし、同じ問題に対するEveritt＆Picklesのアプローチが思い浮かぶので、これは私の興味をそそりました。

Everittは、変更スコア（スコアB-スコアA）を使用すると、結果が処理に有利になるように偏る傾向があると考えていますが、モデルにベースラインスコアを含めると、保守的です。彼らはこれをシミュレーションで裏付けています-それはかなり説得力があります。

ここまでの私の理解は、あなたがコントロールしているのは、ベースラインスコアのグループの違いであり、それが見かけの治療効果をそれよりも大きくするか、存在しないようにするかもしれないということです。これは、平均への回帰が機能しているため、治療効果とは関係なく、ベースラインスコアが高くなると減少が大きくなり、逆もまた同様であることを理解しています。

Everittは「変更スコア」に精力的に反対しており、Gelmanはモデルにベースラインスコアを含めることに対して助言しているようです。

ただし、Gelmanはこれを次の2〜3ページで説明し、予測子としてのテスト前のスコアを含みます。彼は、効果の不確実性のみを表す一連の治療効果ではなく、テスト前のスコアを条件とする一連のもっともらしい治療効果を得るという警告を与えます。

私の意見では、「スコアの変更」を使用しても、平均への回帰については何も行われていないようですが、ベースラインスコアを予測子として含めると、ベースライングループの差異をキャンセルして、本質的に共分散構造を導入できます。

私は医者であり、どの治療法が効果的かについて本当の決定をしなければなりません。だから私は何をすべきですか？各個人のベースラインスコアを含めるか、「変更スコア」を使用しますか？

{ごまかしをしています。コメントボックスにコメントを追加するには長すぎます。}ご説明ありがとうございます。素晴らしい情報源を見つけたかのように聞こえ、そこから良い教訓を引き出すために多くのことをしました。たとえば、クックとキャンベルの準実験の章など、読む価値のある他の情報源があります。ジェフリー・ケッペルの設計と分析のセクション。ドナルド・ルービンによる少なくとも1つの記事だと思います。また、ダミアンベテベナーの生徒のテストの点数に関する作業から収集した（言い換えた）レッスンも提供します。

特定の介入がなければ改善が起こらないと期待することは理にかなっていますか？その場合、分散分析と同様に、ゲインスコアを分析することは理にかなっています。代わりに、すべての学生が介入なしでもある程度改善し、ポストテストのスコアはプリテストのスコアの線形関数として予測できると考えるのは合理的ですか？もしそうなら、共分散の分析は理にかなっています。

ANOVA / ANCOVAフローチャートから

また、おそらくあなたはこれを知っているかもしれませんが、ベテベナーによって言及された主のパラドックスは、同じデータで、これら2つの方法のいずれかを使用してゼロ平均差の結果を取得する可能性を含みますが、他の方法を使用して有意差。

私の見解は、おそらくあなたの方法よりも制限された測定値に基づいており、両方の方法に場所があり、Everittとおそらくゲルマンも、この場合は非常に難しいので、一線を画しています。