Я пытаюсь создать набор данных со ступенчатым клином, который включает несколько уровней кластеризации (повторяющиеся измерения непрерывного исхода от отдельных лиц, сгруппированных в кластеры). Пакет simstudy (https://www.r-bloggers.com/using-simulation-for-power-analysis-an-example-based-on-a-stepped-wedge-study-design/) кажется особенно подходящим для этого. Однако мне интересно, как я могу изменить код, чтобы назначить равное количество кластеров вмешательству на каждом «шаге» или точке пересечения.
Я хочу определить соответствующую мощность, когда 3, 6, 9, 18 и 36 кластеров рандомизированы для вмешательства в течение времени n = 3 три шага.
например, n = 3 кластера означает, что 1 кластер рандомизирован для вмешательства на шаге 1, 2 и 3
например, n = 6 кластеров ... 2 кластера рандомизированы на каждом шаге. .
например, n = 9 кластеров ... 3 кластера ...
et c.
Вот пример того, как я хочу, чтобы набор данных выглядел как (см. ссылку ниже) в контексте n = 3 кластеров. У меня есть только 1 человек на кластер в целях иллюстрации, но у каждого в этом кластере должен быть один и тот же шаблон вмешательства. На первом шаге (то есть время = '1') первый кластер теперь будет на вмешательстве (intrv = 1), кластер 2 будет на вмешательстве на втором шаге (время = '2') ... et c.
Набор данных со ступенчатым клином