Identification of Minimum Effective Dose based on ratio of normally distributed data under heteroscedasticity

Abstract

Efficacy and safety study is of practical importance in modern drug development. It is a key component in evaluating the safety of food additives or pesticides, and assessing the effectiveness and safety of drugs. In most of the various statistical procedures, homogeneity of variances among different dose levels was required. This paper without a need for multiplicity adjustment proposes a stepwise confidence set procedure for estimating Minimum Effective Dose (MED) of drugs based on ratio of population means for normally distributed data under heteroscedasticity. The procedure employed the Fieller (1954) method and obtained individual (1−α)100% confidence intervals for identification of MED. The procedure is applied to a data of an experiment that was published by Ruberg (1989) where the effect of a new compound is measured by an increase in the weight of a particular organ in mice. Simulation study was carried out and results indicate that the procedure controls the family-wise error rate (FWER) strongly. Power of the procedure increases with increasing ratio of means and sample size.

L’etude de l’efficacité et de l’innocuité est d’une importance pratique dans le développement moderne de médicaments. Il s’agit aussi d’un élément clé dans l’évaluation de l’innocuité des additifs alimentaires ou des pesticides. Dans la plupart des diverses procédures statistiques, l’homogénéité des variances entre les differents niveaux de dose est souvent requise. Dans cet article, il est proposé une procédure par étape pour établir des ensemble de confiance étapes pour estimer la dose minimale efficace (DFD) des médicaments, en présence d’hétéroscédécité, sans qu’il ne soit nécessaire de procéder à des ajsustements multiples. La méthode est basée sur les rapports de moyennes et de la taille de l’échantillon. Elle est ensuite appliquée à un jeu de données disponible dans Fieller (1954). Dans cette application, l’effet d’un nouveau composé est mesuré par une augmentation du poids d’un organe particulier chez la souris. Une étude de simulation a été réalisée et les résultats indiquent que la procédure contrôle fortement le taux d’erreur familial (FWER). La puissance de la procédure augmente avec l’augmentation du rapport entre les moyennes et la taille de l’échantillon.