We simulate data from a discrete distribution for the Rankin scores,which are ordinal integers from 0 to 6 in the following simulations. Sowe define a few scenarios.
library(ASSISTant)null.uniform <- rep(1, 7L) ## uniform on 7 support pointshourglass <- c(1, 2, 2, 1, 2, 2, 1)inverted.hourglass <- c(2, 1, 1, 2, 1, 1, 2)bottom.heavy <- c(2, 2, 2, 1, 1, 1, 1)bottom.heavier <- c(3, 3, 2, 2, 1, 1, 1)top.heavy <- c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2)top.heavier <- c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3)ctlDist <- null.uniformtrtDist <- cbind(null.uniform, null.uniform, null.uniform, hourglass, hourglass, hourglass)##d <- generateDiscreteRankinScores(rep(1, 6), 10, ctlDist, trtDist)This is thenull setting.
data(LLL.SETTINGS)designParameters <- list(prevalence = rep(1/6, 6), ctlDist = ctlDist, trtDist = trtDist)designA <- ASSISTDesign$new(trialParameters = LLL.SETTINGS$trialParameters, designParameters = designParameters, discreteData = TRUE)print(designA)## Design Parameters:## Number of Groups: 6## Prevalence:## ## | Group1| Group2| Group3| Group4| Group5| Group6|## |---------:|---------:|---------:|---------:|---------:|---------:|## | 0.1666667| 0.1666667| 0.1666667| 0.1666667| 0.1666667| 0.1666667|## ## Using Discrete Rankin scores? TRUE## ## Null Rankin Distribution:## ## | | Group1| Group2| Group3| Group4| Group5| Group6|## |:--|---------:|---------:|---------:|---------:|---------:|---------:|## |0 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571|## |1 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571|## |2 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571|## |3 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571|## |4 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571|## |5 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571|## |6 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571|## Null Mean and SD## ## | | Group1| Group2| Group3| Group4| Group5| Group6|## |:----|------:|------:|------:|------:|------:|------:|## |mean | 3| 3| 3| 3| 3| 3|## |sd | 2| 2| 2| 2| 2| 2|## Alternative Rankin Distribution:## ## ## | | Group1| Group2| Group3| Group4| Group5| Group6|## |:--|---------:|---------:|---------:|---------:|---------:|---------:|## |0 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.0909091| 0.0909091| 0.0909091|## |1 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1818182| 0.1818182| 0.1818182|## |2 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1818182| 0.1818182| 0.1818182|## |3 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.0909091| 0.0909091| 0.0909091|## |4 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1818182| 0.1818182| 0.1818182|## |5 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.1818182| 0.1818182| 0.1818182|## |6 | 0.1428571| 0.1428571| 0.1428571| 0.0909091| 0.0909091| 0.0909091|## Alternative Mean and SD## ## | | Group1| Group2| Group3| Group4| Group5| Group6|## |:----|------:|------:|------:|--------:|--------:|--------:|## |mean | 3| 3| 3| 3.000000| 3.000000| 3.000000|## |sd | 2| 2| 2| 1.858641| 1.858641| 1.858641|## ## Trial Parameters:## List of 5## $ N : num [1:3] 300 400 500## $ type1Error: num 0.05## $ eps : num 0.5## $ type2Error: num 0.2## $ effectSize: num 0.0642## ## Boundaries:## ## ## | btilde| b| c|## |---------:|--------:|--------:|## | -1.460993| 2.390404| 2.491775|result <- designA$explore(numberOfSimulations = 5000, showProgress = FALSE)analysis <- designA$analyze(result)print(designA$summary(analysis))## P(Reject H0_ITT) = 0.017200; P(Reject H0_subgp) = 0.021800; P(Reject H0) = 0.039000## P(Early stop for efficacy [futility]) = 0.024400 [0.568800]## Mean [SD] Randomized N = 419.620000 [76.093453]## ## Stage at exit (proportion)## ## ## | exitStage| proportion|## |---------:|----------:|## | 1| 0.2106|## | 2| 0.3826|## | 3| 0.4068|## ## Mean [SD] Lost N = 183.574400 [92.930368]## Mean [SD] Analyzed N = 236.045600 [97.620219]## ## Mean loss by futility stage and subgroup## ## ## | FutilityStage| selectedGroup| mean| sd|## |-------------:|-------------:|---------:|---------:|## | 1| 1| 250.28419| 6.348342|## | 1| 2| 200.61538| 8.317006|## | 1| 3| 150.09895| 8.528229|## | 1| 4| 100.22222| 8.528198|## | 1| 5| 50.00383| 6.256512|## | 2| 1| 332.21970| 6.692042|## | 2| 2| 266.84762| 9.663354|## | 2| 3| 201.28723| 10.548019|## | 2| 4| 132.33628| 9.354726|## | 2| 5| 66.10778| 7.323037|## | 3| 1| 416.92357| 8.126832|## | 3| 2| 332.46825| 9.598072|## | 3| 3| 249.78462| 10.513177|## | 3| 4| 166.63415| 10.659841|## | 3| 5| 82.41924| 8.427552|## ## Chance of each subpopulation rejected## ## ## | group| count| proportion|## |-----:|-----:|----------:|## | 1| 40| 0.0080|## | 2| 30| 0.0060|## | 3| 18| 0.0036|## | 4| 13| 0.0026|## | 5| 8| 0.0016|## | 6| 86| 0.0172|## ## Counts by futility stage and subgroup choice## ## ## | FutilityStage| G1| G2| G3| G4| G5|## |-------------:|----:|---:|---:|---:|---:|## | 1| 1309| 715| 475| 414| 522|## | 2| 132| 105| 94| 113| 167|## | 3| 157| 126| 130| 164| 291|## ## CI Statistics:## Overall coverage and coverage for rejections:## ## | overall| rejection|## |-------:|---------:|## | 1| 1|## ## P(theta_test is in the confidence interval)## ## ## | coverage| selectedCount| rejectedCount|## |--------:|-------------:|-------------:|## | 1| 1598| 40|## | 1| 946| 30|## | 1| 699| 18|## | 1| 691| 13|## | 1| 980| 8|## | 1| 86| 86|## NULL