後期第ｎ相試験のデザイン

より後期の段階の第ｎ相試験は，もっと優れた対照を採用し，より強い因果推論ができるようにする．

そのような２つの例は，最適二段階デザイン(Optimal two-stage design)とランダム化第ｎ相臨床試験である。

最適二段階デザインにおいては，第１ステージで，ある人数の被験者が組み入れられ，続いて中間解析がある．

この解析結果で，生物学的または臨床的な有効性が不十分とわかれば試験は終了させられるかも知れないが，有効性が十分あるとわかっても早期に中断させることはできない．

もし試験が終了させられなければ，第２ステージで追加の被験者が組み入れられる．

第２ステージの最後に両ステージの被験者のデータが生物学的または臨床的な活性のエンドポイントの解析に使われる．

最適二段階デザインは，指定した効果を検出するかそのような効果が存在しないと結論づけるために，（十分な活性がないという帰無仮説の下で）平均的に，最少の被験者人数しか必要としないという利点がある．

ランダム化第ｎ相臨床試験は，前述の非ランダム化試験の問題点を避けることができる．

これらのデザインは，２群またはそれ以上の群から最も優れた治療法を選ぶことを目的とし，失敗または成功として表わされる２値のアウトカムを使って統計学的な選択理論に沿って標本の大きさを決定する．目標は，試験群の総数から劣った群を選択する確率を低く抑えることである．

ランダム化第ｎ相デザインでは，生物学的または臨床的な有効性が十分あることに対して試験を早期に中断させる中間解析が可能であり，その化学物質をより迅速に別のもっと大規模な試験へと前進させることができる．

これは，十分な有効性に対して早期中断ができない最適二段階デザインとは対照的である．

このように，試験の課題に対して最善なデザインを選択することは重要である．

疑似実験デザイン

疑似実験デザイン(quasi-experimental design)とは，真の実験の絶対不可欠な要素をすべては含まず．内的妥当性に対する潜在的な脅威を制御することで強い因果推論ができるための十分強力なデザイン戦略のことである.

疑似実験デザインが採用される理由は，大抵は．研究者が試験のある側面，典型的には治療法へのランダム化，を十分に管理できないことによる．

興味のある治療法をランダム化することができなかったり，対照群が実施不可能なとき，内的妥当性を増やすために他の要因をデザインに組み込むことができる．

疑似実験研究は，より現実的な設定で行われることが多い．

そのようなデザインでは，地震などの自然災害の後に健康アウトカムの効果を調査するといったように自然現象を利用することがある．

そのようなデザインは．現実世界の設定においても，行動介入を試験する中で非常によく用いられる.

そのような試験を実施する中で，研究者の重要な責務は，すべての潜在的なバイアスや妥当性への脅威の源を注意深く考え抜くことと，そのような脅威を可能な限り制御するための最適かつ利用可能なデザイン戦略を課すことである．

上記の例では，試験に利用可能な対照（非曝露）群を組み入れることがデザインを改善し強化する１つの方法である．

災害や介入に先立って曝露集団の情報を入手することが可能な場合もあるであろう．

一例として. 1980年の南イタリアでの地震の健康に及ぼす影響の研究がある.

影響を受けた集団は,地震に先立って，冠動脈性心疾患の主要なリスク要因の長期的疫学的調査に参加していた．

地震のとき，その集団の一部は健康診断についての追跡検査が既にされており，別の一部はされていなかった．地震の後２週間以内に健康診断が，まだ検査されていなかった群に対して再開された．

両群一曝露群（地震の後に検査）と非曝露群（地震の前に検査）−は，心拍数，コレステロール，中性脂肪などいろいろな心血管疾患のバイオマーカーについて比較された．

このようにランダム化は不可能であったが，対照が（思いがけず）手に入り，調査研究者は地震への曝露に起因する２群間の差についてかなり強力な因果推論をすることができた．

研究者は，データを収集する前に曝露された群において短期間に上昇したリスク要因を見つけることができた．

地震の後７年間収集されたその後の追跡データは，それらの上昇が持続しなかったことを示した．