更新（2013 年 9 月 10 日）：我相信说增加基线或端线测量是降低设计效果的方法，从而使软件设计高效，而不是说最大测量次数是必要的，这会更正确。沃尔特曼等人。（2013 年）。
阶梯式楔形设计 ( pdf ) 是平行组设计的一个很好的替代方案，因为后勤原因，干预必须分阶段推出。然而，这种设计的一个潜在缺点可能是测量轮数。尽管 SW 设计可以提高功效（从而减少检测相同效果所需的样本量），但在每一轮治疗（步骤）之前和之后观察/测量每个单元。如果您有五个步骤，则有六个测量轮次，包括所有单元都在控制组中时的初始测量轮次。因此，如果您的 n=1000，则为 1000 x 6 = 6000 次观察/测量。
我写信询问可能的替代方案（见下图）：
- 按社区分层（假设总共有 5 个社区；增加到 N = 1500，因为设计的权力低于 SW）
- 根据干预顺序（第一、第二、第三、第四、第五）将阶层（社区）随机化
- 在第一个社区层（社区 A）内，对所有 n=300 进行基线调查，然后将单位随机分配到治疗或控制
- 将干预措施提供给随机接受治疗的 n/2 个单位
- 对社区 A 中的所有 n=300 人进行最终调查（治疗和候补名单控制）
- 对社区 B 中的所有 n=300 人进行基线调查（可能与#5 同时进行），然后将单位随机分配到治疗或控制
- 将干预措施交付给社区 B 中的 n/2 个随机接受治疗的单位和来自社区 A 的 n/2 个等候名单控制单位（可选，但这是我们会做的）
- 重复。
在替代设计中，每个单元都被调查两次，只是在不同的时间。对于 n=1500 的总样本，这是 1500 x 2 = 3000 次调查。与 SW 设计相比，这减少了 6000 - 3000 = 3000 次调查，这具有很大的成本影响。
SW 之所以有效，是因为我们在每一步之前和之后观察每个单元，然后对时间进行建模。
在替代设计中，对于分配给治疗 (n=750) 和等待名单控制 (n=750) 的每个单元，我们只有 2 次测量（基线和终点）。
或者：
- 社区 A 的基线在第 1 个月进行
- 在第 3 个月进行的社区 A 的 Endline
- 社区 B 的基线在第 3 个月进行
- 在第 6 个月进行的社区 B 结束线
- 社区 C 的基线在第 6 个月进行
- 在第 9 个月进行的社区 C 结束线
- 社区 D 的基线在第 9 个月进行
- 在第 12 个月进行的社区 D 结束线
- 社区 E 的基线在第 12 个月进行
- 在第 15 个月进行的社区 E 结束线
- （不会测量社区 E 候补名单控制的后处理；只需交付计划）
在替代设计中，我们能否解释在不同时间进行观察的事实？在 SW 中，每轮之前和之后都会测量每个单元，这使得时间效应的建模变得更容易。
我们能否在分配到治疗（0/1）、基线控制向量、社区层的虚拟变量和终点测量月份时回归终点线 DV？更好的选择？
假设有解决方案，如何思考对权力的影响？
替代设计：
