59. В факторном дизайне 2 и более вмешательства оцениваются одновременно за счет использования варьирующих комбинаций вмешательств. Простейшим примером является факторный дизайн 2 x 2, при котором субъектам в случайном порядке назначается одна из 4 возможных комбинаций 2 вмешательств A и B:
назначение только вмешательства A;
назначение только вмешательства B;
назначение вмешательств и A, и B;
неназначение ни A, ни В вмешательств.
60. Во многих случаях факторный дизайн используется с целью изучения взаимодействия между вмешательствами A и B. Статистический тест на взаимодействие может быть недостаточно мощным для обнаружения взаимодействия, если размер выборки был рассчитан на основе теста на главные эффекты. Это важно учитывать, если подобный дизайн используется для изучения объединенных эффектов A и B, в частности, если вмешательства могут применяться вместе.
61. Другим значимым применением для факторного дизайна является установление характеристик зависимости "доза - ответ" при одновременном применении вмешательств C и D, особенно если эффективность каждого вида монотерапии была установлена при некоторой дозе в предыдущих клинических исследованиях. Выбирается число (m) доз C, обычно включая нулевую дозу (плацебо), и сходное число (n) доз D. Тогда полный дизайн состоит из m х n групп вмешательств, каждая из которых получает разную комбинацию доз C и D. Результирующую оценку поверхности отклика можно затем использовать для установления оптимальной комбинации доз C и D для клинического применения, как описано в Руководстве по подбору дозы лекарственных препаратов.
62. В некоторых случаях к перекрестному дизайну 2 x 2 прибегают для эффективного использования субъектов клинических исследований за счет оценки эффективности 2 вмешательств с тем же числом субъектов, которое потребовалось бы для оценки эффективности одного из них. Такая стратегия подтвердила свою эффективность масштабных исследований смертности. Эффективность и валидность этого подхода зависят от отсутствия взаимодействия между вмешательствами A и B, так что влияние A и B на первичные переменные эффективности соответствует аддитивной модели, и поэтому эффект A фактически одинаков, независимо от того, является ли он дополнительным по отношению к эффекту B, или изучается отдельно. Как и в случае перекрестного дизайна исследования, доказательство, что данное условие будет выполнено, необходимо получить до исследования, опираясь на имеющиеся сведения и данные.