Die Planung klinischer Studien erfordert zahlreiche Annahmen über Parameter, wie die Variabilität der Endpunkte, die Effektgrößen oder die Sicherheitsprofile der untersuchten Behandlungsmethoden. Oft ist nur wenig Information zu diesen Parametern vorhanden, sodass zuverlässige Schätzungen kaum möglich sind. Ein Lösungsansatz sind Versuchspläne, die eine Adaption des Studiendesigns nach einer Interimsanalyse vorsehen. Im Gegensatz zu klassischen einstufigen Versuchsanordnungen erlauben solche Studiendesigns, unbekannte Parameter in Interimsanalysen zu schätzen und danach die Studie entsprechend zu adaptieren. Adaptionen, die in der Literatur betrachtet wurden, sind etwa Anpassungen der Fallzahl sowie die Auswahl von Behandlungsmethoden oder Subgruppen. Wichtige Anforderungen bei der Anwendung adaptiver Designs in konfirmativen klinischen Studien sind die Kontrolle des Fehlers 1. Art sowie die valide Schätzung der Effektgrößen. Die vorliegende Arbeit schlägt in erster Linie neue Testverfahren und Konfidenzintervalle für einstufige sowie adaptive Designs mit unverblindeten Interimsanalysen, bei denen multiple Hypothesen getestet werden vor.<br />Insbesondere wird meine Arbeit zu einstufigen parametrischen multiplen Testverfahren, die auf gewichteten Graphen basieren, vorgestellt werden. Im Hauptteil der Arbeit schlage ich neue adaptive multiple Testverfahren welche auf Abschlusstests von gewichteten adaptiven Tests basieren. Diese Methodologie erlaubt, unter Anderem adaptive (parallele) "Gatekeeping Prozeduren" zu konstruieren. Diese haben zum Beispiel Anwendungen in klinischen Studien mit multiplen Behandlungsgruppen, Endpunkten, und/oder Subgruppen, in denen eine Behandlungsgruppe in einer Interimsanalyse ausgewählt wird. Im weiteren werden dann entsprechende simultane Konfidenzintervalle für diese Testprozeduren vorgeschlagen. Anschließend werden dann die Anwendungseigenschaften der vorgeschlagenen adaptiven Testprozeduren anhand von Simulationsstudien untersucht, sowie die von mir entwickelte und frei verfügbare Software vorgestellt. Letztere erlaubt unter anderem die Umsetzen der in der vorliegenden Arbeit vorgestellten multiplen einstufigen sowie adaptiven Testprozeduren. Schlussendlich werden die vorgestellten Ergebnisse und einige Ideen für zukünftige Entwicklungen diskutiert.<br />
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Planning a confirmatory clinical trial involves a large number of decisions. Suitable clinical endpoints have to be chosen. Treatment dose/regimens have to be selected. Sample sizes and allocation ratios have to be specified. To this end, typically, assumptions about the distribution of observations have to be made such as, the variability of outcomes, the size of treatment differences, or the dose-response relationship. Often, little information about these parameters is available at the time of planning. Multiple testing procedures and adaptive designs provide inferential tools to address these problems.<br />The former allow one to investigate several hypotheses simultaneously within a single trial, while controlling an overall false positive rate. The latter permit to learn about certain such parameters using information emerging from the ongoing experiment and to perform mid-trial design modifications.<br />In this thesis I propose adaptive multiple testing procedures that combine the two approaches. This thesis proposes new multiple test procedures and corresponding simultaneous confidence intervals for fixed sample and and adaptive designs. First my work on fixed-sample parametric multiple test procedures that are based on directed weighted graphs is presented. In the main part I propose new adaptive multiple test procedures based on the closed test of weighted intersection tests and derive corresponding simultaneous confidence intervals. These tests permit mid-trial design modifications based on unblinded interim data and external information while providing strict type I error control. The general approach covers adaptations as dropping of treatment groups and endpoints as well as sample size reassessment. Following, the operating characteristics of the proposed procedures are investigated using simulation studies and an open source package is presented, which implements, among others, the procedures proposed in this thesis. Finally the proposed methods are discussed and some directions for further research are given.<br />
