12.5:

12.5: التجارب العشوائية

JoVE Core
Statistics

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

JoVE Core Statistics

Randomized Experiments

Please note that all translations are automatically generated. Click here for the English version.

Previous Video

12.4: Experimental Designs

Next Video

12.7: Controls in Experiments

6,960 Views

•

01:13 min

•

April 30, 2023

Overview

تتضمن عملية التوزيع العشوائي تعيين المشاركين في الدراسة بشكل عشوائي إلى مجموعات تجريبية أو ضابطة بناء على احتمالية تعيينهم على قدم المساواة. يهدف التوزيع العشوائي إلى القضاء على تحيز الاختيار وتحقيق التوازن بين العوامل المربكة المعروفة وغير المعروفة بحيث تكون المجموعة الضابطة مشابهة لمجموعة العلاج قدر الإمكان. يمكن استخدام برنامج كمبيوتر ومولد أرقام عشوائية لتعيين المشاركين في المجموعات بطريقة تقلل من التحيز.

التوزيع العشوائي البسيط

يشير التوزيع العشوائي البسيط إلى التخصيصات العشوائية بناء على تسلسل واحد. يظل اختيار شخص في مجموعة عشوائيا تماما. يعد قلب العملة المعدنية الطريقة الأكثر شيوعا والأساسية للتوزيع العشوائي البسيط.

التوزيع العشوائي للكتلة

يتكون من تعيين المشاركين عشوائيا لمجموعات مختلفة لإنتاج عينة متساوية من المشاركين. تضمن هذه الطريقة موازنة أحجام العينات عبر المجموعات بمرور الوقت. كل كتلة صغيرة ومتوازنة ، مع مهام جماعية محددة مسبقا ، وبالتالي فإن عدد المشاركين في كل مجموعة متشابه دائما.

التوزيع العشوائي الطبقي

في التوزيع العشوائي الطبقي ، يتم التحكم في المتغيرات المشتركة ومتوازنتها. تسمح هذه الطريقة بموازنة خصائص خط الأساس للمشاركين (المتغيرات المشتركة) بين المجموعات. لتقدير تأثير المتغير المشترك على متغير تابع ، يحتاج الباحث إلى تحديد متغيرات مشتركة محددة. يتم تعيين المشاركين إلى الكتلة المناسبة من المتغيرات المشتركة بناء على التوزيع العشوائي الطبقي ، والذي ينشئ كتل منفصلة لكل مجموعة من المتغيرات المشتركة. بعد كل شيء ، تم تحديد المشاركين وتخصيصهم في كتل ، ويتم استخدام التوزيع العشوائي البسيط لتعيينهم لإحدى المجموعات داخل كل كتلة.

Transcript

التوزيع العشوائي هو طريقة إحصائية لتعيين المشاركين بشكل عشوائي إلى تجربة أو مجموعة تحكم ، بافتراض أن كل مشارك لديه فرصة عادلة للاختيار.

يساعد التوزيع العشوائي على منع التحيز ، الذي قد ينشأ أثناء اختيار الموضوع ، أو الأخطاء العرضية أثناء التجربة وبعدها.

تقسم طريقة التوزيع العشوائي البسيطة العينات إلى مجموعتين عن طريق قلب عملة معدنية أو دحرجة نرد.

ومع ذلك ، قد تؤثر خصائص العينة ، مثل الجنس ، على النتائج وتعمل كمتغير حظر. في مثل هذه الحالات ، يتم استخدام التوزيع العشوائي للكتلة ، والذي يفصل العينات إلى كتل بناء على الجنس. اعتمادا على مجموعة العلاج ، يتم تقسيم الأفراد في كل كتلة بشكل عشوائي إلى مجموعات أصغر.

في التوزيع العشوائي الطبقي ، يتم تجميع المتغيرات التنبؤية مثل الجنس ومؤشر كتلة الجسم وتوازنها. مع هذين المتغيرات ، يمكن إجراء ست مجموعات أو طبقات. ثم يتم تعيين الأفراد داخل هذه الطبقات بشكل عشوائي إلى مجموعة علاج أو تحكم.

Key Terms and definitions

Randomization - Process of allocating subjects randomly to reduce bias.
Simple Randomization - Assigning based on a single sequence.
Block Randomization - Equal sample allocation to different groups.
Stratified Randomization - Controlled according to covariates characteristics.
Randomized Experimental Design - Where treatments are randomly assigned.

Learning Objectives

Define Randomization - Explain its use in experimental research (e.g., randomization in experimental research).
Contrast Simple vs Block Randomization - Key differences (e.g., sample sequence and size).
Explore Randomization Methods - Different techniques (e.g., simple, block, stratified methods).
Explain Experimental Design - How randomization fits in this process.
Apply in Research Context - Real-world research application.

Questions that this video will help you answer

What is randomization in experimental research?
What are the differences between simple and block randomization?
How does stratified randomization work?

This video is also useful for

Students - Understand the role and importance of randomization in experimental designs.
Educators - It provides a clear concept of randomization for teaching purposes.
Researchers - It gives strategies that preserve scientific validity by reducing bias.
Science enthusiasts - Offers insight into experimental designs and methodology.