12.5
無作為化は、各参加者が選択される可能性が公平であると仮定して、参加者を実験群または対照群に無作為に割り当てる統計的手法です。
ランダム化は、被験者選択中に発生する可能性のあるバイアスや、実験中および実験後の偶発的なエラーを防ぐのに役立ちます。
単純なランダム化法では、コインを投げたりサイコロを振ったりして、サンプルを2つのグループに分けます。
ただし、性別などのサンプルの特性は、結果に影響を与え、ブロッキング変数として機能する可能性があります。このような場合、ブロックのランダム化が使用され、性別に基づいてサンプルがブロックに分割されます。治療グループに応じて、各ブロックの個人はランダムに小さなグループに分けられます。
層別ランダム化では、性別やボディマス指数などの予後変数がグループ化され、バランスが取れています。これら 2 つの共変量を使用すると、6 つの組み合わせまたは層が可能になります。次に、これらの層内の個人は、治療群または対照群にランダムに割り当てられます。
ランダム化プロセスには、均等に割り当てられる確率に基づいて、研究参加者を実験グループまたは対照グループにランダムに割り当てることが含まれます。ランダム化は、選択バイアスを排除し、既知および未知の交絡因子のバランスをとり、対照群が治療群と可能な限り類似するようにすることを目的としています。コンピューター プログラムと乱数発生器を使用して、バイアスを最小限に抑える方法で参加者をグループに割り当てることができます。
単純なランダム化
単純なランダム化とは、単一のシーケンスに基づいたランダムな割り当てを指します。グループへの人の選択は完全にランダムのままです。コイン投げは、単純なランダム化の最も一般的かつ主要な方法です。
ブロックのランダム化
これは、参加者の均等なサンプルを作成するために、参加者を異なるグループにランダムに割り当てることで構成されます。この方法により、時間の経過とともにサンプル サイズがグループ間でバランスが保たれることが保証されます。各ブロックは小さくバランスが取れており、事前にグループが割り当てられているため、各グループの参加者数は常に同程度になります。
層化されたランダム化
層別ランダム化では、共変量が制御され、バランスがとれます。この方法により、参加者のベースライン特性 (共変量) をグループ間でバランスをとることができます。従属変数に対する共変量の影響を推定するには、研究者は特定の共変量を特定する必要があります。参加者は、共変量の組み合わせごとに個別のブロックを作成する層別ランダム化に基づいて、共変量の適切なブロックに割り当てられます。結局のところ、参加者は識別されてブロックに割り当てられており、単純なランダム化を使用して参加者を各ブロック内のグループの 1 つに割り当てます。
無作為化は、各参加者が選択される可能性が公平であると仮定して、参加者を実験群または対照群に無作為に割り当てる統計的手法です。
ランダム化は、被験者選択中に発生する可能性のあるバイアスや、実験中および実験後の偶発的なエラーを防ぐのに役立ちます。
単純なランダム化法では、コインを投げたりサイコロを振ったりして、サンプルを2つのグループに分けます。
ただし、性別などのサンプルの特性は、結果に影響を与え、ブロッキング変数として機能する可能性があります。このような場合、ブロックのランダム化が使用され、性別に基づいてサンプルがブロックに分割されます。治療グループに応じて、各ブロックの個人はランダムに小さなグループに分けられます。
層別ランダム化では、性別やボディマス指数などの予後変数がグループ化され、バランスが取れています。これら 2 つの共変量を使用すると、6 つの組み合わせまたは層が可能になります。次に、これらの層内の個人は、治療群または対照群にランダムに割り当てられます。
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