12.5
무작위 배정은 각 참가자가 선택될 공정한 기회가 있다고 가정하고 참가자를 실험 또는 통제 그룹에 무작위로 할당하는 통계적 방법입니다.
무작위 추출은 피험자 선택 중에 발생할 수 있는 편향이나 실험 중 및 실험 후에 발생할 수 있는 우발적인 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.
단순 무작위 지정 방법은 동전을 던지거나 주사위를 굴려 샘플을 두 그룹으로 나눕니다.
그러나 성별과 같은 표본의 특성은 결과에 영향을 미치고 차단 변수로 작용할 수 있습니다. 이러한 경우 블록 무작위화가 사용되며, 이는 성별에 따라 표본을 블록으로 분리합니다. 치료 그룹에 따라 각 블록의 개인은 무작위로 더 작은 그룹으로 나뉩니다.
계층화된 무작위화에서는 성별 및 체질량 지수와 같은 예후 변수가 그룹화되고 균형을 이룹니다. 이 두 공변량을 사용하면 6개의 조합 또는 계층이 가능합니다. 그런 다음 이 계층 내의 개인은 치료 그룹 또는 통제 그룹에 무작위로 할당됩니다.
무작위 추출 과정은 연구 참가자들이 동등하게 할당될 확률을 기준으로 실험군 또는 대조군에 무작위로 할당하는 과정입니다. 무작위 추출은 선택적 편향을 제거하고 알려진 혼란 요인과 알려지지 않은 혼란 요인의 균형을 유지하여 대조군이 치료군과 최대한 유사하도록 하기 위한 것입니다. 컴퓨터 프로그램과 난수 생성기를 사용하여 편견을 최소화하는 방식으로 참가자를 그룹에 할당할 수 있습니다.
단순 무작위 추출
단순 무작위 추출은 단일 시퀀스를 기반으로 하는 무작위 배정을 의미합니다. 그룹에 배정되는 사람의 선택은 완전히 무작위로 유지됩니다. 동전을 던지는 것은 단순 무작위 추출의 가장 일반적이고 기본적인 방법입니다.
블록 무작위 추출
이는 참가자를 서로 다룬 그룹에 무작위로 할당하여 동일한 참가자 표본을 생성하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 시간이 지남에 따라 그룹 간의 표본 크기가 균형을 이룰 수 있습니다. 각 블록은 크기가 작고 균형된 모습을 하고 있어 그룹 할당이 미리 결정되어 있으므로 각 그룹의 참가자 수는 항상 유사합니다.
층화 무작위 추출
계층화된 무작위화에서는 공변량이 통제되고 균형을 이룹니다. 이 방법을 사용하면 참가자의 기준 특성(공변량)이 그룹 간에 균형을 이룰 수 있습니다. 종속변수에 대한 공변량의 영향을 추정하려면 연구자는 특정 공변량을 식별해야 합니다. 참가자는 계층화된 무작위화를 기반으로 적절하게 공변량 블록에 할당되며, 이는 각 공변량 조합에 대한 별도의 블록을 생성합니다. 결국 참가자는 식별되어 블록에 할당되며 단순 무작위 추출을 사용하여 각 블록 내 그룹 중 하나에 할당됩니다.
무작위 배정은 각 참가자가 선택될 공정한 기회가 있다고 가정하고 참가자를 실험 또는 통제 그룹에 무작위로 할당하는 통계적 방법입니다.
무작위 추출은 피험자 선택 중에 발생할 수 있는 편향이나 실험 중 및 실험 후에 발생할 수 있는 우발적인 오류를 방지하는 데 도움이 됩니다.
단순 무작위 지정 방법은 동전을 던지거나 주사위를 굴려 샘플을 두 그룹으로 나눕니다.
그러나 성별과 같은 표본의 특성은 결과에 영향을 미치고 차단 변수로 작용할 수 있습니다. 이러한 경우 블록 무작위화가 사용되며, 이는 성별에 따라 표본을 블록으로 분리합니다. 치료 그룹에 따라 각 블록의 개인은 무작위로 더 작은 그룹으로 나뉩니다.
계층화된 무작위화에서는 성별 및 체질량 지수와 같은 예후 변수가 그룹화되고 균형을 이룹니다. 이 두 공변량을 사용하면 6개의 조합 또는 계층이 가능합니다. 그런 다음 이 계층 내의 개인은 치료 그룹 또는 통제 그룹에 무작위로 할당됩니다.
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