الاختيار العشوائي أو التعيين العشوائي

الاختيار العشوائي والتخصيص العشوائي هما أسلوبان إحصائيان شائعان الاستخدام، ولكن غالبًا ما يكونان مشوشين.

يشير الاختيار العشوائي إلى عملية الاختيار العشوائي للأفراد من مجتمع ما للمشاركة في الدراسة.

يشير التعيين العشوائي إلى عملية التعيين العشوائي للأفراد المشاركين في الدراسة لمجموعة علاجية أو مجموعة مراقبة.

يمكنك التفكير في الاختيار العشوائي باعتباره العملية التي تستخدمها “لإدخال” الأفراد في الدراسة، ويمكنك التفكير في التعيين العشوائي باعتباره ما “تفعله” مع هؤلاء الأفراد بمجرد اختيارهم ليكونوا جزءًا من الدراسة.

أهمية الاختيار العشوائي والتخصيص العشوائي

عندما تستخدم الدراسة الاختيار العشوائي ، فإنها تختار الأفراد من السكان باستخدام عملية عشوائية. على سبيل المثال، إذا كان عدد السكان يبلغ 1000 فرد، فيمكننا استخدام جهاز كمبيوتر لاختيار 100 فرد من هؤلاء الأفراد عشوائيًا من قاعدة البيانات. وهذا يعني أن كل فرد لديه نفس احتمالية اختياره ليكون جزءًا من الدراسة، مما يزيد من فرص الحصول على عينة تمثيلية – ذات خصائص مماثلة لعامة السكان.

وباستخدام عينة تمثيلية في دراستنا، أصبحنا قادرين على تعميم نتائج دراستنا على السكان. من الناحية الإحصائية، يُسمى هذا بوجود صلاحية خارجية – وهو صالح لإضفاء الطابع الخارجي على نتائجنا لعامة السكان.

عندما تستخدم إحدى الدراسات التعيين العشوائي ، فإنها تقوم بتعيين الأفراد عشوائيًا إلى مجموعة علاجية أو مجموعة مراقبة. على سبيل المثال، إذا كان لدينا 100 فرد في إحدى الدراسات، فيمكننا استخدام مولد أرقام عشوائي لتعيين 50 فردًا بشكل عشوائي لمجموعة مراقبة و50 فردًا لمجموعة علاجية.

باستخدام التعيين العشوائي، نزيد فرصة أن تتمتع المجموعتان بخصائص متشابهة تقريبًا، مما يعني أن أي اختلافات ملحوظة بين المجموعتين يمكن أن تعزى إلى العلاج. وهذا يعني أن الدراسة لها صلاحية داخلية : فهي صالحة لإرجاع أي اختلافات بين المجموعات إلى المعاملة نفسها، على عكس الاختلافات بين الأفراد في المجموعات.

أمثلة على الاختيار العشوائي والتخصيص العشوائي

من الممكن أن تستخدم الدراسة كلاً من الاختيار العشوائي والتخصيص العشوائي، أو واحدة فقط من هذه التقنيات، أو لا تستخدم أيًا من التقنيتين. الدراسة القوية هي التي تستخدم كلا التقنيتين.

توضح الأمثلة التالية كيف يمكن للدراسة استخدام كل من هذه التقنيات أو إحداها أو عدم استخدام أي منها، والتأثيرات الناتجة.

مثال 1: استخدام الاختيار العشوائي والتخصيص العشوائي

الدراسة: يريد الباحثون معرفة ما إذا كان النظام الغذائي الجديد يؤدي إلى فقدان الوزن بشكل أكبر من النظام الغذائي القياسي في مجتمع معين يضم 10000 شخص. قاموا بتجنيد 100 شخص للمشاركة في الدراسة باستخدام جهاز كمبيوتر لاختيار 100 اسم عشوائيًا من قاعدة البيانات. بمجرد حصولهم على 100 فرد، يستخدمون الكمبيوتر مرة أخرى لتعيين 50 فردًا بشكل عشوائي لمجموعة مراقبة (على سبيل المثال الالتزام بنظامهم الغذائي القياسي) و50 فردًا لمجموعة علاجية (على سبيل المثال اتباع النظام الغذائي الجديد). يسجلون إجمالي فقدان الوزن لكل فرد بعد شهر واحد.

النتائج: استخدم الباحثون الاختيار العشوائي للحصول على العينة والتخصيص العشوائي عند وضع الأفراد في مجموعة علاجية أو ضابطة. ومن خلال القيام بذلك، أصبحوا قادرين على تعميم نتائج الدراسة على إجمالي عدد السكان وإرجاع الاختلافات في متوسط فقدان الوزن بين المجموعتين إلى النظام الغذائي الجديد.

مثال 2: استخدم الاختيار العشوائي فقط

الدراسة: يريد الباحثون معرفة ما إذا كان النظام الغذائي الجديد يؤدي إلى فقدان الوزن بشكل أكبر من النظام الغذائي القياسي في مجتمع معين يضم 10000 شخص. قاموا بتجنيد 100 شخص للمشاركة في الدراسة باستخدام جهاز كمبيوتر لاختيار 100 اسم عشوائيًا من قاعدة البيانات. ومع ذلك، قرروا تقسيم الأفراد إلى مجموعات بناءً على جنسهم فقط. يتم تعيين النساء في المجموعة الضابطة والرجال في مجموعة العلاج. يسجلون إجمالي فقدان الوزن لكل فرد بعد شهر واحد.

النتائج: استخدم الباحثون الاختيار العشوائي للحصول على عينتهم، لكنهم لم يستخدموا التخصيص العشوائي عند وضع الأفراد في مجموعة علاجية أو ضابطة. وبدلاً من ذلك، استخدموا عاملاً محددًا – الجنس – لتحديد المجموعة التي سيتم تعيين الأفراد إليها. ومن خلال القيام بذلك، فإنهم قادرون على تعميم نتائج الدراسة على إجمالي عدد السكان، لكنهم غير قادرين على عزو الاختلافات في متوسط فقدان الوزن بين المجموعتين إلى النظام الغذائي الجديد. لقد تم المساس بالصلاحية الداخلية للدراسة لأن الاختلاف في فقدان الوزن قد يكون في الواقع بسبب الجنس وليس النظام الغذائي الجديد.

مثال 3: استخدم التعيين العشوائي فقط

الدراسة: يريد الباحثون معرفة ما إذا كان النظام الغذائي الجديد يؤدي إلى فقدان الوزن بشكل أكبر من النظام الغذائي القياسي في مجتمع معين يضم 10000 شخص. يقومون بتجنيد 100 رياضي ذكر للمشاركة في الدراسة. ثم استخدموا برنامج كمبيوتر لتعيين 50 رياضيًا ذكرًا بشكل عشوائي لمجموعة مراقبة و50 لمجموعة العلاج. يسجلون إجمالي فقدان الوزن لكل فرد بعد شهر واحد.

النتائج: لم يستخدم الباحثون الاختيار العشوائي للحصول على عينتهم لأنهم اختاروا على وجه التحديد 100 رياضي ذكر. ولهذا السبب، فإن عينتهم لا تمثل إجمالي عدد السكان وبالتالي فإن صحتها الخارجية معرضة للخطر – فلن يتمكنوا من تعميم نتائج الدراسة على إجمالي عدد السكان. ومع ذلك، فقد استخدموا التخصيص العشوائي، مما يعني أنهم يمكن أن يعزو أي اختلاف في فقدان الوزن إلى النظام الغذائي الجديد.

مثال 4: لا تستخدم أيًا من الأسلوبين

الدراسة: يريد الباحثون معرفة ما إذا كان النظام الغذائي الجديد يؤدي إلى فقدان الوزن بشكل أكبر من النظام الغذائي القياسي في مجتمع معين يضم 10000 شخص. يقومون بتجنيد 50 رياضيًا و50 رياضية للمشاركة في الدراسة. ثم قاموا بتعيين جميع الرياضيات في المجموعة الضابطة وجميع الرياضيين الذكور في مجموعة العلاج. يسجلون إجمالي فقدان الوزن لكل فرد بعد شهر واحد.

النتائج: لم يستخدم الباحثون الاختيار العشوائي للحصول على العينة الخاصة بهم حيث أنهم اختاروا على وجه التحديد 100 رياضي. ولهذا السبب، فإن عينتهم لا تمثل إجمالي عدد السكان وبالتالي فإن صحتها الخارجية معرضة للخطر – فلن يتمكنوا من تعميم نتائج الدراسة على إجمالي عدد السكان. بالإضافة إلى ذلك، يقسمون الأفراد إلى مجموعات على أساس الجنس بدلاً من الاعتماد على تخصيص عشوائي، مما يعني أن صحتهم الداخلية معرضة للخطر أيضًا – يمكن أن تكون الاختلافات في فقدان الوزن بسبب الجنس وليس النظام الغذائي.