Ad esempio, supponiamo che i ricercatori reclutino 100 soggetti per partecipare a uno studio in cui sperano di capire se due pillole diverse hanno o meno effetti diversi sulla pressione sanguigna.<\/span><\/p>\n Possono decidere di utilizzare un generatore di numeri casuali per assegnare casualmente a ciascun soggetto l’uso della pillola n. 1 o della pillola n. 2.<\/span> <\/p>\n Lo scopo della randomizzazione \u00e8 controllare le variabili nascoste<\/a> , ovvero variabili che non sono direttamente incluse in un’analisi, ma che tuttavia influiscono in qualche modo sull’analisi.<\/span><\/p>\n Ad esempio, se i ricercatori studiassero gli effetti di due diverse pillole sulla pressione sanguigna, le seguenti variabili nascoste potrebbero influenzare l\u2019analisi:<\/span><\/p>\n Assegnando casualmente i soggetti ai gruppi di trattamento, massimizziamo la possibilit\u00e0 che le variabili nascoste influenzino allo stesso modo entrambi i gruppi di trattamento.<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 significa che qualsiasi differenza nella pressione sanguigna pu\u00f2 essere attribuita al tipo di pillola piuttosto che all\u2019effetto di una variabile nascosta.<\/span><\/p>\n Un’estensione della randomizzazione \u00e8 nota come randomizzazione a blocchi<\/strong> . Questo \u00e8 il processo di separazione dei soggetti in blocchi e quindi di utilizzo della randomizzazione per assegnare i soggetti all’interno dei blocchi a trattamenti diversi.<\/span><\/p>\n Se, ad esempio, i ricercatori vogliono sapere se due diverse pillole influenzano la pressione sanguigna in modo diverso, possono prima separare tutti i soggetti in due blocchi in base al sesso: maschio o femmina.<\/span><\/p>\n Quindi, in ciascun blocco, possono utilizzare la randomizzazione per assegnare casualmente i soggetti a utilizzare la pillola n. 1 o la pillola n. 2.<\/span> <\/p>\n Il vantaggio di questo approccio \u00e8 che i ricercatori possono controllare direttamente qualsiasi effetto che il genere possa avere sulla pressione sanguigna, poich\u00e9 sappiamo che \u00e8 probabile che uomini e donne rispondano in modo diverso a ciascuna pillola.<\/span><\/p>\n Utilizzando il genere come blocco, siamo in grado di eliminare questa variabile come potenziale fonte di variazione. Se ci sono differenze nella pressione sanguigna tra le due pillole, allora possiamo sapere che il sesso non \u00e8 la causa alla base di queste differenze.<\/span><\/p>\n Il blocco in statistica: definizione ed esempio<\/a> Nel campo della statistica, la randomizzazione si riferisce all\u2019atto di assegnare in modo casuale i soggetti dello studio a diversi gruppi di trattamento. Ad esempio, supponiamo che i ricercatori reclutino 100 soggetti per partecipare a uno studio in cui sperano di capire se due pillole diverse hanno o meno effetti diversi sulla pressione sanguigna. Possono […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n![\"Randomizzazione](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/randomisation1.png\")
<\/p>\n Vantaggi della randomizzazione<\/strong><\/span><\/h3>\n
\n
Blocca la randomizzazione<\/strong><\/span><\/h3>\n
![\"Blocca](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/randomisation2.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/span><\/strong><\/span><\/h3>\n
Randomizzazione dei blocchi permutati: definizione ed esempio<\/a>
Variabili nascoste: definizione ed esempi<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"