{"id":555,"date":"2023-07-29T12:37:44","date_gmt":"2023-07-29T12:37:44","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/selezione-casuale-vs-assegnazione-casuale\/"},"modified":"2023-07-29T12:37:44","modified_gmt":"2023-07-29T12:37:44","slug":"selezione-casuale-vs-assegnazione-casuale","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/selezione-casuale-vs-assegnazione-casuale\/","title":{"rendered":"Selezione casuale o assegnazione casuale"},"content":{"rendered":"

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La selezione casuale<\/strong> e l’assegnazione casuale<\/strong> sono due tecniche statistiche comunemente utilizzate, ma spesso confuse.<\/span><\/p>\n

La selezione casuale<\/strong> si riferisce al processo di selezione<\/em> casuale degli individui da una popolazione da coinvolgere in uno studio.<\/span><\/p>\n

L’assegnazione casuale<\/strong> si riferisce al processo di assegnazione<\/em> casuale degli individui partecipanti a uno studio a un gruppo di trattamento o a un gruppo di controllo.<\/span><\/p>\n

Puoi pensare alla selezione casuale come al processo che usi per “inserire” gli individui in uno studio e puoi pensare all’assegnazione casuale come ci\u00f2 che “fai” con quegli individui una volta che sono stati selezionati per far parte dello studio.<\/span><\/p>\n

L’importanza della selezione casuale e dell’assegnazione casuale<\/strong><\/span><\/h2>\n

Quando uno studio utilizza la selezione casuale<\/strong> , seleziona gli individui da una popolazione utilizzando un processo casuale. Ad esempio, se una popolazione ha 1.000 individui, potremmo utilizzare un computer per selezionare casualmente 100 di quegli individui da un database. Ci\u00f2 significa che ogni individuo ha la stessa probabilit\u00e0 di essere selezionato per far parte dello studio, aumentando le possibilit\u00e0 di ottenere un campione rappresentativo<\/a> , con caratteristiche simili alla popolazione generale.<\/span><\/p>\n

Utilizzando un campione rappresentativo nel nostro studio, siamo in grado di generalizzare i risultati del nostro studio alla popolazione. In termini statistici, questo si chiama validit\u00e0 esterna<\/strong> : \u00e8 valido esternalizzare i nostri risultati alla popolazione generale.<\/span><\/p>\n

Quando uno studio utilizza l’assegnazione casuale<\/strong> , assegna casualmente gli individui a un gruppo di trattamento o a un gruppo di controllo. Ad esempio, se in uno studio abbiamo 100 individui, potremmo utilizzare un generatore di numeri casuali per assegnare casualmente 50 individui a un gruppo di controllo e 50 individui a un gruppo di trattamento.<\/span><\/p>\n

Utilizzando l’assegnazione casuale, aumentiamo la possibilit\u00e0 che i due gruppi abbiano caratteristiche pi\u00f9 o meno simili, il che significa che eventuali differenze osservate tra i due gruppi possono essere attribuite al trattamento. Ci\u00f2 significa che lo studio ha validit\u00e0 interna<\/strong> : \u00e8 valido per attribuire eventuali differenze tra i gruppi al trattamento stesso, in contrapposizione alle differenze tra gli individui dei gruppi.<\/span><\/p>\n

Esempi di selezione casuale e assegnazione casuale<\/strong><\/span><\/h2>\n

\u00c8 possibile che uno studio utilizzi sia la selezione casuale che l’assegnazione casuale, oppure solo una di queste tecniche, oppure nessuna delle due. Uno studio efficace \u00e8 quello che utilizza entrambe le tecniche.<\/span><\/p>\n

Gli esempi seguenti mostrano come uno studio potrebbe utilizzare entrambe, una o nessuna di queste tecniche e gli effetti risultanti.<\/span><\/p>\n

Esempio 1: utilizzo sia della selezione casuale che dell’assegnazione casuale<\/strong><\/span><\/h3>\n

Studio:<\/strong> I ricercatori vogliono sapere se una nuova dieta comporta una maggiore perdita di peso rispetto a una dieta standard in una determinata comunit\u00e0 di 10.000 persone. Reclutano 100 persone per partecipare allo studio utilizzando un computer per selezionare casualmente 100 nomi da un database. Una volta ottenuti tutti i 100 individui, usano nuovamente un computer per assegnare casualmente 50 individui a un gruppo di controllo (ad esempio attenendosi alla loro dieta standard) e 50 individui a un gruppo di trattamento (ad esempio seguendo la nuova dieta). Registrano la perdita di peso totale di ogni individuo dopo un mese.<\/span> <\/p>\n

\"Selezione<\/p>\n

Risultati:<\/strong> i ricercatori hanno utilizzato la selezione casuale per ottenere il campione e l’assegnazione casuale quando hanno inserito gli individui in un gruppo di trattamento o di controllo. In questo modo, sono in grado di generalizzare i risultati dello studio all\u2019intera popolazione e<\/em> attribuire le differenze nella perdita di peso media tra i due gruppi alla nuova dieta.<\/span><\/p>\n

Esempio 2: utilizzare solo la selezione casuale<\/strong><\/span><\/h3>\n

Studio:<\/strong> I ricercatori vogliono sapere se una nuova dieta comporta una maggiore perdita di peso rispetto a una dieta standard in una determinata comunit\u00e0 di 10.000 persone. Reclutano 100 persone per partecipare allo studio utilizzando un computer per selezionare casualmente 100 nomi da un database. Tuttavia, decidono di dividere gli individui in gruppi esclusivamente in base al sesso. Le donne vengono assegnate al gruppo di controllo e gli uomini al gruppo di trattamento. Registrano la perdita di peso totale di ogni individuo dopo un mese.<\/span> <\/p>\n

\"Assegnazione<\/p>\n

Risultati:<\/strong> i ricercatori hanno utilizzato la selezione casuale per ottenere il loro campione, ma non hanno utilizzato l’assegnazione casuale quando hanno inserito gli individui in un gruppo di trattamento o di controllo. Invece, hanno utilizzato un fattore specifico \u2013 il genere \u2013 per decidere a quale gruppo assegnare gli individui. In tal modo, sono in grado di generalizzare i risultati dello studio all\u2019intera popolazione, ma non sono<\/em> in grado di attribuire le differenze nella perdita di peso media tra i due gruppi alla nuova dieta. La validit\u00e0 interna dello studio \u00e8 stata compromessa perch\u00e9 la differenza nella perdita di peso potrebbe in realt\u00e0 essere semplicemente dovuta al genere piuttosto che alla nuova dieta.<\/span><\/p>\n

Esempio 3: utilizzare solo l’assegnazione casuale<\/strong><\/span><\/h3>\n

Studio:<\/strong> I ricercatori vogliono sapere se una nuova dieta comporta una maggiore perdita di peso rispetto a una dieta standard in una determinata comunit\u00e0 di 10.000 persone. Stanno reclutando 100 atleti maschi per partecipare allo studio. Quindi utilizzano un programma per computer per assegnare in modo casuale 50 atleti maschi a un gruppo di controllo e 50 al gruppo di trattamento. Registrano la perdita di peso totale di ogni individuo dopo un mese.<\/span> <\/p>\n

\"Esempio<\/p>\n

Risultati:<\/strong> i ricercatori non hanno utilizzato la selezione casuale per ottenere il campione poich\u00e9 hanno scelto specificamente 100 atleti di sesso maschile. Per questo motivo, il loro campione non \u00e8 rappresentativo della popolazione complessiva e la loro validit\u00e0 esterna \u00e8 quindi compromessa: non saranno in grado di generalizzare i risultati dello studio alla popolazione complessiva. Tuttavia, hanno utilizzato l\u2019assegnazione casuale, nel senso che possono attribuire qualsiasi differenza nella perdita di peso alla nuova dieta.<\/span><\/p>\n

Esempio 4: non utilizzare nessuna delle due tecniche<\/strong><\/span><\/h3>\n

Studio:<\/strong> I ricercatori vogliono sapere se una nuova dieta comporta una maggiore perdita di peso rispetto a una dieta standard in una determinata comunit\u00e0 di 10.000 persone. Stanno reclutando 50 atleti di sesso maschile e 50 atlete di sesso femminile per partecipare allo studio. Quindi assegnano tutte le atlete al gruppo di controllo e tutti gli atleti di sesso maschile al gruppo di trattamento. Registrano la perdita di peso totale di ogni individuo dopo un mese.<\/span> <\/p>\n

\"Selezione<\/p>\n

Risultati:<\/strong> i ricercatori non hanno utilizzato la selezione casuale per ottenere il campione poich\u00e9 hanno scelto specificamente 100 atleti. Per questo motivo, il loro campione non \u00e8 rappresentativo della popolazione complessiva e la loro validit\u00e0 esterna \u00e8 quindi compromessa: non saranno in grado di generalizzare i risultati dello studio alla popolazione complessiva. Inoltre, dividono gli individui in gruppi in base al sesso anzich\u00e9 fare affidamento su un\u2019assegnazione casuale, il che significa che anche la loro validit\u00e0 interna \u00e8 compromessa: le differenze nella perdita di peso potrebbero essere dovute al sesso piuttosto che alla dieta.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La selezione casuale e l’assegnazione casuale sono due tecniche statistiche comunemente utilizzate, ma spesso confuse. La selezione casuale si riferisce al processo di selezione casuale degli individui da una popolazione da coinvolgere in uno studio. 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