무작위 선택 또는 무작위 할당

무작위 선택 과 무작위 할당은 일반적으로 사용되지만 종종 혼동되는 두 가지 통계 기법입니다.

무작위 선택은 모집단에서 연구에 참여할 개인을 무작위로 선택하는 과정을 의미합니다.

무작위 배정은 연구에 참여하는 개인을 치료군 또는 대조군에 무작위로 배정하는 과정을 의미합니다.

무작위 선택은 개인을 연구에 “참여”하는 데 사용하는 프로세스로 생각할 수 있으며, 무작위 할당은 연구의 일부로 선택된 개인을 대상으로 “하는” 작업으로 생각할 수 있습니다.

무작위 선택과 무작위 할당의 중요성

연구에서 무작위 선택을 사용하는 경우 무작위 과정을 사용하여 모집단에서 개인을 선택합니다. 예를 들어 인구에 1,000명의 개인이 있는 경우 컴퓨터를 사용하여 데이터베이스에서 해당 개인 중 100명을 무작위로 선택할 수 있습니다. 이는 각 개인이 연구의 일부로 선택될 확률이 동일하다는 것을 의미하며, 이는 일반 모집단과 유사한 특성을 가진 대표 표본을 얻을 가능성이 높아진다는 것을 의미합니다.

연구에 대표 표본을 사용함으로써 연구 결과를 모집단에 일반화할 수 있습니다. 통계적 용어로 이를 외부 타당성 이라고 합니다. 즉, 결과를 일반 모집단에 외부화하는 것이 타당합니다.

연구에서 무작위 할당을 사용하는 경우 개인을 치료 그룹 또는 통제 그룹에 무작위로 할당합니다. 예를 들어, 연구에 100명의 개인이 있는 경우 난수 생성기를 사용하여 50명의 개인을 대조군에, 50명의 개인을 치료군에 무작위로 할당할 수 있습니다.

무작위 할당을 사용하면 두 그룹이 대략 유사한 특성을 가질 가능성이 높아집니다. 즉, 두 그룹 간에 관찰되는 모든 차이는 처리에 따른 것일 수 있습니다. 이는 연구가 내부 타당성을 갖는다는 것을 의미합니다. 즉, 그룹 내 개인 간의 차이가 아니라 그룹 간의 차이를 치료 자체에 귀속시키는 것이 타당합니다.

무작위 선택 및 무작위 할당의 예

연구에서 무작위 선택과 무작위 할당을 모두 사용하거나 이러한 기술 중 하나만 사용하거나 두 기술을 모두 사용하는 것이 가능합니다. 강력한 연구는 두 기술을 모두 사용하는 연구입니다.

다음 예는 연구에서 이러한 기술 중 하나를 사용하거나 둘 다 사용하지 않는 방법과 결과 효과를 보여줍니다.

예 1: 무작위 선택과 무작위 할당을 모두 사용

연구: 연구자들은 10,000명의 특정 지역사회에서 새로운 식단이 표준 식단보다 더 큰 체중 감량 결과를 가져오는지 알고 싶어합니다. 그들은 컴퓨터를 사용하여 데이터베이스에서 무작위로 100개의 이름을 선택하여 연구에 참여할 100명을 모집합니다. 100명의 개인이 모두 확보되면 다시 컴퓨터를 사용하여 50명의 개인을 통제 그룹(예: 표준 식단 유지)에 무작위로 할당하고 50명의 개인을 치료 그룹(예: 새로운 식단 따르기)에 할당합니다. 그들은 한 달 후에 각 개인의 총 체중 감소를 기록합니다.

결과: 연구자들은 개인을 치료군이나 대조군에 배치할 때 무작위 선택을 사용하여 표본을 얻고 무작위 할당을 얻었습니다. 그렇게 함으로써 그들은 연구 결과를 전체 인구에 일반화 하고 두 그룹 간의 평균 체중 감소 차이를 새로운 식단에 기인할 수 있습니다.

예 2: 무작위 선택만 사용

연구: 연구자들은 10,000명의 특정 지역사회에서 새로운 식단이 표준 식단보다 더 큰 체중 감량 결과를 가져오는지 알고 싶어합니다. 그들은 컴퓨터를 사용하여 데이터베이스에서 무작위로 100개의 이름을 선택하여 연구에 참여할 100명을 모집합니다. 그러나 그들은 성별만을 기준으로 개인을 그룹으로 나누기로 결정했습니다. 여성은 대조군에, 남성은 치료군에 배정됩니다. 그들은 한 달 후에 각 개인의 총 체중 감소를 기록합니다.

결과: 연구자들은 표본을 얻기 위해 무작위 선택을 사용했지만, 개인을 치료군이나 대조군에 배치할 때 무작위 할당을 사용하지 않았습니다. 대신에 그들은 특정 요소(성별)를 사용하여 개인을 어느 그룹에 할당할지 결정했습니다. 그렇게 함으로써 연구 결과를 전체 인구에 일반화할 수 있지만 두 그룹 간의 평균 체중 감소 차이가 새로운 식단에 기인 한다고 볼 수는 없습니다 . 체중 감량의 차이는 실제로 단순히 새로운 식단이 아닌 성별에 따른 것일 수 있기 때문에 연구의 내부 타당성이 손상되었습니다.

예시 3: 무작위 할당만 사용

연구: 연구자들은 10,000명의 특정 지역사회에서 새로운 식단이 표준 식단보다 더 큰 체중 감량 결과를 가져오는지 알고 싶어합니다. 그들은 연구에 참여할 100명의 남자 운동선수를 모집하고 있습니다. 그런 다음 컴퓨터 프로그램을 사용하여 남자 운동선수 50명을 대조군에, 50명을 치료군에 무작위로 할당했습니다. 그들은 한 달 후에 각 개인의 총 체중 감소를 기록합니다.

결과: 연구자들은 특별히 100명의 남자 운동선수를 선택했기 때문에 표본을 얻기 위해 무작위 선택을 사용하지 않았습니다. 이러한 이유로 그들의 표본은 전체 모집단을 대표하지 않으며 따라서 외부 타당성이 손상됩니다. 즉, 연구 결과를 전체 모집단에 일반화할 수 없습니다. 그러나 그들은 무작위 할당을 사용했는데, 이는 체중 감량의 차이를 새로운 식단에 기인할 수 있음을 의미합니다.

예 4: 둘 다 사용하지 않는 기술

연구: 연구자들은 10,000명의 특정 지역사회에서 새로운 식단이 표준 식단보다 더 큰 체중 감량 결과를 가져오는지 알고 싶어합니다. 그들은 연구에 참여할 남자 운동선수 50명과 여자 운동선수 50명을 모집하고 있습니다. 그런 다음 모든 여성 운동선수를 통제 그룹에 할당하고 모든 남성 운동선수를 치료 그룹에 할당합니다. 그들은 한 달 후에 각 개인의 총 체중 감소를 기록합니다.

결과: 연구자들은 특별히 100명의 운동선수를 선택했기 때문에 표본을 얻기 위해 무작위 선택을 사용하지 않았습니다. 이러한 이유로 그들의 표본은 전체 모집단을 대표하지 않으며 따라서 외부 타당성이 손상됩니다. 즉, 연구 결과를 전체 모집단에 일반화할 수 없습니다. 또한 무작위 할당에 의존하지 않고 개인을 성별에 따라 그룹으로 나누므로 내부 타당성도 손상됩니다. 체중 감량의 차이는 다이어트보다는 성별로 인해 발생할 수 있습니다.