통계의 무작위화: 정의 및 예

통계 분야에서 무작위화는 연구 대상자를 서로 다른 치료 그룹에 무작위로 할당하는 행위를 의미합니다.

예를 들어, 연구자들이 서로 다른 두 가지 약이 혈압에 서로 다른 영향을 미치는지 여부를 이해하려는 연구에 참여하기 위해 100명의 피험자를 모집한다고 가정해 보겠습니다.

그들은 난수 생성기를 사용하여 각 피험자에게 알약 #1 또는 알약 #2를 사용하도록 무작위로 할당하기로 결정할 수 있습니다.

무작위화의 장점

무작위화의 목적은 숨겨진 변수 (분석에 직접 포함되지 않지만 어떤 방식으로든 분석에 영향을 미치는 변수)를 제어하는 것입니다.

예를 들어, 연구자가 두 가지 다른 약이 혈압에 미치는 영향을 연구하는 경우 다음과 같은 숨겨진 변수가 분석에 영향을 미칠 수 있습니다.

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피험자를 치료 그룹에 무작위로 할당함으로써 숨겨진 변수가 두 치료 그룹에 동일하게 영향을 미칠 가능성을 최대화합니다.

이는 혈압의 차이가 숨겨진 변수의 영향이 아니라 알약의 유형에 기인할 수 있음을 의미합니다.

블록 무작위화

무작위화의 확장은 블록 무작위화로 알려져 있습니다. 이는 먼저 대상자를 블록으로 분리한 다음 무작위화를 사용하여 블록 내의 대상자를 다른 치료에 할당하는 프로세스입니다.

예를 들어, 연구자들이 두 가지 다른 약이 혈압에 다르게 영향을 미치는지 알고 싶다면 먼저 모든 피험자를 성별에 따라 두 블록(남성 또는 여성)으로 분리할 수 있습니다.

그런 다음 각 블록에서 무작위화를 사용하여 알약 #1 또는 알약 #2를 사용하도록 피험자를 무작위로 할당할 수 있습니다.

이 접근법의 장점은 남성과 여성이 각 약에 다르게 반응할 가능성이 있다는 것을 알고 있기 때문에 연구자들이 성별이 혈압에 미칠 수 있는 모든 영향을 직접 제어할 수 있다는 것입니다.

성별을 블록으로 사용함으로써 잠재적인 변동 원인인 이 변수를 제거할 수 있습니다. 두 알약의 혈압에 차이가 있다면 성별이 이러한 차이의 근본 원인이 아니라는 것을 알 수 있습니다.

추가 리소스

통계 차단: 정의 및 예
순열된 블록의 무작위화: 정의 및 예
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