Losowy wybór lub losowe przypisanie

Wybór losowy i przypisanie losowe to dwie powszechnie stosowane, choć często mylone, techniki statystyczne.

Dobór losowy odnosi się do procesu losowego wybierania osób z populacji do udziału w badaniu.

Losowe przypisanie odnosi się do procesu losowego przydzielania osób biorących udział w badaniu do grupy terapeutycznej lub grupy kontrolnej.

O selekcji losowej można myśleć jako o procesie „wciągania” osób do badania, a o przydziale losowym można myśleć jako o tym, co „robi się” z tymi osobami, gdy zostaną one wybrane do udziału w badaniu.

Znaczenie doboru losowego i losowego przydziału

Kiedy w badaniu stosuje się dobór losowy , osoby z populacji wybierane są w procesie losowym. Na przykład, jeśli populacja liczy 1000 osób, możemy użyć komputera, aby losowo wybrać 100 z tych osób z bazy danych. Oznacza to, że każda osoba ma takie samo prawdopodobieństwo, że zostanie wybrana do badania, co zwiększa szansę na uzyskanie próby reprezentatywnej – takiej o cechach podobnych do populacji ogólnej.

Wykorzystując w naszym badaniu reprezentatywną próbę, jesteśmy w stanie uogólnić wyniki naszego badania na populację. W kategoriach statystycznych nazywa się to trafnością zewnętrzną – uzasadnione jest uzewnętrznienie naszych wyników wśród populacji ogólnej.

Jeżeli w badaniu stosuje się przydział losowy , osoby przydzielane są losowo do grupy badanej lub grupy kontrolnej. Na przykład, jeśli w badaniu uczestniczy 100 osób, możemy użyć generatora liczb losowych, aby losowo przypisać 50 osób do grupy kontrolnej i 50 osób do grupy terapeutycznej.

Stosując losowe przypisanie, zwiększamy szansę, że obie grupy będą miały mniej więcej podobne cechy, co oznacza, że wszelkie różnice zaobserwowane między obiema grupami można przypisać leczeniu. Oznacza to, że badanie ma ważność wewnętrzną : wszelkie różnice między grupami można przypisać samemu leczeniu, w przeciwieństwie do różnic między osobami w grupach.

Przykłady losowego wyboru i losowego przypisania

W badaniu możliwe jest wykorzystanie zarówno doboru losowego, jak i przydziału losowego, tylko jednej z tych technik lub żadnej z technik. Silne badanie to takie, w którym wykorzystuje się obie techniki.

Poniższe przykłady pokazują, w jaki sposób w badaniu można zastosować obie, jedną lub żadną z tych technik, a także uzyskane efekty.

Przykład 1: Używanie zarówno wyboru losowego, jak i losowego przypisania

Badanie: Naukowcy chcą wiedzieć, czy nowa dieta powoduje większą utratę wagi niż standardowa dieta w pewnej społeczności liczącej 10 000 osób. Do udziału w badaniu rekrutują 100 osób, korzystając z komputera i losowo wybierając 100 nazwisk z bazy danych. Kiedy już zgromadzą wszystkie 100 osób, ponownie za pomocą komputera losowo przydzielają 50 osób do grupy kontrolnej (np. przestrzegającej standardowej diety) i 50 osób do grupy leczonej (np. przestrzegającej nowej diety). Rejestrują całkowitą utratę wagi każdej osoby po miesiącu.

Wyniki: Naukowcy wykorzystali dobór losowy w celu uzyskania próbki i losowego przydziału podczas umieszczania osób w grupie leczonej lub kontrolnej. W ten sposób są w stanie uogólnić wyniki badania na całą populację i przypisać różnice w średniej utracie masy ciała pomiędzy obiema grupami nowej diecie.

Przykład 2: Użyj tylko wyboru losowego

Badanie: Naukowcy chcą wiedzieć, czy nowa dieta powoduje większą utratę wagi niż standardowa dieta w pewnej społeczności liczącej 10 000 osób. Do udziału w badaniu rekrutują 100 osób, korzystając z komputera i losowo wybierając 100 nazwisk z bazy danych. Decydują się jednak na dzielenie jednostek na grupy wyłącznie na podstawie płci. Kobiety przydzielane są do grupy kontrolnej, a mężczyźni do grupy terapeutycznej. Rejestrują całkowitą utratę wagi każdej osoby po miesiącu.

Wyniki: Badacze zastosowali dobór losowy w celu uzyskania próbki, ale nie zastosowali losowego przydziału podczas umieszczania osób w grupie leczonej lub kontrolnej. Zamiast tego wykorzystali konkretny czynnik – płeć – aby zdecydować, do której grupy przypisać poszczególne osoby. W ten sposób są w stanie uogólnić wyniki badania na całą populację, ale nie są w stanie przypisać różnic w średniej utracie masy ciała pomiędzy obiema grupami nowej diecie. Wewnętrzna ważność badania została podważona, ponieważ różnica w utracie wagi mogła w rzeczywistości wynikać po prostu z płci, a nie z nowej diety.

Przykład 3: Użyj tylko losowego przypisania

Badanie: Naukowcy chcą wiedzieć, czy nowa dieta powoduje większą utratę wagi niż standardowa dieta w pewnej społeczności liczącej 10 000 osób. Do udziału w badaniu rekrutują 100 sportowców płci męskiej. Następnie za pomocą programu komputerowego losowo przydzielają 50 sportowców płci męskiej do grupy kontrolnej i 50 do grupy leczonej. Rejestrują całkowitą utratę wagi każdej osoby po miesiącu.

Wyniki: Naukowcy nie zastosowali doboru losowego do uzyskania próbki, ponieważ wybrali specjalnie 100 sportowców płci męskiej. Z tego powodu ich próba nie jest reprezentatywna dla całej populacji, a tym samym ich trafność zewnętrzna jest zagrożona – nie będą w stanie uogólniać wyników badania na całą populację. Zastosowali jednak przydział losowy, co oznacza, że każdą różnicę w utracie wagi mogli przypisać nowej diecie.

Przykład 4: Nie używaj żadnej techniki

Badanie: Naukowcy chcą wiedzieć, czy nowa dieta powoduje większą utratę wagi niż standardowa dieta w pewnej społeczności liczącej 10 000 osób. Do udziału w badaniu rekrutują 50 sportowców płci męskiej i 50 sportsmenek. Następnie przydzielają wszystkie zawodniczki do grupy kontrolnej, a wszystkich sportowców płci męskiej do grupy leczonej. Rejestrują całkowitą utratę wagi każdej osoby po miesiącu.

Wyniki: Naukowcy nie zastosowali doboru losowego do pobrania próbki, ponieważ wybrali specjalnie 100 sportowców. Z tego powodu ich próba nie jest reprezentatywna dla całej populacji, a tym samym ich trafność zewnętrzna jest zagrożona – nie będą w stanie uogólniać wyników badania na całą populację. Ponadto dzielą jednostki na grupy na podstawie płci, a nie na podstawie losowego przydziału, co oznacza, że ich wewnętrzna ważność również jest zagrożona – różnice w utracie wagi mogą wynikać raczej z płci niż diety.