Случайный выбор или случайное назначение

Случайный выбор и случайное распределение — это два широко используемых, но часто путаемых статистических метода.

Случайный отбор – это процесс случайного отбора лиц из популяции для участия в исследовании.

Случайное распределение относится к процессу случайного распределения лиц, участвующих в исследовании, в группу лечения или контрольную группу.

Вы можете думать о случайном отборе как о процессе, который вы используете для «вовлечения» людей в исследование, а о случайном назначении можно думать как о том, что вы «делаете» с этими людьми после того, как они выбраны для участия в исследовании.

Важность случайного выбора и случайного назначения

Когда в исследовании используется случайный отбор , люди выбираются из популяции с помощью случайного процесса. Например, если в популяции 1000 особей, мы могли бы использовать компьютер, чтобы случайным образом выбрать 100 из этих особей из базы данных. Это означает, что каждый человек имеет одинаковую вероятность быть выбранным для участия в исследовании, что увеличивает шансы на получение репрезентативной выборки , имеющей схожие характеристики с общей популяцией.

Используя репрезентативную выборку в нашем исследовании, мы можем обобщить результаты нашего исследования на население. В статистической терминологии это называется внешней валидностью : можно экстернализировать наши результаты для населения в целом.

Когда в исследовании используется случайное распределение , люди случайным образом распределяются в экспериментальную или контрольную группу. Например, если в исследовании участвуют 100 человек, мы могли бы использовать генератор случайных чисел, чтобы случайным образом распределить 50 человек в контрольную группу и 50 человек в группу лечения.

Используя случайное распределение, мы увеличиваем вероятность того, что обе группы будут иметь примерно схожие характеристики, а это означает, что любые различия, наблюдаемые между двумя группами, можно отнести на счет лечения. Это означает, что исследование имеет внутреннюю валидность : любые различия между группами можно объяснить самим лечением, а не различиями между людьми в группах.

Примеры случайного выбора и случайного назначения

В исследовании можно использовать как случайный выбор, так и случайное распределение, или только один из этих методов, или ни один из них. Сильное исследование — это исследование, в котором используются оба метода.

Следующие примеры показывают, как в исследовании можно использовать оба, один или ни один из этих методов, а также полученные в результате эффекты.

Пример 1. Использование как случайного выбора, так и случайного назначения.

Исследование: Исследователи хотят знать, приводит ли новая диета к большей потере веса, чем стандартная диета, в определенном сообществе из 10 000 человек. Они набрали 100 человек для участия в исследовании, используя компьютер для случайного выбора 100 имен из базы данных. Как только они соберут все 100 человек, они снова используют компьютер, чтобы случайным образом распределить 50 человек в контрольную группу (например, придерживающихся стандартной диеты) и 50 человек в группу лечения (например, соблюдающих новую диету). Они записывают общую потерю веса каждого человека через месяц.

Результаты: Исследователи использовали случайный отбор для получения выборки и случайное распределение при распределении людей в экспериментальную или контрольную группу. Таким образом, они смогут обобщить результаты исследования на всю популяцию и объяснить различия в средней потере веса между двумя группами новой диетой.

Пример 2. Используйте только случайный выбор

Исследование: Исследователи хотят знать, приводит ли новая диета к большей потере веса, чем стандартная диета, в определенном сообществе из 10 000 человек. Они набрали 100 человек для участия в исследовании, используя компьютер для случайного выбора 100 имен из базы данных. Однако они решают разделить людей на группы исключительно на основе их пола. Женщины попадают в контрольную группу, а мужчины в группу лечения. Они записывают общую потерю веса каждого человека через месяц.

Результаты: Исследователи использовали случайный отбор для получения выборки, но они не использовали случайное распределение при распределении людей в экспериментальную или контрольную группу. Вместо этого они использовали конкретный фактор – пол – чтобы решить, к какой группе отнести людей. При этом они могут обобщить результаты исследования на всю популяцию, но не могут объяснить различия в средней потере веса между двумя группами новой диетой. Внутренняя достоверность исследования была поставлена под угрозу, поскольку разница в потере веса на самом деле могла быть просто связана с полом, а не с новой диетой.

Пример 3. Используйте только случайное присвоение

Исследование: Исследователи хотят знать, приводит ли новая диета к большей потере веса, чем стандартная диета, в определенном сообществе из 10 000 человек. Они набирают 100 спортсменов-мужчин для участия в исследовании. Затем они используют компьютерную программу, чтобы случайным образом распределить 50 спортсменов-мужчин в контрольную группу и 50 в экспериментальную группу. Они записывают общую потерю веса каждого человека через месяц.

Результаты: Исследователи не использовали случайный отбор для получения выборки, поскольку они специально выбрали 100 спортсменов-мужчин. По этой причине их выборка не является репрезентативной для всей популяции, и поэтому их внешняя валидность оказывается под угрозой – они не смогут обобщить результаты исследования на всю совокупность. Однако они использовали случайное распределение, что означает, что они могут объяснить любую разницу в потере веса новой диетой.

Пример 4. Не используйте ни один из методов

Исследование: Исследователи хотят знать, приводит ли новая диета к большей потере веса, чем стандартная диета, в определенном сообществе из 10 000 человек. Они набирают 50 спортсменов-мужчин и 50 спортсменок для участия в исследовании. Затем они распределяют всех спортсменок в контрольную группу, а всех спортсменов-мужчин в группу лечения. Они записывают общую потерю веса каждого человека через месяц.

Результаты: Исследователи не использовали случайный отбор для получения выборки, поскольку они специально выбрали 100 спортсменов. По этой причине их выборка не является репрезентативной для всей популяции, и поэтому их внешняя валидность оказывается под угрозой – они не смогут обобщить результаты исследования на всю совокупность. Кроме того, они делят людей на группы по признаку пола, а не на основе случайного распределения, а это означает, что их внутренняя достоверность также ставится под угрозу — различия в потере веса могут быть связаны с полом, а не с диетой.