Rastgele seçim veya rastgele atama

Rastgele seçim ve rastgele atama yaygın olarak kullanılan ancak sıklıkla karıştırılan iki istatistiksel tekniktir.

Rastgele seçim, bir popülasyondan bir çalışmaya dahil edilecek bireylerin rastgele seçilmesi sürecini ifade eder.

Rastgele atama, bir çalışmaya katılan bireylerin bir tedavi grubuna veya kontrol grubuna rastgele atanması sürecini ifade eder.

Rastgele seçimi, bireyleri bir çalışmaya “katmak” için kullandığınız süreç olarak düşünebilirsiniz ve rastgele atamayı, bu bireyler çalışmanın bir parçası olmak üzere seçildikten sonra onlarla “yaptığınız” şey olarak düşünebilirsiniz.

Rastgele seçim ve rastgele atamanın önemi

Bir çalışma rastgele seçim kullandığında, bir popülasyondan bireyleri rastgele bir süreç kullanarak seçer. Örneğin, eğer bir popülasyonda 1000 birey varsa, bir bilgisayar kullanarak bu bireylerden 100 tanesini veri tabanından rastgele seçebiliriz. Bu, her bireyin çalışmanın bir parçası olmak üzere aynı seçilme olasılığına sahip olduğu ve genel popülasyonla benzer özelliklere sahip temsili bir örnek elde etme şansını arttırdığı anlamına gelir.

Çalışmamızda temsili bir örneklem kullanarak, çalışmamızın sonuçlarını evrene genelleyebiliyoruz. İstatistiksel açıdan buna dış geçerliliğe sahip olmak denir; sonuçlarımızı genel popülasyona dışsallaştırmak için geçerlidir.

Bir çalışma rastgele atamayı kullandığında, bireyleri rastgele bir tedavi grubuna veya kontrol grubuna atar. Örneğin, bir çalışmada 100 kişi varsa, 50 kişiyi kontrol grubuna ve 50 kişiyi tedavi grubuna rastgele atamak için rastgele sayı üreteci kullanabiliriz.

Rastgele atama kullanarak, iki grubun kabaca benzer özelliklere sahip olma şansını artırırız; bu, iki grup arasında gözlemlenen farklılıkların tedaviye atfedilebileceği anlamına gelir. Bu, çalışmanın iç geçerliliği olduğu anlamına gelir: gruplardaki bireyler arasındaki farklılıklar yerine, gruplar arasındaki herhangi bir farklılığı tedavinin kendisine atfetmek geçerlidir.

Rastgele Seçim ve Rastgele Atama Örnekleri

Bir çalışmada hem rastgele seçim hem de rastgele atamanın kullanılması veya bu tekniklerden yalnızca birinin kullanılması ya da hiçbir tekniğin kullanılmaması mümkündür. Güçlü bir çalışma her iki tekniği de kullanan çalışmadır.

Aşağıdaki örnekler, bir çalışmada bu tekniklerin her ikisinin, birinin veya hiçbirinin nasıl kullanılabileceğini ve ortaya çıkan etkileri göstermektedir.

Örnek 1: Hem rastgele seçimin hem de rastgele atamanın kullanılması

Çalışma: Araştırmacılar, 10.000 kişilik belirli bir toplulukta yeni bir diyetin standart bir diyete göre daha fazla kilo kaybına yol açıp açmadığını bilmek istiyorlar. Bir bilgisayar kullanarak veri tabanından rastgele 100 isim seçerek araştırmaya katılmak üzere 100 kişiyi işe alıyorlar. 100 bireyin tamamına sahip olduklarında, 50 kişiyi kontrol grubuna (örn. standart diyetlerine sadık kalanlar) ve 50 kişiyi de tedavi grubuna (örn. yeni diyeti uygulayanlara) rastgele atamak için yine bir bilgisayar kullanıyorlar. Bir ay sonra her bireyin toplam kilo kaybını kaydediyorlar.

Sonuçlar: Araştırmacılar, bireyleri bir tedavi veya kontrol grubuna yerleştirirken örneklemlerini ve rastgele atamalarını elde etmek için rastgele seçimi kullandılar. Bunu yaparak, çalışma sonuçlarını genel popülasyona genelleyebiliyorlar ve iki grup arasındaki ortalama kilo kaybındaki farklılıkları yeni diyete bağlayabiliyorlar.

Örnek 2: Yalnızca rastgele seçimi kullanın

Çalışma: Araştırmacılar, 10.000 kişilik belirli bir toplulukta yeni bir diyetin standart bir diyete göre daha fazla kilo kaybına yol açıp açmadığını bilmek istiyorlar. Bir bilgisayar kullanarak veri tabanından rastgele 100 isim seçerek araştırmaya katılmak üzere 100 kişiyi işe alıyorlar. Ancak bireyleri yalnızca cinsiyetlerine göre gruplara ayırmaya karar veriyorlar. Kadınlar kontrol grubuna, erkekler ise tedavi grubuna atanır. Bir ay sonra her bireyin toplam kilo kaybını kaydediyorlar.

Bulgular: Araştırmacılar örneklemlerini elde etmek için rastgele seçim kullandılar ancak bireyleri bir tedavi veya kontrol grubuna yerleştirirken rastgele atama kullanmadılar. Bunun yerine, bireylerin hangi gruba atanacağına karar vermek için belirli bir faktör (cinsiyet) kullandılar. Bunu yaparken, çalışma sonuçlarını genel popülasyona genelleyebiliyorlar, ancak iki grup arasındaki ortalama kilo kaybındaki farklılıkları yeni diyete bağlayamıyorlar . Çalışmanın iç geçerliliği tehlikeye girdi çünkü kilo kaybındaki fark aslında yeni diyetten ziyade cinsiyete bağlı olabilir.

Örnek 3: Yalnızca rastgele atamayı kullanın

Çalışma: Araştırmacılar, 10.000 kişilik belirli bir toplulukta yeni bir diyetin standart bir diyete göre daha fazla kilo kaybına yol açıp açmadığını bilmek istiyorlar. Araştırmaya katılmak üzere 100 erkek sporcuyu işe alıyorlar. Daha sonra bir bilgisayar programı kullanarak 50 erkek sporcuyu kontrol grubuna ve 50 erkek sporcuyu da tedavi grubuna rastgele atarlar. Bir ay sonra her bireyin toplam kilo kaybını kaydediyorlar.

Bulgular: Araştırmacılar özellikle 100 erkek sporcuyu seçtikleri için örneklemlerini elde etmek için rastgele seçim kullanmadılar. Bu nedenle, örneklemleri genel popülasyonu temsil etmemektedir ve bu nedenle dış geçerlilikleri tehlikeye düşmektedir; çalışma sonuçlarını genel popülasyona genelleyemeyeceklerdir. Ancak rastgele dağıtım kullandılar, bu da kilo kaybındaki herhangi bir farkı yeni diyete bağlayabilecekleri anlamına geliyor.

Örnek 4: Her iki tekniği de kullanmayın

Çalışma: Araştırmacılar, 10.000 kişilik belirli bir toplulukta yeni bir diyetin standart bir diyete göre daha fazla kilo kaybına yol açıp açmadığını bilmek istiyorlar. Araştırmaya 50 erkek sporcu ve 50 kadın sporcu katılacak. Daha sonra tüm kadın sporcuları kontrol grubuna, tüm erkek sporcuları ise tedavi grubuna atarlar. Bir ay sonra her bireyin toplam kilo kaybını kaydediyorlar.

Bulgular: Araştırmacılar özellikle 100 sporcuyu seçtikleri için örneklemlerini elde etmek için rastgele seçim kullanmadılar. Bu nedenle, örneklemleri genel popülasyonu temsil etmemektedir ve bu nedenle dış geçerlilikleri tehlikeye düşmektedir; çalışma sonuçlarını genel popülasyona genelleyemeyeceklerdir. Ek olarak, bireyleri rastgele atama yerine cinsiyete göre gruplara ayırıyorlar, bu da iç geçerliliklerinin de tehlikeye girdiği anlamına geliyor; kilo kaybındaki farklılıklar diyetten ziyade cinsiyete bağlı olabilir.