(일부) 의사 난 수화의 문제점

나는 50 세가 넘는 환자들이 출생 연도에 의해 의사 난 수화되는 연구를 보았습니다. 출생 연도가 짝수 인 경우, 평소의 치료, 홀수 인 경우, 중재.

구현하기가 쉽고, 전복하기가 더 어렵고 (환자가 어떤 치료를 받아야하는지 쉽게 확인할 수 있음) 기억하기 쉽습니다 (지정은 몇 년 동안 진행되었습니다). 그러나 여전히 마음에 들지 않습니다. 적절한 무작위 배정이 더 좋을 것 같습니다. 그러나 나는 왜 그런지 설명 할 수 없습니다.

그런 느낌으로 틀렸습니까, 아니면 '실제'무작위 배정을 선호 할만한 이유가 있습니까?

당신은 회의적 일 권리가 있습니다. 일반적으로 관련 요소 (관찰 할 수없는)에 대한 모든 지식이 없기 때문에 '실제'무작위 배정을 사용해야합니다. 관찰 할 수없는 것들 중 하나가 나이가 홀수이거나 짝수 인 경우, 치료를 받았는지 여부와도 관련이 있습니다. 이 경우 치료 효과를 확인할 수 없습니다. 관찰 한 효과는 치료 때문이거나 관찰되지 않은 요인 때문일 수 있습니다.

이것은 실제 무작위 배정에는 문제가되지 않습니다. 치료와 관찰 불가능한 것 사이의 의존성을 기대하지 않습니다 (물론 작은 샘플의 경우있을 수 있습니다).

이 무작위 배정 절차가 왜 문제가 될 수 있는지에 대한 이야기를 구성하기 위해 베트남 전쟁이 시작된 17/18 세의 대상 만 연구에 포함 시켰다고 가정합니다. 17 세로 초안을받을 기회는 없었지만 (내가 틀렸다면 정정) 18 세에 그 기회는 없었습니다. 그 기회가 무시할 수없고 전쟁 경험이 사람들을 변화 시킨다고 가정하면, 몇 년 후이 두 그룹은 그들은 단지 1 년 떨어져 있지만, 다릅니다. 따라서 치료 (약물)는 효과가없는 것처럼 보이지만, 베트남 참전 용사를 가진 그룹 만 치료를 받았기 때문에 실제로 PTSD를 가진 사람들 (또는 다른 관련 요인들)에게는 효과가 없다는 사실 때문일 수 있습니다 베테랑 인). 다시 말해, 치료 효과를 식별하기 위해 치료를 제외하고 두 그룹 (치료 및 제어)이 동일해야합니다.

따라서 그룹간에 관찰되지 않은 차이가 없다는 것을 배제 할 수 없다면 (그러나 관찰되지 않으면 어떻게합니까?) 실제 무작위 화가 바람직합니다.

때때로 모순적인 견해를 유지하는 것이 좋은 운동이므로 , 이러한 형태의 의사 난 수화 에 찬성 하여 몇 가지 이유 를 제시하겠습니다 . 그들은 원칙적 으로 현장의 그리드 지점에서 환경 매체의 샘플을 얻거나 과수원의 다른 모든 나무를 샘플링하는 것과 같은 다른 형태의 체계적 샘플링과 거의 다르지 않으므로이 샘플링은 비슷한 이점을 누릴 수 있습니다 .

여기서의 비유는 완벽합니다. 연령 은 0의 원점에서 시작하여 연도별로 "그리드"되어 그룹 (1 차원)을 따라 그룹에 할당됩니다. 이 접근법의 일부 장점은 현장 또는 과수원 (또는이 경우 연령)에 걸쳐 시료가 넓고 고르게 분산되어 위치 (또는 시간)와 관련된 영향을 균일하게하는 데 도움이됩니다. 이것은 이론이 위치가 반응 변화의 주된 요인이라고 제안 할 때 특히 유용 할 수 있습니다. 또한 아주 작은 샘플을 제외하고 데이터 를 마치그들은 간단한 무작위 표본으로 상대적으로 작은 오류가 발생했습니다. 또한 임의의 무작위 화가 가능합니다. 필드에서 그리드의 원점과 방향을 임의로 선택할 수 있습니다. 현재의 경우, 우리는 짝수 년이 통제 대상인지 치료 대상인지 여부를 적어도 무작위로 지정할 수 있습니다.

그리드 샘플링의 또 다른 장점은 지역화 된 변동을 탐지하는 것입니다. 현장에서 이것은 비정상적인 반응의 "포켓"입니다. 통계적으로, 우리는 그것들을 공간적 상관 관계의 표현으로 생각할 수 있습니다 . 현재 상황에서, 상대적으로 좁은 연령대가 비정상적인 반응을 경험할 가능성이 있다면, 순전히 무작위 화 된 디자인이 우연히 그룹 중 하나 내에서 연령에 큰 격차를 포함 할 수 있기 때문에 격자 형 디자인이 훌륭한 선택입니다. 그러나 더 나은 디자인은 계층화하는 것입니다. 연령의 패리티를 사용하여 두 개의 분석 계층 을 형성 한 다음 각 계층 내에서 독립적으로 환자를 대조군과 치료군으로 무작위 화합니다.

$9$실험에 중요한 요소와 관련이 있습니다. 이것은 문제에 대한 우려를 가상적인 것보다 적게 만든다 : 그것은 실제적이다. 이 시점에서이 글의 이전 답변은 내가 생각하고 싶은 추가 생각을 제시 할 수 있으므로, 멈추고 다시 읽도록 권할 것입니다.

나는 당신이 제시하는 예가 무해하지만 동의합니다 ...

관련 상담원 (중재를 다루는 사람 또는 중재를받는 사람)이 배정 체계를 알게되면이를 활용할 수 있습니다. 이러한 자체 선택은 대부분의 실험 설계에서 왜 문제가되는지 분명해야합니다.

범죄학에서 내가 알고있는 한 가지 예는 다음과 같습니다. 이 실험은 가해자에게 밤 동안 떠나라고 요구하는 것과 국내 분쟁 후 감옥에서의 밤의 제지 효과를 테스트하기위한 것이었다. 장교들에게는 시트 책자가 주어졌고, 현재 시트의 색상은 퍼프가 어떤 치료를 하는지를 식별하기위한 것이었다. 특정한 사건에서

결국 경찰관은 의도적으로 연구 설계에 불순종했으며, 특권에 수행해야 할 일에 대한 개인적인 취향에 따라 시트를 선택했습니다. 귀하의 예에서 비슷한 연도의 퍼징이 적어도 가능하다고 의심하는 것은 극단적이 아닙니다.

무작위 분포를 기반으로 한 완전한 무작위 배정은 예측할 수 없으며, 귀하의 경우 자격 확인 전에 사례가 중재 또는 통제에 배정 될지 여부가 알려져 있습니다.