Randomisierung in der Statistik und Versuchsplanung

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Was ist Randomisierung?

Bei der Randomisierung werden die Versuchsteilnehmer zufällig ausgewählt. Sie können zum Beispiel eine einfache Zufallsstichprobe verwenden, bei der die Namen der Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip aus einem Pool gezogen werden, bei dem jeder eine gleich große Wahrscheinlichkeit hat, ausgewählt zu werden. Sie können den Teilnehmern auch nach dem Zufallsprinzip Behandlungen zuweisen, indem Sie ihnen Zufallszahlen aus einer Zufallszahlentabelle zuweisen.

Wenn Sie in Ihren Experimenten Zufallsverfahren verwenden, schützen Sie sich vor Verzerrungen. So werden beispielsweise Selektionsverzerrungen (bei denen einige Gruppen unterrepräsentiert sind) beseitigt und zufällige Verzerrungen (bei denen zufällige Ungleichgewichte auftreten) minimiert. Außerdem können Sie eine Vielzahl statistischer Tests mit Ihren Daten durchführen (um Ihre Hypothesen zu prüfen), wenn Ihre Stichprobe zufällig ist.

Randomisierungstechniken

Das Wort „zufällig“ hat in der Statistik eine ganz bestimmte Bedeutung. Die willkürliche Auswahl von Namen aus einer Liste mag zufällig erscheinen, ist es aber nicht. Versteckte Voreingenommenheit (wie eine unbewusste Vorliebe für englische Namen, Namen, die wie Freunde klingen, oder Namen, die einem auf der Zunge zergehen) bedeutet, dass das, was man für eine zufällige Auswahl hält, wahrscheinlich keine ist. Da diese Vorlieben oft verborgen oder übersehen werden, wurden für Forscher spezielle Zufallsverfahren entwickelt:

1. Einfache Zufallsstichprobe.

Einfache Zufallsstichprobe einer Stichprobe „n“ von 3 aus einer Grundgesamtheit „N“ von 12. Bild: Dan Kernler |Wikimedia Commons

Bei einer einfachen Zufallsstichprobe zieht man Zahlen aus einem Hut, wählt eine Karte aus einem Deck oder eine Kugel aus einer Bingomaschine. Sie können den Teilnehmern oder Behandlungen auch Zahlen zuweisen und eine Zufallszahlentabelle verwenden, um Teilnehmer und Behandlungsgruppen auszuwählen. Diese Methode wird als einfache Zufallsstichprobe bezeichnet, weil sie einfach zu implementieren ist. In der Praxis ist sie jedoch schwierig anzuwenden, da geeignete Stichprobenrahmen (Listen aller möglichen Teilnehmer) manchmal schwer oder gar nicht zu finden sind.
2. Permutierte Blockrandomisierung.
Manchmal reicht es nicht aus, die Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip auszuwählen. Vielleicht möchten Sie Ihre Teilnehmer in Gruppen oder Blöcken aufteilen. Die permutierte Blockrandomisierung ist eine Möglichkeit, einen Teilnehmer nach dem Zufallsprinzip einer Behandlungsgruppe zuzuordnen und dabei ein Gleichgewicht zwischen den Behandlungsgruppen zu wahren. Jeder „Block“ hat eine bestimmte Anzahl von zufällig angeordneten Behandlungszuweisungen.

3. Stratifizierte Zufallsstichproben.

Stratifizierte Zufallsstichproben sind nützlich, wenn Sie Gebiete unterteilen können. Abbildung: Oregon State

Die geschichtete Zufallsstichprobe wird verwendet, wenn die Zielpopulation in Schichten aufgeteilt ist (Merkmale wie Einkommensniveau oder Wohnstatus) und Sie Personen aus jeder Schicht einbeziehen möchten. Sobald Sie Ihre Schichten definiert haben, können Sie einfache Zufallsstichproben verwenden, um Elemente aus jeder Schicht auszuwählen. Der Unterschied zur Permutierten Blockrandomisierung besteht darin, dass bei der PKR die Personen in Gruppen eingeteilt werden sollen. Bei der geschichteten Zufallsstichprobe sind die Teilnehmer bereits in Gruppen eingeteilt, aus denen eine gleichmäßige Stichprobe gezogen werden soll.
Es gibt auch weniger verbreitete Randomisierungsmethoden. Eine vollständige Liste dieser Stichprobenverfahren finden Sie hier: Types of Sampling.

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