統計学と実験計画における無作為化

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無作為化とは何か

実験における無作為化とは、実験参加者をランダムに選択することをいいます。 例えば、単純無作為抽出で、全員が同じ確率で選ばれるプールから参加者の名前を無作為に抽選する方法があります。 また、乱数表から乱数を割り当てることによって、参加者にランダムに治療を割り当てることもできます。

実験で無作為化を使うと、バイアスがかかるのを防げます。 例えば、選択バイアス（ある集団が過小評価される）は排除され、偶発バイアス（偶然に不均衡が起こる）は最小化されます。

Randomization Techniques

「ランダム」という言葉は、統計学では非常に特殊な意味を持っています。 リストから任意に名前を選択することは、ランダムに見えるかもしれませんが、実際にはそうではありません。 隠れたバイアス（英語の名前、友達のような名前、舌になじむ名前など）があるため、ランダムに選んだつもりでも、実はそうでないことがあります。 これらのバイアスはしばしば隠されたり見落とされたりするため、研究者のために特定のランダム化技術が開発されました。 単純無作為抽出。

12人の集団「N」から3人のサンプル「n」の単純無作為抽出。 画像はイメージです。 Dan Kernler |Wikimedia Commons

Simple Random Sampling は基本的に、ハットから数字を引き、山札からカードを選び、ビンゴマシーンから玉を選ぶものです。 また、参加者や治療者に番号を割り当て、乱数表を使って参加者や治療群を選択することもできます。 実施するのが簡単なので単純無作為抽出と呼ばれています。 しかし、実際には、適切なサンプリングフレーム（すべての参加者のリスト）を見つけるのが難しいか、不可能な場合があるため、使用するのは困難です。
2 Permuted block randomization
時には、参加者をランダムに選ぶだけでは十分でない場合があります。 参加者をグループ、またはブロックにバランスよく配置したい場合があります。 パーミュートブロック無作為化は、治療群間のバランスを保ちながら、参加者を治療群にランダムに割り当てる方法です。 各「ブロック」には、ランダムに並べられた治療割り当ての指定された数があります。

3.層別無作為抽出

層別無作為抽出は、領域を細分化できる場合に有用です。 画像はこちら オレゴン州

層化ランダムサンプリングは、対象人口が層（所得レベルや住宅状況などの特性）に分割され、各層から人々を含めたいときに使用されます。 層が決まったら、各層から要素を選ぶために単純無作為抽出を使用します。 層化ランダム・サンプリングでは、参加者はすでにグループに分かれており、それらのグループから均等にサンプリングします。
あまり一般的ではないランダム化手法もあります。 これらのサンプリング方法の完全なリストは、ここで見つけることができます。 サンプリングの種類」

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