Случайный отбор и случайное распределение — два широко используемых метода в статистике, но их часто путают.
Случайный отбор относится к процессу случайного отбора лиц из популяции для участия в исследовании.
Случайное распределение относится к процессу случайного распределения участников исследования либо в группу лечения, либо в контрольную группу.
Вы можете думать о случайном отборе как о процессе, который вы используете, чтобы «получить» людей для исследования, и вы можете думать о случайном распределении как о том, что вы «делаете» с этими людьми, как только они выбраны для участия в исследовании.
Важность случайного выбора и случайного назначения
Когда в исследовании используется случайный отбор , индивидуумы отбираются из популяции с помощью некоторого случайного процесса. Например, если какая-то популяция насчитывает 1000 человек, мы можем использовать компьютер для случайного выбора 100 таких людей из базы данных. Это означает, что каждый человек с равной вероятностью будет выбран для участия в исследовании, что увеличивает шансы на то, что мы получим репрезентативную выборку — выборку, имеющую характеристики, аналогичные общей совокупности.
Используя репрезентативную выборку в нашем исследовании, мы можем обобщить результаты нашего исследования на население. С точки зрения статистики, это называется внешней валидностью — допустимо экстернализировать наши выводы для всего населения.
Когда в исследовании используется случайное распределение , оно случайным образом распределяет людей либо в группу лечения, либо в контрольную группу. Например, если у нас есть 100 человек в исследовании, мы можем использовать генератор случайных чисел, чтобы случайным образом распределить 50 человек в контрольную группу и 50 человек в экспериментальную группу.
Используя случайное распределение, мы увеличиваем вероятность того, что две группы будут иметь примерно одинаковые характеристики, а это означает, что любое различие, которое мы наблюдаем между двумя группами, может быть связано с лечением. Это означает, что исследование имеет внутреннюю валидность — допустимо приписывать любые различия между группами самому лечению, а не различиям между людьми в группах.
Примеры случайного выбора и случайного назначения
В исследовании может использоваться как случайный отбор, так и случайное распределение, или только один из этих методов, или ни один из них. Сильное исследование — это то, в котором используются оба метода.
В следующих примерах показано, как в исследовании могут использоваться оба, один из этих методов или ни один из них, а также их последствия.
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 набирают 100 человек для участия в исследовании, используя компьютер для случайного выбора 100 имен из базы данных. Как только у них будет 100 человек, они снова используют компьютер для случайного распределения 50 человек в контрольную группу (например, придерживаться стандартной диеты) и 50 человек в лечебную группу (например, придерживаться новой диеты). Они фиксируют общую потерю веса каждого человека через месяц.
Результаты.Исследователи использовали случайный отбор для получения своей выборки и случайного распределения при включении людей в экспериментальную или контрольную группу. Таким образом, они могут обобщить результаты исследования на всю популяцию и объяснить любые различия в средней потере веса между двумя группами новой диетой.
Пример 2: Использование только случайного выбора
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 человек для участия в исследовании, используя компьютер для случайного выбора 100 имен из базы данных. Однако они решают распределять людей по группам исключительно на основании пола. Самок относят к контрольной группе, а самцов к лечебной группе. Они фиксируют общую потерю веса каждого человека через месяц.
Результаты.Исследователи использовали случайный отбор для получения своей выборки, но они не использовали случайное распределение при включении людей в экспериментальную или контрольную группу. Вместо этого они использовали конкретный фактор — пол — чтобы решить, к какой группе отнести людей. Делая это, они могут обобщить результаты исследования на всю популяцию, но они не могут объяснить какие-либо различия в средней потере веса между двумя группами новой диетой. Внутренняя валидность исследования была скомпрометирована, потому что разница в потере веса на самом деле могла быть связана только с полом, а не с новой диетой.
Пример 3: Использование только 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 набирают 100 спортсменов-мужчин для участия в исследовании. Затем с помощью компьютерной программы они случайным образом распределяют 50 спортсменов-мужчин в контрольную группу и 50 в экспериментальную группу. Они фиксируют общую потерю веса каждого человека через месяц.
Результаты.Исследователи не использовали случайный отбор для получения своей выборки, поскольку они специально отобрали 100 спортсменов-мужчин. Из-за этого их выборка не является репрезентативной для всего населения, поэтому их внешняя валидность скомпрометирована — они не смогут обобщить результаты исследования на все население. Однако они использовали случайное распределение, что означает, что они могут объяснить любую разницу в потере веса новой диетой.
Пример 4: использование ни одной из техник
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 экспериментальную группу. Они фиксируют общую потерю веса каждого человека через месяц.
Результаты: Исследователи не использовали случайный отбор для получения своей выборки, поскольку они специально отобрали 100 спортсменов. Из-за этого их выборка не является репрезентативной для всего населения, поэтому их внешняя валидность скомпрометирована — они не смогут обобщить результаты исследования на все население. Кроме того, они делят людей на группы на основе пола, а не используют случайное распределение, что означает, что их внутренняя достоверность также скомпрометирована — различия в потере веса могут быть связаны с полом, а не с диетой.