最小化（臨床試験）

最小化は、ポコックとサイモンによって説明されているように、臨床試験で使用される適応型層別サンプリング法である。^{[1] [2]}

最小化の目的は、さまざまな要因によって各治療グループの患者数の不均衡を最小限に抑えることです。通常、患者はランダムに治療グループに割り当てられ、全体的なバランスは良好に保たれますが、サブグループ内で不均衡が生じる可能性があります。たとえば、有効薬を投与されている患者の大多数がたまたま男性または喫煙者であった場合、研究の統計的有用性は低下します。^{[引用が必要]}

この問題を回避する従来の方法は、ブロックランダム化と呼ばれ、患者をいくつかの要因（男性と女性、喫煙者と非喫煙者など）に応じて層別化し、各グループに別々のランダム化リストを使用することです。各ランダム化リストは、x 名の患者のブロックごとに各治療グループに同数の患者が含まれるように作成されます。この方法の問題点は、層別化要因の数に応じて リストの数が指数関数的に増加することです。

最小化は、患者を特定の治療グループに割り当てた場合の各要因内の不均衡を計算することでこの問題に対処します。さまざまな不均衡を合計して、研究全体の不均衡を算出します。不均衡を最小化する治療グループは直接選択することも、ランダム要素を追加することもできます（不均衡を最小化するグループに高い確率を割り当てるか、不均衡を最小化するグループにのみ確率を割り当てるなど）。^{[3] [4]}

必要に応じて、不均衡に重み付けして、一部の要因を他の要因よりも重要視することができます。同様に、各治療グループの患者数に比率を適用することもできます。

使用時には、最小化は従来のブロックランダム化よりも優れたバランスを維持することが多く、その利点は層別化因子の数に応じて急速に増加します。