ランダム割り当て

ランダム割り当てまたはランダム配置は、偶然手順（コインを投げるなど）や乱数発生器などのランダム化を使用して、実験で人間の参加者または動物の被験者を異なるグループ（治療グループとコントロールグループなど）に割り当てる実験手法です。^[1]これにより、各参加者または被験者がどのグループに配置される可能性も均等になります。^[1]参加者をランダムに割り当てることで、実験の開始時にグループ間およびグループ内の違いが体系的でないことを確認できます。 ^[1]したがって、実験の最後に記録されたグループ間の違いは、実験手順または治療にさらに確実に帰属できます。^[1]

ランダム割り当て、盲検化、および制御は、交絡によって結果が偽りまたは欺瞞的にならないことを保証するのに役立つため、実験設計の重要な側面です。これが、ランダム化比較試験が臨床研究、特に二重盲検およびプラセボ対照試験で実施できる試験において重要である理由です。

数学的には、ランダム化、疑似ランダム化、準ランダム化、および乱数生成器と疑似乱数生成器の間には違いがあります。これらの違いが実験（臨床試験など）でどの程度重要になるかは、試験設計と統計的厳密さの問題であり、証拠の等級付けに影響します。疑似ランダム化または準ランダム化で行われた研究は、通常、真のランダム化で行われた研究とほぼ同じ重みが与えられますが、より慎重に検討されます。

参加者がランダムに割り当てられない実験を想像してください。おそらく、最初に到着した 10 人が実験グループに割り当てられ、最後に到着した 10 人がコントロール グループに割り当てられます。実験の最後に、実験者は実験グループとコントロール グループの違いを見つけ、これらの違いは実験手順の結果であると主張します。ただし、これらの違いは、参加者のその他の既存の属性 (たとえば、早く到着した人と遅れて到着した人) によるものである可能性もあります。

実験者がコインを投げて参加者をランダムに割り当てるとします。コインが表を上にした場合、参加者は実験グループに割り当てられます。コインが裏を上にした場合、参加者はコントロール グループに割り当てられます。実験の最後に、実験者は実験グループとコントロール グループの違いを見つけます。各参加者がどのグループに配置される可能性も等しいため、違いが参加者のその他の既存の属性 (時間通りに到着した人と遅れて到着した人など) に起因する可能性は低いです。

ランダム割り当てでは、グループが一致または同等であることは保証されません。偶然により、グループは既存の属性の一部で異なる可能性があります。ランダム割り当てを使用してもこの可能性は排除できませんが、大幅に減少します。

同じ考えを統計的に表現すると、ランダムに割り当てられたグループを平均と比較すると、同じグループから割り当てられたにもかかわらず、異なることが判明する場合があります。ランダムに割り当てられたグループに統計的有意性のテストを適用して、標本平均の差を、それらが同じ母集団平均に等しいという帰無仮説(つまり、母集団の差の平均 = 0)に対してテストすると、確率分布が与えられている場合、帰無仮説は「拒否」される、つまり妥当ではないと判断されることがあります。つまり、手順上は同じグループ全体から割り当てられたにもかかわらず、テストされた変数に関してグループが十分に異なるため、統計的には同じ母集団から来ていないと結論付けられます。たとえば、ランダム割り当てを使用すると、1 つのグループに青い目の人が 20 人、茶色の目の人が 5 人いるグループが割り当てられる場合があります。これはランダム割り当てではまれなイベントですが、発生する可能性があり、発生した場合は、実験仮説の原因因子にいくらかの疑問が加わる可能性があります。

ランダムサンプリングは関連しているが異なるプロセスです。^[2]ランダムサンプリングとは、より大きな母集団を代表するような方法で参加者を募集することです。^[2]ほとんどの基本的な統計テストでは、ランダムにサンプリングされた独立した母集団という仮説が必要なため、ランダム割り当ては、1つまたは複数の変数のみでマッチングするのとは対照的に、サンプルのメンバーのすべての属性を制御し、処理前の同等性チェックと推論統計を使用した処理後の結果の評価の両方で、関心のある特性のグループ同等性の尤度を推定するための数学的基礎を提供するため、望ましい割り当て方法です。より高度な統計モデリングを使用して、推論をサンプリング方法に適応させることができます。

ランダム化は、チャールズ・S・パースの統計的推論理論の 「科学の論理の図解」（1877～1878年）と「蓋然的推論の理論」（1883年）で強調されました。パースは、重量知覚に関する パース・ジャストローの実験でランダム化を適用しました。

チャールズ・S・ピアースは、盲検反復測定法で被験者をランダムに割り当て、重量の識別能力を評価した。^{[3] [4] [5] [6]}ピアースの実験は心理学や教育学の他の研究者に影響を与え、 1800年代には実験室でのランダム化実験や専門の教科書 の研究の伝統が生まれた。 ^{[3] [4] [5] [6]}

イェジ・ネイマンは調査サンプリング（1934年）と実験（1923年）におけるランダム化を提唱した。^[7] ロナルド・A・フィッシャーは実験デザインに関する著書（1935年）の中でランダム化を提唱した。

• 漸近理論（統計学）

• Caliński, Tadeusz & Kageyama, Sanpei (2000).ブロック設計: ランダム化アプローチ、第 1 巻: 分析。統計学講義ノート。第 150 巻。ニューヨーク: Springer-Verlag。ISBN 0-387-98578-6。
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  • Hinkelmann, Klaus およびKempthorne, Oscar (2008)。実験のデザインと分析、第 1 巻:実験デザイン入門(第 2 版)。Wiley。ISBN 978-0-471-72756-9。{{cite book}}: CS1 maint: 複数の名前: 著者リスト (リンク)
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• チャールズ・S・パース、「科学の論理の図解」（1877-1878）
• チャールズ・S・パース、「蓋然的推論の理論」（1883年）
• チャールズ・サンダース・パースとジョセフ・ジャストロウ( 1885)。「感覚の小さな違いについて」。米国科学アカデミー紀要。3 : 73–83。http://psychclassics.yorku.ca/Peirce/small-diffs.htm
• ハッキング、イアン（1988年 9月） 。「テレパシー：実験デザインにおけるランダム化の起源」。Isis。79 （ 3）：427–451。doi ：10.1086/354775。JSTOR 234674。MR  1013489。S2CID 52201011  。
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• Trudy Dehue (1997 年12月)。「欺瞞、効率、ランダム グループ: 心理学とランダム グループ設計の段階的な発生」 ( PDF )。Isis。88 ( 4 ) : 653–673。doi :10.1086/383850。PMID 9519574。S2CID  23526321。
• Gleitman、Fridlund、Reisberg による「基礎心理学」 。
• 「統計的検定とは何か、また何ではないのか」、Journal of Experimental Education、1993 年、第 61 巻、pp. 293-316、Shaver 著。

• 実験的ランダム割り当てツール: ランダム割り当てツール - 実験的