Loading article…
臨床試験の層別化とは、投与された治療以外の要因によって被験者と結果を区分することである。
層別化は、参加者のサブグループを各実験条件に均等に割り当てるために使用できます。これは、性別、年齢、またはその他の人口統計学的要因によって行うことができます。層別化は、交絡変数（研究者が研究している変数以外の変数）を制御するために使用でき、それによって、研究者が変数間の関係を検出および解釈することが容易になります。[ 1 ] たとえば、年齢または性別が結果に影響を与えると予想されるフィットネスの研究を行う場合、参加者を交絡変数によってグループに層別化することができます。この方法の限界は、どの変数を制御する必要があるかを知っている必要があることです。[ 1 ]
層化無作為抽出法では、母集団を均質な層に分割し、各層から適切な数の参加者を無作為に選択します。[ 1 ] 比例層化抽出法では、各層から一般母集団と一致する割合で参加者を選択します。[ 1 ]この方法は、調査サンプルの特性（およびその割合）が母集団の特性を反映するようにすることで、サンプルの母集団代表性を向上させるために使用できます。一方、比較対象の層のサイズが大きく異なる場合は、少数派を十分に代表できるように、不均衡抽出法を使用できます。[ 1 ]
層別化はブロック化とも呼ばれ、ランダム化ブロックデザインで使用されることがある。[ 1 ]
層化目的サンプリングは典型的なケースサンプリングの一種であり、特定の変数に関して「平均」、「平均以上」、「平均以下」のケースのサンプルを取得するために使用されます。このアプローチでは、それぞれが比較的均質または類似した3つの層またはレベルが生成されます。[ 1 ]
層化は割当サンプリングで使用されます。割当サンプリングは、研究者が母集団の層を特定し、各層から必要な参加者の数を事前に決定する非ランダムな方法です。 [ 1 ]これは、異なる層が適切に代表されるようにするため、便宜的サンプリング よりも優れた方法と考えられています。