Random permuted blocks

Blocking è un metodo di randomizzazione limitata che garantisce che i gruppi di trattamento siano bilanciati alla fine di ogni blocco. Ad esempio, qui ci sono due blocchi permutati di 4 con gruppi di trattamento A e B:

A B B A B A B A

I blocchi permutati casuali sono blocchi di dimensioni diverse, in cui la dimensione del blocco successivo viene scelta a caso dalle dimensioni del blocco disponibili. Ad esempio, ecco un elenco di blocchi permutati casuali di dimensioni 4 o 6:

A A B A B A B A B A B B B A A B A A B A B A B A B A B A A A B B

Stratificazione

Blocco può essere utilizzato all’interno di strati, in modo che importanti caratteristiche prognostiche (i fattori di stratificazione) sono in equilibrio tra i gruppi di trattamento:

Uomini A B A B A A B B B A B B A B A A B A A B
Donne B B A A B A A B B A B B A A A B B A

Utilizzando questo l’elenco delle frequenze dopo 9 uomini sono stati reclutati e 5 donne:

Un B Totale
Gli Uomini 4 5 9
Le Donne 2 3 5
Totale 6 8 14

Scelta della dimensione del blocco

dimensioni del Blocco deve essere un multiplo del numero di trattamenti e di prendere il rapporto di assegnazione in considerazione. Per la randomizzazione 1: 1 di 2 gruppi, i blocchi possono essere di dimensioni 2, 4, 6 ecc. Per randomizzazione 1:1:1 di 3 gruppi o 2:1 randomizzazione di 2 gruppi, i blocchi possono essere di dimensioni 3, 6, 9 ecc.

L’allocazione del trattamento è prevedibile verso la fine di un blocco. Per questo motivo le dimensioni dei blocchi dovrebbero essere mantenute riservate e non condivise con quelle randomizzanti. I blocchi di grandi dimensioni riducono la prevedibilità, ma non limiteranno la randomizzazione tanto quanto i blocchi di piccole dimensioni. Se le analisi intermedie sono pianificate a particolari dimensioni del campione, è auspicabile che i trattamenti siano bilanciati in questi punti. Avere molti fattori di stratificazione può portare a molti blocchi incompleti e quindi squilibrio. Pertanto, la scelta delle dimensioni dei blocchi dovrebbe tenere conto della dimensione del campione, delle analisi intermedie pianificate e del numero di fattori di stratificazione.

Puoi sperimentare diverse dimensioni di blocchi e fattori di stratificazione nella nostra pagina di simulazione. Questo vi mostrerà quanto squilibrio aspettarsi per varie scelte.

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