Рандомизированное исследование это википедия

Рандомизированное исследование это википедия

Для каждой из экспериментальных схем существуют свои методы Р.

Для межгрупповой схемы, основной недостаток которой заключается в том, что существует постоянная опасность смешения из-за различий между испытуемыми в группах, используются две техники распределения испытуемых по группам, которые помогают избежать этого нежелательного эффекта. Первая техника — распределение случайным образом (Р.). При этом методе характеристики испытуемых игнорируются и распределение по группам является случайным и непредвзятым. Это значит, что любой испытуемый имеет равные шансы попасть в любую группу. Способы формирования групп — простейший генератор или таблица случайных чисел. Следует, однако, учитывать, что Р. не гарантирует равенства групп по важным для исследователя показателям. Вторая техника — распределение по условиям (попарный отбор, метод «копий-пар») — употребляется реже, чем первая. Экспериментальная и контрольные группы составляются из индивидов, эквивалентных по значимым для экспериментатора параметрам. Обычно распределение производится по переменной, которая вероятнее всего может вызвать смешение. Такое распределение имеет ряд проблем:

1) невозможность соотнести все характеристики с условиями эксперимента;

2) экспериментатор может не знать, какие характеристики следует принимать во внимание;

3) даже если группы уже сформированы, все равно экспериментатор может пропустить какую-либо характеристику, потенциально связанную с независимой переменной;

4) распределение по одной переменной может нарушить распределение по другим переменным;

5) потеря испытуемых, т.е. один или несколько испытуемых не участвуют в эксперименте до конца, или их поведение меняется радикально по причинам, далеким от независимой переменной. Испытуемый может заболеть, отказаться от дальнейшего участия или же выполнять тесты с таким количеством ошибок, что результаты становятся неинтерпретируемыми. В длительном эксперименте испытуемые могут взрослеть и их характеристики будут изменяться. Несмотря на тщательное распределение испытуемых по группам, потеря даже одного испытуемого может сделать группы неравными по своим характеристикам.

В интраиндивидуальной экспериментальной схеме основное допущение — объект остается идентичен самому себе с течением времени — может нарушаться из-за ряда причин. При этом систематическая разница в наблюдениях будет вызвана не действием независимой переменной, а другими факторами. Например, изменения в поведении участников могут произойти из-за влияния времени, т.е. исследуемый эффект наступил с течением времени не из-за действия влияющего фактора, а сам собой (привыкание, обучение, усталость) или в результате действия третьего фактора (что-либо случилось с участниками во время эксперимента или они стали свидетелями некоторого события, повлиявшего на них существенным образом). Таким образом, наблюдаемый эффект вызывается фазами исследований, а не действием независимой переменной. Изменения могут также произойти под влиянием порядка предъявления условий — влияние условий одного испытания на последующие. Для того чтобы избежать этой опасности, существуют две методики. Первая — случайное распределение (Р.) условий: порядок предъявления уровней независимой переменной определяется случайным образом для каждого испытуемого. Однако данная методика не гарантирует устранения эффекта влияния. Вторая методика — уравнивание (контрбалансировка): каждое условие встречается в любой период эксперимента. Таким образом, каждое условие имеет одинаковые шансы получить влияние смещенной переменной. Полное уравнивание требует, чтобы все возможные порядки испытаний были использованы. Однако, чем больше число условий, тем больше число их порядков. Если число условий п, то число порядков п! Поэтому на определенном этапе полное уравнивание становится невозможным. При невозможности полного уравнивания применяют методику частичного уравнивания (латинский квадрат).

Читайте также:  Почему часто болит правый висок головы

В латинском квадрате каждое условие (уровень независимой переменной) встречается в каждой части эксперимента. Например, условие А встречается в 1-й, 2-й, 3-й и т.д. части; условие В — также, условие С — также, и т.д.

В латинском квадрате число испытаний равно числу условий (n). Поэтому количество испытуемых должно равняться, по крайней мере, количеству испытаний. Для статистических расчетов лучше использовать большее количество испытуемых — их число должно быть кратно п. В этом случае мы можем повторить исследование несколько раз. Каждый раз мы можем: а) использовать один и тот же латинский квадрат для всех случаев. Однако может возникнуть следующая проблема: выбор некоторой определенной схемы латинского квадрата вместо полного уравнивания приведет к серьезным погрешностям, если латинский квадрат оказался по каким-то причинам неудачным. Поэтому после проведения эксперимента стоит провести статистический тест на единственность квадрата. Если тест статистически значимый, считается, что частичное уравнивание не дало нужного эффекта и результаты исследования под вопросом. Если тест не значимый, то у нас нет формального основания сомневаться в полученных данных; б) использовать другой латинский квадрат на каждые следующие п испытуемых. Такая процедура хороша тем, что ближе к полному уравниванию, однако для нее не существует статистического теста на единственность квадрата и у нас нет никакого формального теста для проверки степени уравнивания условий; в) использовать так называемый сбалансированный латинский квадрат, в котором каждое условие идет до и после каждого другого условия.

Многие исследователи считают, что лучше использовать именно этот тип латинского квадрата, хотя нет никакого статистического теста, подтверждающего такую точку зрения. Кроме того, сбалансированный латинский квадрат имеет дополнительный недостаток — он не подходит, когда число условий нечетное.

Следует отметить, что полное уравнивание — самая надежная техника при интраиндивидуальной схеме эксперимента. Если количество условий мало, предпочтительно использовать именно эту процедуру; если число условий велико, следует использовать латинские квадраты, дающие частичное уравнивание.

Р. участников и условий является обязательным требованием применимости критериев на статистическую значимость разницы результатов.

Социология: Энциклопедия. — Минск: Интерпрессервис; Книжный Дом . А.А. Грицанов, В.Л. Абушенко, Г.М. Евелькин, Г.Н. Соколова, О.В. Терещенко . 2003 .

Рандомизация является ключевым понятием анализа медицинских данных.

Термин «рандомизация» относится не к выборке, а к способу ее генерирования.

Говоря, что группа данного размера является простой случайной выборкой из большей группы, мы подразумеваем, что все возможные выборки этого размера извлекаются с равными вероятностями.

Говоря, что обработка назначается объектам случайно, мы подразумеваем, что вероятность назначения каждого вида обработки одинакова для всех объектов.

На необходимость рандомизации впервые указал Р.Фишер [Fisher, 1935].

Рандомизация преследует три цели:

гарантирует, что наши предпочтения не повлияют на формирование групп с различными видами обработки

предотвращает опасность, связанную с выбором на основе личных суждений

наконец, при случайном (рандомизированном) распределении обработок самый строгий критик не сможет сказать, что группы пациентов рассматривались по-разному вследствие наших предпочтений

Рандомизация в клинических испытаниях

Предположим, необходимо провести клинические испытания лекарственного препарата, чтобы установить его эффективность.

Для этого, например, 50 больным назначают лекарство, а другим 50 больным назначают нейтральный препарат («пустышку»),

Читайте также:  Компетентные клетки

Предположим еще, что больные поступают на испытания сериями, в течение некоторого времени, а не одновременно.

Рассмотрим два метода рандомизации.

В первом методе требуется выбрать 50 различных чисел между 1 и 100, активное лекарство должно быть назначено тем из 100 больных, чьи номера попали в этот набор. Остальные 50 пациентов будут получать нейтральный препарат.

Этот метод имеет два недостатка. Во-первых, если придется преждевременно завершить исследование, то общее число пациентов, принимавших активный препарат, с большой вероятностью не будет равно числу пациентов, принимавших нейтральный препарат.

Между тем статистические методы сравнения теряют чувствительность, если размеры выборок различаются.

Во-вторых, если клиническое состояние пациентов, включающихся в испытание в один момент времени, отличается от состояния пациентов, включающихся в другой момент, или меняются правила приема препаратов, то, несмотря на рандомизацию, две группы, возможно, будут отличаться по типу пациентов или по правилам приема лекарств (см. [Cutler et al., 1966, p. 865]).

Второй возможный метод рандомизации лишен недостатков, присущих первому.

С помощью этого метода проводится независимая последовательная рандомизация пациентов, поступающих в течение коротких промежутков времени, по группам лечений.

Предположим, что ежемесячно в испытаниях начинают участвовать десять больных.

Разумно случайно назначать пяти пациентам лечение одного вида, а остальным пяти пациентам— другого, повторяя случайное назначение каждый месяц, по мере поступления новых партий больных.

Реализацию этой процедуры можно осуществить, например, с помощью таблицы случайных чисел, сгенерированной в STATISTICA.

Будем вести просмотр по десяти цифрам от 0 до 9, поскольку выбор ведется из 10 больных. Нулем обозначим десятого больного.

Если мы начнем с пятого столбца, то первыми пятью различными цифрами окажутся 2, 5, 4, 8, 6. Значит, из десяти больных второму, пятому, четвертому, восьмому и шестому будет назначен активный, а остальным — нейтральный препарат.

Продолжая просматривать таблицу, увидим, что из следующих десяти больных первый, третий, пятый, восьмой и десятый будут принимать активный, а остальные — нейтральный препарат. Использовав первые цифры в столбце, можно продолжать просмотр по вторым цифрам этого столбца.

Для каждой следующей группы больных следует получать новый набор случайных чисел, чтобы избежать смещений, которые могут появиться вследствие скрытой периодичности типа больных или ввиду того, что сотрудникам клиники вскоре будет ясен вид лекарства (он должен быть неизвестен сотрудникам, контактирующим с пациентами).

Частный случай этого метода — испытания на парах пациентов, когда один из двух пациентов получает активный, а другой — нейтральный препарат.

В этом случае рандомизацию проводить очень просто.

Сначала каким-либо образом, например, по алфавитному порядку фамилий, выделяют одного из двух больных как первого.

Этот выбор надо сделать до проведения рандомизации. Затем, начиная с любого удобного места, просматривают однозначные числа в таблице случайных чисел.

Если цифра нечетная — 1, 3, 5, 7 или 9, то первый больной принимает активный, а второй — нейтральный препарат. Если цифра четная — 0, 2, 4, б или 8, активное лекарство назначают второму больному.

Москва. 21 сентября. INTERFAX.RU — Исследователи Массачусетского технологического института (MIT) и Питтсбургского университета заявили, что «Википедия» все чаще используются в качестве источника при написании научных работ.

По словам профессора MIT Нила Томпсона, энциклопедия — не просто отчет о том, что происходит в науке, она также помогает формировать ее.

Читайте также:  Головка плода прижата

Ученые пришли к такому выводу, проведя исследование. Американские социологи применили два подхода: анализ больших данных (Big Data) и метод эксперимента, пишет N+1.

В первом случае исследователи решили сопоставить слова и фразы из «Википедии» с похожими языковыми единицами из научных работ. Для этого они сопоставили полный текст энциклопедии, включая всю историю правок, со статьями из более чем двух тысяч журналов издательского дома Elsevier. Предварительно социологи выбрали из опубликованных работ 90 процентов наиболее часто встречающихся уникальных слов, получив таким образом выборку из 1,1 млн слов. Чтобы сделать анализ более эффективным, ученые сфокусировались на статьях (и в журналах, и в «Википедии»), посвященных только одной научной области — химии.

Выяснилось, что статьи, которые публикуют лучшие научные журналы, почти не несут следов влияния «Википедии». Это не удивительно, так как чаще всего в них рассказывается об открытиях, которые из-за своей новизны не могли попасть на страницы энциклопедии. Однако как только проходит время и в «Википедии» появляются тексты, посвященные этим открытиям, новаторские научные работы начинают распространяться быстрее и оказывают заметное влияние на последующие исследования по теме. Этот эффект особенно заметно проявляется в менее развитых странах, где доступ к научным журналам ограничен.

Тем не менее, эти выводы были сделаны на основе корреляций, которые далеко не всегда указывают на наличие причинно-следственной связи. Поэтому американские социологи решили провести рандомизированное исследование. В ходе эксперимента, проходившего с 2013 по 2016 год, ученые попросили студентов, получающих степень доктора философии (PhD), написать научные статьи на темы в области химии и эконометрики, которых еще нет в «Википедии». Половина текстов была загружена на страницы энциклопедии, в то время как оставшаяся часть — контрольная — опубликована не была.

Экспериментальные статьи получили большую популярность в «Википедии». В среднем каждую статью просматривали около 2 тысяч раз в месяц. К февралю 2017 года материалы, написанные участниками эксперимента, собрали в общей сложности 2 миллиона просмотров. Самое главное, новые слова из них стали появляться в работах других исследователей. И хотя ученые обычно избегают ссылок на электронную энциклопедию, экспериментальные материалы из «Википедии» повлияли на частоту появления 0,33 процента слов в вышедших после статьях из выборки. Иными словами, примерно 11 уникальных и значимых слов в каждой работе приходят из интернет-источника. С учетом того, что в выборку попало около 27 тысяч научных статей, изменено оказалось более 316 тысяч слов.

Главный вывод, который делают ученые: «Википедия» способствует распространению новых научных работ и помогает исследователям, имеющим ограниченный доступ к научным журналам. Кроме того, социологи отмечают, что энциклопедия не только отражает текущее состояние науки, но и частично влияет на ее формирование в будущем.

«Наше исследование показывает, что ученые используют «Википедию» и что это сказывается на том, как они пишут о науке и своей деятельности», — отмечает профессор Томпсон.

Между тем, как отмечает The Next Web, стандарты MIT разрешают использовать «Википедию» в статьях только в качестве источника «общих сведений».

Ссылка на основную публикацию
Рак мочевого пузыря код по мкб
Связанные заболевания и их лечение Национальные рекомендации по лечению Стандарты мед. помощи Содержание Описание Классификация Симптомы Диагностика Причины Лечение Основные...
Разновидности сепсиса
Автор материала Описание Сепсис развивается из-за наличия в организме человека септического очага и нарушения реактивности организма. Изначально развивается фаза токсемии,...
Разновидность папиллом на теле
Папилломы – это доброкачественные новообразования на кожи, появляющиеся из-за активности вируса. Они представляют собой небольшие наросты на коже. Существуют разные...
Рак носоглотки причины
Злокачественные опухоли носоглотки у детей составляют 1-3% от всех злокачественных опухолей детского возраста и 10-12% от опухолей области головы и...
Adblock detector