طريقة تجربة الاختيار العشوائي

عندما يحتاج الباحثون إلى اختيار عينة تمثيلية من مجموعة أكبر من السكان ، فإنهم غالبًا ما يستخدمون طريقة تُعرف بالاختيار العشوائي. في عملية الاختيار هذه ، يتمتع كل عضو في المجموعة بفرصة متساوية لاختياره كمشارك في الدراسة.

الاختيار العشوائي مقابل التخصيص العشوائي

كيف يختلف الاختيار العشوائي عن التخصيص العشوائي؟ يشير الاختيار العشوائي إلى كيفية استخلاص العينة من السكان ككل ، بينما يشير التعيين العشوائي إلى كيفية تعيين المشاركين بعد ذلك إلى المجموعات التجريبية أو المجموعات الضابطة.

من الممكن أن يكون لديك اختيار عشوائي وتعيين عشوائي في التجربة. تخيل أنك تستخدم الاختيار العشوائي لجذب 500 شخص من السكان للمشاركة في دراستك.

ثم تستخدم التعيين العشوائي لتعيين 250 من المشاركين في مجموعة ضابطة (المجموعة التي لا تتلقى العلاج أو المتغير المستقل) وتعين 250 من المشاركين في المجموعة التجريبية (المجموعة التي تتلقى العلاج أو المتغير المستقل) . لماذا يستخدم الباحثون الاختيار العشوائي؟ والغرض من ذلك هو زيادة تعميم النتائج.

من خلال سحب عينة عشوائية من عدد أكبر من السكان ، فإن الهدف هو أن العينة ستكون ممثلة للمجموعة الأكبر وأقل عرضة للتحيز.

العوامل المتضمنة

تخيل أن باحثًا ما يختار أشخاصًا للمشاركة في دراسة. من أجل اختيار المشاركين ، قد يختارون الأشخاص باستخدام تقنية تعادل إحصائيًا لإرم العملة.

قد يبدأون باستخدام اختيار عشوائي لاختيار مناطق جغرافية لجذب المشاركين منها. قد يستخدمون بعد ذلك عملية الاختيار نفسها لاختيار المدن والأحياء والأسر والنطاقات العمرية والمشاركين الفرديين.

شيء آخر مهم يجب تذكره هو أن العينات الأكبر تميل إلى أن تكون أكثر تمثيلاً لأنه حتى الاختيار العشوائي يمكن أن يؤدي إلى عينة متحيزة أو محدودة إذا كان حجم العينة صغيرًا.

عندما يكون حجم العينة صغيراً ، يمكن أن يكون لمشارك غير عادي تأثير لا داعي له على العينة ككل. يؤدي استخدام حجم عينة أكبر بكثير إلى تخفيف تأثيرات المشاركين غير العاديين ومنعهم من تحريف النتائج.