(কিছু) সিউডো-র্যান্ডমাইজেশনে কী সমস্যা হয়েছে

Question

আমি একটি গবেষণা পেয়েছি যেখানে রোগীদের, যাদের বয়স প্রায় 50 এর বেশি ছিল, জন্ম বছর দ্বারা ছদ্ম-এলোমেলো করে দেওয়া হয়েছিল। জন্মের বছর যদি একটি সমান সংখ্যা, সাধারণ যত্ন, যদি একটি বিজোড় সংখ্যা, হস্তক্ষেপ ছিল।

এটি বাস্তবায়ন করা সহজ, এটি বিকৃত করা আরও কঠিন (কোনও রোগীর কী চিকিত্সা করা উচিত ছিল তা পরীক্ষা করা সহজ), এটি মনে রাখা সহজ (অ্যাসাইনমেন্টটি বেশ কয়েক বছর ধরে চলেছিল)। তবে তবুও, আমি এটি পছন্দ করি না, আমার মনে হয় যথাযথ র্যান্ডমাইজেশন আরও ভাল হত। তবে কেন আমি তা ব্যাখ্যা করতে পারি না।

আমি কি অনুভব করে ভুল করছি, বা 'আসল' এলোমেলোকরণ পছন্দ করার কোনও ভাল কারণ আছে?

Comments

সাইটে স্বাগতম! এখানে আপনার পোস্টিং দেখে খুশি।

— অ্যান্ডি W

উপরের উত্তরগুলি দ্বারা, জন্মের দিন দ্বারা আমি "এলোমেলো করে" আরও ভাল বোধ করছি! চিকিত্সার জন্য অদ্ভুত দিন, এমনকি নিয়ন্ত্রণেরও দিন ... অ্যাডালবার্তো

— এএডিএফ

@ অ্যাডালবার্তো এটি মূল পয়েন্টটি মিস করেছে, এটি হ'ল গ্রুপগুলিকে বিষয় নির্ধারণের যে কোনও নির্দিষ্ট, অ-র্যান্ডমাইজড প্রক্রিয়াটি এলোমেলো পদ্ধতিতে যে পছন্দসই বৈশিষ্ট্য রয়েছে তার নিশ্চয়তা দেওয়া যায় না। মনে করুন যে আপনি এই ধরনের গবেষণায় বছরের পর বছর ব্যয় করেছেন কেবল কোনও পর্যালোচকই জন্মদিনের চিকিত্সা এবং সমতাগুলির মধ্যে একটি অপ্রত্যাশিত কিন্তু দৃ strong় বিস্ময় প্রকাশ করতে পারেন? যেহেতু আমরা এই জাতীয় সমস্ত বিভ্রান্তির পূর্বাভাস দিতে পারি না, তাই আমরা এলোমেলোভাবে নিয়োগের মাধ্যমে সমস্যাটিকে আড়াল করি।

— whuber

Answer 1

আপনি সন্দিহান হতে ঠিক বলেছেন। সাধারণভাবে, একজনকে 'আসল' র্যান্ডমাইজেশন ব্যবহার করা উচিত, কারণ সাধারণত কারও কাছে প্রাসঙ্গিক কারণগুলির (অবিস্মরণীয়) সম্পর্কে সমস্ত জ্ঞান থাকে না। যদি এই অবিস্মরণযোগ্যগুলির মধ্যে একটির বয়সের সাথে বিজোড় বা এমনকি সমাসের সম্পর্ক হয় তবে তারা চিকিত্সা করেছে কিনা তাও এটির সাথে সম্পর্কযুক্ত। যদি এটি হয় তবে আমরা চিকিত্সার প্রভাবটি সনাক্ত করতে পারি না: আমরা যে প্রভাবগুলি লক্ষ্য করি তা চিকিত্সার কারণে বা অরক্ষিত ফ্যাক্টরের কারণে হতে পারে।

এটি সত্যিকারের র্যান্ডমাইজেশনের ক্ষেত্রে সমস্যা নয়, যেখানে আমরা চিকিত্সা এবং অবিস্মরণীয়দের মধ্যে কোনও নির্ভরতা আশা করি না (যদিও, অবশ্যই ছোট ছোট নমুনাগুলির জন্য এটি থাকতে পারে)।

এই এলোমেলোকরণ পদ্ধতিটি কেন সমস্যা হতে পারে তার একটি গল্প গঠনের জন্য, ধরুন, অধ্যয়নের মধ্যে কেবলমাত্র 17/18 বছর বয়সী বিষয়গুলি অন্তর্ভুক্ত ছিল, যখন বলুন, ভিয়েতনাম যুদ্ধ শুরু হয়েছিল। ১ With এর সাথে খসড়া তৈরি করার কোন সুযোগ ছিল না (আমি যদি এতে ভুল হয়ে থাকি তবে আমাকে সংশোধন করুন), যখন সেই সম্ভাবনা ছিল ১৮-এ। সুযোগটি অনুন্নত ছিল এবং ধরে নেওয়া যায় যে যুদ্ধের অভিজ্ঞতা মানুষকে বদলে দেয়, বোঝা যায় যে বছরগুলি পরে, এই দুটি গ্রুপ যদিও তারা কেবল 1 বছর আলাদা। সুতরাং সম্ভবত চিকিত্সা (ড্রাগ) দেখে মনে হচ্ছে এটি কাজ করে না, তবে কেবল ভিয়েতনামের অভিজ্ঞ দলের সাথেই যে দলটি এটি পেয়েছে, এটি আসলে এটি পিটিএসডিযুক্ত ব্যক্তিদের (বা সম্পর্কিত অন্যান্য কারণগুলির সাথে কাজ করে না) এই কারণে হতে পারে it একজন প্রবীণ হওয়া)। অন্য কথায়, চিকিত্সার প্রভাব চিহ্নিত করার জন্য আপনার চিকিত্সা বাদে উভয় গ্রুপ (চিকিত্সা এবং নিয়ন্ত্রণ) অভিন্ন হওয়ার প্রয়োজন be

সুতরাং আপনি যদি অস্বীকার না করতে পারেন যে এই গোষ্ঠীগুলির মধ্যে কোনও সংরক্ষণযোগ্য পার্থক্য নেই (তবে এটি যদি পালন না করা হয় তবে আপনি কীভাবে এটি করবেন?), সত্যিকারের র্যান্ডমাইজেশনটি অধিকতর পছন্দনীয়।

Comments

ধন্যবাদ। চমৎকার উদাহরণ। (আমি এটিকে ছদ্ম-র্যান্ডমাইজেশন বলতে ভুলে গেছি, আমি প্রশ্নটিতে এটি সম্পাদনা করেছি)।

— জেরেমি মাইলস

(+1) আমি যখন প্রশ্নটি পড়ছিলাম, ভিয়েতনাম প্রথম উদাহরণ যা তাৎক্ষণিকভাবে মনে জাগে। আপনি খুব একই জিনিসটি গ্রহণ করেছেন তা দেখে মজাদার লাগছিল। আমি মনে করি বিষয়গুলির বর্ণিত বয়সগুলি অনুসারে এটি সর্বাধিক সুস্পষ্ট পছন্দ, যদিও 60 এর দশকের গোড়ার দিকের মাঝামাঝি থেকে কিছুটা কাছাকাছি।

— কার্ডিনাল

অফ টপিক পিংয়ের জন্য ক্ষমা: [র্যান্ডম- এক্সপ্লোরেশন ] ট্যাগ ( স্ট্যাটস.মেটা.স্ট্যাকেক্সেক্সঞ্জ / আ / 6565৫১ ) এর প্রতিশব্দ হিসাবে [র্যান্ডমাইজড-এক্সপেরিমেন্ট] করার জন্য মেটায় একটি পরামর্শ রয়েছে । এখানে এই পরামর্শটির পক্ষে ভোট দেওয়ার জন্য আপনার এই ট্যাগটিতে যথেষ্ট খ্যাতি রয়েছে: stats.stackexchange.com/tags/random-allocation/synonyms - এটি এখন যেতে 4 টি upvotes প্রয়োজন। আপনি যদি প্রস্তাবটির সাথে একমত নন তবে কেন তা ব্যাখ্যা করার জন্য মেটাতে মন্তব্য করার বিষয়ে বিবেচনা করুন। আমি শীঘ্রই এই মন্তব্য মুছে ফেলব। চিয়ার্স।

— অ্যামিবা বলছেন মনিকাকে

Answer 2

সময়ে সময়ে বিপরীত দৃষ্টিভঙ্গি ধরে রাখার জন্য এটি একটি ভাল অনুশীলন, সুতরাং আমাকে সিউডো-এলোমেলোকরণের এই ফর্মের পক্ষে কয়েকটি কারণ প্রস্তাব দিয়ে শুরু করা যাক । তারা হ'ল মূলত, এটি পদ্ধতিগত নমুনার অন্য যে কোনও ধরণের চেয়ে সামান্য আলাদা , যেমন ক্ষেতের কোনও গ্রিডের পয়েন্টে পরিবেশগত মিডিয়াগুলির নমুনা গ্রহণ করা বা বাগানের প্রতিটি গাছের নমুনা নেওয়া, এবং সুতরাং এই নমুনা তুলনামূলক সুবিধা উপভোগ করতে পারে ।

এখানে সাদৃশ্যটি নিখুঁত: বয়স শূন্যের উত্স থেকে শুরু করে এই (এক-মাত্রিক) গ্রিডের সাথে পরিবর্তিত গ্রুপগুলিকে নিয়োগের জন্য বছরকে "গ্রিডড" করা হয়েছিল। এই পদ্ধতির কিছু সুবিধা হ'ল ক্ষেত্র বা উদ্যান (বা যুগে যুগে) এই ক্ষেত্র বা উদ্যান জুড়ে নমুনার বিস্তৃত এমনকি বিচ্ছুরণের গ্যারান্টি দেওয়া, যা অবস্থান (বা সময়) সম্পর্কিত প্রভাবগুলি এমনকি খুঁজে পেতে সহায়তা করে। এটি বিশেষত কার্যকর হতে পারে যখন তত্ত্বটি পরামর্শ দেয় যে অবস্থানটি প্রতিক্রিয়ার পরিবর্তনের মূল কারণ। অধিকন্তু,, সত্যিই ছোট নমুনার জন্য ছাড়া ডেটা বিশ্লেষণ যেনতারা একটি সাধারণ এলোমেলো নমুনা তুলনামূলকভাবে সামান্য ত্রুটি পরিচয় করিয়েছিল। তদতিরিক্ত, কিছু র্যান্ডমাইজেশন সম্ভব: ক্ষেত্রের মধ্যে আমরা এলোমেলোভাবে গ্রিডের উত্স এবং দিকনির্দেশনা চয়ন করতে পারি। বর্তমান ক্ষেত্রে, এমনকি কমপক্ষে বছরগুলি নিয়ন্ত্রণ বা চিকিত্সার বিষয় কিনা তা আমরা কমপক্ষে এলোমেলো করতে পারি।

গ্রিডযুক্ত নমুনা দেওয়ার আরেকটি সুবিধা হ'ল স্থানীয়করণের বিভিন্নতা সনাক্ত করা। ক্ষেত্রে, এটি অস্বাভাবিক প্রতিক্রিয়াগুলির "পকেট" হবে। পরিসংখ্যানগতভাবে, আমরা এগুলিকে স্থানিক সম্পর্কের বহিঃপ্রকাশ হিসাবে ভাবতে পারি । বর্তমান পরিস্থিতিতে যদি অপেক্ষাকৃত সংকীর্ণ বয়সের অস্বাভাবিক প্রতিক্রিয়া অনুভব করার কিছু সুযোগ থাকে তবে গ্রিডেড নকশাটি একটি দুর্দান্ত পছন্দ, কারণ খাঁটিভাবে এলোমেলোভাবে নকশাটি সুযোগের সাথে একটি গ্রুপের মধ্যে বয়সের মধ্যে বড় ফাঁক থাকতে পারে। (তবে আরও ভাল নকশাটি স্তরবদ্ধ করা হতে পারে: দুটি বিশ্লেষণাত্মক স্তর গঠন করতে বয়সের সমতা ব্যবহার করুন এবং তারপরে স্বতন্ত্রভাবে প্রতিটি স্তরের মধ্যে রোগীদের নিয়ন্ত্রণ এবং চিকিত্সার গ্রুপগুলিতে এলোমেলো করে দিন।)

দুর্ভাগ্যক্রমে, আমরা বয়সের প্রকৃতপক্ষে কীভাবে রিপোর্ট করা হয় তার সাথে শর্তাবলীতে একবার এই প্রতিরক্ষা বিচ্ছিন্ন হয়। মার্কিন জনগণনা তথ্য দেখায় যে (1) স্ব-প্রতিবেদনিত বয়সগুলি পাঁচটি গুণমানের বৃত্তাকার হয়ে থাকে (আমি এটি গ্রামীণ ব্লক গ্রুপের ডেটা বিশ্লেষণ করে দেখেছি) এবং (2) এই প্রবণতাটি নিম্ন শিক্ষার বা আর্থ-সামাজিক অবস্থানের সূচকগুলির সাথে সম্পর্কিত। (এটি পরীক্ষা করা কঠিন হলেও এটিও সুপরিচিত, অনেক স্ব-প্রতিবেদিত বয়সের মধ্যে চূড়ান্ত অঙ্কটি যে কিছু নির্দিষ্ট কাজের ক্ষেত্রে যেমন অভিনয়, তাদের উল্লিখিত বয়সগুলি হ্রাস করার ঝোঁক রাখে এবং অন্যরা তাদের বয়সগুলি অতিরঞ্জিত করবে বিভিন্ন উদ্দেশ্যে।) সুতরাং, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে কমপক্ষে কয়েকটি অঞ্চলে (এবং বিশ্বের আরও কোথাও কোথাও) কিছুটা হলেও সামান্যতম ডিগ্রিতে, কোনও ব্যক্তির বয়সের সমতা সম্ভবত$9$পরীক্ষার জন্য গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলির সাথে যুক্ত হতে। এটি প্রশ্নের উদ্বেগটিকে অনুমানের তুলনায় কম দেয়: এটি আসল। এই মুহুর্তে, এই থ্রেডের পূর্ববর্তী উত্তরগুলি যথাযথভাবে আমার বাড়তি চিন্তাভাবনাগুলি উপস্থাপন করবে যা আমি তৈরি করতে চাই, তাই আমি থামব এবং সেগুলি পুনরায় পড়তে আপনাকে আমন্ত্রণ জানাব।

Comments

(+1) বিশেষত, পাল্টা সেট আপের জন্য।

— কার্ডিনাল

Answer 3

আপনি যে উদাহরণটি দিয়েছেন তা বেশ নিরীহ তবে আমি সম্মত হয়েছি ...

যদি জড়িত এজেন্টরা (হয় হস্তক্ষেপটি সম্পাদনকারী ব্যক্তি বা হস্তক্ষেপ গ্রহণকারী ব্যক্তি) যদি কার্যনির্বাহী প্রকল্পের বিষয়ে সচেতন হয় তবে তারা এর সুবিধা নিতে পারে। এ ধরনের স্ব-নির্বাচনটি বেশিরভাগ পরীক্ষামূলক ডিজাইনে কেন সমস্যাযুক্ত তা মোটামুটি স্পষ্ট হওয়া উচিত।

ক্রিমিনোলজিতে আমি যে উদাহরণটি সম্পর্কে সচেতন সেগুলি এরকম হয়; পারিবারিক বিরোধের পরে বনাম কেবল অপরাধীকে রাতের জন্য যেতে বলার পরে জেলের কোনও রাতের বিরূপ প্রভাব পরীক্ষা করার জন্য এই পরীক্ষাটি বোঝানো হয়েছিল। অফিসারদের শীটের একটি পুস্তিকা দেওয়া হয়েছিল, এবং উপরের বর্তমান শীটের রঙটি বোঝানো হয়েছিল যে কীভাবে চিকিত্সা করা যায় তা চিহ্নিত করা। বিশেষ ঘটনাটি গ্রহণ করার কথা ছিল।

যা ঘটেছিল তা হ'ল কর্মকর্তারা ইচ্ছাকৃতভাবে অধ্যয়নের নকশাকে অমান্য করেছিলেন এবং কী কী করা উচিত তার জন্য ব্যক্তিগত পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে একটি শীট বেছে নিয়েছিলেন। আপনার উদাহরণে কমপক্ষে বছরের পর বছর ধরে একই রকমের জালিয়াতির সন্দেহ হওয়া চূড়ান্ত নয়।

Comments

চমৎকার উদাহরণ, ধন্যবাদ, তবে যুক্তির একটি অংশ ছিল যে ফ্যাদিং খুব শক্ত ছিল - তারা তর্ক করতে পারেনি যে চাদরটি হলুদ (বলে) হল, কারণ আমি গিয়ে জন্মের তারিখটি পরীক্ষা করতে পারি এবং দেখতে পারি যে তারা সঠিকভাবে নির্ধারিত হয়েছিল কিনা।

— জেরেমি মাইলস

আমি @ জেরেমি মাইলসকে সম্মতি জানাই, ডাবল-ব্লাইন্ড এলোমেলোভাবে পড়াশুনার জন্য এটি কেবল অন্য কারণ। এটি কেবল ছদ্ম-র‌্যান্ডমাইজেশনের বিরুদ্ধে উদ্দেশ্যমূলক যুক্তি that প্রকৃত র‌্যান্ডমাইজেশনের চেয়ে উদ্দিষ্ট চিকিত্সাটি বাতিল করা সহজ। (আমার উদাহরণটি আসলে ছদ্ম-র‌্যান্ডমাইজেশনের উদাহরণ নয়, তবে এটি বিন্দুটি সংলগ্নভাবে বর্ণনা করে।)

— অ্যান্ডি ডব্লু

ঠিক আছে, এটি নির্ভর করে কীভাবে (সত্য) র্যান্ডমাইজেশন করা হয়েছিল - অধ্যয়নের সাথে জড়িত লোকেরা বিভ্রান্তির সমস্যা এড়ানোর জন্য এটি আংশিকভাবে করেছিল। আপনি যদি সত্যিকারের র্যান্ডমাইজেশন ব্যবহার করেন তবে আপনার অবশ্যই রেকর্ড রাখা দরকার যে র্যান্ডমাইজেশন নির্ধারণকারী ব্যক্তি চিকিত্সা সরবরাহকারী ব্যক্তির সাথে যোগাযোগ করেন এবং বিতরণকারী ব্যক্তি সঠিক কাজ করে। আপনার উদাহরণ সহ, যদি তারা বাড়ির নম্বর ব্যবহার করেন (বলুন), অফিসারদের এলোমেলোভাবে না হলেও, এটি বিভক্ত করতে আরও কঠিন সময় কাটাতে পারে।

— জেরেমি মাইলস

অফ টপিক পিংয়ের জন্য ক্ষমা: [র্যান্ডম- এক্সপ্লোরেশন ] ট্যাগ ( স্ট্যাটস.মেটা.স্ট্যাকেক্সেক্সঞ্জ / আ / 6565৫১ ) এর প্রতিশব্দ হিসাবে [র্যান্ডমাইজড-এক্সপেরিমেন্ট] করার জন্য মেটায় একটি পরামর্শ রয়েছে । এখানে এই পরামর্শটির পক্ষে ভোট দেওয়ার জন্য আপনার এই ট্যাগটিতে যথেষ্ট খ্যাতি রয়েছে: stats.stackexchange.com/tags/random-allocation/synonyms - এটি এখন যেতে 4 টি upvotes প্রয়োজন। আপনি যদি প্রস্তাবটির সাথে একমত নন তবে কেন তা ব্যাখ্যা করার জন্য মেটাতে মন্তব্য করার বিষয়ে বিবেচনা করুন। আমি শীঘ্রই এই মন্তব্য মুছে ফেলব। চিয়ার্স।

— অ্যামিবা বলছেন মনিকা পুনরায়

Answer 4

এলোমেলো বিতরণের উপর ভিত্তি করে সম্পূর্ণ র্যান্ডমাইজেশন অনুমানযোগ্য নয়, আপনার ক্ষেত্রে এটি পরিচিত যে যোগ্যতা নিশ্চিতকরণের আগে কোনও মামলা হস্তক্ষেপ বা নিয়ন্ত্রণে নির্ধারিত হবে কিনা।