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계층화 된 무작위 화에서 계층화 된 요소의 선택 원리

계층화 무작위화에서 계층화 계수의 선택 원칙은 일반적으로 계층화 계수가 너무 많아서는 안 되고, 1-3 이 적당하며, 각 계수의 수준이 너무 높아서는 안 되며, 일반적으로 2 수준이다.

계층 무작위화는 I 형 오류를 줄이고, 중요한 공변수의 불균형을 해결하고, 작은 샘플 실험의 신뢰도를 높일 수 있다. 연구 대상의 특성에 따라 연령, 성별, 인종, 교육 수준, 생활조건 등 혼성 효과를 일으킬 수 있는 요소들이 있다. ), 먼저 연구 대상을 계층화한 다음 각 계층에서 A (실험팀) 와 B (대조군) 에 무작위로 할당합니다.

일반적으로 사용되는 임의화 방법에는 단순한 임의화 방법 (예: 추첨, 무작위 그룹화), 그룹 무작위화 방법 (유사한 특징을 가진 오브젝트를 동일한 영역 그룹으로 그룹화, 영역 그룹 내에서 무작위로 그룹화), 계층 무작위화 방법 (계층 요소는 나이, 성별, 질병 정도 등이 될 수 있음) 이 있습니다. , 결과에 심각한 영향을 미치는 요소가 각 그룹 내에서 가능한 한 균형을 이루도록 합니다.)

계층형 임의 절차:

1. 계층화 수준을 결정하는 계층화 요소를 선택합니다.

2. 각 계층에 대한 연구 사례 수를 결정합니다. 일반적으로 개입 조치의 정수 배입니다. 무작위 효과를 보장하기 위해서는 5 배 이상이 좋다.

그런 다음 레이어의 각 연구 객체가 난수를 생성합니다.

4. 정의된 할당 원칙에 따라 분배됩니다. 예를 들어 짝수는 그룹 a 에 속하고 홀수는 그룹 b 에 속합니다 .....

예를 들면 다음과 같습니다.

10 남녀 응답자는 연령별로 무작위로 두 그룹으로 나뉜다. 각 층의 피실험자를 10 으로 만들려면 두 층의 전체 그룹화 (60 세 기준) 를 완료해야 합니다. 난수 정렬, 규정 1-5 는 그룹 A, 6- 10 은 그룹 B 입니다.