Als «random-allocation» getaggte Fragen

Der Prozess der zufälligen Zuordnung von Probanden (häufig im Rahmen einer klinischen Studie) oder anderen experimentellen Einheiten zu zwei oder mehr Bedingungen.

2
Ist die Randomisierung bei kleinen Stichproben zuverlässig?
Jerome Cornfield hat geschrieben: Eine der schönsten Früchte der Fischerrevolution war die Idee der Randomisierung, und Statistiker, die sich in wenigen anderen Dingen einig sind, haben sich zumindest darauf geeinigt. Trotz dieser Vereinbarung und trotz der weit verbreiteten Verwendung randomisierter Zuordnungsverfahren in klinischen und anderen Formen des Experimentierens ist sein …
3
Welche Beispiele für lauernde Variablen in kontrollierten Experimenten gibt es in Veröffentlichungen?
In diesem Papier: Lauernde Variablen: Einige Beispiele Brian L. Joiner Der amerikanische Statistiker Vol. 4, November 1981, 227-233 Brian Joiner behauptet, dass "Randomisierung kein Allheilmittel ist". Dies steht im Widerspruch zu allgemeinen Aussagen wie der folgenden: Ein gut durchdachtes Experiment enthält Entwurfsmerkmale, mit denen Forscher fremde Variablen als Erklärung für …
1
Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 
1
Einwände gegen die Randomisierung
In klinischen Studien - eine methodologische Perspektive , schreibt Steven Piantadosi (Kap. 13, S. 334): In Kapitel 2 habe ich die Einwände von Abel und Koch (1997) und Urbach (1993) gegen die Randomisierung zur Kenntnis genommen und darauf hingewiesen, dass es sich lohnt, ihre Bedenken und wahrscheinlichen Fehler zu untersuchen. …
3
Randomisierung der nicht zufälligen Stichprobe
Ich bin immer ein bisschen überrascht, psychologische Anzeigen für die Teilnahme an experimentellen Studien zu sehen. Personen, die auf diese Anzeigen antworten, werden nicht zufällig ausgewählt und sind daher eine selbst ausgewählte Population. Da bekannt ist, dass die Randomisierung das Selbstauswahlproblem löst, habe ich mich gefragt, ob die Randomisierung einer …
3
Zufällige Zuordnung: Warum sich die Mühe machen?
Eine zufällige Zuordnung ist wertvoll, da sie die Unabhängigkeit der Behandlung von potenziellen Ergebnissen gewährleistet. Auf diese Weise führt dies zu unvoreingenommenen Schätzungen des durchschnittlichen Behandlungseffekts. Andere Zuweisungsschemata können jedoch auch systematisch die Unabhängigkeit der Behandlung von potenziellen Ergebnissen sicherstellen. Warum brauchen wir also eine zufällige Zuordnung? Anders ausgedrückt, was …
2
Kontrollvariablen in Experimenten verwenden?
Warum sollte man in einer Situation, in der die Zuordnung zur Behandlungsgruppe zufällig ist, eine beliebige Anzahl von Basiskovariaten kontrollieren wollen? Mein Verständnis ist, dass eine zufällige Zuordnung der Behandlung die Behandlungsvariable streng exogen machen sollte, wodurch eine Kontrollgruppe entsteht, die angemessen als kontrafaktisch angesehen werden kann. Die einzige Ausnahme, …
1
Wie kann man RCT analysieren, wenn trotz Randomisierung signifikante Basislinienunterschiede bestehen?
Ich analysiere eine doppelblinde, placebokontrollierte RCT mit einer ANCOVA in R, bei der der vorhergesagte "Behandlungseffekt" vor der Behandlung auftritt! Ziel der Studie ist es festzustellen, ob die Behandlung einer Krankheit ein bestimmtes Verhalten reduziert. Menschen mit sowohl der Krankheit als auch dem Verhalten wurden 50-50 in Behandlungs- und Placebo-Kontrollarme …
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.