[請益] （等組）隨機分派 random assignment …
我要設計一個實驗。
現在在考慮要α.random assignment 或是 β.random assignment+等組 ！
先釐清一下「等組」的定義（我找不到英文有此說法）。
等組指的是condition groups裡的size一樣。例如實驗組有100人，控制組有100人。
我要在網路上實驗，參與者是陸續進來實驗的。我的組別共有三組：A,B,C。
分派方式是，每一位參與者進來就隨機分派到三組之一。
我事先不知道會有誰自願參與實驗，也無法事先得知會有多少名參與者。
情況一 α.random assignment
假設實驗結束後，總計有300名參與者。
那我三組的人數分配有很多種可能，例如：
A B C
100 100 100
120 90 90
80 105 115
有很大可能性，我的組分派會是不均等的。也就是容易出現(100,100,100)以外的組合。
我的問題來了，等組比不等組更理想嗎？
我爬文發現，不等組比較容易顯著？
因此不等組比較容易看到（研究者想看到的）效果？
（這暗示著不等組實驗比較好做，因為容易有效。）
也因此，同樣都顯著，等組因為較難顯著，
等組的解釋能力會比較強（相較不等組）？
再好奇問一下，什麼情況下，不等組的人數差異會大到不能跑統計？
比如說A組 30人
B組 100人
C組1000人
還是說只要看組的變異性同質，以及常態那些，就可以跑呢？
情況二 β.random assignment+等組
同上例 這次我強制讓300人 分成(100,100,100)這種組合
這種分法 Gravetter & Forzano (2009)稱為restricted random assignment
（以下偏操作面、技術面，略嫌囉嗦……）
可是我的這300名參與者，是在不同時間進來實驗的，300人我要做300次隨機分派。
在情況一不用等組時，這不是問題。但情況二要等組時，我就有困擾了。
舉例來說
第一位001號進來實驗時，沒問題，A,B,C隨機選一個給他。
A B C A B C
001 → 001
第二位002號進來時，由於001號已經占據了B，若要等組的話，勢必只能A,C二選一了。
A B C A B C
002 001 → ? 001 ?
問題來了，002從A,C二選一，算是隨機分派嗎？
隨機分派的目的，是為了確保所有個體有同樣的機會被分派到一個組別。
(Gravetter & Forzano, 2009)
001可以3選1，但002只能2選1，003更是只能1選1，這樣算有同樣的機會嗎？
如果不算，那我這麼做，就不能算隨機分派了嗎？
以我的例子來看，β.random assignment+等組 是不是一個無法成立的設計呢？
--
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◆ From: 122.116.40.183
※ 編輯: tomin 來自: 122.116.40.183 (08/29 04:23)
※ 編輯: tomin 來自: 122.116.40.183 (08/29 04:27)
我要設計一個實驗。
現在在考慮要α.random assignment 或是 β.random assignment+等組 ！
先釐清一下「等組」的定義（我找不到英文有此說法）。
等組指的是condition groups裡的size一樣。例如實驗組有100人，控制組有100人。
我要在網路上實驗，參與者是陸續進來實驗的。我的組別共有三組：A,B,C。
分派方式是，每一位參與者進來就隨機分派到三組之一。
我事先不知道有誰會自願參與實驗，也無法事先得知實驗期間內會有多少名參與者。
情況一 α.random assignment
假設實驗結束後，總計有300名參與者。
那我三組的人數分配有很多種可能，例如：
A B C
100 100 100
120 90 90
80 105 115
有很大可能性，我的組分派會是不均等的。也就是容易出現(100,100,100)以外的組合。
我的問題來了，等組比不等組更理想嗎？
我爬文發現，不等組比較容易顯著？
因此不等組比較容易看到（研究者想看到的）效果？
（這暗示著不等組實驗比較好做，因為容易有效。）
也因此，同樣都顯著，等組因為較難顯著，
等組的解釋能力會比較強（相較不等組）？
再好奇問一下，什麼情況下，不等組的人數差異會大到不能跑統計？
比如說A組 30人
B組 100人
C組1000人
還是說只要看組的變異性同質，以及常態那些，就可以跑呢？
情況二 β.random assignment+等組
同上例 這次我強制讓300人 分成(100,100,100)這種組合
這種分法 Gravetter & Forzano (2009)稱為restricted random assignment
（以下偏操作面、技術面，略嫌囉嗦……）
可是我的這300名參與者，是在不同時間進來實驗的，300人我要做300次隨機分派。
在情況一不用等組時，這不是問題。但情況二要等組時，我就有困擾了。
舉例來說
第一位001號進來實驗時，沒問題，A,B,C隨機選一個給他。
A B C A B C
001 → 001
第二位002號進來時，由於001號已經占據了B，若要等組的話，勢必只能A,C二選一了。
A B C A B C
002 001 → ? 001 ?
問題來了，002從A,C二選一，算是隨機分派嗎？
隨機分派的目的，是為了確保所有個體有同樣的機會被分派到一個組別。
(Gravetter & Forzano, 2009)
001可以3選1，但002只能2選1，003更是只能1選1，這樣算有同樣的機會嗎？
如果不算，那我這麼做，就不能算隨機分派了嗎？
以我的例子來看，β.random assignment+等組 是不是一個無法成立的設計呢？
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我要設計一個實驗。
現在在考慮要α.random assignment 或是 β.random assignment+等組 ！
先釐清一下「等組」的定義（我找不到英文有此說法）。
等組指的是condition groups裡的size一樣。例如實驗組有100人，控制組有100人。
我要在網路上實驗，參與者是陸續進來實驗的。我的組別共有三組：A,B,C。
分派方式是，每一位參與者進來就隨機分派到三組之一。
我事先不知道有誰會自願參與實驗，也無法事先得知實驗期間內會有多少名參與者。
情況一 α.random assignment
假設實驗結束後，總計有300名參與者。
那我三組的人數分配有很多種可能，例如：
A B C
100 100 100
120 90 90
80 105 115
有很大可能性，我的組分派會是不均等的。也就是容易出現(100,100,100)以外的組合。
我的問題來了，等組比不等組更理想嗎？
我爬文發現，不等組比較容易顯著？
因此不等組比較容易看到（研究者想看到的）效果？
（這暗示著不等組實驗比較好做，因為容易有效。）
也因此，同樣都顯著，等組因為較難顯著，
等組的解釋能力會比較強（相較不等組）？
再好奇問一下，什麼情況下，不等組的人數差異會大到不能跑統計？
比如說A組 30人
B組 100人
C組1000人
還是說只要看組的變異性同質，以及常態那些，就可以跑呢？
情況二 β.random assignment+等組
同上例 這次我強制讓300人 分成(100,100,100)這種組合
這種分法 Gravetter & Forzano (2009)稱為restricted random assignment
（以下偏操作面、技術面，略嫌囉嗦……）
可是我的這300名參與者，是在不同時間進來實驗的，300人我要做300次隨機分派。
在情況一不用等組時，這不是問題。但情況二要等組時，我就有困擾了。
舉例來說
第一位001號進來實驗時，沒問題，A,B,C隨機選一個給他。
A B C A B C
001 → 001
第二位002號進來時，由於001號已經占據了B，若要等組的話，勢必只能A,C二選一了。
A B C A B C
002 001 → ? 001 ?
問題來了，002從A,C二選一，算是隨機分派嗎？
隨機分派的目的，是為了確保所有個體有同樣的機會被分派到一個組別。
(Gravetter & Forzano, 2009)
001可以3選1，但002只能2選1，003更是只能1選1，這樣算有同樣的機會嗎？
如果不算，那我這麼做，就不能算隨機分派了嗎？
以我的例子來看，β.random assignment+等組 是不是一個無法成立的設計呢？
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