[問題] (等組)隨機分派 random assignment …

看板Statistics作者 (stuffy)時間16年前 (2009/08/29 03:41), 編輯推噓0(0016)
留言16則, 3人參與, 7年前最新討論串1/1
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? -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 122.116.40.183 ※ 編輯: tomin 來自: 122.116.40.183 (08/29 04:30) ※ 編輯: tomin 來自: 122.116.40.183 (08/29 04:31)

08/29 09:02, , 1F
不等組比較容易顯著? 是嗎?
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各組樣本數相等, 是 "平衡" 設計.
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08/29 09:04, , 3F
如果確定要, 而且有 300 人為實驗對象, 可以事先隨機分派.
08/29 09:04, 3F

08/29 09:05, , 4F
或者, 每一個參加者進入時隨機指派, 但某一組已達100則不再
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分派進入該組, 而只在未滿額各組隨機指派.
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08/29 09:07, , 6F
另外, 也可以分段平衡隨機指派, 例如每30人為一段.
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分段平衡之極致即是每3人一組隨機指派. 這在事先無法確定是
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否能獲得預定樣本數又希望儘量平衡時特別有用.
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3組之 one-way ANOVA 最佳樣本配置是否為等樣本(平衡設計)我
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未經計算不敢說; 但兩樣本結果可供參考:
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08/29 09:17, , 11F
telnet://bbs.ncku.edu.tw 之 Statistics 版, 精華區:
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08/29 09:17, , 12F
精華區(z) --> 9 ---> 30
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08/29 12:31, , 13F
我去看了 若兩群體標準差接近(無顯著差異),不相等
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08/29 12:31, , 14F
n1=n2 是否仍然是最佳配置呢?
08/29 12:31, 14F

08/29 12:34, , 15F
上述"不相等"是指數值不完全一樣 但統計上變異數"同質"
08/29 12:34, 15F

01/02 14:58, 7年前 , 16F
分派進入該組, 而只在 https://noxiv.com
01/02 14:58, 16F
文章代碼(AID): #1Ac3BI6j (Statistics)