क्रिस्टोफ़ लिखा है:ABC2019 ने लिखा:क्योंकि यह सभी भ्रमित करने वाले कारकों को बेअसर कर देता है: समान नियंत्रण समूह से लॉट निकालकर, आप जिस पैरामीटर का परीक्षण करना चाहते हैं, उसके अलावा अन्य सभी पैरामीटर सांख्यिकीय रूप से समान हैं।
जबकि यदि आप आईएचयू में परीक्षण के लिए पैदल आए युवाओं की मृत्यु दर की तुलना पेरिस में अस्पताल में भर्ती वृद्ध उप-स्लेकर्स से करते हैं, तो ठीक है कि आपके पास सिर्फ उपचार नहीं है जो बदलता है, आपके पास बहुत सारे भ्रमित करने वाले कारक हैं .
यदि आपने इस मूल सिद्धांत को नहीं समझा है, या इसे स्वीकार नहीं करते हैं, तो हम इस पर हमेशा के लिए चर्चा कर सकते हैं...
क्षमा ? तो यह अधिक यादृच्छिकीकरण है...
रैंडमाइजेशन का मतलब है कि आप उन लोगों को यादृच्छिक रूप से चुनते हैं जो वह उपचार लेते हैं जिसका आप परीक्षण करना चाहते हैं और जो लोग इसे नहीं लेते हैं, बिना किसी अन्य मानदंड से संबंधित हुए। यदि आप किसी बड़े रेलवे स्टेशन पर लोगों को ले जाते हैं और बेतरतीब ढंग से चुनते हैं कि कौन गोली लेता है और कौन नहीं (या कौन प्लेसबो लेता है, एक गोली जो समान दिखती है लेकिन इसमें कोई उत्पाद नहीं है), तो यह "यादृच्छिक" है। दोनों नमूनों में जितने भी पुरुष, महिलाएं, बूढ़े, युवा लोग हैं, सांख्यिकीय रूप से कहें तो एकमात्र अंतर गोली का है।
यदि आप यादृच्छिक रूप से नहीं निकालते हैं, लेकिन आप यह चुनने के लिए एक मानदंड का उपयोग करते हैं कि आप किसे गोली देते हैं, तो यह अब यादृच्छिक नहीं है, यह पक्षपाती है। और आप एक भ्रमित करने वाले कारक का परिचय देते हैं क्योंकि आप नहीं जान पाएंगे कि मापा गया संभावित प्रभाव वास्तव में गोली के कारण है या उस चयन मानदंड के कारण है जिसे आपने यह जानने के लिए लागू किया था कि आप इसे किसे दे रहे हैं।
"अवलोकन" अध्ययनों के लिए भी ऐसा ही है, जहां आप कुछ देने के लिए कार्य नहीं करते हैं, लेकिन आप दो मानदंडों को सहसंबंधित करने का प्रयास करते हैं (उदाहरण के लिए यह जानना कि क्या पुरुषों या महिलाओं को एक निश्चित बीमारी अधिक है), आप सहसंबंधित घटना के कारण एक नकली सहसंबंध पा सकते हैं दो मानदंड जिन्हें आप अनदेखा करते हैं, और जो वास्तविक के विपरीत प्रभाव उत्पन्न करते प्रतीत होते हैं: यह सिम्पसन का विरोधाभास है।
एक मूर्ख की नजर में एक मूर्ख के लिए पारित करने के लिए एक पेटू खुशी है। (जॉर्ज कोर्टलाइन)
मी ने इनकार किया कि नूई 200 लोगों के साथ पार्टियों में गया था और बीमार भी नहीं था moiiiiiii (Guignol des bois)