تجربة عشوائية

في العلوم ، تُعدّ التجارب العشوائية هي التجارب التي تتيح أعلى درجات الموثوقية والصحة في التقديرات الإحصائية لتأثيرات العلاج. ويُعدّ الاستدلال القائم على العشوائية ذا أهمية خاصة في تصميم التجارب وفي أخذ عينات المسح .

في النظرية الإحصائية لتصميم التجارب ، تتضمن العشوائية توزيع وحدات التجربة عشوائياً على مجموعات العلاج . على سبيل المثال، إذا قارنت تجربة ما دواءً جديداً بدواء قياسي، فيجب توزيع المرضى إما على مجموعة الدواء الجديد أو على مجموعة الدواء القياسي (المجموعة الضابطة) باستخدام العشوائية.

لا تُعدّ التجارب العشوائية عشوائية . فالعشوائية تُقلّل من التحيز من خلال معادلة العوامل الأخرى التي لم تُؤخذ في الحسبان صراحةً في تصميم التجربة (وفقًا لقانون الأعداد الكبيرة ). كما تُنتج العشوائية تصاميم قابلة للتجاهل ، وهي قيّمة في الاستدلال الإحصائي القائم على النماذج ، وخاصةً الاستدلال البايزي أو الاستدلال القائم على الاحتمالية . في تصميم التجارب، يُعدّ "التصميم العشوائي الكامل" أبسط تصميم لمقارنة العلاجات. قد تظهر بعض "القيود على العشوائية" مع التجميع والتجارب التي تحتوي على عوامل يصعب تغييرها؛ وقد تظهر قيود إضافية على العشوائية عندما تكون العشوائية الكاملة غير ممكنة أو عندما يكون من المرغوب فيه تقليل تباين مُقدِّرات التأثيرات المُختارة.

تُثير عملية التوزيع العشوائي للعلاج في التجارب السريرية إشكاليات أخلاقية. ففي بعض الحالات، يُقلل التوزيع العشوائي من الخيارات العلاجية المتاحة لكل من الطبيب والمريض، ولذا يتطلب التوزيع العشوائي توازناً سريرياً فيما يتعلق بالعلاجات.

يمكن للمواقع الإلكترونية إجراء تجارب عشوائية مضبوطة ^{[ 2 ]} لإنشاء حلقة تغذية راجعة. ^{[ 3 ]} تشمل الاختلافات الرئيسية بين التجارب غير المتصلة بالإنترنت والتجارب المتصلة بالإنترنت ما يلي: ^{[ 3 ] [ 4 ]}

• التسجيل: يمكن تسجيل تفاعلات المستخدم بشكل موثوق.
• عدد المستخدمين: تقوم المواقع الكبيرة، مثل أمازون، وبينغ/مايكروسوفت، وجوجل، بإجراء تجارب، كل منها يضم أكثر من مليون مستخدم.
• عدد التجارب المتزامنة: تجري المواقع الكبيرة عشرات التجارب المتداخلة أو المتزامنة. ^{[ 5 ]}
• الروبوتات، سواء كانت برامج زحف الويب من مصادر موثوقة أو برامج الروبوت الخبيثة على الإنترنت .
• القدرة على زيادة التجارب من نسب منخفضة إلى نسب أعلى.
• تؤثر السرعة/الأداء بشكل كبير على المقاييس الرئيسية. ^{[ 3 ] [ 6 ]}

• القدرة على استخدام فترة ما قبل التجربة كاختبار A/A لتقليل التباين. ^{[ 7 ]}

يبدو أن تجربة مضبوطة قد اقتُرحت في سفر دانيال من العهد القديم . فقد اقترح الملك نبوخذنصر أن يأكل بعض بني إسرائيل "قدرًا يوميًا من الطعام والشراب من مائدة الملك". كان دانيال يفضل نظامًا غذائيًا نباتيًا ، لكن المسؤول كان قلقًا من أن يرى الملك "أنتَ أسوأ حالًا من الشبان الآخرين في سنك؟ فيقطع الملك رأسي بسببك". عندئذٍ اقترح دانيال التجربة المضبوطة التالية: "اختبر عبيدك عشرة أيام. لا تُعطنا إلا الخضراوات لنأكلها والماء لنشربه. ثم قارن مظهرنا بمظهر الشبان الذين يأكلون طعام الملك، وافعل بعبيدك ما تراه". ( دانيال ١ : ١٢-١٣). ^{[ ٨ ] [ ٩ ]}

أُدخلت التجارب العشوائية إلى علم النفس والتربية في أواخر القرن التاسع عشر، بعد اختراعها على يد سي إس بيرس . ^{[ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]} وخارج نطاق علم النفس والتربية، شاع استخدام التجارب العشوائية بفضل آر إيه فيشر في كتابه "الأساليب الإحصائية للباحثين" ، الذي قدم أيضًا مبادئ إضافية لتصميم التجارب.

يُقدّم نموذج روبين السببي طريقة شائعة لوصف التجارب العشوائية. وبينما يُوفّر هذا النموذج إطارًا لتحديد المعايير السببية (أي تأثيرات المعالجة العشوائية على النتيجة)، فإن تحليل التجارب قد يتخذ أشكالًا متعددة. يفترض النموذج وجود نتيجتين محتملتين لكل وحدة في الدراسة: النتيجة في حال تلقّي الوحدة المعالجة، والنتيجة في حال عدم تلقّيها لها. يُعرف الفرق بين هاتين النتيجتين المحتملتين بتأثير المعالجة، وهو التأثير السببي للمعالجة على النتيجة. في أغلب الأحيان، تُحلّل التجارب العشوائية باستخدام تحليل التباين (ANOVA) ، أو اختبار t للطالب ، أو تحليل الانحدار ، أو اختبار إحصائي مشابه . كما يُراعي النموذج العوامل المُربكة المحتملة، وهي العوامل التي قد تؤثر على كلٍّ من المعالجة والنتيجة. من خلال التحكّم في هذه العوامل المُربكة، يُساعد النموذج على ضمان أن أي تأثير مُلاحظ للمعالجة هو تأثير سببي حقيقي، وليس مجرد نتيجة لعوامل أخرى مُرتبطة بكلٍّ من المعالجة والنتيجة.

يُعدّ نموذج روبين السببي إطارًا مفيدًا لفهم كيفية تقدير الأثر السببي للعلاج، حتى في وجود متغيرات مُربكة قد تؤثر على النتيجة. يُحدد هذا النموذج أن الأثر السببي للعلاج هو الفرق في النتائج التي كان من الممكن ملاحظتها لكل فرد لو تلقى العلاج ولو لم يتلقاه. عمليًا، لا يُمكن ملاحظة كلا النتيجتين المحتملتين لنفس الفرد، لذا تُستخدم الأساليب الإحصائية لتقدير الأثر السببي باستخدام بيانات التجربة.

الاختلافات التجريبية بين الدراسات العشوائية وغير العشوائية، ^{[ 14 ]}وقد كان من الصعب التمييز بين التجارب العشوائية الكافية وغير الكافية. ^{[ 15 ] [ 16 ]}

يُعدّ التوزيع العشوائي حجر الزاوية في العديد من الادعاءات العلمية. ويعني التوزيع العشوائي إمكانية التخلص من العوامل المربكة. لنفترض أننا ندرس تأثير المتغير (أ) على المتغير (ب). ومع ذلك، توجد العديد من المتغيرات غير القابلة للملاحظة (U) التي قد تؤثر على (ب) وتُشوش تقديرنا للنتائج. ولشرح هذه الأنواع من المشكلات، يستخدم الإحصائيون وعلماء الاقتصاد القياسي اليوم الرسم البياني الموجه غير الدوري .

• اختبار أ/ب
• إخفاء التخصيص
• التوزيع العشوائي
• تصميم الكتلة العشوائية
• تجربة عشوائية مضبوطة

• كالينسكي، تاديوس وكاجياما، سانبي (2000). تصميمات القطاعات: منهج عشوائي، المجلد الأول : التحليل . سلسلة محاضرات في الإحصاء. المجلد  150. نيويورك: سبرينغر-فيرلاغ. ISBN 978-0-387-98578-7.
• كالينسكي، تاديوس وكاجياما، سانبي (2003). تصميمات القطاعات: منهج عشوائي، المجلد الثاني : التصميم . سلسلة محاضرات في الإحصاء. المجلد  170. نيويورك: سبرينغر-فيرلاغ. ISBN 978-0-387-95470-7.
• هاكينج، إيان (سبتمبر 1988). " التخاطر: أصول العشوائية في التصميم التجريبي". مجلة إيزيس . 79 (3): 427-451 . doi : 10.1086/354775 . JSTOR 234674. MR 1013489. S2CID 52201011 .   
• هينكلمان، كلاوس؛ كيمبثورن، أوسكار (2008). تصميم وتحليل التجارب، المجلد الأول: مقدمة في تصميم التجارب (  الطبعة الثانية). وايلي. ISBN 978-0-471-72756-9MR 2363107 .​ 
• كيمبثورن، أوسكار (1992). "التجارب التدخلية، والعشوائية، والاستدلال" . في: مالاي غوش وبرامود ك. باثاك (محرران). قضايا معاصرة في الاستدلال الإحصائي - مقالات تكريمًا لـ د. باسو . سلسلة محاضرات معهد الإحصاء الرياضي - سلسلة دراسات. هايوارد، كاليفورنيا: معهد الإحصاء الرياضي. ص 13-31 . doi : 10.1214/lnms/1215458836 . ISBN  978-0-940600-24-9MR 1194407 .​