一致した参加者の設計で参加者をどのように一致させますか？
質問者：Slawomir Luchterhandt |最終更新日：2020年5月13日
カテゴリ：科学遺伝学
一致したペア：
努力が一致した各対の一方のメンバーがランダムに実験グループに割り当てなければならないなど、パフォーマンスに影響を与える可能性のある重要な特性、例えば、性別、年齢、知性、およびに他の面で各条件の参加者と一致するように作られていますコントロールグループ。マッチドペアの設計とは、2つの異なる条件で異なる参加者がいるが、年齢、性格、性別、IQなどの特定の変数に従ってそれらを一致させる場合です。
同様に、研究デザインのマッチングとは何ですか？マッチングは、観察研究または準実験（つまり、治療がランダムに割り当てられていない場合）で治療されたユニットと治療されていないユニットを比較することによって治療の効果を評価するために使用される統計手法です。マッチングはドナルド・ルービンによって推進されました。
これに関して、マッチドペアデザインの例はどれですか？
例えば、ペア1は二人の女性、両方の21歳のペア2 2人の男性、両方の21歳ペア3二人の女性、両方の22歳であるかもしれないかもしれないかもしれません。等々。この架空の例では、マッチドペアの設計は完全にランダム化された設計よりも改善されています。
一致したグループとは何ですか？
マッチドグループとは、操作にさらされている実験グループの参加者を、いくつかの重要な点で類似しているが操作を受けなかったコントロールグループの特定の参加者と結果変数で比較する研究デザインの手法を指します。
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研究デザインの4つのタイプは何ですか？
定量的調査には、主に4つのタイプがあります。記述的、相関的、因果的比較/準実験的、および実験的調査です。変数間の因果関係を確立しようとします。これらのタイプの設計は、実際の実験と非常に似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。
マッチドペアデザインの利点は何ですか？
強み–利点
測定可能な特性について可能な限り密接に参加者を一致させることは、結果に影響を与える個人差を制御するのに役立つ可能性があります。この設計は、結果に影響を与える可能性のある順序効果が発生するために反復測定設計が機能しない場合に適しています。 実験計画の3つの原則は何ですか？
実験計画には、ランダム化、反復、ローカル制御の3つの基本原則があります。それぞれについて以下に簡単に説明します。（1）ランダム化：これは実験計画の第一原理です。このプロセスは、実験ユニットにランダムに処理を割り当てます。
一致比較とは何ですか？
比較されるグループが非ランダムな方法で作成されるが、各グループの参加者が、民族的または社会経済的状況、評価スコア、またはその他の変数などの重要な特性が類似するように割り当てられる研究タイプ研究結果に影響を与えます。
統計で一致するサンプルは何ですか？
一致したサンプル（一致したペア、ペアのサンプル、または依存サンプルとも呼ばれます）は、調査中のサンプルを除くすべての特性を参加者が共有するようにペアになっています。一致するペアの一般的な使用法は、1人の個人を治療グループに割り当て、別の個人を対照グループに割り当てることです。
ランダムな割り当てを使用しないとどうなりますか？
非ランダム割り当てには、結果の一般化可能性とバイアスという2つの問題が考えられます。研究結果を一般化するためには、研究対象は一般市民を代表する必要があり（少なくとも研究の範囲内で）、各治療群は同じ特性を持っている必要があります。
実験研究デザインとは？
実験的研究デザインは、因果的（内部）妥当性が高い研究の構築に中心的に関わっています。ランダム化された実験計画は、最高レベルの因果的妥当性を提供します。これらの問題は、すべてのタイプの調査（探索的、説明的、記述的、評価的調査）に密接に関係しています。
マッチドペアデータの最も重要な利点は何ですか？
マッチドペア設計の主な利点は、実験的制御を使用して、グループ間の1つ以上のエラーの原因を減らすことです。
統計におけるマッチドペア検定とは何ですか？
一致-ペアt-テスト。対応のあるペアのt検定は、ペアのデータの2つのセットの間に有意な平均差があるかどうかをテストするために使用されます。有意水準を指定します。多くの場合、研究者は0.01、0.05、または0.10に等しい有意水準を選択します。ただし、0から1までの任意の値を使用できます。
ランダム割り当てとマッチングの違いは何ですか？
ランダムな割り当ては、特にグループが大きい場合に、実験グループと対照グループの間の未知の非類似性から理論的に保護します。マッチングはしません。このメソッドは、マッチングで使用される既知の変数と、それらと高度に相関する未知の変数のみを制御します。
マッチドペア分析とは何ですか？
一致-ペア分析。研究対象と比較グループの対象（年齢を一致させた対照など）を個別にペアリングすることにより、研究グループと比較グループの対象を外部要因に関して比較できる分析のタイプ。
統計における完全にランダム化された設計とは何ですか？
完全にランダム化された計画は、データ分析と利便性の観点から、おそらく最も単純な実験計画です。この設計では、被験者はランダムに治療に割り当てられます。完全にランダム化された設計は、外部変数の影響を制御するためにランダム化に依存しています。
統計の要因は何ですか？
因子は、応答変数への影響を判断するために実験者が実験中に制御する変数です。因子は、因子レベルとして知られている少数の値のみを取ることができます。
実験で使用される2種類の一致するペアは何ですか？
実験で使用される2種類の一致するペアは何ですか？各ユニット/被験者が両方の治療を受けたか、ユニット/被験者の各ペアの一方が治療Aを受け、もう一方が治療Bを受けました。
順序効果とは何ですか？
順序効果とは、実験資料が提示される順序（たとえば、1番目、2番目、3番目）に起因する研究参加者の応答の違いを指します。秩序効果は、あらゆる種類の研究で発生する可能性があります。
完全にランダム化されたデザインとマッチドペアデザインの違いは何ですか？
完全にランダム化された設計では、実験ユニットはランダムに処理条件に割り当てられます。プラセボ効果を制御するには、実験者は治療レベルの1つにプラセボを含める必要があります。マッチドペア計画では、各ペア内の実験ユニットが異なる治療レベルに割り当てられます。
一致するコントロールとは何ですか？
個別に照合されたケースコントロール研究では、関心のある母集団が特定され、特定の選択基準に基づいてケースがランダムにサンプリングまたは選択されます。次に、これらの各ケースは、交絡因子であると考えられる1つまたは複数の変数に基づいて1つ以上のコントロールと照合されます。