stratified randomisation 和 minimisation 研究目的有什么不同

Stratified randomisation 和 minimisation 都是用于实验设计和随机分组的方法，但它们的研究目的有所不同。

Stratified randomisation 是一种分层抽样的方法，它的目的是保证实验组和对照组之间的样本具有相似的基本特征，从而减小随机偏差的影响。在进行 stratified randomisation 时，研究人员会将被试按照某个变量（如年龄、性别、疾病严重程度等）分成多个层，然后在每个层中随机分配被试到实验组和对照组中。

与之相比，minimisation 更加注重的是实验组和对照组之间的均衡性。在进行 minimisation 分组时，研究人员将已有的被试信息输入到一个计算机程序中，程序会根据这些信息自动分配被试到实验组或对照组中，以确保两组之间在某个或多个特定变量上的平衡。

因此，Stratified randomisation 和 minimisation 在实验设计中的目的存在一定的区别，前者更加注重基本特征的平衡性，后者更加注重在具体变量上的平衡性。

相关问题

stratified randomisation 和 minimisation的区别

Stratified randomisation和minimisation是两种不同的随机化方法，它们在实验设计中起到了不同的作用。

Stratified randomisation是一种随机化方法，它将试验参与者分成互相独立的层（strata），以确保参与者在每个层内的分布是大致均匀的。在每个层内，试验参与者将被随机分配到不同的试验组或对照组。通过使用该方法，可以减少各个组之间的混杂因素对研究结果的影响。

Minimisation是一种控制混杂因素的方法。它不是随机化，而是通过将参与者分配到不同组的方式来减少混杂因素的影响。这种方法通常需要在分配时考虑多个因素，以使各个组之间尽可能相似。这样可以帮助研究者更精确地检测干预措施的真正效果。

因此，Stratified randomisation和minimisation在处理混杂因素时有不同的应用，前者通过随机分配参与者来确保组之间的均匀分布，而后者则是通过分配参与者来控制混杂因素。

Stratified Sampling

Stratified Sampling（分层抽样）是一种优化随机抽样的方法，它将总体分为若干个层次，并在每个层次内进行单独的随机抽样。Stratified Sampling通常是在样本不足或总体分布不均匀的情况下使用，以确保样本更好地代表总体分布。

Stratified Sampling的基本思想是将总体划分为若干层，每一层的样本数量应该与其在总体中的比例相同。然后在每一层中进行单独的随机抽样，以确保每一层都有足够的样本代表其在总体中的分布。最后，将每一层的样本组合起来，形成代表总体的样本。

使用Stratified Sampling的好处是可以减小采样误差，并提高估计的精度。它可以保证每一层都有足够的样本代表其在总体中的分布，从而减少由于样本不足或分布不均匀导致的误差。此外，Stratified Sampling可以减少计算成本，因为只需要在每一层内进行随机抽样，而不是在整个总体中进行随机抽样。

但是，Stratified Sampling也有一些限制。例如，分层可能会增加采样的复杂性，需要对总体进行划分和样本分配。此外，如果总体中的分层信息不准确或不完整，可能会导致估计偏差。