Pourquoi randomiser

Pourquoi est-il important de randomiser ?

La première raison pour faire une randomisation est d'éviter d'avoir un biais. Le biais est défini comme une différence systématique entre les caractéristiques des membres d'un échantillon et la population de laquelle ils proviennent. Le biais peut être volontaire ou par accident.

Dans l'exemple que nous avons ici, nous voyons que la tendance du tireur est de tirer à la droite de l'objectif. Il y a donc un biais.

Dans un appareil de filtration, si nous plaçons toujours nos échantillons dans le même ordre, par exemple, témoin, groupe 1, groupe 2 ... et que l'appareil filtre avec plus d'efficacité les échantillons dans les premiers puits, nous aurons donc un biais entre les conditions dû à l'appareil. Pour éviter ceci, il est préférable de modifier l'ordre dans lequel nous plaçons nos échantillons dans l'appareil pour répartir ce problème entre les groupes.

Exemple de randomisation des individus. Dans notre exemple à partir de notre population, la randomisation a permis d'équilibrer les groupes.

En partant d'une population, les individus seront randomisés selon deux groupes. Dans le premier groupe on retrouve rouge, rouge bleu bleu rouge et bleu alors que dans le deuxième groupe on retrouve un individu bleu, rouge, bleu, bleu , rouge et rouge.
Randomisation - population

Toutefois, si un biais est fait dans la randomisation, on pourrait avoir cet exemple. ce qui pourrait fausser nos conclusions.

Lors d'un biais dans la randomisation, on pourrait se retrouver avec 5 individus sur 6 qui sont rouges dans le groupe 1 et 5 individus bleus dans le groupe 2.
randomisation de la population

ComplémentÉtude à double aveugle

Double aveugle #2Informations[1]

Lorsque c'est possible, dans les études cliniques la randomisation se fait par des gens de l'extérieur et généralement nous ne connaissons pas le groupe de l'individu avant la fin de l'étude. On prévient ici toutes formes de biais potentiel. Quand le chercheur et le sujet ne connaissent pas les groupes, on parle d'une étude à double aveugle.