Experiment-Design
（某些）偽隨機化有什麼問題
我遇到了一項研究，其中所有 50 歲以上的患者按出生年份進行偽隨機化。如果出生年份是偶數，則進行常規護理，如果是奇數，則進行干預。
它更容易實施，更難顛覆（很容易檢查患者應該接受什麼治療），很容易記住（任務持續了幾年）。但是，我仍然不喜歡它，我覺得適當的隨機化會更好。但我無法解釋為什麼。
我的感覺是錯的，還是有充分的理由更喜歡“真正的”隨機化？
你持懷疑態度是對的。一般來說，應該使用“真正的”隨機化，因為通常人們並不了解相關因素（不可觀察）。如果這些不可觀察因素之一與奇數或偶數年齡相關，那麼它也與他們是否接受治療相關。如果是這種情況，我們無法確定治療效果：我們觀察到的效果可能是由於治療，或由於未觀察到的因素。
這不是真正隨機化的問題，我們不期望治療和不可觀察之間有任何依賴性（當然，對於小樣本，它可能存在）。
為了構建一個為什麼這種隨機化程序可能是一個問題的故事，假設該研究僅包括在越南戰爭開始時年齡為 17/18 歲的受試者。17 歲時沒有機會被選中（如果我錯了，請糾正我），而 18 歲時有機會。假設機會不可忽略，戰爭經歷改變了人們，這意味著，幾年後，這兩個群體是不同的，即使他們相隔一年。所以也許治療（藥物）看起來不起作用，但因為只有越戰退伍軍人接受了它，這實際上可能是由於它對患有 PTSD 的人不起作用（或其他與作為老手）。換句話說，您需要兩組（治療組和對照組）相同，除了治療，以確定治療效果。
因此，除非您可以排除組之間沒有未觀察到的差異（但如果沒有觀察到，您將如何做到這一點？），真正的隨機化是更可取的。