Sampling
非隨機樣本的隨機化
看到參與實驗研究的心理廣告，我總是有點驚訝。當然，響應這些廣告的人不是隨機抽樣的，因此是自選人群。
因為眾所周知隨機化解決了自我選擇問題，所以我想知道非隨機樣本的隨機化是否真的改變了任何東西。
你怎麼認為 ？此外，我們應該如何處理所有這些基於大量自選樣本的心理實驗？
非隨機樣本中的隨機化仍然可以顯示出隨機變化無法合理解釋的效果。
例如，假設我們有一個人口，其中包含兩個大小大致相等的未識別子組（具有一些不同的特徵*），但您的樣本是非隨機的，給出了 80/20 的拆分。讓我們想像兩個大小相等的治療組。隨機化（至少有合適的樣本量）將傾向於在每組中給出接近 80/20 的分割，因此治療效果是由於治療，而不是異質組對治療的分配不均。
- 導致不同的基線均值，比如說
當您想將推斷擴展到某些目標人群而不是您的樣本所代表的人群（自我選擇者）時，就會出現問題；這需要假設/您可能沒有證據的論點（例如假設說治療差異對於所有人口子集都是一致的）。
對於類似的情況，想像一下僅在男性身上測試一種高血壓藥物，與標準治療和安慰劑相比。假設男性被適當地隨機分配到治療組。治療效果將是真實的，因為它確實描述了男性的效果。當試圖將這種推論擴展到女性時，困難就會出現。
因此，如果他們在招聘之外進行得當並隨機化，觀察到的顯著效果將是看起來的那樣，但它將適用於您實際採樣的內容，不一定是您想要的目標 - 跨越兩者之間的差距可能需要仔細論證；這種論點往往不存在。
當我還是個學生的時候，對心理學學生進行心理學實驗是很常見的，他們被期望自願參加一定小時的此類實驗（可能仍然是這種情況，但我沒有經常與心理學家聯繫誰再做實驗）。通過隨機化治療，推論可能是有效的（取決於所做的事情），但適用於自選心理學本科生的當地人群（因為他們通常選擇報名參加哪些實驗），他們與更廣泛人群的隨機樣本。