ランダム選択とランダム割り当ての違い
ランダム選択とランダム割り当ては、一般的に混同されたり、互換的に使用されたりしますが、用語は完全に異なるプロセスを指しています。 ランダム選択とは、サンプルメンバー（研究参加者）が研究に含めるために母集団からどのように選択されるかを指します。 ランダム割り当ては、研究参加者がランダムな手順を使用して治療群または対照群に割り当てられる実験計画の側面である。
ランダム選択には、何らかの形の無作為抽出（母集団をサンプルメンバーがランダムに選択されるグループに分類する層別無作為抽出など）の使用が必 ランダムサンプリングは、母集団への推論を行うために使用できるサンプルを選択するために確率の法則に依存することを意味し、確率サンプリング法であり、これは有意性の統計的検定の基礎である。
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ランダムな割り当ては、研究のための参加者の選択後に行われます。 真の実験では、すべての研究参加者は、治療（刺激または介入としても知られている）を受けるか、または研究における対照として行動する（治療を受け ランダムな割り当ては簡単な手順ですが（コインのフリップによって達成することができます）、制御された実験室条件の外で実装することは困難
研究は、両方、一方のみ、またはどちらも使用することができます。 それぞれの状況を説明するための例をいくつか示します：
研究者は、特定の学校（人口）に在籍しているすべての学生のリストを取得します。 乱数発生器を使用して、研究者は研究に参加するために学校から100人の学生を選択します（ランダムサンプル）。 すべての学生の名前は帽子に入れられ、50人が介入（治療群）を受けるために選択され、残りの50人の学生が対照群として機能する。 この設計では、ランダム選択とランダム割り当ての両方を使用します。
ランダムな割り当てのみを使用した研究では、学校の原則に、研究に参加する可能性が最も高いと考えられる学生を選択するよう依頼し、研究者はこ このような設計では、研究者は介入の効果について結論を出すことができましたが、その効果が人口に見られる可能性が高いかどうかについての推論を行うことができませんでした。
ランダム選択のみを使用した研究では、学校全体の集団から学生をランダムに選択し、ある学年の学生を介入に割り当て、別の学年の学生を対照群に割り振ることができました。 このサンプルから収集されたデータは、学校の人口を推論するために使用することができますが、治療群または対照群にランダムな割り当てがないと、介入が何らかの効果を持っていたかどうかを結論付けることは不可能になります。
ランダムな選択は、外部の妥当性、または研究者がより大きな集団に一般化するために研究の結果を使用できる程度に不可欠です。 ランダムな割り当ては、研究者が治療の効果について因果的主張をすることを可能にする内部妥当性の中心である。 非ランダムな割り当ては、多くの場合、非同等のグループにつながり、治療の効果は、治療の結果として最後に異なるのではなく、最初に異なるグループの結果である可能性があることを意味します。 ランダムな選択とランダムな割り当ての結果は明らかに非常に異なっており、強力な研究設計は、内部と外部の両方の妥当性を確保するために可能