طرح بلوک تصادفی

طرح بلوک تصادفی (Randomized Block Design: RBD) یک طرح آزمایشی آینده‌نگر است که به کاهش تغییرپذیری کنترل‌نشده‌ای که می‌تواند اثرات درمانی معنادار را مبهم یا تحریف کند، کمک می‌کند. معمولاً این طرح‌ها عوامل مزاحم را کنترل می‌کنند، که متغیرهایی هستند که می‌توانند بر نتیجه تأثیر بگذارند، اما مورد علاقه اصلی محقق نیستند. وقتی آزمایشگران از عوامل مزاحم خاص مطلع می‌شوند، می‌توانند از بلوک‌بندی برای به حداقل رساندن تأثیر آنها استفاده کنند. RBD با گروه‌بندی آزمودنی‌های مشابه در بلوک‌ها قبل از تصادفی‌سازی درمان‌ها در هر بلوک، به مدیریت تغییرپذیری مزاحم کمک می‌کند.

این روش آزمایشی مشابه نمونه‌گیری تصادفی طبقه‌بندی‌شده در نظرسنجی‌ها است، که در آن محققان قبل از انتخاب نمونه‌های تصادفی از هر گروه، جمعیتی را به گروه‌های همگن (طبقه‌ها) تقسیم می‌کنند. همانطور که نمونه‌گیری طبقه‌بندی‌شده دقت تخمین‌های نظرسنجی را بهبود می‌بخشد، بلوک‌بندی دقت مقایسه‌های تجربی را افزایش می‌دهد.

در این پست، خواهید آموخت که طرح‌های بلوک تصادفی چیست، وقتی از آنها استفاده نمی‌کنید چه اتفاقی می‌افتد، چرا کمک می‌کنند، چگونه آنها را پیاده‌سازی کنید و مثالی از نحوه کار آنها را ببینید.

طرح بلوک تصادفی چیست؟

یک طرح بلوک تصادفی، آزمودنی‌هایی را با یک ویژگی «مزاحمت (nuisance)» مشترک که ممکن است بر نتیجه تأثیر بگذارد، در نظر می‌گیرد و آنها را در بلوک‌هایی گروه‌بندی می‌کند. سپس، محققان شرکت‌کنندگان در هر بلوک را به طور تصادفی به گروه‌های آزمایشی اختصاص می‌دهند. این فرآیند به آزمایش اجازه می‌دهد تا عوامل مزاحم شناخته شده را کنترل کند.

در زمینه طراحی آزمایش، یک بلوک مجموعه‌ای از واحدهای آزمایشی (شرکت کنندگان، گیاهان، ماشین‌ها، سطح پایه، توانایی و غیره) است که از نظر تأثیر بر نتیجه مشابه هستند.

یک طرح بلوک تصادفی با اطمینان از اینکه هر درمان در هر بلوک ظاهر می‌شود، مقایسه‌های متعادلی را در گروه‌های همگن ایجاد می‌کند. به جای تخمین اثر درمان در یک جمعیت مختلط، که در آن عوامل خارجی می‌توانند نتایج را منحرف کنند، بلوک‌بندی امکان مقایسه‌های مستقیم و بی‌نقص را در هر بلوک فراهم می‌کند.

انتخاب بلوک‌های مناسب نیاز به دانش موضوعی دارد. محققان باید عواملی را شناسایی کنند که در صورت عدم کنترل، می‌توانند تغییرپذیری ناخواسته ایجاد کنند. این رویکرد مستلزم درک حوزه تحقیق، تشخیص اینکه کدام ویژگی‌ها احتمالاً بر نتایج تأثیر می‌گذارند و توانایی دسته‌بندی افراد در بلوک صحیح است.

به عنوان مثال، در مطالعه‌ای که تأثیر یک برنامه ورزشی جدید بر استقامت را اندازه‌گیری می‌کند، بلوک‌بندی بر اساس گروه سنی ممکن است مهم باشد زیرا افراد جوان‌تر معمولاً سریع‌تر از افراد مسن‌تر استقامت خود را افزایش می‌دهند. اگر طرح آزمایشی سن را نادیده می‌گرفت، می‌توانست تغییرپذیری ایجاد کند که مشاهده اثر واقعی برنامه را دشوارتر می‌کند.

در نمودار زیر، یک طرح بلوک تصادفی، نمونه را به بلوک‌های همگن (ردیف‌ها) تقسیم می‌کند و سپس به طور تصادفی شرایط کنترل (C) یا تیمار (T) را در هر بلوک اختصاص می‌دهد.

یک دستورالعمل استاندارد برای یک طرح آزمایشی این است که «آنچه را که می‌توانید بلوک بندی کنید، آنچه را که نمی‌توانید تصادفی کنید.» از بلوک بندی کردن برای چند عامل مزاحم اصلی استفاده کنید. سپس از انتساب تصادفی برای توزیع مساوی عوامل مزاحم بلوک بندی نشده بین شرایط آزمایشی استفاده کنید.

مثال: مشکلات عدم استفاده از طرح بلوک تصادفی

انجام ندادن یک طرح بلوک تصادفی می‌تواند منجر به تغییرپذیری بالا، کاهش توان و تخمین‌های نادرست شود. بدون بلوک‌ها، تفاوت بین آزمودنی‌ها می‌تواند اثر درمان را تحت الشعاع قرار دهد.

یک محقق آزمایش می‌کند که آیا یک تکنیک جدید مطالعه نمرات امتحان را بهبود می‌بخشد یا خیر. آنها به طور تصادفی دانش‌آموزان را به تکنیک جدید یا روش سنتی اختصاص می‌دهند. با این حال، دانش‌آموزان توانایی‌های ریاضی قبلی متفاوتی دارند – برخی به طور طبیعی در ریاضی قوی هستند، در حالی که برخی دیگر در آن مشکل دارند. اگر توانایی در نظر گرفته نشود، تغییر در مهارت طبیعی به نتایج نویز اضافه می‌کند و تشخیص هرگونه تأثیر واقعی تکنیک جدید را دشوارتر می‌کند.

• اگر دانش‌آموزان قوی در ریاضی، تکنیک جدید را یاد بگیرند، ممکن است نمراتشان بالاتر برود – اما آیا این تکنیک بود یا توانایی ذاتی آنها؟
• اگر دانش‌آموزان ضعیف، روش جدید را یاد بگیرند، ممکن است نمراتشان پایین بماند – اما آیا به این دلیل بود که تکنیک جواب نداد یا به این دلیل که آنها از قبل مشکل داشتند؟

بدون بلوک بندی کردن بر اساس توانایی ریاضی، اثر درمان با تغییرات طبیعی در مهارت ترکیب می‌شود و نتیجه‌گیری واضح را دشوارتر می‌کند. این تغییرپذیری اضافی، قدرت و دقت مطالعه را تضعیف می‌کند.

مزایای استفاده از طرح بلوک تصادفی

بلوک‌بندی با کنترل تغییرپذیری که در غیر این صورت اثرات درمان را پنهان می‌کرد، به مشکلات مورد بحث در بالا می‌پردازد. قدرت بلوک‌بندی فقط از گروه‌بندی آزمودنی‌های مشابه ناشی نمی‌شود – بلکه از گنجاندن بلوک‌ها به عنوان یک متغیر بلوک‌بندی در مدل آماری ناشی می‌شود.

تحلیل آماری اثرات درمان را در هر بلوک ارزیابی می‌کند، که تغییرپذیری بین بلوک‌ها را حذف می‌کند و در نتیجه، خطای آزمایش را کاهش می‌دهد. نتیجه این است که طرح‌های آزمایشی بلوک‌بندی شده می‌توانند تأثیر متغیرهای مزاحم را کاهش دهند و توانایی تشخیص دقیق اثرات درمان را افزایش دهند. به عنوان مثال، یک مدل ANOVA دو طرفه می‌تواند تغییرپذیری ناشی از درمان را از تغییرپذیری ناشی از عامل بلوک‌بندی جدا کند. این تنظیم تضمین می‌کند که اثرات درمان مستقل از منابع شناخته شده تغییرپذیری ارزیابی می‌شوند.

در دو بخش بعدی، خواهید آموخت که چگونه طرح‌های بلوکی تصادفی می‌توانند دقت و قدرت آماری را افزایش داده و سوگیری را کاهش دهند. به خاطر داشته باشید که دقت و سوگیری ویژگی‌های تجربی جداگانه‌ای هستند و RBDها می‌توانند به هر دو کمک کنند.

افزایش دقت و قدرت آماری

با کاهش تغییرات کنترل نشده، این رویکرد اثرات درمان را بهتر ایزوله می‌کند و منجر به تخمین‌های دقیق‌تر اثر درمان می‌شود. این بدان معناست که حاشیه خطا در اطراف تخمین نقطه‌ای کوچکتر است.

علاوه بر این، کاهش تغییرپذیری، قدرت آماری را افزایش می‌دهد، که توانایی تشخیص تفاوت‌های واقعی در صورت وجود آنهاست.

به طور خلاصه، یک طرح بلوکی تصادفی تخمین‌های دقیق‌تری تولید می‌کند و احتمال بیشتری دارد که در صورت وجود اثر جمعیتی، نتایج آماری معنی‌داری ایجاد کند.

کاهش سوگیری ناشی از عوامل مخدوش‌کننده

یک طرح بلوکی تصادفی می‌تواند به کاهش سوگیری ناشی از متغیرهای مخدوش‌کننده کمک کند. یک عامل مخدوش‌کننده یک عامل خارجی است که هم با درمان و هم با نتیجه همبستگی دارد. عوامل مخدوش‌کننده کنترل نشده می‌توانند به طور سیستماتیک تخمین درمان را دچار سوگیری کنند و نتیجه نهایی را خیلی بالا یا خیلی پایین کنند.

برای اینکه ببینید RBDها چگونه سوگیری مخدوش‌کننده را کاهش می‌دهند، باید بدانید که محققان اغلب بلوک‌ها را بر اساس متغیرهایی قرار می‌دهند که می‌توانند به عنوان عوامل مخدوش‌کننده عمل کنند. طرح بلوکی تصادفی، سوگیری مخدوش‌کننده را از دو طریق اصلی کاهش می‌دهد.

تصادفی‌سازی تیمارها در هر بلوک با تضمین تعادل تیمارها و کنترل‌ها در هر بلوک، به کاهش مخدوش‌کنندگی کمک می‌کند و از مقایسه‌های بی‌طرفانه پشتیبانی می‌کند. به عنوان مثال، انتساب تصادفی در بلوک‌ها، احتمال اینکه یک آزمایش RBD به طور اتفاقی با دانش‌آموزان قوی‌تر در ریاضی در گروه تیمار و دانش‌آموزان ضعیف‌تر در گروه کنترل به پایان برسد را کاهش می‌دهد.

علاوه بر این، اگر محققان از یک مخدوش‌کننده به عنوان یک متغیر بلوک بندی استفاده کنند و آن را در مدل آماری بگنجانند، مدل می‌تواند آن را کنترل کرده و سوگیری را کاهش دهد. این کنترل آماری زمانی بسیار مهم است که انتساب تصادفی کاملاً متعادل نباشد یا مثلاً اگر ریزش نامتعادل رخ دهد. درباره سوگیری ریزش بیشتر بدانید (بعدا منتشر خواهد شد).

نحوه انجام طرح بلوک تصادفی

1. شناسایی عامل بلوک بندی

• ویژگی‌ای را انتخاب کنید که ممکن است بر نتیجه تأثیر بگذارد (مثلاً توانایی قبلی، نوع خاک، سن، موقعیت مکانی).

2. بلوک‌ها را تشکیل دهید

• افراد را بر اساس این عامل گروه‌بندی کنید تا بلوک‌های نسبتاً همگن ایجاد کنید.

3. درمان‌ها را به صورت تصادفی در داخل بلوک‌ها اختصاص دهید

• در داخل هر بلوک، درمان‌ها را به صورت تصادفی اختصاص دهید. هر درمان و کنترل باید در هر بلوک نمایش داده شود.

4. تحلیل داده‌ها با استفاده از یک مدل مناسب

• از تحلیلی استفاده کنید که عامل مسدودکننده را در نظر بگیرد، مانند ANOVA یا یک مدل اثرات مختلط.

مثال طراحی بلوک تصادفی: آزمایش یک کود جدید

یک محقق می‌خواهد سه کود (A، B و C) را بر رشد گیاه مقایسه کند. با این حال، کیفیت خاک در سراسر مزرعه متفاوت است که می‌تواند بر نتایج تأثیر بگذارد. محقق به جای اختصاص تصادفی کودها در کل مزرعه، بلوک‌ها را بر اساس نوع خاک تقسیم می‌کند و تیمارها را به طور تصادفی با آن بلوک‌ها اختصاص می‌دهد.

مراحل آزمایش

مرحله 1: شناسایی عامل بلوک بندی: کیفیت خاک (بالا، متوسط، پایین)
مرحله 2: ایجاد بلوک‌ها: هر بلوک شامل قطعاتی از زمین با کیفیت خاک مشابه است.
مرحله 3: اختصاص تصادفی تیمارها در داخل بلوک‌ها: هر بلوک هر سه کود را که به طور تصادفی به قطعات اختصاص داده شده‌اند، دریافت می‌کند.
مرحله 4: اندازه‌گیری رشد گیاه: رکورد رشد برای هر قطعه ثبت می‌شود.
مرحله 5: تجزیه و تحلیل داده‌ها

محققان می‌توانند این طرح بلوک تصادفی را با استفاده از یک مدل ANOVA دوطرفه که شامل نوع خاک به عنوان عامل مسدودکننده و کود به عنوان عامل تیمار است، تجزیه و تحلیل کنند. این تجزیه و تحلیل به مدل اجازه می‌دهد تا ضمن ارزیابی اثر کود، تغییرات خاک را نیز در نظر بگیرد.

همانطور که در بالا بحث شد، مدل کلاسیک RBD بلوک‌ها را به عنوان متغیرهای مزاحم در نظر می‌گیرد – عواملی که شما علاقه‌ای به مطالعه مستقیم آنها ندارید اما می‌خواهید برای کاهش تغییرپذیری آنها را کنترل کنید. همچنین فرض می‌کند که اثر تیمار در بلوک‌ها ثابت است (یعنی هیچ تعامل تیمار-بلوک وجود ندارد).

با این حال، اگر به این موضوع علاقه‌مند هستید که آیا اثر تیمار در بلوک‌ها متفاوت است یا خیر، یک مدل ANOVA دوطرفه می‌تواند اثرات متقابل را ارزیابی کند. در مثال کود، این نشان می‌دهد که آیا اثربخشی یک کود به نوع خاک بستگی دارد یا خیر. شناسایی یک تعامل به محققان کمک می‌کند تا نه تنها بفهمند کدام کود به طور کلی بهترین عملکرد را دارد، بلکه بفهمند که آیا برخی از کودها تحت شرایط خاص مؤثرتر هستند یا خیر.

بدون بلوک‌بندی، کیفیت خاک می‌تواند نتایج گمراه‌کننده‌ای ایجاد کند. با بلوک‌بندی و گنجاندن نوع خاک در تجزیه و تحلیل، محققان اطمینان حاصل می‌کنند که تفاوت در رشد گیاه به دلیل کود است – نه تغییرپذیری خاک.

طرح‌های بلوکی تصادفی با کاهش تغییرات ناخواسته، دقت آزمایش را بهبود می‌بخشند. بدون بلوک‌بندی، تغییرپذیری کنترل نشده می‌تواند اثرات واقعی درمان را مبهم کند و قدرت و دقت را کاهش دهد. با گروه‌بندی افراد در بلوک‌های همگن و گنجاندن بلوک‌ها در مدل آماری، محققان می‌توانند اثر واقعی یک مداخله را جدا کنند.

مطالب مرتبط مفید

گروه کنترل در برابر گروه آزمایش

کارآزمایی تصادفی کنترل شده (RCT)

طرح درون گروهی/درون آزمودنی