Планиране на експериментално проучване със съвпадащи двойки

В последното видео създадохме експеримент, при който имахме лекарство, за което смятахме, че може да помогне за контролирането на кръвната захар на хората. Търсихме нещо, което можем да измерим като индикатор дали кръвната им захар е контролирана, всъщност това, което хората измерват при кръвен тест, е хемоглобин А1с. Имаме цяло видео за това в Кан Академия. То е за средно измерване на кръвната захар за около тримесечен период от време. Независима обяснителна променлива е дали взимаш хапче, или не. А променливата на "отговора" е какво прави хапчето с твоя хемоглобин А1с. Създадохме донякъде класически експеримент, при който имахме контролна група и група с лечение и случайно разпределихме хората или в контролната група, или в групата с лечението. За да се подсигурим, че едната или другата група, или и двете, няма да се окажат с дисбаланс, в случая с последното видео, дисбаланс от мъже и жени, направихме нещо, наречено групово планиране (блок-дизайн), при което взехме 100 души и се оказа, че имаме 60 жени и 40 мъже. Разделихме 60-те жени случайно между двете групи и разделихме 40-те мъже между тези групи, така че поне да имаме равно разпределение по отношение на пола. И ще измерим нивото на А1с на хората, преди те да получат лечението или плацебото. После ще чакаме три месеца прием или на лечението, или на плацебото. После ще видим дали има статистически значимо подобрение. Това беше доста добре и е донякъде класическо планиране (дизайн) на експеримент. Също, ще направим така, че пациентите да не знаят кое получават – плацебото или реалното лечение – така че това е сляп експеримент. Вероятно ще е добре, ако дори и сестрите или лекарите, които предписват лекарствата или или раздават хапчетата, също да не знаят кой какво получава. Това ще е двойно сляп експеримент. Но това не означава, че е перфектен експеримент. Рядко има перфектен експеримент и затова е необходимо той да може да бъде повторен, други хора да опитат да докажат същото нещо. Това може да стане по различни начини. Дори по начина, по който го създадохме, все още има вероятност да съществуват някои скрити променливи тук. Може би се подсигурихме, че разпределението на мъже и жени беше приблизително равно за двете групи, но може би при създаването на случайната извадка, получихме непропорционален брой млади хора в групата с лечението. Може би младите хора се повлияват по-добре от хапчето. Може би това променя поведението им по други начини. А може би по-възрастните, когато вземат хапче, решават да се хранят по-нездравословно, понеже си казват, че хапчетата ще решат всичките им проблеми. Така че може да съществуват други скрити променливи като възраст или къде в страната живеят, или други неща, които при случайния процес може да не бъдат еднакви по един или друг начин. Една техника, която може да контролира това – и не трябва да използвам твърде много думата "контролира"... Друга техника, която смекчава това, е нещо, наречено планиране на експеримента със съвпадащи двойки. Съвпадащи двойки. Планиране на експеримент със съвпадащи двойки... Вместо да си създаваме проблеми с блок-дизайн или да правим тази случайна извадка... Вместо това, първо случайно поставяме хора или в контролната група, или в групата с лечение, а после преценяваме още един път, след което преценяваме още един път, при което решаваме кои от хората, които са в групата с лечение, отиват в контролната група, и кои от хората, които са в контролната група отиват в групата с лечение. Можем дори да разширим това, което имаме тук. Можем да си представим ситуация, при която първите три месеца имаме 50 души в тази група с лечение и имаме още 50 души в тази контролна група, като те взимат плацебото. Виждаме какво се случва с нивата на А1с и после разменяме групите. Те не знаят това. Първо, в идеалния случай, това е сляп експеримент, така че те дори не знаят, че са в групата с лечение, затова, да се надяваме, хапчетата изглеждат еднакво. Сега тази група с лечение, за следващите три месеца, ще е контролната група. Те са получавали лекарство през първите три месеца, видяхме какво се е случило с нивата им на А1с и сега ще им дадем плацебото за следващите три месеца. После ще видим какво се случва с нивата им на А1с, действието с другата група също ще бъде променено. Хората са взимали плацебо, а сега ще получават лечение. Сега те ще получават лечението. Продължителността, понеже всеки преминава през това, е за един период в контролната група и за един период в групата с лечението. Но те не знаят кога кое се случва и е по-малко вероятно да има скрита променлива като възраст или географски регион, или поведение, която може да причини дисбаланс или някак да изкриви резултатите и да даде неверен резултат. Това е интересно нещо, и както говорих тук и в предното видео, това не са просто различни начини да подходим към това. Както създаваме експерименти в медицината, очевидно създаваме експерименти и в други области. Важно е да мислиш за това какъв вид неща ще бъдат практични. И така ще имаш най-добрия шанс да получиш безпристрастна и истинска информация, която при случай на експеримент ще е ефикасността на нещо или – дали определена обяснителна променлива има причинно-следствена връзка с променливата на "отговора".