Pair Matching and Stratification With Cluster Designs
バランスを取るためによく使われる2つのメカニズムがペアマッチと層別化である。 ペアマッチングでは、クラスタが潜在的な交絡因子に関してペアにされ、次に各ペア内で、一方のクラスタがいずれかのアームに、もう一方のクラスタが反対のアームに無作為に割り付けられる。 たとえば、年齢と性別を潜在的な交絡因子として考えると、クラスターは、平均年齢と女性の割合がほぼ等しくなるようにペアにマッチングされることになる。 同様に、2つのクラスターの大きさも似ているはずである。 層別は、ペア・マッチングを一般化したもので、潜在的交絡因子に基づいて層が形成され、各層の中で、バランスを保証する無作為化スキームが開発される。 たとえば、1つの層に11のクラスタがある場合、無作為化では一方のアームに5クラスタ、もう一方のアームに6クラスタを割り当てることになる。 しかし、いくつかの交絡因子がある場合、層別やペアマッチングを用いることは難しい場合があります。
Constrained Randomization
CRTの研究・実施が進んでいるもう一つの方法は、制約付き無作為化です（Li et al 2016）。 無作為化の前にすべてのクラスタが特定されることを利用して，いくつかの潜在的な交絡因子のレベルという観点から，それぞれを特徴付けることができる。 このクラスタのセットの任意の可能な無作為化について、その特定の無作為化が適用された場合に存在するであろう不均衡の量を「測定」するために、バランスメトリック（いくつか存在する）が適用される。 多数の潜在的な無作為化スキームを生成することが可能である．実際，非常に少数のクラスタでは，すべての可能な無作為化スキームをそれぞれのバランススコアとともにこの方法で集計することが可能である． すべての可能な無作為化のうち一定の割合など、事前に定義された基準によって、不均衡の量が最も少ないクラスタの集合が「無作為化空間」として選択される。 この “ランダム化空間 “から、1つのランダム化スキームが選択される。 この戦略に関しては、統計学的に多くの問題があり、まだ調査中です。
研究デザインの決定に影響を与える考慮事項に関する追加情報については、「実施と普及を考慮したデザイン」も参照してください。