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Esta función aleatoriza a n individuos en k tratamientos, en bloques de tamaño m.
La aleatorización reduce las oportunidades de sesgo y confusión en los diseños experimentales, y conduce a grupos de tratamiento que son muestras aleatorias de la población muestreada, ayudando así a cumplir los supuestos del análisis estadístico posterior (Bland, 2000).
La asignación aleatoria puede hacerse en bloques para mantener los tamaños de los grupos de tratamiento similares. Para ello, debe especificar un tamaño de muestra que sea divisible por el tamaño de bloque que elija. A su vez, debe elegir un tamaño de bloque que sea divisible por el número de grupos de tratamiento que especifique.
Una ventaja de los tamaños de bloque pequeños es que los tamaños de los grupos de tratamiento son muy similares. Una desventaja de los tamaños de bloque pequeños es que es posible adivinar algunas asignaciones, lo que reduce el cegamiento en el ensayo. Una alternativa al uso de tamaños de bloque grandes es utilizar secuencias aleatorias de tamaños de bloque, lo que puede hacerse en StatsDirect especificando un tamaño de bloque de cero. La opción de tamaño de bloque aleatorio selecciona tamaños de bloque de 2, 3 o 4 (al azar) veces el número de tratamientos.
La aleatorización procede asignando permutaciones aleatorias de tratamientos dentro de cada bloque.