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Questa funzione randomizza n individui in k trattamenti, in blocchi di dimensione m.
La randomizzazione riduce le opportunità di bias e confondimento nei disegni sperimentali, e porta a gruppi di trattamento che sono campioni casuali della popolazione campionata, aiutando così a soddisfare le ipotesi delle successive analisi statistiche (Bland, 2000).
L’assegnazione casuale può essere fatta in blocchi per mantenere simili le dimensioni dei gruppi di trattamento. Per fare questo è necessario specificare una dimensione del campione che sia divisibile per la dimensione del blocco scelto. A sua volta devi scegliere una dimensione del blocco che sia divisibile per il numero di gruppi di trattamento che specifichi.
Un vantaggio delle piccole dimensioni dei blocchi è che le dimensioni dei gruppi di trattamento sono molto simili. Uno svantaggio delle piccole dimensioni dei blocchi è che è possibile indovinare alcune assegnazioni, riducendo così la cecità nello studio. Un’alternativa all’uso di blocchi di grandi dimensioni è l’uso di sequenze casuali di blocchi, che può essere fatto in StatsDirect specificando una dimensione del blocco pari a zero. L’opzione della dimensione del blocco casuale seleziona dimensioni del blocco di 2, 3, o 4 (a caso) volte il numero dei trattamenti.
La randomizzazione procede assegnando permutazioni casuali dei trattamenti all’interno di ogni blocco.