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स्तरीकृत यादृच्छिक आवंटन महत्त्वपूर्ण आधारभूत विशेषताओं का ध्यान रखने में मदद कर सकता है। लेकिन बहुत अधिक कारकों और श्रेणियों को मिलाने से कम प्रतिभागियों वाले संयोजन बन सकते हैं और ऐसी आवंटन प्रक्रिया पैदा हो सकती है, जिसे सहभागी केंद्रों में भरोसेमंद ढंग से चलाना कठिन हो।
प्रश्न और मान्यताएँ परिभाषित करें
हर प्रस्तावित कारक का पूर्वानुमान संबंधी महत्त्व, मापन की विश्वसनीयता और यादृच्छिक आवंटन के क्षण में उसकी उपलब्धता परखें। संभावित संयोजनों की संख्या स्पष्ट दिखाएँ। परिणाम सामने आने तक निर्णय टालने के बजाय, सांख्यिकीविद् के साथ तय करें कि आवंटन में प्रयुक्त कारकों को विश्लेषण में भी कैसे संभाला जाएगा।
काल्पनिक अध्ययन का उदाहरण
एक काल्पनिक अध्ययन में देश, केंद्र, आयु वर्ग और रोग की श्रेणी, सभी को स्तर बनाने के लिए प्रस्तावित किया जाता है। अपेक्षित नामांकन के अनुसार कई संयोजन खाली रहेंगे। टीम सबसे उचित ठहराए जा सकने वाले कारकों को प्राथमिकता देती है और अलग से स्पष्ट करती है कि अन्य विशेषताओं को विश्लेषण या वर्णन में कैसे संबोधित किया जाएगा।
डिज़ाइन समीक्षा के जाँच बिंदु
- पुष्टि करें कि उपचार आवंटन से पहले प्रत्येक कारक का एकसमान ढंग से मापन किया जा सकता है।
- कारकों को केवल अलग-अलग देखने के बजाय उनके संयोजनों में अपेक्षित नामांकन की जाँच करें।
- गलत दर्ज की गई स्तरीकरण श्रेणी के सुधार और विश्लेषण में उसके प्रबंधन को परिभाषित करें।
निर्णय और उसकी सीमाएँ दर्ज करें
निर्णय में हर विशेषता पर पूर्ण संतुलन का वादा नहीं होना चाहिए; संयोग से असंतुलन की संभावना बनी रहती है। आवंटन प्रणाली के स्वीकृति परीक्षण में श्रेणियों की सीमाएँ और प्रविष्टि की गलतियाँ शामिल हों। स्तरों की संख्या घटाना परिणामों की व्याख्या से चिकित्सकीय दृष्टि से महत्त्वपूर्ण विषमता हटाने का औचित्य नहीं देता।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
- क्या प्रत्येक पूर्वानुमानकारी चर से एक स्तर बनना चाहिए?
- नहीं। अध्ययन का आकार, परिचालन व्यावहारिकता और विश्लेषण की रणनीति पर एक साथ विचार करना चाहिए।
- क्या गलत स्तर के कारण आवंटन उलटना आवश्यक है?
- अपने आप नहीं। घटना दर्ज करें और पहले से निर्धारित परीक्षण प्रक्रियाएँ लागू करें।