Randomisierung ist ein Verfahren, welches bei psychologischen Experimenten (Feld- und Laborexperimenten) Anwendung findet, bei dem die Versuchspersonen (z. B. teilnehmende Patienten) unter Verwendung eines Zufallsmechanismus unterschiedlichen Gruppen zugeordnet werden. Dadurch sollen bekannte und unbekannte personengebundene Störgrößen gleichmäßig auf Experimental- und Kontrollgruppen verteilt (s. Ceteris paribus) werden. Durch das Verfahren sollen Alternativerklärungen ausgeschlossen und die Wahrscheinlichkeit verringert werden, dass der in einem Wirksamkeitstest nachgewiesene Effekt einer systematischen Verzerrung (Bias) unterliegt. Randomisierung ist die Voraussetzung für eine weitere Maßnahme zur Vermeidung des Bias: der Verblindung.
R. A. Fisher entwickelte das Prinzip der „Randomisierung“ als Konsequenz der „ceteris-paribus-Klausel“. Die experimentellen Behandlungsbedingungen werden den Versuchsgruppen, diesen wiederum die Probanden nach dem Zufall („randomisiert“) zugewiesen. Dadurch werden Scheinerklärungen ausgeschlossen, nach denen z. B. ein Verhalten als Effekt der experimentellen Behandlung bezeichnet wird, das tatsächlich bereits präexperimentell bestanden hat – nicht die neue Unterrichtsmethode hat zu den besseren Ergebnissen geführt, die Probanden dieser Versuchsgruppe hatten schon vor der Untersuchung einen Lernvorsprung. Der Grad, in dem tatsächlich randomisiert wird, ist ein Merkmal zur Unterscheidung der Typen des Experiments.[1]
Klinische Studien werden durchgeführt, um unter Betrachtung der Wirksamkeit einer Behandlung bei der Stichprobe eine Aussage des Studienergebnisses auf die Grundgesamtheit zu verallgemeinern. Vor Studienbeginn müssen dafür im Prüfplan verschiedene Angaben gemacht werden, wie beispielsweise der Nachweis der Wirksamkeit.
Auf Basis der in der Studie gewonnenen Daten wird ein Wirksamkeitstest (z. B. Signifikanztest) durchgeführt, um einen Effekt festzustellen. Wenn nun ein Effekt vorgefunden wurde, kann dieser zufällig aufgetreten sein, mit der Realität übereinstimmen (also auch in der Grundgesamtheit vorzufinden), oder durch eine systematische Verzerrung beeinflusst worden sein.
Eine systematische Verzerrung kann beispielsweise vorliegen, wenn ein behandelnder Prüfarzt mit einer Behandlungsmethode besonders gut zurechtkommt. Dadurch wird der Effekt verfälscht, da dieser Zusammenhang nicht repräsentativ ist. Der behandelnde Arzt ist also ein Einflussfaktor für den Effekt. Ein anderer Einflussfaktor könnte das Alter eines Patienten sein. Werden für eine Behandlung A zufällig nur Patienten in die Studie eingeschlossen, die ein gewisses Alter überschreiten und für B die ein gewisses Alter unterschreiten, kann dies den Effekt bedeutend beeinflussen. Man unterscheidet folgende Arten der systematischen Verzerrung:
Um also validieren zu können, dass ein mit dem Test nachgewiesener Effekt (höchstwahrscheinlich) auch in der Grundgesamtheit vorzufinden wäre, müssen alle Einflussfaktoren, die eine systematische Verzerrung herbeiführen könnten, berücksichtigt werden. Dazu gibt es verschiedene Randomisierungsverfahren. Bei einem Randomisierungsverfahren kann ein Randomisierungsliste bereits vor der Studie vorliegen (Block Randomisierung, stratifizierte Randomisierung) oder sich auf Eigenschaften der bereits randomisierten Stichproben stützen. Letzteres wird also während der Studie dynamisch berechnet (adaptive Randomisierung, stratifizierte Randomisierung).
Selbst wenn die Art der Randomisierung unter statistischen Gesichtspunkten ideal vorzufinden wäre, kann ein systematische Verzerrung vorliegen. Bei einer Block Randomisierung werden oft Randomsierungsboxen für jedes teilnehmende Zentrum erstellt. In einer solchen Box befinden sich dann durchlaufend nummerierte Kuverts, die blickdicht verschlossen sein müssen, damit sie keiner einsehen kann und dadurch beispielsweise die Patientenwahl beeinflusst.
Man unterscheidet zwei Methoden der Randomisierung:
Für die Durchführung einer Randomisierung gibt es verschieden Verfahren, wie den Patienten die Behandlungen zugewiesen werden.
Die Bewertung eines Verfahrens basiert auf folgende Faktoren:
Bei einer Quasi-Randomisierung wird die Zuteilung durch einen Mechanismus bestimmt, der auf keine wirkliche Zufälligkeit zurückzuführen ist, z. B. durch eine abwechselnde Zuteilung. Die allesentscheidende Ankunft eines Patienten im Zentrum ist dabei kein valider Zufallsmechanismus. Die Balanciertheit ist gewährleistet, allerdings die nächste Zuteilung leicht zu erkennen.
Die Zuteilung der Behandlung zu einem neuen Patienten erfolgt zufällig ohne Einschränkungen. Bei zwei Behandlungen entspricht dies also einem Münzwurf für jeden Patienten, ohne dabei auf die Balanciertheit zu achten (diese ist erst ab ca. 1000 Stichproben statistisch gewährleistet). Dementsprechend ist eine geringe Vorhersagbarkeit gewährleistet.
Um gegenüber der Einfachen Randomisierung eine bessere Balanciertheit gewährleisten zu können, wird sichergestellt, dass bei N Patienten ein bestimmtes vordefiniertes Verhältnis zwischen den zugeteilten Behandlungen gegeben ist (z. B. 1:1 bei zwei Behandlungsarten). Die N einzuschliessenden (und unbekannten) Patienten werden vor Studienbeginn in Blöcke aufgeteilt. In jedem Block ist dann das Verhältnis der permutierten Behandlungsarten berücksichtigt. Die Randomisierungsliste besteht dann aus den Kompositionen der einzelnen Blöcke
Die einfachste Variante besteht dabei aus nur einem Block. Die Balanciertheit ist dann nur zum Studienende gewährleistet, die Vorhersagbarkeit ist allerdings gering.
Bei der adaptiven Randomisierung erfolgt die Zuteilung der Behandlung mit einer Wahrscheinlichkeit, die abhängig ist von der bisherigen Verteilung der Behandlungen in den einzelnen Strata. Es werden also die Daten der bereits randomisierten Stichproben berücksichtigt. Die Randomisierung erfolgt somit dynamisch während der Studie.
Bei großen Studien kann eine Blockrandomisierung gewählt werden, falls es sich nicht um eine Multicenter-Studie handelt. Dann ist sicherlich eine stratifizierte Randomisierung notwendig. Sind mehrere Strata vorhanden sollte ein adaptives Verfahren gewählt werden, da ansonsten sehr viele Randomisierungslisten verwaltet werden müssten (Produkt der Strata-Ausprägungen). Insgesamt sollte aber die Anzahl der Strata gering gehalten werden.
Man unterscheidet Blind-, Doppelblind- und Dreifachblind-Studien. Bei einer Blindstudie weiß nur der Patient nicht, welche Behandlungsalternative er bekommt. Zusätzlich ist es jedoch wichtig, dass auch der behandelnde Arzt nicht weiß, welcher Patient mit welchem Medikament behandelt wird. Dieses Verfahren wird als Doppelblindstudie bezeichnet. Um auch bei der Datenauswertung die Objektivität zu bewahren, kann auch diese ohne Kenntnis der jeweils erfolgten Behandlung erfolgen, dann liegt eine Dreifachblindstudie vor.
Notfälle - zum Beispiel schwere Nebenwirkungen - können jedoch bei einzelnen Probanden die verfrühte Aufdeckung der Zuordnung zu den Untersuchungsgruppen notwendig machen (sog. Entblindung).
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