Ответ: НЕТ!
Сложился стереотип, что рандомизированное или случайное распределение является всегда благом и наилучшим способом доказательства при проведении клинических исследований. Но! Для исследования на малых группах (до 25-100 человек) это худшее, что вы можете сделать.
Дело в том, что если формировать малые группы случайным образом, вы можете получить диспропорцию пациентов по известным заранее факторам. Они заведомо будут оказывать существенное воздействие на исследуемый параметр. Например: пол, возраст, рост, раса, степень заболевания.
- Представьте, что вы определяете случайным образом, какого пациента и в какую группу включить методом жеребьёвки. Если вы подбросите монетку 10 раз, решка может выпасть 8 раз или 9 раз или наоборот. Но если подбросить её 100 и 1000 раз, то вероятность выпадения решки уже будет приближаться к 50%. И в итоге, в малых группах по 25 человек в одной группе может оказаться 5 мужчин, а в другой 23. Т.е. сравнивать вы будете скорее не ваш препарат или способ лечения, а мужчин с женщинами. Вся работа пойдёт насмарку, потому что отделить силу воздействия исследуемого фактора от другого известного не получится. Особенно это опасно тогда, когда добрать новых пациентов уже невозможно: заболевание редкое, ресурс ограничен или работа ограничена временем (проблема большинства аспирантских исследований).
Поэтому, определите известные параметры, которые могут оказать воздействие на результаты и старайтесь сформировать группы так, чтобы в каждой эти параметры были распределены приблизительно поровну.
- Например, если к вам в кабинет зашёл мужчина с заболеванием тяжёлой степени – предложите ему лечение из той группы, где пациентов с такими параметрами меньшинство.
Этот метод называется "МЕТОД КОНТРОЛЯ ЗА ЧАСТОТНЫМ РАСПРЕДЕЛЕНИЕМ"
И обычно в главе "Материалы и методы" его описывают так:
"Распределение по группам было выполнено не рандомизировано, а методом контроля за частотным распределением для соблюдения схожих пропорций по полу, возрасту, степени тяжести заболевания и наличию сопутствующих заболеваний или иных известных факторов анамнеза."
Разумеется, для крупных исследований, где участвуют более 1000 пациентов и множество независимых исследователей, лучше использовать метод рандомизированного распределения, как наиболее простой и непредвзятый. Вы то уж точно беспристрастный исследователь, а вот ваш коллега может быть и нет и может умышленно подбирать пациентов с определёнными признаками в ту или иную группу, чтобы выдать желаемое за действительное. Но это уже другая история.
А чтобы правильно рассчитать и обосновать размер групп, читайте эту статью: https://dzen.ru/a/ZjiaKCf_zFK9iqWp
Успехов!
Опубликовано 15.05.2026, UPD #_: __.__.20__
***
Не стесняйтесь комментировать и задавать вопросы. Ставьте лайк и подписывайтесь на канал!
Также жду предложений по новым статьям!
© Васильев А.В.
Копирование и распространение без согласия автора не допускается.