Randomisierung funktioniert auch ohne perfekte Balance – so klappt's!

Randomisierung ist ein zentrales Instrument in Experimenten, weil sie die Verteilung von Störfaktoren zwischen Behandlungsgruppen ausgleicht. In der Praxis kann es jedoch vorkommen, dass die Balance nicht perfekt erreicht wird, etwa bei kleinen Stichproben oder unvorhergesehenen Verzerrungen.

Der neue Beitrag von Towards Data Science zeigt, dass Randomisierung dennoch ihre Wirkung entfalten kann. Durch statistische Tests und robuste Analyseverfahren lässt sich die Unausgewogenheit kompensieren, sodass die Schätzungen der Behandlungseffekte weiterhin zuverlässig bleiben.

Das Ergebnis ist ermutigend für Forscher: Auch wenn die perfekte Balance nicht erreicht wird, kann die Randomisierung die Grundlage für valide Schlussfolgerungen bieten, solange die Analyse sorgfältig angepasst wird.