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最小化法があまり使われないのはなぜか ［J-CLEAR通信（69）］
確率割付についてレビューしたあとで最小化法の特徴を述べる。最小化法はあまり使用されないが，どのような場合に使うべきかを提案する。最小化法を含めた割付法については，総説1）～5）を参照されたい。
確率割付とは何か
比較試験では比較群への割付が必要となる。表1に示したように割付法は多くの種類があり，確率割付を伴う比較試験をランダム化比較試験（randomized controlled trial：RCT），そうでないものを非ランダム化試験（non-randomized trial）と呼ぶ。確率割付により割付群の比較可能性が高まり，内的妥当性が保証されるため，比較試験のゴールド・スタンダードはRCTだとされており，治療・予防効果を立証するほぼすべての臨床試験において，RCTが使用されている。
確率割付には3つの利点が知られている（表2）。1つは，確率を使って割り付けるので予見性が低く，選択バイアスが入りにくい点である。もう1つは，確率割付により観測された共変量のみならず，観測されていない因子までも，自動的に均衡化する点である。これにより，交絡バイアスが自動的に回避される。最後は，確率を用いて割付を行っているため，P値の計算を正当化してくれる点である。
Fisherは1935年に『実験計画法』6）を著し，実験の3原則を示した（表3）。ランダム化7），ブロック化，反復の3つである。ランダム化は確率割付のことであり，内的妥当性を保証する手法である。ブロック化は結果に強く影響する因子を制御する手法であり，層化法（あるいは層化割付）がそれに該当する。また，施設をブロックとして，ブロック内で同数ずつ割り付ける置換ブロック法8）という手法もある。
同時に適用することが多いため，permuted block within stratificationと呼ぶこともある。図1にその例を示した。各ブロックの4番目は決定論的になるが，それ以外は確率割付である。非予見性を高めるために，ブロックサイズを層ごとに，あるいは施設ごとに変えることもある。最後の反復により，見積もった測定誤差を用いた検定が可能になる。
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