Randomisierung wird in der Statistik und im Glücksspiel verwendet.
StatistikBearbeiten
Die Randomisierung ist ein Kernprinzip der statistischen Theorie, dessen Bedeutung von Charles S. Peirce in „Illustrations of the Logic of Science“ (1877-1878) und „A Theory of Probable Inference“ (1883) hervorgehoben wurde. Auf Randomisierung basierende Schlussfolgerungen sind besonders wichtig bei der Versuchsplanung und bei Stichprobenerhebungen. Die erste Verwendung des Begriffs „Randomisierung“, die im Oxford English Dictionary aufgeführt ist, stammt von Ronald Fisher aus dem Jahr 1926.
Randomisierte ExperimenteBearbeiten
In der statistischen Theorie der Versuchsplanung beinhaltet die Randomisierung die zufällige Zuteilung der Versuchseinheiten zu den Behandlungsgruppen. Wenn beispielsweise in einem Experiment ein neues Medikament mit einem Standardmedikament verglichen wird, sollten die Patienten nach dem Zufallsprinzip entweder dem neuen Medikament oder der Kontrollgruppe mit dem Standardmedikament zugewiesen werden. Die Randomisierung reduziert das Confounding, indem sie so genannte Faktoren (unabhängige Variablen) ausgleicht, die bei der Versuchsplanung nicht berücksichtigt wurden.
StichprobenerhebungBearbeiten
Bei der Stichprobenerhebung wird die Randomisierung verwendet, nachdem Jerzy Neyman in seinem Bericht an das Internationale Statistische Institut von 1922 die früheren „repräsentativen Methoden“ kritisiert hatte.
ResamplingBearbeiten
Einige wichtige Methoden der statistischen Inferenz verwenden Resampling aus den beobachteten Daten. Mehrere alternative Versionen des Datensatzes, die „beobachtet worden sein könnten“, werden durch Randomisierung des ursprünglichen Datensatzes, des einzigen beobachteten, erzeugt. Die Variation der für diese alternativen Datensätze berechneten Statistiken ist ein Anhaltspunkt für die Unsicherheit der aus den ursprünglichen Daten geschätzten Statistiken.
GamblingEdit
Die Randomisierung wird im Bereich des Glücksspiels häufig eingesetzt. Da eine schlechte Randomisierung es einem geschickten Spieler ermöglichen kann, sich einen Vorteil zu verschaffen, wurde ein Großteil der Forschung der effektiven Randomisierung gewidmet. Ein klassisches Beispiel für Randomisierung ist das Mischen von Spielkarten.