ビッグデータの時代。解析方法も発展した。 データをたくさん使った観察研究なら、色々言える気がします。 お金も手間も時間もかかる、ランダム化試験ってやる意味あるんでしょうか。 また、観察研究とランダム化試験ではどれくらい結論に差がでるものなのでしょうか。 そもそも、本質的にはどんな違いがあるのでしょう。 誰しも思うこれらの疑問を、「観察研究で示されたエビデンスが、実は真逆だとRCTで示された事案」を基に解説していきます。 ランダム化試験(RCT)ってなんでやるんでしょう。 そりゃあ、ランダムに割り振ってアウトカムを見れば、フェアな比較で「その介入の効果」という因果関係が言える気がします(因果関係と相関関係の違いはこちら)。 しかし、今や色んな情報が取れるし、解析方法も進歩しています。 観察研究でよくないですか? ランダム化試験って、「〇〇が☓☓に効くか」という1つのことを証明するために、何千
![ランダム化試験 vs. 観察研究【完全解説】 - Riklog](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4eae1ee0f8d099a1094e43931a173aba6851c4e8/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Friklog.com%2Fwp-content%2Fuploads%2F2020%2F08%2Fresearch.jpeg)