Klusterrandomisering

Klusterrandomisering, ook wel clusterrandomisatie genoemd, is een vorm van randomisatie die wordt toegepast in medische en sociale wetenschappelijke onderzoeken. In plaats van individuele deelnemers toe te wijzen aan een behandel- of controlegroep, worden groepen of clusters als een geheel gerandomiseerd. Een cluster kan bijvoorbeeld een school, ziekenhuis, gemeente of ander georganiseerd geheel zijn. Deze methode wordt vaak gebruikt wanneer de behandeling niet op individueel niveau kan worden toegepast, of wanneer er een risico bestaat dat individuen binnen een cluster met elkaar communiceren over de behandeling, wat de resultaten zou kunnen beïnvloeden.

Het doel van klusterrandomisering is om de interne validiteit van een onderzoek te behouden, dat wil zeggen de betrouwbaarheid van de conclusies over de effectiviteit van de behandeling. Door clusters als een geheel te randomiseren, wordt voorkomen dat individuele kenmerken van deelnemers de resultaten verstoren. Dit is vooral relevant in onderzoeken waar de behandeling niet onafhankelijk van elkaar kan worden toegepast, zoals bij het testen van een nieuwe onderwijsmethode in scholen.

Een voordeel van klusterrandomisering is dat het de natuurlijke structuur van de populatie behoudt, wat kan leiden tot betere generaliseerbaarheid van de resultaten. Een nadeel is echter dat het vaak meer deelnemers vereist om dezelfde statistische kracht te behalen als bij individuele randomisatie, omdat de variatie binnen clusters meestal groter is dan tussen clusters. Bovendien kan het moeilijker zijn om clusters te randomiseren zonder dat dit leidt tot onbalans in kenmerken tussen de groepen.

Klusterrandomisering wordt veel gebruikt in veldonderzoek, zoals in de gezondheidszorg, onderwijs en publieke gezondheid. Voorbeelden zijn onderzoeken naar de effectiviteit van vaccinatiecampagnes in gemeenten of het testen van nieuwe leermethoden in klassen. De methode vereist zorgvuldige planning en een goed ontwerp om ervoor te zorgen dat de resultaten betrouwbaar en relevant zijn.