随机化后系统地剔除参与者可能导致对结果的不同解释

随机对照试验的优势在于，它们允许对干预措施的有效性作出因果关系陈述。这是因为参与者对实验条件的随机化将具有不同特征的参与者随机分布到每个实验条件中，包括感兴趣的结果变量的变化。这种随机化允许使用统计测试，其中包含关于观察到的条件之间的差异是由于偶然造成的可能性的概率陈述(例如，1 / 20的可能性;P< . 05)。

随机化后任何系统地剔除参与者都会干扰参与者分配到实验条件的随机性假设。这可能会导致潜在的混淆或对结果的替代解释。Rooke等人最近发表的研究[1]将报告在研究期间使用其他治疗方法的参与者从分析中剔除(n=5)。参与者的移除是在随机化后以系统的方式进行的(即，任何报告使用其他治疗的人都不包括在分析中)。所有报告接受其他治疗的参与者都在控制条件下，并被分配到一个仅教育网站的网址。即使干预条件下的一些参与者也接受了其他治疗，这仍然是一个系统的，随机化后的参与者移除。然而，由于所有使用其他治疗的参与者都来自对照条件，因此更容易对该试验的结果进行替代解释。

从一个角度来看，被排除在外的参与者可能是那些在使用大麻方面遇到最严重问题的人。如果是这样的话，就可以通过减少参与者之间的方差来减少在实验条件之间观察到显著差异的可能性。或者，也许这是控制条件下最有动力减少大麻使用的五名参与者。这可能意味着，平均而言，对照组的参与者比干预组的参与者更不愿意对大麻的使用采取行动。这可以作为本研究结果的另一种解释。

考虑到在基线随机抽取的225名参与者(如果加上对照组和干预组的参与者总数，则为230名)中只有5名参与者被剔除，这种替代解释很可能是不真实的。然而，作者们通过排除这些参与者，确实暴露了对研究结果的其他解释。如果认为有必要在随机化后系统地移除参与者，一个可能的解决方案是在有或没有这些参与者的情况下运行(并报告)分析。这种敏感性分析将大大有助于解决可能引入的任何可能的混淆。