临床研究中的一些例子可能是随机化后出现的变量——随机化根本无法保护您免受这些变量的影响。我脑海中浮现的一些，已被提出为可能性或已被注意到：

• 成年男性自愿接受包皮环切以预防艾滋病毒后的行为变化
• 一项随机对照试验的治疗组和对照组之间的差异性失访
• 一个更具体的例子可能包括最近的“通用穿着和手套的好处”研究，该研究着眼于预防医院获得性感染（此处的博客评论，该论文位于付费墙后面）。除了干预之外，可能正因为如此，手部卫生率和患者与工作人员/访客之间的接触率都发生了变化。

随机化不能防止这些影响，因为它们是在随机化后出现的。

这是我为微阵列数据找到的一个示例。据报道，测量的表达与“芯片”上的位置密切相关。在这种情况下，随机化样本的位置可能会增加出现标记错误的机会，因此从事技术工作的人可能会选择不随机化，如果他们认为这不重要。

将实验单元随机分配到处理控制了处理以外的任何因素是关联原因的可能性 (1,2)⁠。在 Illumina® 和 NimbleGenTM 等一些微阵列平台中，多个生物样品可以杂交到单个芯片上。芯片和样品位置的影响可能会影响微阵列实验的准确性和可重复性，除非在实验设计中考虑了平衡和随机化 (4)。我们的目的是在一个混杂的随机实验中比较这些影响的影响。

Illumina平台的微阵列实验设计中随机化的重要性

Ricardo A. Verdugo、Christian F. Deschepper 和 Gary A. Churchill。杰克逊实验室，巴尔港，ME 04609，Institut de Recherches Cliniques，蒙特利尔，QC，加拿大。

我有一个示例，可能与您提出此问题时的最初意图有所不同。在过去的一两年里，心理学界一直在讨论随机实验效果缺乏可复制性的原因。这场辩论的版本已经浮出水面多年，但自从一篇论文发表以来，辩论变得更加激烈允许研究人员找到支持甚至任意选择假设的结果（在原始论文中，研究人员使用这些实践表明，听披头士乐队的“当我六十四岁”会使人们更年轻）。

当然，问题的根源在于心理学（和其他科学）中普遍存在的激励结构，以获得新颖、积极、“可发表”的结果。这些激励措施鼓励研究科学家采用虽然不像数据制造那样明显“错误”的做法，但仍会导致误报率增加。这些做法包括：

1. 多个高度相似的因变量的集合。仅报告产生与原始假设最一致的结果的因变量。
2. 在数据收集期间，多次测试显着结果，并在获得显着性时停止数据收集。
3. 在分析过程中，统计模型中包含多个协变量。在最后的论文中，只报告了导致结果与原始假设最一致的协变量组合。
4. 丢弃导致结果与原始假设不一致的条件，并且未能在论文中报告这些条件。

等等。

我认为，在这些情况下，“潜伏变量”是奖励研究人员获得积极、“可发表”结果的激励结构。事实上，心理学中已经有几个 引人注目的结果（其中许多是我的专业，社会心理学）未能复制。许多人认为，这些无法复制的失败让人们对心理学的整个子领域产生了怀疑。

当然，鼓励误报的激励结构问题并不是心理学所独有的。这是所有科学都存在的问题，因此也存在于所有随机对照试验中。

参考

Simmons, JP, Nelson, LD 和 Simonsohn, U. (2011)。假阳性心理学：数据收集和分析中未公开的灵活性允许呈现任何重要的东西。 心理科学，17，1359-1366。

Nosek, BA, Spies, JR 和 Motyl, M. (2012)。科学乌托邦：II。重组激励措施和实践，以促进真理而不是可发表性。 心理科学观点，7，615-631。

Yong, E. (2012)。糟糕的副本。 自然，485、298-300。

雅培，A.（2013 年）。争议的结果给社会心理学带来了新的打击。 自然, 497, 16.