Randomisierter Test

Als randomisierte Tests bezeichnet man in der Testtheorie, einem Teilgebiet der mathematischen Statistik eine spezielle Klasse von statistischen Tests. Sie treffen im Gegensatz zu den nichtrandomisierten Tests nicht immer eine eindeutige Ja/Nein-Entscheidung, sondern verlangen bei dem Auftreten gewisser Daten die Durchführung eines (zufälligen) Losverfahrens zur Bestimmung der Entscheidung. Das Ergebnis des Tests hängt dann nicht mehr allein von den beobachteten Stichprobendaten ab (sondern zusätzlich vom Los).

Einer der Vorteile von randomisierten Tests ist, dass sie mathematisch besser zu behandeln sind. So lassen sich für randomisierte Tests leichter Optimalitätseigenschaften zeigen als für nichtrandomisierte Tests. Ein Beispiel hierfür ist der Neyman-Pearson-Test, der randomisiert wird, so dass er sein Niveau voll ausschöpft.

Randomisierte Tests (welche auf einer zufälligen Zuweisung des Testergebnisses beruhen) sind nicht zu verwechseln mit Permutationstests (welche auf zufälligen Stichprobenwiederholungen basieren). Historisch wurden Permutationstests gelegentlich als randomisierte Tests bezeichnet.