Vous avez raison d'être sceptique. En général, il faut utiliser la randomisation «réelle», car généralement on n'a pas toutes les connaissances sur les facteurs pertinents (non observables). Si l'un de ces inobservables est corrélé avec l'âge impair ou pair, il est également corrélé avec le fait qu'ils aient ou non reçu un traitement. Si tel est le cas, nous ne pouvons pas identifier l'effet du traitement: les effets que nous observons pourraient être dus au traitement ou au (x) facteur (s) non observé (s).
Ce n'est pas un problème avec la randomisation réelle, où nous n'attendons aucune dépendance entre le traitement et les inobservables (bien que, bien sûr, pour les petits échantillons, il puisse être là).
Pour construire une histoire expliquant pourquoi cette procédure de randomisation pourrait être un problème, supposons que l'étude ne comprenait que des sujets âgés de 17/18 ans lorsque, disons, la guerre du Vietnam a commencé. Avec 17, il n'y avait aucune chance d'être rédigé (corrigez-moi si je me trompe), alors qu'il y avait cette chance à 18. En supposant que la chance n'était pas négligeable et que l'expérience de la guerre change les gens, cela implique que, des années plus tard, ces deux groupes sont différents, même s'ils ne sont séparés que d'un an. Donc, peut-être que le traitement (médicament) semble ne pas fonctionner, mais parce que seul le groupe avec des vétérans du Vietnam l'a reçu, cela peut en fait être dû au fait qu'il ne fonctionne pas sur les personnes atteintes du SSPT (ou d'autres facteurs liés à être un ancien combattant). En d'autres termes, vous avez besoin que les deux groupes (traitement et contrôle) soient identiques, à l'exception du traitement, pour identifier l'effet du traitement.
Donc, à moins que vous ne puissiez exclure qu'il n'y ait pas de différences non observées entre les groupes (mais comment faire cela s'il n'est pas observé?), Une véritable randomisation est préférable.