Aleatorización en la investigación experimental quizlet

Diagrama de flujo de las cuatro fases (inscripción, asignación de la intervención, seguimiento y análisis de datos) de un ensayo aleatorio paralelo de dos grupos, modificado a partir de la Declaración CONSORT 2010[1] En ciencia, los experimentos aleatorios son los que permiten la mayor fiabilidad y validez de las estimaciones estadísticas de los efectos del tratamiento. La inferencia basada en la aleatorización es especialmente importante en el diseño experimental y en el muestreo de encuestas.

En la teoría estadística del diseño de experimentos, la aleatorización implica la asignación aleatoria de las unidades experimentales entre los grupos de tratamiento. Por ejemplo, si un experimento compara un nuevo fármaco con un fármaco estándar, los pacientes deben ser asignados al nuevo fármaco o al fármaco estándar de control utilizando la aleatorización.

La experimentación aleatoria no es azarosa. La aleatorización reduce el sesgo al igualar otros factores que no se han tenido en cuenta explícitamente en el diseño experimental (según la ley de los grandes números). La aleatorización también produce diseños ignorables, que son valiosos en la inferencia estadística basada en modelos, especialmente los bayesianos o los basados en la probabilidad. En el diseño de experimentos, el diseño más sencillo para comparar tratamientos es el «diseño completamente aleatorio». Se puede producir alguna «restricción en la aleatorización» con el bloqueo y los experimentos que tienen factores difíciles de cambiar; se pueden producir restricciones adicionales en la aleatorización cuando una aleatorización completa es inviable o cuando es deseable reducir la varianza de los estimadores de los efectos seleccionados.

Ensayo controlado aleatorio frente a ensayo clínico aleatorio

La asignación aleatoria se refiere al uso de procedimientos de azar en los experimentos de psicología para garantizar que cada participante tenga la misma oportunidad de ser asignado a un grupo determinado. Los participantes del estudio se asignan al azar a diferentes grupos, como el grupo experimental o el grupo de tratamiento.

Es importante señalar que la asignación aleatoria difiere de la selección aleatoria. Mientras que la selección aleatoria se refiere a cómo se eligen los participantes al azar para representar a la población en general, la asignación aleatoria se refiere a cómo se asignan esos participantes elegidos a los grupos experimentales.

Para determinar si los cambios en una variable conducen a cambios en otra variable, los psicólogos deben realizar un experimento. Los investigadores suelen empezar formando una hipótesis comprobable que predice que una variable de interés tendrá algún impacto en otra variable.

La variable que los experimentadores manipularán en el experimento se conoce como la variable independiente, mientras que la variable que luego medirán se conoce como la variable dependiente. Aunque hay diferentes formas de observar las relaciones entre variables, un experimento es la mejor manera de tener una idea clara de si existe una relación de causa y efecto entre dos o más variables.

Experimento aleatorio definición estadística

¿Qué es un experimento aleatorio? En un experimento aleatorio, una muestra de estudio se divide en un grupo que recibirá la intervención estudiada (el grupo de tratamiento) y otro grupo que no recibirá la intervención (el grupo de control). Por ejemplo, una muestra de estudio puede consistir en todos los votantes registrados en una ciudad concreta. Esta muestra se dividirá aleatoriamente en grupos de tratamiento y de control. Tal vez el 40% de la muestra esté en la lista de correo de la campaña «Get-Out-the-Vote» (GOTV) y el otro 60% de la muestra no reciba los correos de GOTV. El resultado medido -la participación de los votantes- puede entonces compararse en los dos grupos. La diferencia en la participación reflejará la eficacia de la intervención.

¿Qué significa la asignación aleatoria? La clave del diseño de la investigación experimental aleatoria está en la asignación aleatoria de los sujetos del estudio -por ejemplo, votantes individuales, distritos electorales, mercados de medios de comunicación o algún otro grupo- a los grupos de tratamiento o de control. La aleatorización tiene un significado muy específico en este contexto. No se refiere a la elección aleatoria o casual de unos y no de otros. En este contexto, la aleatorización significa que se tiene cuidado para garantizar que no exista ningún patrón entre la asignación de los sujetos a los grupos y las características de dichos sujetos. Cada sujeto tiene la misma probabilidad de ser asignado al grupo de tratamiento (o de control). La aleatorización se consigue generalmente empleando un programa informático que contiene un generador de números aleatorios. Los procedimientos de aleatorización difieren según el diseño de la investigación del experimento. Los individuos o grupos pueden ser asignados aleatoriamente a los grupos de tratamiento o de control. Algunos diseños de investigación estratifican a los sujetos por factores geográficos, demográficos o de otro tipo antes de la asignación aleatoria para maximizar la potencia estadística del efecto estimado del tratamiento (por ejemplo, la intervención GOTV). La información sobre el procedimiento de aleatorización se incluye en el resumen de cada experimento en el sitio web.

Experimento aleatorio frente a estudio observacional

Para tomar decisiones inteligentes en el trabajo, necesitamos datos. La procedencia de esos datos y la forma de analizarlos depende de muchos factores: por ejemplo, lo que pretendemos hacer con los resultados, el grado de precisión que necesitamos que tengan los resultados y el presupuesto del que disponemos. Los gestores pueden realizar toda una serie de experimentos, desde los rápidos e informales hasta los estudios piloto, pasando por los experimentos de campo y la investigación de laboratorio. Uno de los experimentos más estructurados es el experimento controlado aleatorio.

Para entender mejor qué es un experimento controlado aleatorio y cómo lo utilizan las empresas, hablé con Tom Redman, autor de Data Driven: Profiting from Your Most Important Business Asset.  También asesora a las organizaciones sobre sus datos y programas de calidad de datos.

Cuando la gente oye el término, suele pensar en los ensayos clínicos, en los que un grupo recibe un tratamiento y otro un placebo, pero las empresas farmacéuticas y los científicos médicos no son los únicos que utilizan este tipo de experimentos. Todo tipo de empresas pueden llevar a cabo estos experimentos, y no tienen por qué ser costosos ni requerir mucho tiempo: sólo tienen que estar «controlados» e incluir un elemento de «aleatorización».