Aleatorización en Estadística y Diseño Experimental

Actualizado por ultima vez el 5 de mayo de 2022, por Luis Benites.

¿Qué es la aleatorización?

La aleatorización en un experimento consiste en elegir aleatoriamente a los participantes del experimento . Por ejemplo, puede utilizar un muestreo aleatorio simple , en el que los nombres de los participantes se extraen al azar de un grupo en el que todos tienen la misma probabilidad de ser elegidos. También puede asignar tratamientos aleatoriamente a los participantes mediante la asignación de números aleatorios de una tabla de números aleatorios.

Si usa la aleatorización en sus experimentos, se protege contra el sesgo . Por ejemplo, se elimina el sesgo de selección (donde algunos grupos están subrepresentados) y se minimiza el sesgo accidental (donde ocurren desequilibrios de azar). También puede ejecutar una variedad de pruebas estadísticas en sus datos (para probar sus hipótesis) si su muestra es aleatoria.

Técnicas de aleatorización

La palabra “aleatorio” tiene un significado muy específico en estadística. La elección arbitraria de nombres de una lista puede parecer aleatoria, pero en realidad no lo es. Los sesgos ocultos (como una preferencia subconsciente por los nombres en inglés, nombres que suenan como amigos o nombres que salen de la lengua) significan que lo que cree que es una selección aleatoria probablemente no lo sea. Debido a que estos sesgos a menudo se ocultan o se pasan por alto, se han desarrollado técnicas de aleatorización específicas para los investigadores:

1. Muestreo aleatorio simple .

aleatorización

Muestreo aleatorio simple de una muestra “n” de 3 de una población “N” de 12. Imagen: Dan Kernler |Wikimedia Commons

El muestreo aleatorio simple es básicamente donde sacas números de un sombrero, eliges una tarjeta de una baraja o una bola de una máquina de bingo. También puede asignar números a los participantes o tratamientos y utilizar una tabla de números aleatorios para elegir participantes y grupos de tratamiento. Se llama muestra aleatoria simple porque es simple de implementar. Sin embargo, en la práctica, es difícil de usar porque los marcos de muestreo adecuados (listas de todos los posibles participantes) a veces son difíciles o imposibles de encontrar.
2. Aleatorización de bloques permutados .
aleatorización permutadaA veces, elegir participantes al azar no es suficiente. Es posible que desee equilibrar a sus participantes en grupos o bloques . La aleatorización de bloques permutados es una forma de asignar aleatoriamente a un participante a un grupo de tratamiento, manteniendo un equilibrio entre los grupos de tratamiento. Cada «bloque» tiene un número específico de asignaciones de tratamiento ordenadas al azar.

3. Muestreo aleatorio estratificado.

El muestreo aleatorio estratificado es útil cuando se pueden subdividir áreas.  Imagen: Estado de Oregón

El muestreo aleatorio estratificado es útil cuando se pueden subdividir áreas. Imagen: Estado de Oregón

El muestreo aleatorio estratificado se utiliza cuando su población objetivo se divide en estratos (características como el nivel de ingresos o el estado de la vivienda) y desea incluir personas de cada estrato. Una vez que haya definido sus estratos, puede usar un muestreo aleatorio simple para elegir elementos dentro de cada estrato. La diferencia con la aleatorización de bloques permutados es que con PBR, desea asignar personas en grupos; Con el Muestreo aleatorio estratificado, sus participantes ya están en grupos, y desea muestrear uniformemente de esos grupos.
Hay métodos de aleatorización menos populares. Puede encontrar una lista completa de estos métodos de muestreo aquí: Tipos de muestreo.

Tengo una Maestría en Ciencias en Estadística Aplicada y he trabajado en algoritmos de aprendizaje automático para empresas profesionales tanto en el sector de la salud como en el comercio minorista.

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