Emparejamiento bipartito: definición, ejemplos

Actualizado por ultima vez el 1 de junio de 2022, por Luis Benites.

El emparejamiento coloca a los participantes en estudios observacionales en grupos o estratos comparables y homogéneos al comienzo de un estudio. Es una forma de evitar el sesgo de selección (Cochran y Chambers, 1965). Los diseños coincidentes pueden ser coincidencia bipartita o coincidencia no bipartita , que son términos tomados de la teoría de grafos .

emparejamiento bipartito

Coincidencia bipartita

El emparejamiento bipartito, también llamado emparejamiento convencional de dos grupos, crea parejas a partir de dos grupos distintos. A la izquierda en la imagen de arriba, se realizan las conexiones entre el tratamiento y los controles. El emparejamiento bipartito es equivalente al muestreo sin reemplazo .

Gráficamente, haría coincidir cada nodo del grupo de tratamiento con un solo nodo del grupo de control . Un nodo es un punto o círculo (rojo en la imagen de la izquierda, azul en la derecha). Es la unidad fundamental a partir de la cual se realizan los gráficos. La coincidencia está representada por un borde en el gráfico. Un borde es una línea que conecta dos nodos. Se asigna un peso a cada borde; Básicamente, este peso es la diferencia de algún aspecto de los pares, como la diferencia de edad, altura o IMC . . Idealmente, los pares bien emparejados tienen muy poca diferencia entre ellos. Por lo tanto, son preferibles los pesos más pequeños. Aunque el concepto es simple (es decir, crear pares emparejados con las diferencias más pequeñas), los cálculos no lo son, especialmente si tiene múltiples covariables . Se han desarrollado algoritmos como Greedy Matching Algorithm para crear pesos ideales entre nodos.

Una desventaja de este tipo de combinación es que solo se puede usar para diseños bastante simples.

Emparejamiento no bipartito

Un diseño no bipartito, o un diseño combinado de varios grupos, produce pares de varios grupos. Es equivalente al muestreo con reemplazo . Los diseños bipartitos son más comunes, pero los diseños no bipartitos están disponibles para el caso poco frecuente de querer reutilizar un miembro; Por ejemplo, si usa el mismo control como coincidencia para dos o más participantes del grupo de tratamiento.

En el gráfico anterior, cada nodo en el cuadro de la derecha está en un grupo separado. Los diseños no bipartitos están disponibles para cuando desee reutilizar un miembro; Por ejemplo, si usa el mismo control como coincidencia para dos o más grupos de tratamiento. Los algoritmos de ruta de aumento como el algoritmo Blossom V (disponible aquí ) están disponibles para crear coincidencias no bipartitas. Son técnicamente complejos, lo que puede ser una de las razones por las que a menudo se prefieren las coincidencias bipartitas.

Referencias:
Cochran WG, Chambers SP. La Planificación de Estudios Observacionales de Poblaciones Humanas. Journal of Royal Statistical Society, Ser A. 1965;128:234–266.
Lu et. Alabama. No bipartito óptimo… y sus aplicaciones estadísticas. Estoy Stat. 2011; 65(1): 21–30.

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.

Deja un comentario

¿Qué es la Tendencia Central? La tendencia central (a veces llamada "medidas de ubicación", "ubicación central" o simplemente "centro") es…
statologos comunidad-2

Compartimos información EXCLUSIVA y GRATUITA solo para suscriptores (cursos privados, programas, consejos y mucho más)

You have Successfully Subscribed!