Bloqueo en estadísticas: definición y ejemplo

A menudo, en los experimentos, los investigadores están interesados ​​en comprender la relación entre una variable explicativa y una variable de respuesta .

Desafortunadamente, las variables molestas a menudo surgen en los estudios experimentales, que son variables que afectan la relación entre la variable explicativa y la respuesta pero que no son de interés para los investigadores.

Por ejemplo, suponga que los investigadores quieren comprender el efecto que tiene una nueva dieta sobre la reducción de peso. La variable explicativa es la nueva dieta y la variable de respuesta es la cantidad de peso perdido.

Sin embargo, una variable molesta que probablemente provocará variaciones es el género . Es probable que el sexo de un individuo afecte la cantidad de peso que perderá, independientemente de si la nueva dieta funciona o no.

Presentamos el bloqueo

Una forma común de controlar el efecto de las variables molestas es mediante el bloqueo , que implica dividir a los individuos en un experimento basado en el valor de alguna variable molesta.

En nuestro ejemplo anterior, colocaríamos a los individuos en uno de dos bloques:

• Masculino
• Mujer

Luego, dentro de cada bloque, asignaríamos individuos al azar a uno de dos tratamientos:

• Una nueva dieta
• Una dieta estándar

Al hacer esto, la variación dentro de cada bloque sería mucho menor en comparación con la variación entre todos los individuos y podríamos comprender mejor cómo la nueva dieta afecta la pérdida de peso mientras se controla el género.

Para ilustrar esto, considere el siguiente cuadro que muestra la pérdida total de peso de 16 personas en el estudio:

A primera vista, no parece que la nueva dieta esté asociada con una mayor pérdida de peso.

Sin embargo, una vez que dividimos a los individuos en dos bloques según el género, se hace evidente que la nueva dieta parece estar asociada con una mayor pérdida de peso:

Al colocar a los individuos en bloques, la relación entre la nueva dieta y la pérdida de peso se hizo más clara, ya que pudimos controlar la variable molesta del género.

Más ejemplos de bloqueo

El género es una variable molesta común que se utiliza como factor de bloqueo en los experimentos, ya que los hombres y las mujeres tienden a responder de manera diferente a una amplia variedad de tratamientos.

Sin embargo, otras variables molestas comunes que pueden usarse como factores de bloqueo incluyen:

• Grupo de edad
• Grupo de ingresos
• Nivel de Educación
• Cantidad de ejercicio
• Región

Dependiendo de la naturaleza del experimento, también es posible utilizar varios factores de bloqueo a la vez. Sin embargo, en la práctica, solo se utilizan normalmente uno o dos, ya que más factores de bloqueo requieren tamaños de muestra más grandes para obtener resultados significativos.

Variables molestas frente a variables al acecho

En el ejemplo anterior, el género era una variable molesta conocida que los investigadores sabían que afectaba la pérdida de peso. Sin embargo, a menudo en los experimentos también hay variables al acecho , que son variables que también afectan la relación entre una variable explicativa y de respuesta, pero que se desconocen o simplemente no se incluyen en el estudio porque es difícil recopilar datos sobre ellas.

Por ejemplo, suponga que cada individuo tiene una cierta cantidad de disciplina innata a la que puede recurrir para perder más peso. Dado que la disciplina es difícil de medir, no se incluye como factor de bloqueo en el estudio, pero una forma de controlarla es mediante la aleatorización .

Al asignar individuos al azar a la nueva dieta o a la dieta estándar, los investigadores pueden maximizar las posibilidades de que el nivel general de disciplina de los individuos entre los dos grupos sea aproximadamente igual.

Por lo tanto, en cualquier experimento que utilice el bloqueo, también es importante asignar individuos al azar a los tratamientos para controlar los efectos de cualquier posible variable al acecho.

Recursos adicionales

Variables explicativas frente a variables de respuesta Variables
acechantes
Diseño de pares emparejados Diseño
de parcela dividida

• https://r-project.org
• https://www.python.org/
• https://www.stata.com/