Contenido de este artículo
- 0
- 0
- 0
- 0
Actualizado el 28 de marzo de 2022, por Luis Benites.
¿Qué es el sesgo accidental?
Las variables molestas aumentan la variabilidad en un experimento.
El sesgo accidental es la introducción de una o más variables molestas en su experimento. Estas variables molestas pueden ser conocidas o desconocidas para el investigador. Pero en cualquier caso, no son deseados y afectan sistemáticamente a sus unidades experimentales , lo que significa que debe tenerlos en cuenta al analizar su investigación.
El nombre sesgo accidental es un poco inapropiado, porque estos no se introducen «accidentalmente» en un experimento, por ejemplo, al dejar caer un vaso de precipitados o al perder una página en un documento; Las variables molestas suelen ser intrínsecas a un experimento y no se pueden evitar con cuidado. Podría llamarse más acertadamente sesgo de variable aleatoria ; Soares (1985) sugiere que un nombre adecuado sería “ sesgo de variable oculta ”.
Cómo evitar el sesgo accidental
La aleatorización es una forma de controlar el sesgo accidental (Suresh), siempre que tenga cuidado de equilibrar las asignaciones de tratamiento mediante la identificación de todos los factores que pueden afectar los resultados. La mayoría de las técnicas de aleatorización minimizarán los efectos de las variables molestas, excepto el diseño binomial truncado (Chow & Chang). En la misma línea, un diseño de asignación aleatoria puede minimizar los efectos de este tipo de sesgo en experimentos secuenciales (Soares). Cuando se combina con la aleatorización completa, la asignación aleatoria elimina por completo el sesgo accidental en muestras de gran tamaño (más de 100) (Chow y liu).
Referencias :
Chow, S. & Chang, M. (2011). Métodos de Diseño Adaptativo en Ensayos Clínicos .
Chow, S. & Liu, J. (2004), Diseño y Análisis de Ensayos Clínicos: Conceptos y Metodologías .
Soares, J. (1985) Optimalidad del diseño de asignación aleatoria para el control de acc. sesgo en experimentos secuenciales. Revista de Planificación Estadística e Inferencia 11 81-87.
Suresh, K. (2011) Una descripción general de las técnicas de aleatorización: una evaluación imparcial de los resultados en la investigación clínica. J Hum Reprod Ciencia. Ene-Abr; 4(1): 8–11.
doi: 10.4103/0974-1208.82352. Recuperado el 8 de enero de 2017 de: NIH .
Redactor del artículo
¿Te hemos ayudado?
Ayudanos ahora tú, dejanos un comentario de agradecimiento, nos ayuda a motivarnos y si te es viable puedes hacer una donación:La ayuda no cuesta nada
Por otro lado te rogamos que compartas nuestro sitio con tus amigos, compañeros de clase y colegas, la educación de calidad y gratuita debe ser difundida, recuerdalo:
