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Actualizado el 28 de marzo de 2022, por Luis Benites.
¿Qué es el sesgo de asignación?
El sesgo de asignación ocurre cuando los grupos experimentales tienen características significativamente diferentes debido a un proceso de asignación defectuoso. Por ejemplo, si está realizando una serie de pruebas de inteligencia, un grupo podría tener más personas significativamente más inteligentes. Aunque este tipo de sesgo generalmente se asocia con el muestreo y la asignación no aleatorios, en ocasiones puede ser un problema con las técnicas aleatorias.
Controlar el sesgo de asignación
La asignación aleatoria puede ayudar a controlar el sesgo de asignación al garantizar que los grupos de tratamiento y los grupos de control tengan la misma distribución de características. Dicho esto, la asignación aleatoria no siempre es posible, especialmente en los campos médicos donde puede ser poco ético asignar pacientes a grupos de control. Si no puede utilizar métodos de muestreo aleatorio y asignación aleatoria para seleccionar a los participantes, los métodos alternativos incluyen:
- Variables instrumentales : una tercera variable utilizada en la regresión que lo ayuda a descubrir variables «ocultas» (aparte de las variables independientes ) que causan resultados.
- Coincidencia de puntaje de propensión : una técnica de coincidencia que tiene en cuenta las covariables en el experimento.
- Muestreo intencional : selección de muestras en función de su conocimiento sobre la población y el estudio.
- Pruebas de aleatorización : un enfoque que considera todas las formas posibles de asignar valores experimentales a todos los grupos.
- Asignación Secuencial (asignar el primer paciente al primer grupo, el segundo paciente al segundo grupo, el tercero al primer grupo… y así sucesivamente), seguido de Tratamiento-Como-Usual (protocolos de tratamiento aceptados).
- Muestreo Secuencial .
Amenazas a la validez
El sesgo de asignación puede ser una amenaza para la validez interna , porque permite dos explicaciones diferentes para las diferencias en los resultados del tratamiento. Por ejemplo, si descubre que un procedimiento de pérdida de peso da como resultado una pérdida de peso de más de 50 libras, es posible que el tratamiento sea realmente efectivo o que las diferencias se deban a que las personas del grupo experimental pesan más al principio. (y por lo tanto, tienen más que perder). En términos más técnicos, las variables extrañas no medidas (por ejemplo, el peso extra) podrían estar interfiriendo con la relación entre la variable independiente y la variable dependiente .
El sesgo de asignación también puede ser una amenaza para la validez externa “…si afecta los resultados del estudio, lo que lleva a estimaciones inexactas de las relaciones entre las variables en una población” (Dattalo, 2010). En otras palabras, si toma sus resultados experimentales cuestionables y los aplica a una población más amplia, esto genera problemas con la validez externa.
Referencias:
Dattalo, P. (201). Estrategias para Aproximar el Muestreo Aleatorio y la Asignación. Prensa de la Universidad de Oxford, Estados Unidos.
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