Asignación aleatoria
asignación aleatoria o ubicación aleatoria es una técnica experimental para asignar participantes humanos o sujetos animales a diferentes grupos en un experimento (por ejemplo, un grupo de tratamiento versus un grupo de control). usando aleatorización, como por ejemplo mediante un procedimiento aleatorio (por ejemplo, lanzar una moneda al aire) o un generador de números aleatorios. Esto asegura que cada participante o sujeto tenga las mismas posibilidades de ser ubicado en cualquier grupo. La asignación aleatoria de participantes ayuda a garantizar que cualquier diferencia entre los grupos y dentro de ellos no sea sistemática al comienzo del experimento. Por lo tanto, cualquier diferencia entre los grupos registrada al final del experimento se puede atribuir con mayor confianza a los procedimientos o tratamientos experimentales.
La asignación aleatoria, el cegamiento y el control son aspectos clave del diseño de experimentos porque ayudan a garantizar que los resultados no sean espurios o engañosos debido a confusión. Esta es la razón por la que los ensayos controlados aleatorios son vitales en la investigación clínica, especialmente aquellos que pueden ser doble ciego y controlados con placebo.
Matemáticamente, existen distinciones entre aleatorización, pseudorandomización y cuasirandomización, así como entre generadores de números aleatorios y generadores de números de pseudoranda. Cuánta diferencia importan en experimentos (como ensayos clínicos) es una cuestión de diseño de ensayo y rigor estadístico, que afecta la calificación de evidencia. Los estudios realizados con pseudo- o quasirandomization generalmente se dan casi el mismo peso que aquellos con verdadera aleatorización, pero se ven con un poco más de precaución.
Beneficios de la asignación aleatoria
Imagínese un experimento en el que los participantes no están asignados al azar; quizás las 10 primeras personas a llegar se asignan al grupo Experimental, y las últimas 10 personas a llegar se asignan al grupo Control. Al final del experimento, el experimentador encuentra diferencias entre el grupo Experimental y el grupo Control, y afirma que estas diferencias son resultado del procedimiento experimental. Sin embargo, también pueden deberse a algún otro atributo preexistente de los participantes, por ejemplo personas que llegan temprano contra personas que llegan tarde.
Imagínese el experimentador en su lugar utiliza una moneda flip para asignar a los participantes aleatoriamente. Si la moneda se encabeza, el participante se asigna al grupo experimental. Si la moneda aterriza cola arriba, el participante se asigna al grupo Control. Al final del experimento, el experimentador encuentra diferencias entre el grupo Experimental y el grupo Control. Debido a que cada participante tenía la misma posibilidad de ser colocado en cualquier grupo, es poco probable que las diferencias pudieran atribuirse a algún otro atributo preexistente del participante, por ejemplo, aquellos que llegaron a tiempo versus tarde.
Posibles problemas
La asignación aleatoria no garantiza que los grupos sean coincidentes o equivalentes. Los grupos aún pueden diferir en algún atributo preexistente debido al azar. El uso de la asignación aleatoria no puede eliminar esta posibilidad, pero la reduce en gran medida.
Para expresar esta misma idea estadísticamente: si se compara un grupo asignado aleatoriamente con la media, se puede descubrir que difieren, aunque fueron asignados del mismo grupo. Si se aplica una prueba de significancia estadística a grupos asignados aleatoriamente para probar la diferencia entre las medias de las muestras contra la hipótesis nula de que son iguales a la misma media poblacional (es decir, media poblacional de las diferencias = 0), dada la distribución de probabilidad, la prueba nula A veces la hipótesis será "rechazada" es decir, se considera no plausible. Es decir, los grupos serán lo suficientemente diferentes en la variable probada como para concluir estadísticamente que no provienen de la misma población, aunque, procedimentalmente, fueron asignados del mismo grupo total. Por ejemplo, el uso de la asignación aleatoria puede crear una asignación a grupos que tengan 20 personas de ojos azules y 5 personas de ojos marrones en un grupo. Este es un evento raro bajo asignación aleatoria, pero podría suceder, y cuando suceda podría agregar algunas dudas sobre el agente causal en la hipótesis experimental.
Muestreo aleatorio
El muestreo aleatorio es un proceso relacionado, pero distinto. El muestreo aleatorio consiste en reclutar participantes de manera que representen una población más grande. Debido a que la mayoría de las pruebas estadísticas básicas requieren la hipótesis de una población independiente muestreada aleatoriamente, la asignación aleatoria es el método de asignación deseado porque proporciona control para todos los atributos de los miembros de las muestras (en contraste con el emparejamiento en sólo una o más variables) y proporciona la base matemática para estimar la probabilidad de equivalencia de grupo para las características que nos interesan, tanto para las comprobaciones de equivalencia previas al tratamiento como para la evaluación de los resultados posteriores al tratamiento utilizando estadísticas inferenciales. Se pueden utilizar modelos estadísticos más avanzados para adaptar la inferencia al método de muestreo.
Historia
La aleatorización se enfatizó en la teoría de la inferencia estadística de Charles S. Peirce en "Illustrations of the Logic of Science" (1877-1878) y "Una teoría de la inferencia probable" (1883). Peirce aplicó la aleatorización en el experimento de Peirce-Jastrow sobre la percepción del peso.
Charles S. Peirce asignó voluntarios al azar a un diseño ciego de medidas repetidas para evaluar su capacidad para discriminar pesos. El experimento de Peirce inspiró a otros investigadores en psicología y educación, que desarrollaron una tradición de investigación de experimentos aleatorios en laboratorios y libros de texto especializados en el siglo XIX.
Jerzy Neyman abogó por la aleatorización en el muestreo de encuestas (1934) y en los experimentos (1923). Ronald A. Fisher defendió la aleatorización en su libro sobre diseño experimental (1935).