La aleatorización es un proceso estadístico en el que se emplea un mecanismo aleatorio para seleccionar una muestra de una población o asignar sujetos a diferentes grupos. [1] [2] [3] El proceso es crucial para garantizar la asignación aleatoria de unidades experimentales o protocolos de tratamiento, minimizando así el sesgo de selección y mejorando la validez estadística . [4] Facilita la comparación objetiva de los efectos del tratamiento en el diseño experimental , ya que equipara a los grupos estadísticamente al equilibrar los factores conocidos y desconocidos al inicio del estudio. En términos estadísticos, sustenta el principio de equivalencia probabilística entre grupos, permitiendo la estimación imparcial de los efectos del tratamiento y la generalización de las conclusiones extraídas de datos de muestra a la población en general. [5] [6]
La aleatorización no es casual; en cambio, un proceso aleatorio es una secuencia de variables aleatorias que describen un proceso cuyos resultados no siguen un patrón determinista sino que siguen una evolución descrita por distribuciones de probabilidad . Por ejemplo, una muestra aleatoria de individuos de una población se refiere a una muestra en la que cada individuo tiene una probabilidad conocida de ser muestreado. Esto contrastaría con el muestreo no probabilístico , donde se seleccionan individuos arbitrarios . Se puede utilizar una prueba de ejecución para determinar si la aparición de un conjunto de valores medidos es aleatoria. [7] La aleatorización se aplica ampliamente en diversos campos, especialmente en la investigación científica, el análisis estadístico y la asignación de recursos, para garantizar la equidad y validez de los resultados. [8] [9] [10]
En diversos contextos, la aleatorización puede implicar
La aleatorización tiene muchos usos en los juegos de azar , el uso político, el análisis estadístico, el arte , la criptografía , los juegos y otros campos.
En el mundo de los juegos de azar , la integridad y la equidad de los juegos dependen en gran medida de una aleatorización efectiva. Este principio sirve como piedra angular en los juegos de azar, asegurando que el resultado de cada juego sea impredecible y no manipulable. La necesidad de métodos avanzados de aleatorización surge de la posibilidad de que los jugadores expertos aprovechen las debilidades de los sistemas mal aleatorizados. La aleatorización de alta calidad frustra los intentos de predicción o manipulación, manteniendo la equidad de los juegos. Un ejemplo por excelencia de aleatorización en los juegos de azar es barajar las cartas . Este proceso debe ser completamente aleatorio para evitar cualquier previsibilidad en el orden de las cartas. [11] Los casinos suelen emplear máquinas de barajado automático , que mejoran la aleatoriedad más allá de lo que puede lograr el barajado manual.
Con el auge de los casinos en línea, los generadores digitales de números aleatorios (RNG) se han vuelto cruciales. Estos RNG utilizan algoritmos complejos para producir resultados que son tan impredecibles como sus homólogos del mundo real. [12] La industria del juego invierte mucho en investigación para desarrollar técnicas de aleatorización más efectivas. Para garantizar que los juegos de azar sean justos y aleatorios, los organismos reguladores prueban y certifican rigurosamente los métodos de generación de números aleatorios y aleatorios. Esta supervisión es vital para mantener la confianza en la industria del juego y garantizar que los jugadores tengan las mismas posibilidades de ganar.
La imprevisibilidad inherente a la aleatorización es también un factor clave en el atractivo psicológico del juego. La emoción y el suspenso creados por la incertidumbre de los resultados contribuyen significativamente al atractivo y la emoción de los juegos de azar. [13]
En resumen, la aleatorización en los juegos de azar no es sólo una necesidad técnica; es un principio fundamental que defiende la justicia, la integridad y la emoción de los juegos. A medida que avanza la tecnología, también lo hacen los métodos para garantizar que esta aleatorización siga siendo eficaz e irreprochable.
El concepto de aleatorización en los sistemas políticos, específicamente a través del método de asignación o clasificación , tiene raíces antiguas y relevancia contemporánea, impactando significativamente la evolución y práctica de la democracia.
En el siglo V a. C., la democracia ateniense fue pionera en su enfoque para garantizar la igualdad política o isonomía . [14] [15] Central para este sistema era el principio de selección aleatoria, visto como una piedra angular para una representación justa. [14] La estructura única de la democracia griega, que se traduce como "gobierno del pueblo", quedó ejemplificada por la rotación de funciones administrativas entre los ciudadanos, seleccionados al azar mediante sorteo. Este método se percibía como más democrático que las elecciones, que, según los atenienses, podían generar desigualdades. Creían que las elecciones, que a menudo favorecían a candidatos en función de su mérito o popularidad, contradecían el principio de igualdad de derechos para todos los ciudadanos. Además, la asignación aleatoria de puestos como magistrados o miembros de jurados sirvió como elemento disuasorio para la compra de votos y la corrupción, ya que era imposible predecir quién sería elegido para estos roles. [15]
En los tiempos modernos, el concepto de adjudicación, también conocido como sorteo , se ve principalmente en la selección de jurados dentro de los sistemas legales anglosajones, como los del Reino Unido y Estados Unidos. Sin embargo, sus implicaciones políticas van más allá. Ha habido varias propuestas para integrar la clasificación en las estructuras gubernamentales. La idea es que el sorteo podría introducir una nueva dimensión de representación y equidad en los sistemas políticos, contrarrestando los problemas asociados con la política electoral. [16] Este concepto ha despertado interés académico, y los académicos exploran el potencial de la selección aleatoria para mejorar el proceso democrático, tanto en marcos políticos como en estructuras organizativas. [17] El estudio y el debate en curso en torno al uso de la clasificación reflejan su perdurable relevancia y potencial como herramienta para la innovación y la integridad políticas.
La aleatorización es un principio central de la teoría estadística , cuya importancia fue enfatizada por Charles S. Peirce en " Ilustraciones de la lógica de la ciencia " (1877-1878) y " Una teoría de la inferencia probable " (1883). Su aplicación en metodologías estadísticas es multifacética e incluye procesos críticos como experimentos controlados aleatorios , muestreo de encuestas y simulaciones .
En el ámbito de la investigación científica, particularmente dentro de los diseños de estudios clínicos , limitaciones como la limitación de mano de obra, recursos materiales, respaldo financiero y tiempo requieren un enfoque selectivo para la inclusión de los participantes. [2] [4] A pesar del amplio espectro de participantes potenciales que cumplen con los criterios de inclusión, no es práctico incorporar a todos los individuos elegibles en la población objetivo debido a estas limitaciones. Por lo tanto, se elige un subconjunto representativo de grupos de tratamiento en función de los requisitos específicos de la investigación. [8] Se emplea un método de muestreo aleatorio para garantizar la integridad y representatividad del estudio. Este método garantiza que todos los sujetos calificados dentro de la población objetivo tengan las mismas oportunidades de ser seleccionados. Esta estrategia es fundamental para reflejar las características generales de la población objetivo y mitigar el riesgo de sesgo de selección.
Las muestras seleccionadas (o muestras continuas no aleatorias) se agrupan utilizando métodos de aleatorización para que todos los sujetos de investigación de la muestra tengan las mismas posibilidades de ingresar al grupo experimental o al grupo de control y recibir el tratamiento correspondiente. En particular, la agrupación aleatoria después de estratificar a los sujetos de la investigación puede hacer que los factores de influencia conocidos o desconocidos entre los grupos sean básicamente consistentes, mejorando así la comparabilidad entre los grupos. [4]
El muestreo de encuestas utiliza la aleatorización, siguiendo las críticas de Jerzy Neyman a los "métodos representativos" anteriores en su informe de 1922 al Instituto Internacional de Estadística . Muestra aleatoriamente las opciones de respuesta a los participantes de la encuesta, lo que evita el sesgo de orden causado por la tendencia de los encuestados a elegir la primera opción cuando se presenta el mismo orden a diferentes encuestados. [18] Para superar esto, los investigadores pueden dar las opciones de respuesta en un orden aleatorio para que los encuestados dediquen algo de tiempo a leer todas las opciones y elegir una respuesta honesta. Por ejemplo, considere un concesionario de automóviles que desea realizar una encuesta de retroalimentación y pedir a los encuestados que seleccionen su marca de automóvil preferida. El usuario puede crear un estudio con respuestas aleatorias para mostrar las diferentes marcas de automóviles para que los encuestados no las vean en el mismo orden.
Algunos métodos importantes de inferencia estadística utilizan remuestreo de los datos observados. Se crean múltiples versiones alternativas del conjunto de datos que "podrían haber sido observadas" mediante la aleatorización del conjunto de datos original, el único observado. La variación de las estadísticas calculadas para estos conjuntos de datos alternativos es una guía para la incertidumbre de las estadísticas estimadas a partir de los datos originales.
En muchos campos científicos y de ingeniería, se utilizan comúnmente simulaciones por computadora de fenómenos reales. Cuando los fenómenos reales se ven afectados por procesos impredecibles, como el ruido de radio o el clima cotidiano, estos procesos se pueden simular utilizando números aleatorios o pseudoaleatorios. Uno de los usos más destacados de la aleatorización en las simulaciones son los métodos de Monte Carlo . Estos métodos se basan en muestreos aleatorios repetidos para obtener resultados numéricos, generalmente para modelar distribuciones de probabilidad o estimar cantidades inciertas en un sistema.
La aleatorización también permite probar modelos o algoritmos frente a entradas o escenarios inesperados. Esto es esencial en campos como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, donde los algoritmos deben ser robustos frente a una variedad de entradas y condiciones. [19]
La aleatorización desempeña un papel fascinante y a menudo subestimado en la literatura, la música y el arte, donde introduce elementos de imprevisibilidad y espontaneidad. Así es como se manifiesta en cada uno de estos campos creativos:
Iniciadas por los surrealistas y luego popularizadas por escritores como William S. Burroughs , las técnicas de escritura automática y corte implican reorganizar el texto al azar para crear nuevas formas literarias. Interrumpe narrativas lineales, fomentando conexiones y significados inesperados. [20] Otro ejemplo es Historias de Elige tu propia aventura . Estas historias incorporan aleatorización al permitir a los lectores tomar decisiones que conducen a diferentes caminos y finales de la historia, creando una experiencia de lectura única e interactiva.
En la música aleatoria , los elementos de la composición se dejan al azar o al criterio del intérprete. Compositores como John Cage utilizaron la aleatorización para crear música en la que ciertos elementos son impredecibles, lo que hace que cada interpretación sea excepcionalmente diferente. Los músicos modernos a veces emplean algoritmos informáticos que generan música basándose en entradas aleatorias. Estas composiciones pueden variar desde música electrónica hasta formas más clásicas, donde la aleatoriedad juega un papel clave en la creación de armonía, melodía o ritmo.
Algunos artistas del movimiento expresionista abstracto , como Jackson Pollock , utilizaron métodos aleatorios (como goteo o salpicaduras de pintura) para crear sus obras de arte. Este enfoque enfatiza el acto físico de pintar y el papel del azar en el proceso artístico. Además, los artistas contemporáneos suelen utilizar algoritmos y aleatoriedad generada por computadora para crear arte visual. Esto puede dar lugar a patrones y diseños complejos que serían difíciles o imposibles de predecir o replicar manualmente.
Aunque históricamente las técnicas de aleatorización "manuales" (como barajar cartas, sacar trozos de papel de una bolsa, hacer girar una ruleta ) eran comunes, hoy en día se utilizan principalmente técnicas automatizadas. Como tanto la selección de muestras aleatorias como las permutaciones aleatorias se pueden reducir a simplemente seleccionar números aleatorios, los métodos de generación de números aleatorios son ahora los más utilizados, tanto generadores de números aleatorios de hardware como generadores de números pseudoaleatorios .
La aleatorización se utiliza en la optimización para aliviar la carga computacional asociada a las técnicas de control robustas: se extrae aleatoriamente una muestra de valores de los parámetros de incertidumbre y se aplica la robustez solo para estos valores. Este enfoque ha ganado popularidad mediante la introducción de teorías rigurosas que permiten tener control sobre el nivel probabilístico de robustez, ver optimización de escenarios .
Métodos de aleatorización comunes que incluyen