La asignación aleatoria o colocación 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 ) utilizando aleatorización, como por un procedimiento aleatorio (por ejemplo, lanzar una moneda ) o un generador de números aleatorios . [1] Esto garantiza que cada participante o sujeto tenga la misma probabilidad de ser ubicado en cualquier grupo. [1] La asignación aleatoria de participantes ayuda a garantizar que cualquier diferencia entre y dentro de los grupos no sea sistemática al comienzo del experimento. [1] Por lo tanto, cualquier diferencia entre los grupos registrada al final del experimento se puede atribuir con mayor confianza a los procedimientos experimentales o al tratamiento. [1]
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 a través de factores de confusión . Por eso, los ensayos controlados aleatorios son vitales en la investigación clínica , especialmente los que pueden ser doble ciego y controlados con placebo .
Matemáticamente, existen distinciones entre aleatorización, pseudoaleatorización y cuasialeatorización , así como entre generadores de números aleatorios y generadores de números pseudoaleatorios . La importancia de estas diferencias en los experimentos (como los ensayos clínicos ) es una cuestión de diseño de los ensayos y rigor estadístico , que afectan la calificación de la evidencia . Los estudios realizados con pseudoaleatorización o cuasialeatorización suelen tener casi el mismo peso que los de aleatorización verdadera, pero se los ve con un poco más de cautela.
Imaginemos un experimento en el que los participantes no se asignan de forma aleatoria; tal vez las primeras 10 personas que llegan se asignan al grupo experimental y las últimas 10 personas que llegan se asignan al grupo de control. Al final del experimento, el experimentador encuentra diferencias entre el grupo experimental y el grupo de 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 frente a personas que llegan tarde.
Imaginemos que el experimentador utiliza una moneda al aire para asignar a los participantes al azar. Si la moneda cae cara arriba, el participante es asignado al grupo experimental. Si la moneda cae cruz arriba, el participante es asignado al grupo de control. Al final del experimento, el experimentador encuentra diferencias entre el grupo experimental y el grupo de control. Debido a que cada participante tenía la misma probabilidad de ser ubicado en cualquier grupo, es poco probable que las diferencias puedan atribuirse a algún otro atributo preexistente del participante, por ejemplo, los que llegaron a tiempo o los que llegaron tarde.
La asignación aleatoria no garantiza que los grupos coincidan o sean equivalentes. Los grupos 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 hayan sido asignados del mismo grupo. Si se aplica una prueba de significación estadística a grupos asignados aleatoriamente para probar la diferencia entre las medias de la muestra frente a la hipótesis nula de que son iguales a la misma media de la población (es decir, la media de las diferencias de la población = 0), dada la distribución de probabilidad, la hipótesis nula a veces será "rechazada", es decir, se considerará no plausible. Es decir, los grupos serán suficientemente diferentes en la variable probada para concluir estadísticamente que no provienen de la misma población, aunque, procedimentalmente, hayan sido asignados del mismo grupo total. Por ejemplo, el uso de la asignación aleatoria puede crear una asignación a grupos que tiene 20 personas de ojos azules y 5 personas de ojos marrones en un grupo. Este es un evento raro bajo la asignación aleatoria, pero podría suceder, y cuando sucede podría agregar alguna duda al agente causal en la hipótesis experimental.
El muestreo aleatorio es un proceso relacionado, pero distinto. [2] El muestreo aleatorio consiste en reclutar participantes de manera que representen a una población más grande. [2] Debido a que la mayoría de las pruebas estadísticas básicas requieren la hipótesis de una población muestreada aleatoriamente e independiente, 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 solo una o más variables) y proporciona la base matemática para estimar la probabilidad de equivalencia de grupo para las características que uno está interesado, tanto para los controles previos al tratamiento sobre la equivalencia 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.
La aleatorización fue enfatizada en la teoría de la inferencia estadística de Charles S. Peirce en " Ilustraciones de la lógica de la ciencia " (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 aleatoriamente a voluntarios a un diseño ciego de medidas repetidas para evaluar su capacidad de discriminar pesos. [3] [4] [ 5] [6] 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. [3] [4] [5] [6]
Jerzy Neyman abogó por la aleatorización en el muestreo de encuestas (1934) y en los experimentos (1923). [7] Ronald A. Fisher abogó por la aleatorización en su libro sobre diseño experimental ( 1935 ).
{{cite book}}: Mantenimiento de CS1: falta la ubicación del editor ( enlace ){{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite book}}: CS1 maint: varios nombres: lista de autores ( enlace ){{cite book}}: Enlace externo en |title=