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 iguala estadísticamente a los grupos al equilibrar los factores conocidos y desconocidos al comienzo del estudio. En términos estadísticos, sustenta el principio de equivalencia probabilística entre grupos, lo que permite la estimación imparcial de los efectos del tratamiento y la generalización de las conclusiones extraídas de los datos de la muestra a la población más amplia. [5] [6]
La aleatorización no es aleatoria; en cambio, un proceso aleatorio es una secuencia de variables aleatorias que describe 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 donde 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 rachas para determinar si la ocurrencia de un conjunto de valores medidos es aleatoria. [7] La aleatorización se aplica ampliamente en varios campos, especialmente en la investigación científica, el análisis estadístico y la asignación de recursos, para garantizar la imparcialidad 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 imparcialidad de los juegos dependen en gran medida de una aleatorización eficaz. Este principio sirve como piedra angular en los juegos de azar, asegurando que el resultado de cada juego sea impredecible e inmanipulable. La necesidad de métodos avanzados de aleatorización surge de la posibilidad de que los jugadores expertos exploten las debilidades de los sistemas mal aleatorizados. La aleatorización de alta calidad frustra los intentos de predicción o manipulación, manteniendo la imparcialidad de los juegos. Un ejemplo por excelencia de aleatorización en los juegos de azar es el barajado de cartas . Este proceso debe ser completamente aleatorio para evitar cualquier previsibilidad en el orden de las cartas. [11] Los casinos a menudo emplean máquinas barajadoras automáticas , que mejoran la aleatoriedad más allá de lo que se puede lograr con el barajado manual.
Con el auge de los casinos en línea, los generadores de números aleatorios digitales (RNG) se han vuelto cruciales. Estos RNG utilizan algoritmos complejos para producir resultados que son tan impredecibles como sus contrapartes 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 apuestas sean justos y aleatorios, los organismos reguladores prueban y certifican rigurosamente los métodos de barajado y generación de números aleatorios. Esta supervisión es vital para mantener la confianza en la industria del juego, asegurando que los jugadores tengan las mismas posibilidades de ganar.
La imprevisibilidad inherente a la aleatoriedad es también un factor clave en el atractivo psicológico de los juegos de azar. 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 sustenta la imparcialidad, 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 sorteo , tiene raíces antiguas y relevancia contemporánea, impactando significativamente la evolución y la 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] El principio de selección aleatoria, considerado piedra angular de una representación justa, era central para este sistema. [14] La estructura única de la democracia griega, que se traduce como "gobierno del pueblo", se ejemplificaba con los roles administrativos que se rotaban entre los ciudadanos, seleccionados al azar mediante sorteo. Este método se percibía como más democrático que las elecciones, que los atenienses argumentaban que podían conducir a desigualdades. Creían que las elecciones, que a menudo favorecían a los candidatos en función del mérito o la popularidad, contradecían el principio de igualdad de derechos para todos los ciudadanos. Además, la asignación aleatoria de puestos como magistrados o miembros del jurado servía como elemento disuasorio para la compra de votos y la corrupción, ya que era imposible predecir quién sería elegido para estos roles. [15]
En la actualidad, el concepto de sorteo, también conocido como allotment , se utiliza principalmente en la selección de jurados en sistemas legales anglosajones, como los del Reino Unido y los Estados Unidos. Sin embargo, sus implicaciones políticas se extienden más allá. Ha habido varias propuestas para integrar el sorteo 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 los marcos políticos como en las estructuras organizacionales. [17] El estudio y el debate en curso en torno al uso del sorteo reflejan su perdurable relevancia y potencial como herramienta para la innovación y la integridad políticas.
La aleatorización es un principio central en 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 , muestreos de encuestas y simulaciones .
En el ámbito de la investigación científica, en particular en los diseños de estudios clínicos , las limitaciones como la mano de obra limitada, los recursos materiales, el respaldo financiero y el tiempo requieren un enfoque selectivo para la inclusión de los participantes. [2] [4] A pesar del amplio espectro de participantes potenciales que cumplen 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 la misma oportunidad 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 muestreadas de forma no aleatoria) se agrupan utilizando métodos de aleatorización de modo que todos los sujetos de investigación de la muestra tengan la misma probabilidad de ingresar al grupo experimental o al grupo de control y recibir el tratamiento correspondiente. En particular, la agrupación aleatoria después de que se estratifiquen los sujetos de investigación puede hacer que los factores influyentes 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 el remuestreo de los datos observados. Se crean múltiples versiones alternativas del conjunto de datos que "podrían haberse observado" 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 de la incertidumbre de las estadísticas estimadas a partir de los datos originales.
En muchos campos científicos y de ingeniería, se utilizan habitualmente simulaciones por ordenador 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 simulaciones es en los métodos de Monte Carlo . Estos métodos se basan en muestreos aleatorios repetidos para obtener resultados numéricos, normalmente para modelar distribuciones de probabilidad o para 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 aleatoriedad desempeña un papel fascinante y a menudo subestimado en la literatura, la música y el arte, donde introduce elementos de imprevisibilidad y espontaneidad. A continuación, se muestra cómo se manifiesta en cada uno de estos campos creativos:
Las técnicas de escritura automática y recorte, iniciadas por los surrealistas y popularizadas posteriormente por escritores como William S. Burroughs , implican la reorganización aleatoria del texto para crear nuevas formas literarias. Alteran las narrativas lineales y fomentan conexiones y significados inesperados. [20]
En la música aleatoria , los elementos de la composición se dejan al azar o al criterio del intérprete. Compositores como John Cage utilizaron la aleatoriedad para crear música en la que ciertos elementos son imprevisibles, lo que da como resultado que cada interpretación sea única y diferente. Los músicos modernos a veces emplean algoritmos informáticos que generan música en función de 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 el goteo o las 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 como resultado patrones y diseños intrincados 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 sobre todo técnicas automatizadas. Como tanto la selección de muestras aleatorias como las permutaciones aleatorias pueden reducirse a la simple selección de números aleatorios, los métodos de generación de números aleatorios más utilizados en la actualidad son los generadores de números aleatorios de hardware y los generadores de números pseudoaleatorios .
La aleatorización se utiliza en la optimización para aliviar la carga computacional asociada a las técnicas de control robusto: se extrae aleatoriamente una muestra de valores de los parámetros de incertidumbre y se aplica la robustez solo a estos valores. Este enfoque ha ganado popularidad con la introducción de teorías rigurosas que permiten tener control sobre el nivel probabilístico de robustez, véase optimización de escenarios .
Los métodos de aleatorización más comunes incluyen: