Diseño de experimento de pares igualados

en el vídeo anterior diseñamos un experimento en el que teníamos una medicina que pensamos puede ayudar a controlar los niveles de azúcar en la sangre de las personas buscamos algo que pudiéramos medir como un indicador de que los niveles de azúcar en la sangre están controlados y la hemoglobina a1c es lo que las personas miden en un examen de sangre tenemos un vídeo sobre esto en khan academy pero es una medición del promedio del nivel de azúcar en la sangre durante aproximadamente un periodo de tres meses y diseñamos un experimento clásico donde tenemos un grupo de control y un grupo de tratamiento y asignamos aleatoriamente personas a ambos grupos ya sea el grupo de control o al grupo de tratamiento y para asegurarnos de que ambos grupos no tengan un desequilibrio en el caso del vídeo anterior un desequilibrio en cuanto a la cantidad de hombres con respecto a mujeres hicimos lo que llamamos diseño de bloques donde tomamos a estas 100 personas las dividimos entre hombres y mujeres y dividimos aleatoriamente a la mitad de estas mujeres en cada uno de estos grupos lo mismo hicimos con los hombres aleatoriamente asignamos la mitad de los hombres a un grupo y la otra mitad al otro grupo para que al menos tengamos una distribución equilibrada con respecto al sexo medimos los niveles de hemoglobina a1c de todos los individuos antes de comenzar el experimento después esperamos tres meses en donde cada grupo recibió el placebo o la medicina y después vemos si hay una mejora estadística en los niveles de hemoglobina a1c este fue un diseño clásico y bastante bueno de un experimento también lo diseñamos de manera de que los pacientes no supieran si reciben el placebo o la medicina así que es un experimento ciego y también es bueno que ni las enfermeras ni los doctores que estén administrando el tratamiento tampoco sepan qué es lo que están dando si el placebo o la medicina así que es un experimento doble ciego pero esto no significa que sea un experimento perfecto en muy pocas ocasiones tenemos un experimento perfecto y es por eso que debemos poder replicarlo otras personas deben de tratar de probar lo mismo que hicimos quizás de diferentes formas pero aún en la forma en que diseñamos el experimento existe la probabilidad de que hayan variables ocultas que nos puedan confundir aquí nos aseguramos de que nuestra distribución de hombres y mujeres fuera equilibrada en ambos grupos pero quizá nuestro muestreo aleatorio tuvimos una cantidad desproporcionada de personas jóvenes en el grupo de tratamiento y quizás las personas jóvenes responden mejor al tomar esta medicina quizá cambia su comportamiento de otras formas y quizá las personas mayores cuando toman esta medicina comen peor porque están confiados de que están tomando medicinas que les va a ayudar a controlar sus niveles así que podemos tener estas variables ocultas estas variables que nos pueden confundir como la edad el país en el que viven y otro tipo de cosas que solo con la asignación aleatoria podríamos terminar con características desequilibradas en estos grupos una técnica para ayudarnos a mitigar un poco esto es lo que llamamos el diseño de pares igualados diseño de pares igualados lo que esencialmente nos ayuda a quitarnos este problema de hacer diseño de bloques todo este muestreo aleatorio en lugar de todo esto lo primero que hacemos es asignar aleatoriamente a estas personas en alguno de estos grupos ya sea el de control o el de tratamiento hacemos este experimento medimos y después hacemos otra segunda ronda en donde hacemos el cambio de que las personas que estaban en el grupo de tratamiento ahora van a estar en el grupo de control y viceversa así que podemos extender lo que tenemos aquí nos imaginamos que en los primeros tres meses tenemos a la mitad de las personas en este grupo de tratamiento y las otras 50 personas en este grupo de control veamos qué es lo que pasa con sus niveles de a1c y luego los cambiamos y en primer lugar idealmente este es un experimento ciego así que las personas no saben a qué grupo pertenecen por lo que la medicina y el placebo deben de lucir idénticos y ahora este grupo durante los siguientes tres meses serán el grupo de control así que toman la medicina en los primeros tres meses vemos es lo que ocurre con sus niveles de a1c y después estarán tomando el placebo durante otros tres meses y al final veremos qué es lo que sucede con sus niveles de a1c y lo mismo va a pasar con el otro grupo las personas que iniciaron tomando el placebo después de tres meses van a estar tomando la medicina y lo valioso aquí es que debido a que todos van a estar tomando la medicina durante un periodo y ellos no van a saber en qué periodo están tomando la medicina o el placebo va a ser mucho menos probable que tengamos alguna variable oculta como la edad o la región geográfica o comportamiento que cause algún desequilibrio y modifique los resultados dando unos resultados con sesgo esto es algo interesante y como lo mencioné en este vídeo y en el anterior estas son diferentes formas de realizar esto cuando construimos un experimento obviamente tenemos experimentos en medicina y también tenemos experimentos en otros campos y es importante considerar qué tipo de cosas son prácticas de realizar y cuáles son las que tienen la mejor oportunidad de darnos información real para ver si una variable explicativa realmente tiene un efecto causal en la variable explicada