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Curso: Estadística y probabilidad > Unidad 6
Lección 5: Experimentos- Introducción al diseño de experimentos
- Diseño de experimento de pares igualados
- El lenguaje de los experimentos
- Principios del diseño de experimentos
- Diseños de experimentos
- Muestreo aleatorio contra asignación aleatoria (alcance de la inferencia)
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Muestreo aleatorio contra asignación aleatoria (alcance de la inferencia)
Hilary quiere determinar si existe alguna relación entre la vitamina D y la presión arterial.
Está considerando usar un tipo de estudio de entre algunos diseños diferentes.
Determina qué conclusiones pueden extraerse de cada tipo de estudio.
Escenario 1
Hilary obtiene una muestra aleatoria de los residentes de su ciudad. Los encuesta sobre si consumen o no vitamina D y sobre cuánta consumen. También mide su presión arterial.
Supongamos que Hilary encuentra que entre las personas de la muestra, aquellas que consumen grandes cantidades de vitamina D tienen una presión arterial significativamente más baja que las que no.
Escenario 2
Hilary recluta a los residentes de su ciudad que tienen exámenes médicos programados para el siguiente mes en el consultorio local. Asigna aleatoriamente a los voluntarios para que tomen un suplemento de vitamina D o una pastilla de placebo. Los participantes no saben cuál píldora están tomando. Les miden la presión arterial antes de comenzar el estudio y al final del mismo.
Supongamos que Hilary encuentra que los integrantes del grupo que tomaron los suplementos de vitamina D tuvieron una disminución significativa en su presión arterial, mientras que los del grupo placebo no mostraron cambios significativos en la suya.
Nota: en el mundo real, no es ético tomar una muestra aleatoria de personas para que participen en un estudio que involucre fármacos. Sin embargo, hay métodos más avanzados para controlar este tipo de sesgo en la selección. Cuando dependemos de voluntarios para probar nuevos medicamentos y ver resultados significativos, tenemos que estar dispuestos a asumir que los voluntarios son representativos de la población más grande. También podemos repetir el estudio en un grupo diverso de voluntarios para ver si obtenemos los mismos resultados.
Idea clave: si una muestra no se selecciona aleatoriamente, puede que no sea representativa de la población mayor. Toma esto en cuenta al discutir si una muestra es representativa de una población más amplia.
Resumen
La tabla siguiente resume qué tipo de conclusiones podemos hacer con base en el tipo de estudio.
| Muestreo aleatorio | Muestreo no aleatorio | |
|---|---|---|
| Asignación aleatoria | Se pueden determinar relaciones causales en la población. Este tipo de estudio es relativamente inusual en el mundo real. | Se pueden determinar relaciones causales solamente en la muestra. Este tipo de diseño es donde caben el mayor tipo de experimentos. |
| Asignación no aleatoria | Se pueden detectar relaciones en la población, pero no se puede determinar causalidad. Este tipo de diseño es donde encajan muchas de las encuestas y estudios observacionales. | Se pueden detectar relaciones en la muestra, pero no se puede determinar causalidad. Este tipo de diseño es donde encajan muchas de las encuestas no científicas. |
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