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Introducción al diseño de experimentos

Introducción al diseño de experimentos. Variables explicativas y de respuesta. Grupos control y tratamiento.

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Transcripción del video

digamos que somos una compañía farmacéutica y desarrollamos un medicamento que creemos va a ayudar a las personas con diabetes en particular creemos que va a ayudar a reducir el nivel de hemoglobina a1c y para aquellos de ustedes que no estén familiarizados con lo que es la hemoglobina a1c los invito a que vean los vídeos que tenemos al respecto en khan academy pero la idea general es que si se tienen niveles altos de azúcar en la sangre durante aproximadamente un periodo de tres meses un promedio alto de niveles de azúcar en la sangre tendremos un valor alto de a1c y si tenemos un promedio bajo de azúcar en la sangre durante un periodo de tres meses aproximadamente tendremos un valor bajo de hemoglobina a1c así que si el tomar la medicina hace que estos niveles de h1 se bajen en las personas que la tomen más de lo que resultaría de un proceso aleatorio o debido a otras variables pues sería un indicador de que esta medicina podría ser efectiva para ayudar a controlar la de estas personas aquí vamos a construir un experimento para probar esto vamos a decir que ya sea que se tome esta medicina o no esta será mi variable explicativa y lo que nosotros queremos que responda a esto en este caso los niveles de a1c son nuestro indicador de que se está ayudando a controlar los niveles de azúcar a esto le vamos a llamar la variable explicada cómo vamos a realizar este experimento digamos que tenemos un grupo de personas 100 personas que necesitan controlar su diabetes y decimos bueno vamos a tomar la mitad de este grupo y los pondremos en un grupo de tratamiento la otra mitad la pondremos en un grupo de control y veremos si el grupo de tratamiento mejora sus niveles de hemoglobina a1c de una manera que se note que no es aleatoria vamos a hacerlo obtendremos un grupo de control y tendremos el grupo de tratamiento y podríamos decir bueno pues al grupo del tratamiento le damos la medicina que creamos y al grupo de control no le damos nada pero esto podría introducir un aspecto psicológico en el que quizá el beneficio de tomar la medicina sea que la gente diga bueno estoy tomando una medicina que me va a ayudar a controlar mi diabetes y psicológicamente de cierta manera les afecta en los niveles de azúcar en la sangre que de hecho es algo posible quizá los inspire a comportarse de una manera más saludable y digan bueno estoy tomando una medicina que me ayuda a controlar mi diabetes así que pues puedo comer más cosas que no debería y la medicina lo va a controlar así que para evitar el hecho de que el suelo pensar que se está tomando una medicina para controlar esto afecta el comportamiento de las personas lo que queremos hacer es dar a ambos grupos una medicina y lo vamos a hacer de manera que ninguno de los grupos se dé cuenta de cuál medicina están recibiendo lo que vamos a hacer es que a este grupo le vamos a dar un placebo y este grupo recibirá la medicina real pero ambas deben lucir igual y las personas no deben saber en qué grupo se encuentran cuando hacemos esto le llamamos experimento ciego hayan escuchado de experimentos doble ciego y ese es el caso en el que no solo las personas no saben en qué grupos se encuentran sino que incluso las personas que están administrando las medicinas no saben cuáles están administrando así que digamos que queremos hacer esto un experimento doble ciego de manera que incluso la persona que está dando la medicina no sabe cuál está dando y ustedes se podrían preguntar por qué es importante esto bueno es posible que inconscientemente las personas que administran la medicina a los pacientes podrían dar pistas de alguna manera de que se esté dando la medicina o el placebo quizá no hagan el énfasis suficiente en la importancia de los horarios en los que se debe tomar la medicina si supieran que está fuera del placebo así que para evitar que este tipo de cosas ocurran tenemos los experimentos doble ciego a veces incluso se habla de experimentos triple ciego en donde las personas que analizan la información tampoco saben cuáles son del grupo de control y cuáles son del grupo de tratamiento es otra forma de evitar el sesgo ahora que ya sabemos cómo vamos a hacer nuestro experimento tenemos nuestro grupo de control nuestro grupo de tratamiento tenemos aún no sé cómo nuestra variable explicada por lo que vamos a medir el nivel de hemoglobina a1c en las personas de estos grupos vamos a hacerlo antes de que reciban la medicina o el placebo y después de quizá tres meses volveremos a medir estos niveles de hemoglobina a1c pero la siguiente pregunta es cómo vamos a dividir a estas 100 personas en estos dos grupos y podrían decir pues vamos a hacerlo aleatoriamente lo cual está muy bien ya que si no lo hacen de esta forma y ponen por ejemplo a todos los hombres en un grupo y a todas las mujeres en otro grupo podríamos tener error debido a las características de cada sexo que puede influenciar nuestros resultados de los niveles de esta variable y esto puede ocurrir si medimos los niveles de un grupo de personas similares personas de la misma edad o de una misma zona geográfica con cierto tipo de hábitos de alimentación no queremos esto para evitar tener un desequilibrio aquí debido a variables ocultas que puedan confort nos vamos a buscar tener muestras aleatorias y tenemos varios vídeos que hablan sobre formas de tener muestras aleatorias así que vamos a tener muestras aleatorias que vamos a poner en ambos grupos una forma muy sencilla de hacerlo es asignar a cada una de las personas de aquí un número del 1 al 100 usar un generador de números aleatorios entre el 1 y el 100 para elegir a 50 personas que poner ya sea en el grupo de control o en el grupo de tratamiento ahora si hacemos una asignación totalmente aleatoria podríamos tener una situación en la que tengamos una proporción mayor de hombres en un grupo que en otro o viceversa y para evitar esto queremos algo de muestreo estratificado como vimos en otro vídeo que es lo que llamamos diseño de bloques para nuestra asignación aleatoria en donde dividimos este grupo entre hombres y mujeres no sé quizá en este ejemplo tenemos 60 mujeres y 40 hombres y lo que hacemos aquí es elegir aleatoriamente dentro de estas 60 mujeres 30 que van a ir al grupo de control y otras 30 que van a ir en el grupo d tratamiento y vamos a elegir aleatoriamente 20 de los 40 hombres para poner en uno de los grupos ya sea el de control o de tratamiento y los otros 20 hombres que quedan en el otro grupo y de esta manera el sexo que nos introduzca sesgo aquí así que esto que hicimos aquí es el diseño de bloques que es realmente una versión del muestreo estratificado y quizás haya otras variables ocultas que nos puedan confundir aquí y que quizá aquí no se muestren aleatoriamente así que hay otras formas de asignar aleatoriamente para evitar esto y una vez que hacemos esto después de tres meses veremos cuál es el cambio en los niveles de hemoglobina a1c si vemos que no hay diferencia entre estos dos grupos en los niveles de a1c podríamos decir que hay una gran probabilidad de que esta medicina no haga nada y nuevamente todo esto trata de probabilidades hay cierta probabilidad de que simplemente hayamos tenido mala suerte aunque quizás sea una probabilidad muy pequeña si es que hacemos esto con una buena cantidad de personas y por eso queremos mejorar nuestra comprensión sobre estadística cuáles son los umbrales que pensamos tienen alta y dado baja probabilidad para que nosotros nos sentamos cómodos con nuestros descubrimientos pero digamos que si vemos un cambio una mejora y necesitamos pensar esta mejora pudo haber ocurrido debido al azar o es muy poco probable que esto haya pasado simplemente al azar y si es muy poco probable que esto haya ocurrido al azar pueden sentirse bastante bien lo mismo que otras personas que le dan sus resultados acerca de esta medicina aún así la ciencia no termina aquí nadie puede decir que está 100% seguro de que esta medicina funciona ya que puede haber variables que no hayamos detectado en nuestro experimento aún cuando hayamos hecho este diseño de bloques podríamos aleatoriamente tener una cantidad desproporcionada de personas mayores en un grupo que en el otro grupo o de personas de cierto lugar geográfico en un grupo o en el otro siempre hay cosas que considerar y lo más importante a considerar es que aunque hagamos esto lo mejor que podamos podemos tener la probabilidad de que alguien haya tenido un falso positivo o hubiéramos tenido estos buenos resultado al azar o alguien haya tenido un falso negativo así que una idea muy importante en los experimentos y en la ciencia en general es que este experimento debemos de documentarlo de manera de que pueda ser replicado con la esperanza de que obtengan resultados consistentes así que no son solamente los resultados es el diseño del experimento de manera que otras personas puedan y deban replicarlo y mostrar así que estos resultados son válidos que no son aleatorios o debidos a una mala administración de este experimento